G検定 新着情報
G検定概要
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。
| 受験資格 | 制限なし |
|---|---|
| 実施概要 | 試験時間：120分 知識問題（多肢選択式・220問程度） オンライン実施（自宅受験） |
| 出題範囲 | シラバスより出題 |
| 受験費用 | 一般：13,200円（税込） 学生：5,500円（税込） 【再受験の方】 受験日から2年以内の方は半額（一般：6,600円、学生：2,750円）で受験することができます。 対象者の方は受験サイトにて過去に受験された際のIDでログインし、受験申込いただくことで割引料金が自動で適用されます。 ※再受験制度の適用は個人でのお申込み時にのみ有効です。団体経由でのお申込みでは適用不可となりますのでご了承ください。 【AI For Everyone修了者の方】 Courseraの受講修了証をご提示いただくと、G検定を30％引き（一般：9,240円、学生：3,850円）で受験することができます。 ※割引アクセスコードの併用は不可となります |
| 申込方法 | ※申込方法につきましてこちらをご確認ください。 |
G検定の紹介資料・動画
G検定ご紹介資料 2022#3
G検定の試験日程
2022#1
2022年3月5日（土）
＊試験は終了しました
2022#2
2022年7月2日（土）
＊試験は終了しました
2023#1
2023年3月4日（土）
2023#2
2023年7月8日（土）
2023#3
2023年11月11日（土）
G検定の試験範囲（シラバス）と例題
人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
人工知能をめぐる動向
探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
人工知能分野の問題
トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
機械学習の具体的手法
代表的な手法（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）、データの扱い、評価指標
ディープラーニングの概要
ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、ディープラーニングのデータ量、活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック
ディープラーニングの手法
CNN、深層生成モデル、画像認識分野での応用、音声処理と自然言語処理分野、RNN、深層強化学習,ロボティクス ,マルチモーダル、モデルの解釈性とその対応
ディープラーニングの社会実装に向けて
AIプロジェクトの計画、データ収集、加工・分析・学習、実装・運用・評価
法律（個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法）、契約
倫理、現行の議論（プライバシー、バイアス、透明性、アカウンタビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ）
詳細な試験範囲はこちら
G検定の試験出題範囲（シラバス）2021
おすすめの書籍はこちら
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2版
- JDLA監修書籍
著者：一般社団法人日本ディープラーニング協会
出版社：翔泳社
※2021年4月27日発売
「ディープラーニングに関する基礎知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）」に必要な知識を広くカバーした入門レベルの解説書です。
- JDLA監修書籍
著者：日本ディープラーニング協会、 日経クロストレンド(編集)
出版社：日経BP社
国内35社のディープラーニングを活用したビジネス事例集です。各事例において、課題点、解決策、苦労したポイントを解説しています。ビジネス活用のポイントを学ぶのにおすすめです。
団体受験企業様の声
団体受験企業様事例
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社／NRIシステムテクノ株式会社／NTTコミュニケーションズ株式会社／株式会社KDDIテクノロジー／株式会社ステッチ／独立行政法人石油天然ガス・金属鉱物資源機構（JOGMEC）／東京海上日動システムズ株式会社／パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社／ 株式会社日立システムズ／株式会社丸井グループ／株式会社安川電機
※掲載順（五十音順）
NTTコミュニケーションズ株式会社
私の部署ではお客様のDX実現に向け、来たる「AIネイティブ」時代のICTの在り方をコンサルティングできる人材の育成を目指しています。G検定に向けて学習したメンバーからは、AIの活用によるビジネス変革の提案時は勿論のこと、AIを利用する上でのセキュリティやクラウド基盤についてお客様と議論する上でも役立つ知識が得られたという声が上がっています。（坪田さん）
