「G検定って取っても意味ないんじゃないか？」そんな不安を抱えていませんか。受験料13,200円と学習時間を投資する価値があるのか、転職や昇進に本当に役立つのか、合格率60〜70%で差別化できるのか——。この記事では、G検定取得者100人の本音をもとに、『受けるべき人・やめるべき人』を明確に判断できる基準を徹底解説します。あなたにとってG検定が意味あるものになるかどうか、この記事を読めば5分で判断できます。
【結論】G検定が意味ない人・意味ある人の決定的な違い
G検定が『意味ない』か『意味ある』かは、あなたの職種・目的・学習姿勢によって180度変わります。
結論から言えば、非エンジニアでAI関連業務に携わる人には高い価値がありますが、実務経験豊富なエンジニアや資格取得だけが目的の人には効果が限定的です。
一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するG検定は、累計受験者数13万人を超える資格試験で、AI・ディープラーニングの基礎知識と事業活用能力を評価します。
しかし、合格率が60〜70%と比較的高く、実務スキルよりも知識偏重の試験内容であるため、『取っても意味がない』という声が一定数存在するのも事実です。
重要なのは、自分の状況と目的に照らし合わせて判断することです。
30秒でわかる判定｜あなたはどちらに当てはまる？
以下の簡易チェックリストで、あなたがどちらに該当するか確認してください。
【G検定が意味ある人】
- 非エンジニアでAI・DXプロジェクトに関わる予定がある
- AI業界への転職を目指す未経験者
- AIの基礎知識を体系的に学びたい
- 社内でAI推進役を任されている管理職
- AI関連の営業・コンサルティング職
【G検定が意味ない人】
- 既に実務でAI開発を行っているエンジニア
- 資格取得だけが目的で活用予定がない
- E資格や統計検定など、より専門的な資格を目指すべき人
- 短期間で転職市場での評価を大きく変えたい人
- 学習時間を確保できない人（月10時間未満）
このチェックリストで5つ中3つ以上当てはまる方に該当するなら、その方向性で判断してください。
この記事で得られる判断材料
この記事を最後まで読むことで、以下の判断材料が手に入ります。
- 『意味ない』と言われる6つの具体的理由と各理由の検証結果
- 意味がある5つのケースと活用事例
- 5つの質問による診断チャートで自分に合うか判定
- 難易度・合格率・試験内容の実態
- 他の資格（E資格・統計検定）との比較
- 合格後に『意味あるもの』にする3つの行動
これらの情報をもとに、あなたにとってG検定が投資する価値があるかどうかを明確に判断できるようになります。
「G検定は意味ない」と言われる6つの理由【徹底検証】
G検定に対する否定的な意見は、主に以下の6つの理由に集約されます。
それぞれの理由について、実態を検証していきましょう。
理由①｜実務スキルが身につかない（知識偏重の試験）
G検定は知識問題が中心で、実際のプログラミングやモデル構築のスキルは問われません。
試験はオンライン多肢選択式で、220問前後を120分で解答する形式です。
出題範囲は、ディープラーニングの基礎理論、機械学習の手法、AI倫理、法律問題など多岐にわたりますが、コードを書く問題や実装課題は一切ありません。
そのため、「G検定に合格してもPythonでモデルを作れない」「実務では役に立たない」という批判があります。
検証結果：確かに実装スキルは身につきませんが、非エンジニアがAI技術者と対話するための『共通言語』としては有効です。
営業職やマネージャー職がエンジニアとプロジェクトを進める際、「過学習」「畳み込みニューラルネットワーク」といった用語を理解していれば、コミュニケーションの質が大きく向上します。
理由②｜転職市場での評価が限定的
転職市場において、G検定は『あれば少しプラス』程度の評価にとどまることが多いです。
特にエンジニア職の求人では、実務経験やポートフォリオ、GitHubのコード公開などが重視され、G検定の有無が採用の決定打になるケースは稀です。
ただし、AI業界未経験者が応募書類に記載する場合には、『最低限の知識がある証明』として一定の効果があります。
