G検定 合格体験記
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G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）を受験し、無事に合格できたので記録を残しておきます。2026年から始まった会場受験（OnSite）で受けました。
なお、この記事は受験後に書いたものです。試験の制度や出題内容はその後変更になっている可能性があるので、最新情報は必ず公式サイトで確認してください。
受験日
2026年5月9日に、会場受験（OnSite）で受験しました。なお同じ日に、同じCBT会場でPEP検定（プロンプトエンジニアリング検定）も続けて受験しています。
検定の概要
G検定は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、ディープラーニングの基礎知識とそれを事業活用する力を測る検定です。受験資格に制限はありません。
出題は知識問題の多肢選択式です。出題範囲は大きく、人工知能の定義・機械学習・ディープラーニング・各種応用（画像認識や自然言語処理など）・AIの社会実装・数理統計といった技術分野と、個人情報保護法・著作権法・特許法・AI倫理などの法律・倫理分野に分かれています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 受験料 | 一般13,200円・学生5,500円（税込） |
| 試験時間 | オンライン100分・会場120分 |
| 出題 | 多肢選択式145問程度 |
| 合格基準 | 非公表 |
| 合格率 | おおむね7〜8割（下の推移表を参照） |
| 受験方式 | オンライン（年6回）・会場（年3回） |
（2026年6月12日時点の公式サイトの情報です）
合格率の推移
回ごとの受験者数・合格者数が、JDLAのニュースリリースで発表されます。そこから算出した合格率の推移です。
| 回 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|
| 2026 #3 会場 | 1,481 | 1,041 | 70.3% |
| 2026 #3 オンライン | 6,824 | 5,802 | 85.0% |
| 2026 #2 会場 | 1,544 | 1,001 | 64.8% |
| 2026 #2 オンライン | 10,483 | 8,264 | 78.8% |
| 2026 #1 | 8,529 | 6,718 | 78.8% |
| 2025 #6 | 10,350 | 8,005 | 77.3% |
| 2025 Onsite（10月・会場） | 553 | 360 | 65.1% |
| 2025 #5 | 7,924 | 6,051 | 76.4% |
| 2025 #4 | 7,440 | 5,833 | 78.4% |
| 2025 #3 | 4,284 | 3,501 | 81.7% |
| 2025 #2 | 6,401 | 4,776 | 74.6% |
| 2025 #1 | 4,633 | 3,414 | 73.7% |
| 2024 #6 | 6,850 | 5,027 | 73.4% |
| 2024 #5 | 4,917 | 3,689 | 75.0% |
| 2024 #4 | 4,140 | 3,080 | 74.4% |
| 2024 #3 | 3,044 | 2,236 | 73.5% |
| 2024 #2 | 5,527 | 3,760 | 68.0% |
| 2024 #1 | 3,291 | 2,398 | 72.9% |
（2026年6月13日時点の公式発表から算出）
合格率はおおむね7〜8割で推移していて、近年は高くなる傾向です。また、会場試験の合格率は毎回オンラインより10ポイント以上低くなっています。オンライン試験には監視がないことも、差の一因かもしれません。
オンライン試験と会場試験
G検定はもともとオンライン試験だけでしたが、2026年から会場受験（OnSite）も選べるようになりました。2026年は、オンライン試験が年6回、会場試験が年3回の実施です。
あわせて2026年からは、問題数と試験時間にも変更が入りました。
オンライン試験はWebカメラによる監視がなく、カンニングが可能な形式です。会場受験を選んだ理由は、カンニングなしで知識を証明でき、その分アピールになると考えたためです。会場試験の導入には、こうした形でG検定の質を高める狙いもあるのではないかと思います。
試験時間は会場のほうが20分長いぶん、思考の余裕は少しあります。ただ知識を問う問題がほとんどなので、時間をかけたからといって答えられる問題が大きく増えるわけではありません。
合格基準
合格基準は非公開です。ただ、試験後に分野ごとの正答率が公開されることから、おおむね70%程度と言われています。
勉強法
勉強期間は約1か月、4月7日ごろから5月9日の試験日まで。勉強時間は、正確には記録していませんが、合計15〜20時間ほどだと思います。「とりあえず問題に触れて、できなかったところに印を付けて、最後に印を集中的につぶす」というシンプルな方針で、流れはざっくり次の通りでした。
| 期間 | やったこと |
|---|---|
| 序盤（4月上旬〜） | 問題集の章末問題を解きはじめ、同時に動画とアプリも開始 |
| 中盤 | 模擬試験3回分を早めに解いて実力を把握。並行してテキスト読み込み・AI用語集サイトも開始 |
| 直前期（〜5/9） | アプリとAIの自作問題を回しつつ、動画も継続。模擬試験で間違えた箇所とフラグを立てた箇所を解き直し。AI用語集サイトも試験日までに一通り読み終える |
書籍
G検定は過去問が20問しか公開されておらず、過去問を解いて慣れる、という勉強法が使えません。そこで、いわゆる「緑本」で勉強しました。
【Amazon.co.jp限定】ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格テキスト［第2版］
ヤン ジャクリン／上野勉
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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
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テキストには各章の問題と模試1回分、問題集には各分野の問題に加えて模試2回分がついています。まず問題集の問題と模試3回分を解き、間違えたところを重点的に解き直して勉強しました。
法律などの問題には解釈が微妙なものもあるので、「これは微妙だな」と感じた問題は、深追いせず適当に流しておくのがよいです。
アプリ
過去問が公開されていない試験なので、問題を求めてアプリはとにかく色々試しました。
G検定 問題集アプリ
一通り解きました。内容は簡単めです。
G検定 問題集アプリ
株式会社キイロ乃カモ
App Store で見る
G検定 試験対策 問題集
問題数が豊富です。直前期ごろにリリースされていたのを見つけて、少し使いました（問題はAI生成かもしれません）。
G検定 試験対策 問題集
Ryouhei Azuma
App Store で見る
「用語特化」G検定対策
細分化されたカテゴリごとに問題があり、量もそこそこあります。問題は簡単めかもしれません。私は全部は解いていません。
「用語特化」G検定対策
SUCCESSIVEAI G.K.
