ディープラーニングのジェネラリスト検定の勉強の順番と、在宅の仕事での使い道

ディープラーニングジェネラリスト検定（G検定）を受けようと決めても、出題範囲が人工知能の歴史から数学、法律までと広く、どこから手を付ければよいか迷う人は少なくありません。しかも、合格したあとに在宅の仕事でどう役立つのかが見えないと、勉強の意欲も続きにくくなります。この記事では、G検定の試験の形と受験料、直近の合格率を公式の発表から確かめたうえで、シラバスに沿った勉強の順番、自宅で受けるオンライン試験の準備、在宅のAI関連の仕事での使い道と、資格だけでは届かない部分までを順に説明します。

G検定とはどんな試験か

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施している検定試験です。正式な名前は「ジェネラリスト検定」で、ディープラーニングを作る技術者ではなく、AIを仕事にどう生かすかを判断する人に向けた試験として位置付けられています。JDLAの公式ページでは、試験の目的を次のように説明しています。

G検定とは、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、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定試験です。 AI・ディープラーニングに関わる全ての方が受験対象です。 出典: jdla.org

ここでいうリテラシーとは、AIの仕組みを自分で一から作れる力ではなく、「AIで何ができて、何ができないのか」「どこにAIを使えばよいか」を正しく判断できる知識のことです。プログラムを書かない営業や企画、事務の人も多く受けています。受験資格に制限はなく、学生でも社会人でも受けられます。

同じ協会が実施する試験に、E資格があります。E資格はディープラーニングを実装するエンジニア向けの資格で、受験の前にJDLAが認定した講座を修了する必要があります。G検定は講座の受講が必須ではないので、独学で受けられる点が大きな違いです。2つの関係を整理すると、次のようになります。

項目	G検定	E資格
対象	AIを仕事に生かす人全般	ディープラーニングを実装するエンジニア
受験の条件	制限なし	JDLA認定プログラムの修了が必要
問われること	仕組みの理解、活用の判断、法律と倫理	数学、プログラミング、モデルの実装

G検定は、経済産業省がオブザーブする「Di-Lite」の推奨資格にもなっています。Di-Liteとは、すべての働く人が身に付けたいデジタルの基礎知識の範囲を示した考え方で、ITパスポート試験、データサイエンティスト検定のリテラシーレベル、G検定の3つがその対象です。この3つの合格数に応じて、デジタルリテラシー協議会が「DX推進パスポート」というデジタルバッジを発行しています。

試験の形・受験料・合格率

試験の形は年によって変わることがあるので、最新の公式ページで確かめるのが確実です。2026年10月時点のJDLAの公式ページでは、2026年はオンライン試験を年6回、会場試験を年3回実施すると案内されています。次回の試験の概要は次のとおりです。

項目	オンライン試験	会場試験
受ける場所	自宅など	全国の指定試験会場
試験時間	100分	120分
出題数	145問程度	145問程度
形式	多肢選択式の知識問題	多肢選択式の知識問題
受験料	一般13,200円、学生5,500円（税込）	一般13,200円、学生5,500円（税込）

オンライン試験と会場試験は別のシステムで実施されるため、それぞれでアカウントの登録が必要です。申し込んだあとで、オンラインと会場を入れ替えることはできません。

個人がオンライン試験を受けるときは、先に受験チケットを購入し、有効期限の1年以内に希望の試験回を予約する流れです。再受験の人は、前回の受験日から2年以内なら半額（一般6,600円、学生2,750円）でチケットを買える割引があります。学生料金は、チケットを買う時点で学生であることが条件です。

合格率は、回によって差はあるものの、例年高めです。JDLAが2026年9月24日に発表した2026年第5回の結果では、受験者14,908名のうち合格者は11,475名で、合格率は76.97%でした。累計の受験者数は234,669名、累計の合格者数は168,037名に達しています。

合格率が7割を超えるからといって、何もせずに受かる試験ではありません。出題数が145問程度で試験時間が100分なので、1問あたり40秒ほどで答えていく必要があります。範囲が広いうえに時間が短いので、知らない言葉に出会うたびに調べていては間に合いません。合格者の多くは、試験の前に用語をひととおり頭に入れ、当日は迷う問題に印を付けて後回しにする、という進め方をしています。

シラバスから見た出題範囲の全体像

勉強の順番を決める前に、出題範囲の全体像をつかんでおきます。JDLAが公開しているシラバス（G2024#6から適用）は、大きく技術分野と法律・倫理分野の2つに分かれています。