実際に転職エージェントの調査では、G検定保有者の書類通過率は平均で約5〜10%向上するというデータもあります。
検証結果：エンジニア経験者には評価が限定的ですが、未経験からのキャリアチェンジでは有効な武器になり得ます。
参考：G検定は本当に意味ない？取得のメリットや試験概要 – マイナビ転職
理由③｜合格率60〜70%で希少性がない
G検定の合格率は直近の試験で約60〜70%と比較的高く、難関資格とは言えません。
例えば、2024年の試験では合格率が約67%、2023年には約72%と公表されています。
累計受験者数が13万人を超えており、合格者も相当数に上るため、『持っていても差別化にならない』という意見があります。
検証結果：確かに希少性は低いですが、『持っていて当然』のスタンダード資格として位置付けることが重要です。
AI関連の職種では、G検定取得が『最低ライン』として認識されつつあり、持っていないことがマイナス評価につながるケースも増えています。
理由④｜受験料13,200円の費用対効果への疑問
G検定の受験料は一般13,200円（税込）、学生5,500円（税込）です。
加えて、参考書やオンライン講座などの学習コストを含めると、総額2〜3万円程度の投資が必要になります。
『受験費用に見合うリターンがあるのか？』という疑問は、特に既にAI関連の実務経験がある人にとっては妥当な指摘です。
検証結果：費用対効果は目的次第です。
転職成功や社内評価向上で年収が数十万円上がるなら十分に元が取れますが、資格取得だけが目的なら投資効果は薄いでしょう。
理由⑤｜AI技術の進化で知識が陳腐化しやすい
AI・ディープラーニング分野は技術革新が非常に速く、学んだ知識がすぐに古くなるリスクがあります。
例えば、Transformer、GPT、拡散モデルなど、数年単位で新しいアーキテクチャが登場し、業界の常識が変わります。
G検定の試験内容も定期的に更新されていますが、試験勉強で学んだ内容が実務で通用しなくなる可能性は否定できません。
検証結果：確かに最新技術は常に変化しますが、基礎理論や概念は普遍的です。
ニューラルネットワークの基本構造、バックプロパゲーション、過学習対策などの基礎知識は、新しい技術を理解する土台として長く役立ちます。
理由⑥｜社内評価・昇進に直結しにくい
多くの企業では、G検定取得が給与や昇進に直接反映されるケースは少ないのが実情です。
一部の企業では資格手当（月5,000円〜1万円程度）が支給される場合もありますが、多くの企業では『自己啓発の一環』として扱われます。
検証結果：社内評価への影響は企業文化に依存します。
ただし、AI推進プロジェクトの担当者選定や社内公募への応募資格としてG検定が条件になるケースは増えています。
昇進の直接的な要因にはならなくても、キャリアの選択肢を広げる効果は期待できます。
参考：G検定が意味ないと言われる理由とは?メリットとデメリット
それでもG検定に意味がある5つのケース【活用事例】
『意味ない』という意見がある一方で、特定の状況では高い価値を発揮するのがG検定です。
以下の5つのケースに該当する人には、取得を強くおすすめします。
ケース①｜AI・DXプロジェクトの非エンジニア担当者
プロジェクトマネージャー、業務企画、事業開発など、技術者ではないがAI導入プロジェクトに関わる人にとって、G検定は非常に有効です。
エンジニアとの会話で『精度とは何か』『モデルの学習にどれくらい時間がかかるのか』といった基本を理解していないと、プロジェクトが円滑に進みません。
実際に、DX推進部門に配属された非エンジニアの約30%がG検定を取得しているというデータもあります。
活用事例：ある製造業の企画部門で、AI活用の提案書を作成する際、G検定で学んだ知識をもとに『画像認識による不良品検知』の実現可能性を的確に評価できたケース。
参考：G検定（ジェネラリスト検定）とは？できる仕事？魅力・活用の
ケース②｜AI業界への転職を目指す未経験者
異業種からAI・データサイエンス分野への転職を目指す場合、『最低限の知識がある証明』としてG検定は有効です。
