はじめに

皆さんはじめまして！！！この記事を読んでいただきありがとうございます。情報計算科学科2年のマーボーです。2026年7月のG検定に合格したので、その話をしようと思います。

G検定とは

G検定は、AIやディープラーニングに関する基礎知識と、それらを事業に活用するための能力を問う試験です。

出題範囲は、人工知能の歴史、機械学習の手法、ディープラーニングの仕組み、代表的なモデル、AIに関係する法律や倫理など、多岐にわたります。

名前だけを見ると技術者向けの試験に思えるかもしれませんが、数式やプログラミングだけを扱う試験ではありません。

AIを活用するうえで必要な知識を幅広く学べるため、エンジニアだけでなく、AIに関わる仕事を目指している人にとっても受験する価値のある資格だと思います。

2026年はオンライン試験(年6回)と会場試験(年3回)が開催されます。7月はオンライン試験のみの実施でした。

受験した理由

私は大学で数学やプログラミング、コンピュータに関する内容を学んでいます。大学での学習や個人開発、長期インターン選考を受ける中で、AI・機械学習に興味を持つようになりました。

一方で、当時はAIに関する用語を聞いたことがある程度で、それぞれの技術がどのような仕組みで、実際にどのように活用されているのかまでは十分に理解できていませんでした。

そこで、AI・機械学習について基礎から体系的に学び、自分の興味をさらに深めたいと考え、その入口としてG検定を受験することにしました。

資格の取得も一つの目標でしたが、それ以上に、勉強を通してAI分野の全体像を理解し、今後の学習や個人開発につなげたいという思いが大きかったです！

受験前のレベル感

受験当時、私は大学で情報系の内容を学んでおり、個人やサークルでのPythonを使ったプログラミング経験もありました。

一方で、機械学習やディープラーニングについて体系的に勉強した経験はほとんどありませんでした。

そのため、G検定の勉強を始めた当初は、初めて目にする用語が多くありました。

使用した教材と勉強方法

勉強には、以下の2冊を使用しました。

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 第3版 (EXAMPRESS)

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 第2版

（G検定特設サイト「合格者が学習に使用した教材ランキング」で1位、2位の教材です）

まずは公式テキストを一通り読みながら問題を解き、AI・機械学習に関する知識の全体像をつかみました。

その後、問題集に取り組み、間違えた問題や理解が曖昧な分野を重点的に復習し、公式テキストの該当箇所を読みました。

勉強を進めるなかで特に意識したのは、用語を単独で暗記するのではなく、関連する技術と結び付けて理解することです。

例えば、モデル名を覚えるだけでなく、

• どのような目的で使われるのか
• 従来の手法と何が違うのか
• どのような課題を解決したのか

ということを意識しながら学習しました。

問題を解いて分からなかった用語やその分野については、教材を読み返したり、インターネットや生成AIを使って調べたりしました。

特に生成AIには、理解できなかった内容を分かりやすく説明してもらったり、似ている手法の違いを比較してもらったりすることで、知識を整理しました。

学習時間としては、それぞれ20時間程度でした。期間を決めて集中的に取り組みました。

試験を受けて感じたこと

実際に受験して最も強く感じたのは、問題数が多く、素早く判断する必要があるということです。オンライン試験は会場試験よりも試験時間が20分も短い100分間で、選択肢に詰まっていると全問解き切ることが不可能です。

そのため、すぐに答えられない問題（特に計算問題）はすぐ飛ばし、確実に解ける問題に時間をかけることを意識しました。

問題集で見たことのある知識も出題されましたが、単純に用語を暗記しているだけでは解けない問題が多いです。

知識を覚えるだけでなく、それぞれの技術の目的や関係性まで理解しておくことが大切です。

合格してみて

合否結果のメールから、シラバス分野別得点率を見ることができます。

個人的には数理・統計知識が他の分野よりも低かったと感じました。統計検定を受ける際にリベンジしたいです。

G検定に合格すると、合格者コミュニティ「CDLE」に参加することができます。

G検定の勉強を通して、AI・機械学習に関する幅広い基礎知識を身に付けることができました。

以前は断片的にしか知らなかった技術について、その歴史や仕組み、活用方法まで含めて理解できたことで、機械学習への興味がさらに強くなりました。

G検定は、プログラミングの実装能力を直接身に付けるための試験ではありません。

しかし、AI分野の全体像を知り、自分が次に学ぶべきことを見つけるきっかけとして、とても役立ちました。

私にとっては、合格したことだけでなく、個人開発や長期インターン、他の資格試験への挑戦につながったことが大きな成果だったと感じています。

G検定はほかのIT資格と比べて合格率が比較的高く、初めて資格試験に挑戦する人には取り組みやすいと思います。

この記事を見て少しでも興味を持った人はチャレンジしてみてください！

おわりに

最後に、私が所属している東京理科大学のプログラミングサークル「TND」について少し紹介させていただきます！

TNDでは、プログラミングを使ったWeb開発やデザイン、データサイエンスなど、メンバーそれぞれが興味のある分野に取り組んでいます。

また、個人開発だけでなく、ハッカソンやKaggleなどのイベントに参加したりもしています。

私自身、前期の活動で筋トレや食事に関する記録アプリをチームで開発して部内ハッカソンに参加したりと、さまざまな経験をすることができました。

後期は企業様を審査員にお招きし行う他大学の団体とのハッカソンや、TNDとしてKaggleのコンペティションに参加する予定です！

「プログラミングに興味があるけど何から始めればいいか分からない」
「実際にWeb開発やコンペに参加してみたい」
という人は、ぜひTNDに遊びに来てください！

プログラミング経験の有無に関係なく、興味がある人なら大歓迎です。学年も問いません！

TNDの活動についてもっと知りたい方は、ぜひ公式サイトやXもチェックしてみてくださいね！