技術分野は、次のような流れで並んでいます。

1. 人工知能とは（定義、人工知能をめぐる動向、探索・推論、知識表現とエキスパートシステム）
2. 機械学習の概要（教師あり学習、教師なし学習、強化学習、モデルの選択・評価）
3. ディープラーニングの概要（ニューラルネットワーク、活性化関数、誤差関数、正則化、誤差逆伝播法、最適化手法）
4. ディープラーニングの要素技術（全結合層、畳み込み層、正規化層、プーリング層、スキップ結合、回帰結合層、Attention、オートエンコーダ、データ拡張）
5. ディープラーニングの応用例（画像認識、自然言語処理、音声処理、深層強化学習、データ生成、転移学習、マルチモーダル、モデルの解釈性、モデルの軽量化）
6. AIの社会実装に向けて（AIプロジェクトの進め方、データの収集・加工・分析・学習）
7. AIに必要な数理・統計知識

法律・倫理分野は、次の2つです。

• AIに関する法律と契約（個人情報保護法、著作権法、特許法、不正競争防止法、独占禁止法、AI開発委託契約、AIサービス提供契約）
• AI倫理・AIガバナンス（国内外のガイドライン、プライバシー、公平性、安全性とセキュリティ、透明性など）

この並びを見ると分かるとおり、G検定は「歴史から仕組み、仕組みから応用、応用から社会での使い方」という順に組み立てられています。シラバスの順番は、そのまま理解しやすい勉強の順番でもあります。

現行のシラバスには、Attention、マルチモーダル、データ生成のような生成AIにつながる項目や、AIガバナンスの項目が並んでいます。G2024#5までの旧シラバスに合わせた古い参考書や問題集では、扱いが違うことがあります。教材を選ぶときは、G2024#6以降のシラバスに対応しているかを必ず確かめてください。

勉強の順番：4つの段階で進める

範囲が広い試験は、全体を一度に覚えようとすると挫折しやすくなります。次の4つの段階に分けて進めると、理解がつながりやすくなります。

段階1：歴史と全体像をつかむ（目安1週間）

最初に、人工知能の歴史と、第1次から第3次までのAIブームの流れを押さえます。ブームごとに「何ができるようになり、何が壁になったのか」を理解すると、そのあとに出てくる技術の位置付けが分かります。たとえば第2次ブームのエキスパートシステムは、専門家の知識をルールとして書き出す方法でしたが、知識を明示的に書く難しさが壁になりました。この「壁」を知っていると、データから学ぶ機械学習が求められた理由が自然に理解できます。

段階2：機械学習の基本を固める（目安2週間）

次に、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違いと、代表的な手法を学びます。ここで大事なのは、手法の名前と「どんな課題に使うか」を結び付けて覚えることです。JDLAが公開している例題には、次のような問題があります。

重回帰分析の例として、最も適切な選択肢を1つ選べ A）今日の株価から明日の株価を予測し、その結果から明後日の株価を予測する B）ポイントカードのユーザ情報に記録された購買記録から、顧客の嗜好性をグループ分けする C）出店予定の小売店舗の売上高を、地域の人口、店舗面積、販売品目数から予測する D）アンケートに含まれるたくさんの項目を2つの分析軸に集約して分析する 出典: jdla.org

重回帰分析とは、複数の要因から1つの数値を予測する方法のことです。人口・面積・品目数という複数の要因から売上を予測するCが当てはまります。Bは顧客をグループに分けるクラスタリング、Dは多くの項目を少ない軸に縮める主成分分析の例です。このように、選択肢そのものがほかの手法の説明になっていることが多いので、例題を解くときは正解以外の選択肢も「これは何の例か」と確かめると、1問で複数の知識が身に付きます。

段階3：ディープラーニングの仕組みと要素技術（目安3週間）

いちばん時間をかけるのがこの段階です。ニューラルネットワークの層の重ね方、活性化関数、誤差逆伝播法、過学習を防ぐ正則化などを学び、畳み込みニューラルネットワーク（画像に強い仕組み）や、Attention（文章の中のどこに注目するかを学ぶ仕組み）へと進みます。数式を自分で解く問題は多くありませんが、「層を深くすると勾配が消えやすくなる」「パディングで出力の大きさを調整する」のように、仕組みの因果関係を問う問題が出ます。図を描きながら理解すると定着しやすくなります。