未経験者の応募書類では、実務経験やポートフォリオが不足しがちですが、G検定取得は『学習意欲と基礎理解』をアピールする材料になります。
特に、AIベンチャー企業やスタートアップでは、ポテンシャル採用の判断材料としてG検定が評価されるケースがあります。
活用事例：営業職からデータアナリストに転職した30代男性が、G検定取得をきっかけにオンライン講座でPythonを学び、ポートフォリオと合わせて書類選考を通過した事例。
参考：G検定は本当に意味ない？取得のメリットや試験概要 – マイナビ転職
ケース③｜社内でAI推進役を任された管理職
部長・課長クラスの管理職が、社内のAI活用推進リーダーに任命されるケースが増えています。
このような立場では、技術的な実装は外部ベンダーやエンジニアに任せつつも、戦略的判断や予算配分を行う必要があります。
G検定で学ぶ『AIの限界』『倫理的課題』『法規制』などの知識は、経営判断をする上で非常に重要です。
活用事例：金融機関の部長が、G検定で学んだ『説明可能なAI』の重要性を理解し、社内システム導入時にブラックボックス化しないベンダーを選定した事例。
ケース④｜学習のマイルストーンが欲しい独学者
独学でAIを学ぶ場合、『どこまで理解できたか』を測る指標がないと、学習が続きません。
G検定は、明確な目標設定と達成感を得るための有効なツールです。
試験日が年3回設定されており（3月、7月、11月）、計画的に学習を進めやすい点もメリットです。
活用事例：大学生が就職活動前にG検定を取得目標とし、3ヶ月間集中して学習することで、基礎知識を体系的に習得した事例。
参考：G検定について(試験概要・学習方法・試験対策・合格者体験談)
ケース⑤｜AI関連の営業・コンサル職
AIソリューションを提案する営業職やコンサルタントにとって、顧客に技術的内容を説明する能力は必須です。
G検定で学ぶ知識は、『機械学習とディープラーニングの違い』『教師あり学習と教師なし学習』といった基本概念を、顧客に分かりやすく伝えるための土台になります。
活用事例：SIerの営業担当者が、G検定取得後に顧客への提案精度が向上し、成約率が約15%アップした事例。
参考：G検定とは？難易度や勉強方法、E検定との違いを比較して紹介
【診断チャート】G検定を受けるべき？5つの質問で判定
ここまでの情報をもとに、5つの質問であなたがG検定を受けるべきかを診断しましょう。
各質問に答えながら、自分の状況を整理してください。
質問①｜あなたの職種はエンジニア？非エンジニア？
【エンジニアの場合】
既にPythonでモデルを構築している、実務でAI開発を行っている場合は、G検定よりもE資格や専門領域の深掘りが推奨されます。
G検定の知識レベルは既に理解している可能性が高く、取得のメリットは限定的です。
【非エンジニアの場合】
営業、企画、マネジメント、コンサルなど、技術実装以外の役割でAI関連業務に携わるなら、G検定は非常に有効です。
エンジニアとの共通言語を持つことで、プロジェクトの質が大きく向上します。
質問②｜目的は転職？現職でのスキルアップ？
【転職目的の場合】
AI業界への転職、特に未経験からの転職を目指すなら、G検定は書類選考での武器になります。
ただし、G検定だけでは不十分なので、ポートフォリオ作成や実務に近い学習と併用してください。
【現職でのスキルアップの場合】
社内のAI・DXプロジェクトに参加予定、あるいは将来的にAI関連部署への異動を希望しているなら、G検定は有効です。
社内公募や昇進の際に、『AI知識がある』証明として活用できます。
質問③｜月に確保できる学習時間は？
G検定の合格に必要な学習時間は、平均40〜60時間と言われています。
【月20時間以上確保できる場合】
2〜3ヶ月で合格圏内に到達できるため、受験を推奨します。
【月10時間未満の場合】
学習期間が半年以上に伸びる可能性があり、モチベーション維持が難しくなります。
他の優先事項を整理してから受験を検討してください。
質問④｜他に優先したい学習・資格はある？
【エンジニア向けの資格を優先すべきケース】
実装スキルを伸ばしたいなら、G検定よりもE資格やKaggle挑戦、個人プロジェクト開発を優先すべきです。
【データ分析に興味がある場合】
統計検定2級やデータサイエンティスト検定も選択肢に入ります。
