G検定は本当に簡単なの！？7割正解で合格？！合格率高いけどどうなの？
サイト運営にAIの活用は欠かせないものになってきました。そこで、AI資格試験のG検定を受験し、2回目の受験で何とか合格できました。この記事では感じたことを記載します。
「JDLA Deep Learning for GENERAL」一般的には「G検定」。インターネットで検索すると下記のような意見があります。
「G検定は簡単、合格率も高いし！」と最初（受験前の勝手なイメージ）はそう思っていました。
試験対策のアプリをダウンロードし、問題を解いてみると…。「わからなすぎる…」。そして、準備を行い、いざ1回目の受験。
お恥ずかしい話、不合格でした。
そして、2回目、145問中 およそ100問しかまともに解けないまま試験終了。それでも結果は合格（※）。
※：いずれもオンライン受験。1回目の受験時約60時間勉強し、2回目でプラス30時間ほど勉強しています
この経験から強く感じたのは、決して、G検定は簡単ではなく「知識量の試験」というより「戦略の試験」だということでした。
この記事では
を書いていきます。これから受験する方の参考になれば幸いです。
G検定はなぜ「簡単」と言われるのか
G検定はなぜ「簡単」と言われるのか、インターネットで見かける意見は以下が多いでしょうか。
実際に勉強を行い、そして、受験をしてみると印象は違いました。私は「簡単とは言えない」と感じました。
まず、試験で問われる分野の範囲が広いです。各分野の最低限の知識も必要です。しかし、それよりも「時間との戦い」でした。
2026年1月、3月受験時点では問題数は145問。時間は100分です。
私は考える時間がかかり過ぎなのか、時間がまったく足りず、残り10分で約40問をテキトーに回答し、試験時間終了でした（厳密にいうと、オンラインが故のデメリット、ローディングに時間がかかり、イライラすることも数回ありました）。
1月受験時よりも3月受験時の方が多少早くできましたが、それでも時間が足りませんでした。
X（旧ツイッター）で「時間が余って不安になった」といった書き込みがあり「すごい人もいるな…」と個人的には思いました。
合格率が高い要因として、多くの受験者がIT業界の人という傾向があるようです。
合格時の自己採点（体感）
合格した際の最終的な内訳は体感ですが
でした。それでも合格。
※：時間がなくて残り10分で、すべて1を選択したような感じです
145問中、7割ですと101.5問。
かなりギリギリというか、単純に考えて 7割正解でもかなり厳しい という印象でした。
でも合格…。
私がたどり着いた3つの合格戦略
これがよかったのかな？と思った点です。
テキスト・問題集 を厳選する
これが最も重要だったと思っています。
使用したテキスト、問題集は全部で3冊（テキスト1冊、問題集2冊）です。
私は2冊の問題集を使いました。正直に言うと1冊（画像②）は「本番と全然違う！」と感じました。
学生時代の受験では「いろいろな問題集に手を付けずに1冊に絞ってやりこんだ方がいい」と昔は信じて疑いませんでした。しかし、最初の問題集が本番の問題とレベル感が違い過ぎたので「これでは合格できない」と思い、別の問題集に切り替えました（※）。
※：出版当時は実際の問題に似た形式だったのかもしれません。しかし、実際に受験した私の印象は「本番の方が難しい」、「雰囲気が違い過ぎる…」と感じました
公式テキスト
使用したテキスト（画像①）は「ディープラーニング G検定 公式テキスト」です。「公式テキスト」ということなので使わないわけにはいきません。3周読みました。
2回目受験の際に使った問題集（おすすめ）
2回目受験の際に使用したテキスト（画像③）は「ディープラーニングＧ検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集 第２版」です。問題集は最初からこちらにしておけばよかったと感じています。
問題集なのですが、各章ごとに頻出ポイントを数ページにまとめてあり、振り返りに役立ちました。
1回目の受験の際に使った問題集
1回目の受験で使用した問題集は「徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第3版 徹底攻略シリーズ」です。
- 本番とレベルが何か違う
- 出題形式が何か違う