段階4：社会実装と法律・倫理（目安2週間）

最後に、AIプロジェクトの進め方と、法律・倫理を学びます。この分野は暗記に頼りがちですが、実務の場面を思い浮かべると覚えやすくなります。たとえば「顧客の購買データで学習させたい」という場面なら、個人情報保護法で何に気を付けるか、「生成した画像を広告に使いたい」場面なら、著作権法で何が問題になりうるか、という具合です。法律の問題は改正で答えが変わることがあるので、教材の発行年にも注意してください。

合計で8週間ほどが目安ですが、ITの仕事をしている人は段階1と2を短くでき、文系で数学から離れている人は段階3に時間をかける必要があります。1日1時間を確保できるなら、2か月前に勉強を始めると余裕を持って試験日を迎えられます。

教材の選び方と、無料で使える学習の入口

G検定の教材は大きく分けて、公式テキスト、問題集、オンライン講座、無料の学習コンテンツの4種類があります。

JDLAは、公式テキストとして「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」を推薦図書に挙げています。シラバスの順番に沿って書かれているので、最初の1冊としては最も迷いがありません。ただし、版によって対応しているシラバスが違うので、購入前にG2024#6以降の範囲に対応した版かどうかを確かめてください。

問題集は、公式テキストを一周したあとで使います。問題集だけで勉強すると、出題の言い回しを覚えるだけになりがちで、見慣れない聞き方をされたときに対応できません。テキストで仕組みを理解し、問題集で知識の抜けを確かめる、という順番が効率的です。

オンライン講座は、独学で続ける自信がない人に向いています。民間の講座の中には、一部を無料で試せるものもあります。G検定の対策講座を開いている会社の1つは、次のように案内しています。

現在、講座の一部（約2時間相当分）をトライアル版として無料で視聴することができます。講座の雰囲気やわかりやすさを体験できますので、ぜひお試しください。 出典: skillupai.com

講座の料金は数千円から数万円まで幅があるので、無料の範囲で説明の分かりやすさを確かめてから申し込むと失敗が少なくなります。勤め先が研修の費用を負担してくれる場合や、JDLAの公式サイトにも個人向けと法人向けの助成金の案内があるので、自分で払う前に確認してみてください。

教材を何冊も買い集めるのは、かえって遠回りになることがあります。同じ範囲を別の言い回しで何度も読むより、1冊のテキストと1冊の問題集を繰り返すほうが、知識が整理された形で頭に残ります。テキストの説明で分からない部分だけ、別の本やWebの解説で補う、という使い方にとどめると、費用も時間も抑えられます。生成AIに用語の意味を聞いて理解を助けてもらうのも1つの方法ですが、答えが間違っていることもあるので、最後はテキストの記述で確かめてください。

無料の入口としては、JDLAの公式サイトの例題と、Courseraで公開されている「AI For Everyone」があります。AI For Everyoneの受講修了証（修了証の取得は有料のコース）を提示すると、G検定の受験チケットを30%引きで購入できる割引制度も用意されています。

自宅で受けるオンライン試験の準備

G検定のオンライン試験は、自宅のパソコンから受けられます。在宅で働く人や、子育てや介護で会場まで出かけにくい人にとっては大きな利点です。その分、当日の環境は自分で整える必要があります。

試験の前に準備しておきたいことは、次のとおりです。

1. 受験サイトの動作確認を、試験の数日前までに必ず済ませる
2. 操作マニュアルを読み、画面の進め方と問題の見直しの方法を確かめる
3. 回線が不安定な場合は、有線の接続に切り替えるなどの対策をとる
4. 試験時間の100分間、家族に声をかけられない時間と場所を確保する
5. 受験日程の予約のキャンセルは、受験日前々日の23時59分59秒までに手続きする

公式の案内では、試験時間になるまで試験は表示されず、試験当日までに動作確認と操作マニュアルの確認をするよう求めています。特別な配慮が必要な場合は、試験日の30日前までに試験事務局へ申請する必要があります。

オンライン試験については、「自宅で受けるなら資料を見ながら解ける」と考える人がいます。しかし、145問程度を100分で解く試験では、1問ずつ調べていると時間が足りなくなります。資料を探す前提で臨むより、知識を頭に入れて当日はテンポよく解くほうが、結果として合格に近づきます。受験の規約に反する行為をしないことは言うまでもありません。

