【G検定に独学3ヶ月半で合格！】AIを活用したリスキリング体験記
こんにちは！
「暁 あいと」と申します。
私はIT業界に長く身を置いています。しかし最近は管理業務が中心で、現場のプログラミングからは十数年以上遠ざかっています。
だからこそ、めまぐるしく進化するAIのニュースに、こんな想いを抱かずにはいられませんでした。
- 現場から離れた今、「時代に取り残されてしまうのでは？」という焦り
- 「すごい！」「便利！」という情報の波に、ただ翻弄されたくないという気持ち
「AIを体系的に学びたい、自分の足で立てるようになりたい」——。
そう考えていたときに出会ったのが、G検定でした！
この記事では、AI初心者の私がG検定に独学で合格するまでのリアルなリスキリング体験記を、一人の「AIリスキリング実践家」としてお伝えします。
特に、学習パートナーとして生成AIをどう活用したかという学習法、実際に使用した学習ツール、そして試験本番の様子まで、これからG検定を目指す方の参考になるよう、具体的にお話します。
※この記事には、アフィリエイトリンクを含んでいます。
この記事で分かること
- AI初心者がG検定に合格するまでのリアルな学習プロセス
- 学習のパートナーとして生成AIを効果的に使うヒント
- 実際に役立った書籍やWebサイト
- 「カンペOK」なG検定本番の様子と対策
こんな方におすすめ
- AIの知識はほぼゼロからのスタート
- 短期集中ではなく、自分のペースでじっくり学びたい
- 学習にAIツールを積極的に使ってみたい
こんな風に考えている方には、特に参考にしていただけるかと思います。
G検定について
G検定は日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施している資格試験です。（公式サイト）
- 受験方式：自宅受験（オンライン）
- 受験料：13,200円
- 試験時間：120分
- 問題数：160問
- 特徴：試験中の資料参照OK（カンペOK！）
- 注意点：公式の過去問は公開されていません。
※ 上記は2025年1月時点の情報です。
独学3ヶ月半の学習プロセス
全体の学習期間は約3ヶ月半、総学習時間は60時間ほどでした。仕事やプライベートと両立させながら、自分のペースで進めました。
ここでは、私が辿った学習の道のりを、大きく4つのフェーズに分けてご紹介します。
【第1フェーズ】インプット期（最初の1ヶ月）
まずはインプットに専念しました。
公式テキストと法律・倫理のテキストを読み込み、G検定の世界の全体像を掴むことから始めます。
それぞれ、1章から順番に、
公式テキスト → 法律倫理テキスト → 公式テキスト2周目(問題演習を省略)
の順に読み進めました。
この時期に読んだ「生成AIで世界はこう変わる」という本が、学習のモチベーションを大いに高めてくれました。
通勤や家事の時間にはポッドキャストを聴き、耳からもAIの知識をインプットする毎日でした。
【第2フェーズ】実践期（次の1ヶ月半）
インプットがある程度進んだところで、力試しに「Study-AI」の無料模試に挑戦！！
…しかし結果は正答率5割ほどと、見事に打ちのめされました。
正直、「自分には向いていないんじゃないか？」と、心が折れかけました。
そしてこの経験は、「自分が分かっていないところ」を教えてくれました。
ここから問題集に着手しましたが、これが第二の壁でした。
公式テキストと問題集のレベルの差が想像以上に大きく、解説を読んでも理解できない問題が続出。ここでもまた、心が折れそうになりました…。
1周目はとにかく最後まで目を通すことを目標にして、分からない問題は生成AIを質問攻めにすることで、なんとか食らいついていきました。
同時に、分からなかった用語を自分だけの用語集としてテキストファイルにまとめる作業も始めました。
問題演習には、紙のノート(A5サイズ)を使いました。
【第3フェーズ】知識整理 & 模試期（最後の1ヶ月）
問題集の2周目からは、やみくもに解くのではなく、G検定で重要とされる章から優先的に取り組みました。
3章→ 4 → 5 → 6 → 7 → 2 → 1章 の順でした。
解説を読んでも分からない箇所は、引き続き生成AIに質問攻めです。