お客様の経営課題を解決する手段のひとつとして、これからのプロジェクトマネージャーやソリューションアーキテクトが知っておかなければいけない知識と考えています。体系的に学んだ知識をベースに、データ利活用に必要な分析/実装等のスキルを身に付け、お客様のDX実現に寄与できればと思います。（山本さん）
※DX=デジタルトランスフォーメーション
NRIシステムテクノ株式会社
デジタル事業企画部 課長 岡村誠さん（右）
2018年からＥ資格取得を通じてエンジニア育成を進めていく中で、エンジニアが実践する機会を拡げていくためには、技術をビジネスに活かせるエンジニアを増やしていかなければならないという思いが強くなり、2019年からG検定取得も社内推奨に位置づけ組織的に取り組むことにしました。
取組み当初は、若手エンジニアのチャレンジを想定していましたが、役員や管理職、リーダー層も積極的にチャレンジしています。アカウントマネージャーやプロジェクトマネージャーなどを主に務めるリーダー層がDL領域の知見を持つことで、顧客ニーズに合った形で具体性も実現可能性も高い提案につながることが期待できます。管理職は、顧客の業務理解が深いため、資格取得を通じて得た知識の具体的な活用方法を思い描けているようです。
若手エンジニアには、技術的な面でのスキルアップにG検定を活かしてもらい、管理職、リーダー層はG検定取得を通じて、若手任せにするのではなく自らが進んでDL領域の知識を得て社内・社外の課題解決に活かしてもらいたいと思っています。
受験料補助・奨励金制度適用企業様事例
株式会社NTTドコモ
※掲載順（五十音順）
G検定合格者の声
50代 Iさん
印刷業・システムコンサルタント
会社の事業モデルをAI志向へ切り替えるにあたり、自らもシステムエンジニア／コンサルタントからAIコンサルタントへシフトすべく、人工知能関連技術に関してはゼロベースの状態から勉強を始めました。 Deep Learningの発想、アイデアはどれも興味深く楽しく学べました。またG検定対策のおかげで基礎から網羅的に学ぶことができました。弊社では現在G検定合格者3名、全社的な取り組みとして推進しており、その効果として社内の一部ではAI用語も通じるようになりつつあります。
10代 Sさん
高校生
著名な数学者 ジョン・E・リトルウッドは、下記の内容を述べています。『試験はほんとうの数学ではなく、次の段階に進むために勝たなければならない技巧的なゲームに過ぎない』と、今回のG検定はまさしく上記の内容に合致して、真のAIエンジニアの素養および本質を問うテストとは言い難いと思いましたが、深層学習へのかなり入門的な試験だと思うので、初めのステップとしてはいいかもしれません。大学卒業以上の多変数の微分積分、微分方程式、線形代数が理解できていれば、余裕です。
40代 Mさん
ICTシステム開発・製品企画
現在、自社にてDeeplearningを活用した製品、「画像を利用した異常検知システム」の製品開発責任者をしております。自身の知識レベルの判定とメンバー育成に活用できるのか判断したい考えから試験を活用しました。結果として、試験勉強の段階から試験範囲が非常に幅広い内容となっていることもあり、試験勉強をすることで知識が深まったり改めて再認識することが多く、非常に大きな気づきが得られました。まだまだ発展途上な分野な為、定期的に試験を受けてみることで常に新たな気づきが得られると考えております。
30代 Nさん
製造業
自分の理解度確認のために受けてみました。試験はディープラーニングだけでなく、統計的機械学習の理論から世間動向まで幅広い出題があり、良い意味で期待を裏切られました。また、成績優秀者として表彰もしていただいたことから、会社の中でも一目置かれるようになったため、今はまわりにG検定を勧める! 教える立場にもなっています。
30代 Yさん
AIエンジニア
当時はAIエンジニアを夢見て転職活動中で、G検定を受講したのも転職のアピール目的でした。AIエンジニアの求人は経験者募集が多く、未経験の私にとって非常に厳しいものでしたが、G検定を受験した際に学んだ知識があったおかげで面接時にAI関連のトークを面接官とでき、なんとか内定を頂くことができました！とっても嬉しいです！
50代 Mさん
ICTシステム構築・アプリケーションエンジニア
マネージャーからエンジニア、データサイエンティストまで、G検定は非常に役立つと感じています。まず勉強する範囲が幅広く、全体網羅的に身につける必要があります。たとえ試験を受けなくても、勉強するだけで、今後の業務に非常に役立ちます。次に、合格後は、G検定合格者として、その技術力、および、知見をアピールすることができます。JDLA、および、G検定の知名度は徐々に広がってきており、第三者からの認定の意味は非常に大きいものがあります。最後に、合格者どうしのコミュニケーションの場があり、交流ができるとともに、更に技術力を高め、切磋琢磨するモチベーションを保つことができます。Deep Learningは、今後のシステム開発において基盤となる技術であることを含め、是非ともG検定をおすすめしたいと思います。