当日のペース配分としては、最初の60分で全問に一度答え、印を付けた迷う問題を残りの時間で見直す方法が取り組みやすい形です。1問に2分以上かけないと決めておくだけでも、最後まで解き終えられる確率が上がります。

数学が苦手な人の進め方

シラバスには「AIに必要な数理・統計知識」という項目があり、ここで手が止まる人は少なくありません。高校の数学から離れて長い人ほど、微分や確率の言葉が出てくるだけで苦手意識が先に立ちます。ただ、G検定で問われるのは計算の腕前ではなく、言葉の意味と使いどころです。

たとえば、誤差逆伝播法という言葉があります。これは、AIが答えを間違えたときに、その間違いの大きさを出力側から入力側へさかのぼって伝え、どの重みをどれだけ直せばよいかを計算する方法のことです。中では微分を使っていますが、試験で微分の計算を手で解かされることはほとんどありません。「間違いを後ろから前へ伝えて直す」という流れをつかんでいれば、多くの問題に答えられます。

数学の部分は、次の3つに絞って押さえると効率的です。

• 平均・分散・標準偏差：データのばらつきを表す基本の数字。正規化や標準化の話につながる
• 確率と条件付き確率：「Aが起きたときにBが起きる確率」という考え方。ベイズの考え方や生成の仕組みにつながる
• 微分の意味：「少し動かしたときにどれだけ変わるか」という傾きの考え方。勾配降下法や誤差逆伝播法につながる

それぞれ、計算の手順よりも「何のために使うのか」を1文で言えるようにしておくことが目標です。JDLAの例題にある、カルバック・ライブラー情報量のように見慣れない名前が出てきても、「2つの確率の分布がどれだけ違うかを測る指標」と言い換えられれば、選択肢の中から正しい説明を選べます。

数学が苦手な人は、段階3のディープラーニングの仕組みを学ぶ前に、この3つだけを1週間ほどかけて復習しておくと、その後の理解が格段に楽になります。逆に、ここに時間をかけすぎて先に進めなくなるのは避けてください。分からない部分は印を付けて先に進み、全体を一周してから戻ると、つながりが見えて理解できることがよくあります。

試験前の1か月の過ごし方

試験まで1か月を切ったら、新しいことを覚えるよりも、覚えたことを素早く思い出せる状態にすることに重心を移します。145問程度を100分で解く試験では、知っていても思い出すのに時間がかかる知識は、得点につながりにくいからです。

最後の1か月は、次のように週ごとの目標を決めて進めると、やり残しが減ります。

1. 4週前：問題集を1周し、間違えた問題と迷った問題に印を付ける
2. 3週前：印を付けた問題の分野だけ、テキストに戻って読み直す
3. 2週前：時間を計って模擬問題を解き、1問あたりの時間の感覚をつかむ
4. 1週前：用語の一覧を見直し、名前を見て意味を1文で言えるか確かめる

模擬問題を解くときは、点数よりも「どの分野で時間がかかったか」を記録しておくと役に立ちます。法律の問題で迷う人、要素技術の名前を取り違える人など、人によって弱い場所は違います。弱い場所が分かれば、残りの時間をそこに集中できます。

用語の一覧は、自分で作るのがいちばん効果的です。テキストの太字の言葉を書き出し、それぞれに1文の説明を付けるだけで、試験の直前に見直す資料ができます。スマートフォンのメモに入れておけば、家事や移動の合間にも見返せます。在宅で働きながら勉強する人は、まとまった時間を取りにくいので、こうした細切れの時間を使える形にしておくと勉強が続きます。

試験の前日は、新しい問題に手を出さず、用語の一覧を見直す程度にとどめます。オンライン試験の場合は、前日までに受験サイトの動作確認を終え、当日の朝に慌てないようにしておきます。

不合格だったときの立て直し方

合格率が7割を超える試験でも、毎回3割近い人は合格に届いていません。不合格だったとしても、それは範囲の広さに対して準備の時間が足りなかったか、時間配分がうまくいかなかったかのどちらかであることがほとんどです。

まず確かめたいのは、時間内に全問を解き終えられたかどうかです。最後まで解けなかったのなら、知識の量より解く速さの問題です。次の回までに、時間を計って解く練習を中心に組み立て直します。解き終えたのに届かなかったのなら、特定の分野に穴があった可能性が高いので、模擬問題の結果から弱い分野を探して、そこを重点的に学び直します。