App Store で見る
G検定｜試験対策アプリ｜トレ速
有料アプリです。シラバスのキーワードを元に問題化したアプリで、直接の試験対策にはならないかもしれませんが、購入したので「進捗率」が7割程度になるまで使いました。間違えた問題の管理や復習に優れたUIです。設問の文面と答えを丸暗記しても意味がないので、テキストやYouTube動画など、他の情報と併せて理解しながら使うとよいです。
G検定｜試験対策アプリ｜トレ速
YUMELABO, K.K.
App Store で見る
生成AIパスポート｜試験対策アプリ｜トレ速
上と同じ開発者の有料アプリで、生成AIパスポート向けですがG検定と重なる分野もあります。簡単な問題から始めたいときや気分転換にちょうどよかったです。
生成AIパスポート｜試験対策アプリ｜トレ速
YUMELABO, K.K.
App Store で見る
AI用語集
AI用語集（G検定対応）｜zero to oneというサイトで知識を補いました。用語ごとに確認問題もついています。解答や内容が微妙なところもあるので、用語をなんとなく知る程度の感覚で使うとよいと思います。
AIの活用
過去問が公開されていない試験なので、AIに予想問題と解説を作ってもらいながら勉強しました。難易度を段階的に上げられるのがAIならではの強みです。難化の噂もあったので、最初は基礎から始め、解けるようになったら難しめに作り直す、苦手分野だけ集中的に出題させる、といった調整を重ねました。
時事的な問題や、AI関連の法令・ガイドラインなど動きの早い分野は、AIにWeb検索させたうえで予想問題を作ってもらいました。
また、学習中に出てきた知らない用語はその都度AIに質問して理解を深め、覚えにくい用語については「覚え方のコツや語呂合わせはないか」と相談することもありました。
動画
ランニングマシンで走りながら動画も見ました。
- 【G検定 試験対策】全8章まるごと 6時間超で完全解説！
- ITエンジニア ノイ の G検定講座（数式での解説もあり、内容は少し深め）
動画も内容が微妙なところがあるので、複数を見て同じキーワードを補い合うのがよいと思います。
問題の所感
2026年から難化傾向にあるという噂があり、内心びびっていましたが、実際に受けてみると難しさは感じませんでした。設問・選択肢の文章量や難易度は書籍の模擬試験くらいで、緑本＋αで十分に挑めます。
選択肢もそれほど難しくありません。たとえば強化学習について問う設問で、選択肢がすべて強化学習に関する内容なら難しいですが、実際には関係のない分野の選択肢が混じっているなど、深い知識までは問われない印象でした。
試験当日
会場受験（OnSite）、つまりCBTで受験しました。
私は67分で解き終わりました。問題数が多いので、あとから全部を見直すのは大変です。1問ずつ確実に答えていき、見直しはせずに終えました。問題への慣れさえあれば、時間切れの心配はあまりしなくて大丈夫です。
ただ、進めるうちに「あの問題はこうだったかも」と思い出すこともあるはずなので、あとで見直したくなったときのために、再考したい問題にはフラグを付けておくとよいです。
CBTでは「不適切なものを選べ」という設問で 「不適切」が強調表示されていました。緑本（問題集）ではこの強調がなく、うっかり適切な選択肢を選んでしまうミスを結構していたので、本番ではそのミスを少なくできたはずです。
ちなみに水の持ち込みが可能だったので、水を持って入りました。リフレッシュできる分、少し有利な気がします。
結果
結果は約2週間後に分かります。
総合得点率や設問ごとの正答は公開されないため、自分の理解度を測る手がかりは分野別の得点率のみになります。
合否はメールでも通知されます。私が受けた回（G2026#3 Onsite）の通知メールには受験者数1,481名・合格者数1,041名とあり、会場受験分の合格率（約70%）が分かります。
合格すると、受験者マイページから合格証（PDF）をダウンロードできます。このほか、名刺などに使える合格認証ロゴの提供、次に書くオープンバッジの発行、合格者コミュニティ「CDLE」への招待があります。
オープンバッジ
試験から約1か月後の6月12日に、JDLAからオープンバッジ授与のメールが届きました。授与されたのは「JDLA Deep Learning for GENERAL 2026 #3 Onsite」という名称のバッジで、合格した回と、会場受験（Onsite）であることがバッジ名から分かるようになっています。
オープンバッジは、国際標準規格（1EdTech、旧IMS Globalの「Open Badges」）に基づくデジタル証明書です。バッジの実体は画像ですが、ただの画像ではなく、発行者・授与日・受領者などの情報が埋め込まれていて、内容が本物かどうかをオンラインで誰でも検証できます。受領者の情報はハッシュ化されて埋め込まれるため、バッジ画像を公開しても個人情報は漏れません。JDLAは2021年10月から、G検定・E資格の合格者（過去の合格者を含む）にオープンバッジを発行しています（JDLAの案内ページ）。
日本では一般財団法人オープンバッジ・ネットワークが発行基盤を運営していて、受領にはウォレットのアカウント作成が必要です。受領後はバッジをSNSやメールの署名などで共有でき、合格をリンク1つで証明できます。AIスキル検定の「画像1枚」の称号とは違い、こちらは検証可能な証明になっているわけです。