という印象でした。
うまく言語化できないのですが、何かが違うのです。
以前、どなたかのサイトで「ド定番」のようなことを見た記憶があったので、1冊目の問題集として、何の迷いもなく購入したのですが、ちょっと違いました。
基礎固めには悪くないのかもしれませんが、本番の問題とはズレを感じました。
出版当時はこの問題集に近かったのかもしれません。しかし、2026年受験では少し違う印象でした。
結果的に
- （ある程度）安心感は得られた
- 得点力にはあまり直結しなかった（？）
という印象です。
時間配分の練習をする
時間配分が最大のポイントです。
本番では
に徹しました。
※：どこまで粘るか、この切り分けが難しいのですが、あらかじめ自分でルールを決めておく必要があります
そのため「解けない問題を考え続ける＝他の得点を失う」、これが1回目との大きな違いでした。
「チェック機能」があって、チェックした問題を一覧で確認することができます。
ただ、チェックした一覧では問題の中身まではわからないので、メモを残しておく必要があります。
私は「考えれば解けるかもしれない。でももう少し時間がかかりそうな問題」はチェックして、後で回答しました。
模擬問題のようなもので実際に時間を測って解いてみることをおすすめします。
「ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集」には、PDFで191問が2回分ダウンロードできるので練習が可能です。
満点を目指さない
G検定は範囲が広いです。
① 人工知能とは. 人工知能をめぐる動向
② 機械学習の概要
③ ディープラーニングの概要
④ ディープラーニングの要素技術
⑤ ディープラーニングの応用例AIの社会実装に向けて
⑥ AIに必要な数理・統計知識
⑦ AIに関する法律と契約. AI倫理・AIガバナンス
満点が取れるに越したことはありません。しかし、現実的にはかなり難しいですし、満点でなくても合格はできます。
オンラインの試験の場合、おそらく人によって出題される問題が若干は異なるのだろうとは思われますが、（ありきたりですが）私は2回目の受験では下記の戦略で行きました。
※：捨てるといっても一通りは問題集で問題は解きます。出題が少なかった分野に関しては間違った問題は正解するまで何度も解くといったことはしませんでした
G検定では結果メールに下記のような正解率の内訳を記載してくれます。
不合格の場合、どの程度不足していたのかの【区分】（下記の例だと【 A 】）と各分野の正解率を記載してくれます。
====================
【 A 】
====================
【区分】［A：0%～10%］、［B：11%～20%］、［C：21%～50%］、［D：51%以上］
※合格ライン到達まであと何問程度正答する必要があったかを、問題セット全体に対する割合で表したものとなります。
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向：XX%
２．機械学習の概要：XX%
３．ディープラーニングの概要：XX%
４．ディープラーニングの要素技術：XX%
５．ディープラーニングの応用例：XX%
６．AIの社会実装に向けて：XX%
７．AIに必要な数理・統計知識：XX%
８．AIに関する法律と契約. AI倫理・AIガバナンス：XX%
私の場合、1～3 が1回目の試験で正解率が低く、かつ問題数も多かった印象なので、重点的に勉強しました。
私の印象ですが、1～5 が多く出題されていたように感じました。あくまでも私個人の感覚なので、参考程度でお願いします。
合格基準は本当に7割正解なのか？
ネットでは「7割正解で合格」と言われます。
しかし、公式発表はありません。
私の体感では
ではないか？と感じました。
もちろん断定はできません。だからこそ言えるのは、
『「7割以上出来ているから大丈夫」と思ってはいけない 』ということです。
G検定は“簡単”ではないが、攻略可能
G検定は決して楽な試験ではありません。
しかし、以下の点に注意すれば十分に合格可能です。
私のように1度落ちても、戦略を変えれば結果は変わります。過去問があればもう少し勉強しやすいんですけどね…。
「簡単らしい…」という情報だけで判断せず、準備して臨んでください。
公式テキスト
おすすめ問題集