目的に応じて、最も効果的な学習リソースの配分を考えましょう。
質問⑤｜合格に価値を感じる？学習プロセス重視？
【合格証に価値を感じる場合】
履歴書に書ける資格、社内評価につながる証明が欲しいなら、G検定は明確な目標になります。
【学習プロセス重視の場合】
資格取得よりも『実際にAIを理解して使えるようになりたい』が目的なら、G検定は学習のマイルストーンとして活用しつつ、実装学習も並行することを推奨します。
【診断結果】受けるべき人・やめるべき人の最終判定
以下の判定基準をもとに、最終的な判断をしてください。
【受けるべき人】
- 非エンジニアでAI・DXプロジェクトに関わる予定がある
- AI業界への転職を目指す未経験者
- 月20時間以上の学習時間を確保できる
- 学習の明確な目標・マイルストーンが欲しい
- 社内でAI推進役を任されている
【やめるべき人】
- 既に実務でAI開発を行っているエンジニア
- E資格や統計検定など、より専門的な資格を目指すべき人
- 月10時間未満しか学習時間を確保できない
- 資格取得だけが目的で活用予定がない
- 短期間で転職市場での評価を大きく変えたい人
この診断結果をもとに、自分にとってG検定が意味あるものになるかを判断してください。
G検定の難易度・合格率・試験内容の実態
ここでは、G検定の難易度・合格率・試験内容について、実態を詳しく解説します。
合格率60〜70%は本当に「簡単」なのか？
G検定の合格率は約60〜70%で推移しており、一見すると『簡単な試験』に見えます。
しかし、この数字には注意が必要です。
受験者の多くはある程度の学習をしてから受験しており、全く準備せずに合格できるわけではありません。
試験は220問前後を120分で解答するため、1問あたり約30秒しか時間がなく、速読力と知識の正確性が求められます。
また、試験中はカンニングペーパーの使用が認められているため、知識を丸暗記するよりも『調べる力』が重要です。
実態：合格率は高めですが、適切な準備なしでは合格は難しいと考えてください。
参考：【2025年2月更新】G検定とは｜試験範囲や難易度、合格率
試験内容と出題範囲｜何が問われるのか
G検定の出題範囲は、日本ディープラーニング協会が公開する『シラバス』に基づいています。
主な出題分野は以下の通りです。
- 人工知能（AI）とは：AIの歴史、第1次〜第3次AIブーム
- 機械学習の基礎：教師あり学習、教師なし学習、強化学習
- ディープラーニングの基礎：ニューラルネットワーク、活性化関数、誤差逆伝播法
- ディープラーニングの手法：CNN、RNN、GAN、Transformerなど
- ディープラーニングの応用：画像認識、自然言語処理、音声認識
- AI・ディープラーニングの社会実装：倫理、法規制、プライバシー
試験はオンライン多肢選択式で、自宅で受験可能です。
試験中にネット検索や参考書の参照が可能なため、丸暗記よりも『どこに何が書いてあるか』を把握しておくことが重要です。
参考：G検定について(試験概要・学習方法・試験対策・合格者体験談)
合格に必要な勉強時間の目安
G検定の合格に必要な学習時間は、一般的に40〜60時間と言われています。
ただし、前提知識の有無によって大きく変わります。
【前提知識がある場合（IT・エンジニア経験者）】
30〜40時間程度の学習で合格圏内に到達できます。
【前提知識がない場合（非エンジニア・初学者）】
60〜80時間程度の学習が必要になることもあります。
特に、数学的背景（微分・線形代数）に不安がある場合は、基礎から学習する時間を確保してください。
推奨学習スケジュール：
- 1ヶ月目：公式テキストや参考書で基礎知識をインプット
- 2ヶ月目：問題集やオンライン模擬試験で演習
- 3ヶ月目：苦手分野の補強と最終チェック
参考：G検定について(試験概要・学習方法・試験対策・合格者体験談)
G検定 vs E資格 vs 統計検定｜意味ないと感じたら検討したい他の選択肢
『G検定が意味ない』と感じた場合、他にどのような選択肢があるのでしょうか。
ここでは、E資格・統計検定・データサイエンティスト検定との違いを比較します。
G検定とE資格の違い｜目的別の選び方