ここでStudyAIの模試の「新シラバス問題」を、本番同様に時間を計りながら解きました。
しかし、「検索OKだから」と高を括っていたのが甘かった。調べながら解いていては、全く時間が足りないのです…。
この“時間切れ”という経験を通じ、「いかに速く情報にアクセスできるか」が問われる試験なのだと、身をもって知りました。
この時期には、試験本番で使うための手書きの「A4カンペ」の作成や、自作の用語集を単語帳アプリ「WordHolic」に登録して隙間時間で暗記するなど、知識を定着させる工夫を凝らしました。
作成したA4カンペの一部です。
さらに、問題集付属のオンライン模試を本番さながらの環境で実施。
ここで時間配分の感覚を身体に叩き込みました。
結果は6割強とまだまだ不安でしたが、本番のシミュレーションができたことは大きな収穫でした！
【第4フェーズ】直前期（試験直前）
再びStudyAIの新シラバス問題を解き、制限時間内に8割の点が取れました。
最後は、これまで解けなかった問題や模試の復習に徹し、万全の状態で本番を迎えました。
次は学習に使った教材を紹介します。
役に立った教材たち
私が実際に使った教材はこちらです。
📖【書籍】
- 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
まずはこれから。AIの世界の地図を手に入れるような感覚で、最初に通読しました。
 | 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） [ 一般社団法人日本ディープラーニング協会 ] 価格:3080円 |
- ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） 法律・倫理テキスト
G検定は、技術だけでなく法律や倫理に関する出題も多いです。
専用のテキストでしっかり対策しました。期間中に２周して、演習問題を解きました。
 | ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） 法律・倫理テキスト [ 古川 直裕 ] 価格:1980円 |
- 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
この問題集はかなり手強かったですが、その分、力がつきました。
付属のネット模試も利用しました。
 | 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 [ 株式会社AVILEN 高橋 光太郎 ] 価格:2728円 |
- 生成AIで世界はこう変わる
生成AIによって社会で何が起こっているのか。そして今後どうなりそうか。
技術の背景が分かり、モチベーションが上がりました。
 | 価格:990円 |
🌐✏️【Webサイト・ツール】
- Study-AIの模擬テスト（Study-AI Generalist）
無料で利用できる模試です。
自分の実力を測るために、学習の中盤と終盤で利用しました。 - 用語まとめサイト（例：Zero to One | AI用語集）
Web上の用語集です。
試験本番では、ブラウザで開いておくと安心です。 - 単語帳アプリ（WordHolic）（公式サイト）
自分で作った用語集を登録し、通勤中などの隙間時間で暗記するのに使いました。
🔈【ポッドキャスト】
- 「耳で学ぶAI」（ロボシンク）（Apple Podcast）
週1配信です。通勤や家事の時間に聴いていました。
あくまで私の場合ですが、今回のG検定でかかった費用は以下の通りです。
| 項目 | 費用 |
|---|---|
| 受験料 | ¥13,200 |
| 公式テキスト第3版 | ¥3,080 |
| 法律・倫理テキスト | ¥1,980 |
| 最短突破 問題集 | ¥2,728 |
| 「生成AIで世界はこう変わる」 | ¥990 |
| 合計 | ¥21,978 |
※ 書籍の価格は、私が購入した時点（2024年後半）のものです。
図書館や中古書籍の利用で、費用はもっと抑えられます。
学習を進める上で、主に参考にさせていただいたブログや動画です。
- Ｇ検定解説完全版！これを見ればＧ検定がわかる！【Ｇ検定攻略ガイド】 – YouTube