G検定には再受験の割引があり、前回の受験日から2年以内であれば、受験チケットを半額で購入できます。合否の通知メールに届くクーポンコードを、チケットの購入時に入力する仕組みです。クーポンコードの有効期限は発行から2年間（730日）なので、すぐに受け直さない場合も、メールを保存しておいてください。再受験の割引は、個人で申し込む場合にだけ使える点にも注意が必要です。

2026年はオンライン試験が年6回あるので、不合格でも2か月ほどで次の機会が来ます。一度試験を受けたことで、出題の雰囲気と時間の感覚はつかめているはずです。間を空けすぎると覚えた知識が抜けていくので、結果が出たらすぐに次の回を予約し、弱点の補強に取りかかるのが立て直しの近道です。

G検定の次に目指せる試験

G検定に合格したあと、さらに学びを深めたい人には、いくつかの道があります。

1つ目は、同じJDLAが実施するE資格です。ディープラーニングのモデルを実装する力を問う試験で、受験の前にJDLA認定プログラムを修了する必要があります。プログラミングと数学の比重が大きく、G検定とは求められる力がかなり違います。エンジニアとしてAIの開発に関わりたい人が目指す資格です。

2つ目は、JDLAが実施している生成AIに関する試験「Generative AI Test」です。生成AIを業務で使う人に向けた試験で、公式サイトの会場試験の案内では、G検定の会場試験と同じシステムで実施すると説明されています。試験の内容や日程は、JDLAの公式ページで最新の案内を確かめてください。

3つ目は、DX推進パスポートの上位を目指す道です。ITパスポート試験とデータサイエンティスト検定のリテラシーレベルにも合格すると、3つの試験の合格数に応じたバッジを受けられます。ITパスポート試験は情報処理推進機構（IPA）が実施する国家試験で、ITの基礎からセキュリティ、経営の知識までを幅広く問います。

どの道を選ぶかは、在宅でどんな仕事を受けたいかで決めるのが合理的です。AIの開発に関わるならE資格、業務へのAIの導入を支援するなら生成AIの試験とDX推進パスポート、という具合に、仕事の形から逆算すると、学ぶ順番に迷いません。アプリやシステムの開発の側に進みたい人は、どのような案件があるかをアプリケーション開発のお仕事で確認しておくと、次に身に付ける技術が見えてきます。

合格したあとに得られるもの

合格すると、合格証とオープンバッジが発行されます。オープンバッジとは、国際的な技術標準に沿ったデジタルの証明で、SNSやメールの署名、プロフィールのページに表示して、資格を持っていることをオンラインで示せます。在宅で仕事を受ける人にとっては、顔を合わせない相手に知識の裏付けを示せる手段になります。

もう1つの特典が、合格者だけが参加できるコミュニティ「CDLE」です。JDLAの公式ページでは、活動の内容を次のように紹介しています。

＜CDLE活動紹介＞CDLEでは、オンライン・オフラインを通じて、仲間とつながり、AIを学び、実践し、知識や経験を共有するさまざまな活動を行っています。 出典: jdla.org

公式ページによると、テーマや地域ごとに40以上のコミュニティがあり、業種別の勉強会や、AIを使ったアプリ開発のイベントも開かれています。勉強会やイベントで講師として登壇する機会もあるとされています。在宅で1人で働いていると、最新の動向を追う仲間を見つけにくいので、こうした場に参加できることは資格そのもの以上の価値になることがあります。

先に触れたDX推進パスポートも、合格後に申請できます。ITパスポート試験やデータサイエンティスト検定のリテラシーレベルと組み合わせると、上位のバッジを受けられるので、デジタル分野の基礎をまとめて示したい人は、次の目標にしてもよいでしょう。

在宅の仕事での使い道と、資格だけでは届かない部分

G検定が在宅の仕事で役立つのは、主に次のような場面です。

• AIの活用を支援する仕事：企業が生成AIを業務に入れるときの、使い方の整理や社内向けの資料作り
• AIに関する記事やマニュアルの執筆：専門用語を正しく使い、誤った説明を書かないための裏付け
• データの整備や注釈付けの仕事：学習用データを作る作業で、なぜその作業が必要かを理解して進められる
• AI開発の案件での調整役：エンジニアと発注者の間で、できることとできないことを言葉にする役割