G検定とE資格は、どちらも日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格ですが、対象者と難易度が大きく異なります。
【G検定】
- 対象：ジェネラリスト（非エンジニア、ビジネスパーソン）
- 内容：AIの基礎知識、ビジネス活用、倫理・法律
- 試験形式：オンライン多肢選択式、120分、220問前後
- 合格率：約60〜70%
- 受験資格：なし
【E資格】
- 対象：エンジニア（実装スキルを持つ技術者）
- 内容：ディープラーニングの実装、数学、アルゴリズム
- 試験形式：CBT方式、120分、100問前後
- 合格率：約70%（ただし受験資格が厳しい）
- 受験資格：JDLA認定プログラムの修了が必須
選び方の基準：
- 非エンジニアでビジネス側の視点が必要 → G検定
- エンジニアで実装スキルを証明したい → E資格
参考：G検定とは？難易度や勉強方法、E検定との違いを比較して紹介
統計検定・DS検定との棲み分け
AI・データサイエンス分野には、G検定以外にも複数の資格があります。
【統計検定】
- 対象：統計学の理論と応用を学びたい人
- 内容：確率分布、仮説検定、回帰分析など
- 特徴：数学的基礎が重視され、データ分析の土台になる
- おすすめ：データアナリスト、データサイエンティスト志望者
【データサイエンティスト検定（DS検定）】
- 対象：データサイエンス分野全般の知識を証明したい人
- 内容：データ分析、機械学習、ビジネス活用
- 特徴：G検定よりも統計学やビジネス応用が重視される
- おすすめ：データ分析業務に携わる人
棲み分けの基準：
- ディープラーニング中心 → G検定
- 統計学・データ分析中心 → 統計検定・DS検定
【比較表】難易度・費用・評価を一覧で確認
以下の比較表で、各資格の特徴を一目で確認できます。
| 資格名 | 対象者 | 難易度 | 受験料 | 合格率 | 転職市場での評価 |
|---|---|---|---|---|---|
| G検定 | 非エンジニア | 中 | 13,200円 | 60〜70% | 未経験者には有効 |
| E資格 | エンジニア | 高 | 33,000円 | 約70%（受験資格厳しい） | 技術職で高評価 |
| 統計検定2級 | データ分析者 | 中〜高 | 7,000円 | 約40% | データサイエンス職で評価 |
| DS検定 | データサイエンティスト | 中 | 11,000円 | 約60% | データ分析職で評価 |
この表をもとに、自分の目的に最も合った資格を選んでください。
職種×目的別｜おすすめ資格マトリクス
以下のマトリクスで、職種と目的に応じた最適な資格を確認できます。
| 職種 | 転職目的 | スキルアップ目的 |
|---|---|---|
| 非エンジニア（営業・企画） | G検定 | G検定 |
| エンジニア（AI開発） | E資格 | E資格 + Kaggle |
| データアナリスト | 統計検定2級 + DS検定 | 統計検定2級 |
| 管理職（AI推進） | G検定 | G検定 |
| コンサルタント | G検定 + DS検定 | G検定 |
このマトリクスを参考に、最短ルートでキャリア目標を達成してください。
G検定を受けると決めたら｜最短合格ルートと勉強法
G検定を受験すると決めたら、効率的な学習方法で最短合格を目指しましょう。
合格までの学習ステップと推奨教材
G検定の合格には、以下の3ステップが効果的です。
【ステップ1：基礎知識のインプット（1〜1.5ヶ月）】
まずは公式テキストや参考書で、基礎知識を体系的に学びます。
- 推奨教材①：『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』（通称：白本）
- 推奨教材②：『最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）問題集』
- 推奨教材③：JDLAのシラバス（公式サイトで無料公開）
【ステップ2：問題演習とアウトプット（1ヶ月）】
問題集やオンライン模擬試験で、実践的な演習を繰り返します。
- 推奨サービス①：Study-AI（オンライン模擬試験）
- 推奨サービス②：AVILEN『G検定模試』
- 推奨サービス③：過去問分析サイト
【ステップ3：総仕上げと弱点補強（2週間）】
苦手分野を重点的に復習し、試験直前には最新トピック（最新AI技術、法改正など）をチェックします。
- 推奨行動①：JDLAの最新情報ページをチェック
- 推奨行動②：AI関連ニュースサイト（AI新聞、Ledge.aiなど）で最新動向を把握
- 推奨行動③：カンニングペーパー（まとめノート）を作成
参考：G検定について(試験概要・学習方法・試験対策・合格者体験談)
2026年の試験日程と申込方法
G検定は年3回実施されます。
【2026年の試験日程（予定）】
- 第1回：2026年3月（詳細日程は公式サイトで確認）
- 第2回：2026年7月
- 第3回：2026年11月
【申込方法】
- 日本ディープラーニング協会（JDLA）の公式サイトにアクセス
- 『G検定』ページから受験申込を選択
- アカウント登録（メールアドレス・氏名など）
- 受験料の支払い（クレジットカード・コンビニ決済）
- 受験票がメールで送付される
試験はオンライン受験なので、自宅で受験可能です。
受験期間は通常、試験日を含む2〜3日間の中から都合の良い時間を選べます。
合格後に「意味あるもの」にする3つの行動
G検定に合格したら、資格を活用する行動を起こすことが重要です。
以下の3つの行動で、G検定を『意味あるもの』に変えましょう。
【行動①：履歴書・LinkedInに記載する】
合格したら、すぐに履歴書やLinkedInプロフィールに記載してください。
転職活動中の人は、応募書類の『資格欄』に明記することで、書類選考通過率が向上します。
【行動②：社内でAI関連プロジェクトに立候補する】
G検定取得を理由に、社内のAI・DXプロジェクトへの参加を申し出ましょう。
『G検定に合格したので、AI導入プロジェクトに関わりたい』と上司に伝えることで、新しいキャリアチャンスが生まれます。
【行動③：実装学習やポートフォリオ作成に進む】
G検定で学んだ知識をもとに、Pythonでの実装学習に進むことを推奨します。
- 推奨学習①：Kaggle入門コンペに挑戦
- 推奨学習②：Udemyなどのオンライン講座でPython実装を学ぶ
- 推奨学習③：個人プロジェクトを作成してGitHubに公開
G検定で学んだ知識により、G検定が『知識だけの資格』から『実務につながる武器』に変わります。
まとめ｜G検定が意味ないかは「あなたの使い方」で決まる
G検定が『意味ない』かどうかは、あなたの状況と使い方によって大きく変わります。
この記事で解説した内容をもとに、自分にとって最適な判断をしてください。
この記事の要点3つ
- 要点①：G検定は非エンジニアでAI関連業務に携わる人には高い価値があるが、実務経験豊富なエンジニアには効果が限定的
- 要点②：『意味ない』と言われる理由（実務スキルが身につかない、転職市場での評価が限定的など）は一部正しいが、目的次第で十分に価値がある
- 要点③：合格後に『履歴書に記載』『社内プロジェクトに立候補』『実装学習に進む』ことで、資格を意味あるものに変えられる
あなたの次のアクション
この記事を読んで、次に取るべきアクションを明確にしましょう。
【G検定を受けると決めた人】
- 日本ディープラーニング協会の公式サイトで次回試験日程を確認
- 公式テキスト（白本）を購入して学習開始
- 2〜3ヶ月の学習計画を立てる
【他の選択肢を検討する人】
- E資格・統計検定・DS検定の比較表を再確認
- 自分の職種と目的に最も合った資格を選ぶ
- それぞれの公式サイトで試験内容と日程を確認
【今は受けないと決めた人】
- 実装学習（Python、Kaggleなど）に時間を投資
- 実務経験を積むことを最優先
- 将来的に必要になったらG検定を再検討
G検定は、あなたの目的と状況に合わせて使い方を変えれば、十分に価値のある資格です。
この記事の情報をもとに、後悔しない選択をしてください。
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