たとえば、企業がAIを業務に取り入れる手伝いをする仕事は、在宅でも受けやすい分野です。業務の流れを聞き取り、どこにAIを使うと効果があるかを整理する仕事の内容は、AIコンサル・業務活用支援のお仕事で紹介しています。AIの記事を書くWebライターにとっても、G検定の知識は単価の交渉材料になります。専門分野を持つことで単価を上げていく考え方は、Webライターが文字単価を上げる方法｜1円→5円にステップアップする戦略【2026年版】で詳しく扱っています。

一方で、資格だけでは届かない部分もはっきりしています。G検定は知識を問う試験なので、合格しただけでは「AIで業務を改善した実績」にはなりません。発注する側が知りたいのは、資格の有無よりも、「この人に頼むと何ができあがるのか」です。合格したら、次のような形で知識を見える成果に変えておくと、資格が仕事につながりやすくなります。

1. 生成AIを使って自分の作業を改善した手順を、記事や資料にまとめて公開する
2. AIに関する解説記事を数本書き、ポートフォリオに載せる
3. 小さな業務で、AIの導入前と導入後の作業時間を測って記録する

ポートフォリオの作り方は、Webライターのポートフォリオの作り方｜案件獲得率が上がるテンプレート付き【2026年版】が参考になります。

在宅ワークの市場から見たG検定の位置付け

20年にわたって在宅ワークとフリーランスの仲介を見てきた運営者の立場から言えば、AIに関わる依頼は、ここ数年で「AIを作ってほしい」から「AIを使える人に手伝ってほしい」へと重心が移っています。生成AIの道具が誰でも使えるようになった結果、発注者が困っているのは、どの業務にどう使えばよいか、社員にどう使わせればよいか、という判断の部分です。G検定が問う「何ができて、何ができないか」の知識は、まさにこの判断に直結しています。

また、長く取引が続く人ほど、AIの得意な部分を任せる一方で、最後の確認や判断を自分の責任で引き受けています。AIが作った文章や画像をそのまま納品するのではなく、法律や倫理の観点から問題がないかを確かめてから渡す姿勢は、G検定の法律・倫理分野の学びがそのまま生きる部分です。仲介の手数料が乗らない直接の取引では、こうした丁寧な確認の手間も、きちんと報酬に反映されやすくなります。

職種ごとの収入の水準を知りたい場合は、データ分析や研究に近い仕事の相場として研究者の年収・単価相場が参考になります。AIの導入や運用を、マーケティングや情報セキュリティの支援と組み合わせて受ける案件も増えています。どのような仕事があるかはAI・マーケティング・セキュリティのお仕事で確認できます。G検定は、AIに関わる在宅の仕事の入口に立つための資格です。合格をゴールにせず、学んだ知識を小さな成果に変え続けることが、仕事の幅を広げる近道になります。

よくある質問

Q. G検定は独学でも合格できますか？

できます。受験資格に制限がなく、講座の受講も必須ではないため、独学で受ける人も多い試験です。公式テキストでシラバスの順に仕組みを理解し、問題集で知識の抜けを確かめる流れで進めると効率的です。1日1時間を確保できるなら、試験の2か月ほど前から始めると余裕を持って準備できます。

Q. G検定の受験料はいくらですか？

2026年10月時点の公式ページでは、一般13,200円、学生5,500円（いずれも税込）です。前回の受験日から2年以内の再受験は半額で受験チケットを購入でき、AI For Everyoneの受講修了証があれば30%引きになる割引もあります。割引の条件は変わることがあるので、申し込む前に公式ページで確かめてください。

Q. オンライン試験と会場試験はどちらを選べばよいですか？

自宅で静かな時間と安定した回線を確保できるならオンライン試験、家で集中しにくい人や回線に不安がある人は会場試験が向いています。2026年10月時点の案内では、オンライン試験は100分、会場試験は120分で、いずれも145問程度です。申し込んだあとに形式を入れ替えることはできないので、事前によく比べて選んでください。

Q. G検定に合格すれば在宅でAIの仕事を受けられますか？

資格だけで仕事が決まることは多くありません。G検定は知識を問う試験なので、発注する側は合格に加えて、AIを使ってどんな成果を出せるかを見ています。合格後に、AIで作業を改善した手順の公開や、解説記事の執筆などで成果を見える形にしておくと、AIの活用支援や記事の執筆といった在宅の仕事につながりやすくなります。