- G検定がどんなものかが、約17分の動画で簡潔に掴めます。
- G検定の勉強法まとめ！おすすめ書籍・動画・学習サイトを徹底解説
- 学習方法を広く紹介しており、教材や教室が多数あげられています。
- 【AI機械学習の資格！】ディープラーニングG検定の勉強法&合格体験記【DX人財になろう】 – YouTube
- 「脱線おじさんの独学記」です。教材の選定や学習の順番など、大いに参考にさせていただきました。
ネットの世界で、有用な情報を提供いただき、ありがとうございました。
G検定学習のパートナー！私のAI活用学習法
さて、書籍やサイトといった教材と並行して、今回の学習（2024年秋〜2025年1月）で重要な役割を果たしたのが生成AIでした。
私は、生成AIを「自分だけの家庭教師」として徹底的に活用しました。
具体的な使い方をご紹介します。
分からないことを、分かるまで聞く
公式テキストは、初めて耳にする言葉だらけでした。
問題集はさらに専門用語が多く、解説を一度読んだだけでは理解できないことが多々ありました。
そんな時、生成AIは最高の壁打ち相手になってくれます。
人間の先生に質問すれば、その方の貴重な時間をいただくことになります。
同じことを何度も聞いたり、基本的なことを質問したりするのは、迷惑じゃないかと気が引けてしまいます。
しかし、AI相手ならそんな遠慮は一切不要です。深夜でも早朝でも、分かるまで何度でも、気兼ねなく質問をぶつけられます。
例えば、私が「量子化」という言葉の意味を掴むために、実際に生成AI(Copilot)と交わしたやり取りがこちらです。
量子化とは？
量子化（quantization）とは、アナログ信号などの連続的な量を、整数などの離散的な値で近似的に表現するプロセスです。これにより、自然界の信号をコンピュータで処理・保存できるデジタルデータに変換します。
具体的には、信号の強度を一定の間隔で測定し、その値を決まった段階に当てはめます。例えば、4段階の量子化では、信号強度の測定値を0、1/3、2/3、1の中から最も近い値に置き換えます。
量子化は、データ圧縮や機械学習など、さまざまな分野で広く利用されています。特に機械学習では、モデルの計算負荷を軽減し、推論速度を向上させるために使用されます。
何か具体的な用途について知りたいことがありますか？
この回答で概要は掴めましたが、G検定の文脈で知りたかった「パラメータ」との関連がまだ分かりません。
そこで、さらに質問を重ねます。
パラメータのbit数を減らすことを量子化と呼びますか？
はい、パラメータのビット数を減らすことも量子化の一種です。特に機械学習の分野では、モデルのパラメータを低精度のビット数で表現することで、計算効率を向上させる技術として知られています。これを「モデル量子化」と呼びます。
例えば、32ビットの浮動小数点数を8ビットの整数に変換することで、メモリ使用量を削減し、計算速度を向上させることができます。このプロセスは、特にディープラーニングモデルの推論時に有効です。
役立った「質問パターン」集
「量子化」の例のように、一つのテーマを深掘りする以外にも、私は様々な場面でAIに質問を投げかけました。
その中でも特に役立った「質問の型」を3つご紹介します。
1. 「一言でいうと？」で全体像を掴み、具体的な質問で深掘りする
初めて見る用語は、まず「一言でいうと？」と聞いて、ざっくりとしたイメージを掴むのが効率的です。
その上で、さらに気になる点をピンポイントで質問することで、理解の解像度を上げていきました。
1. 「主成分分析を一言でいうと？」
2. 「主成分分析で、主成分同士の相関は０になりますか？」
2. 「名前の由来」を尋ねて、記憶にフックを作る
無味乾燥な専門用語も、その名前に込められた意味や背景を知ることで、ストーリーとして記憶に残りやすくなります。
1. 「Mini-Max法の名前の由来は？」
2. 「ボルツマンマシンの名前の由来は？」
3. 難しい言葉を分解して、それぞれの意味を聞く
「CEC（誤差一定カルーセル）」のような複雑な用語は、まず単語を分解し、それぞれの意味を尋ねることで、最終的な理解に繋がりました。
1. 「CECの日本語訳は？」
2. 「カルーセルの意味は？」
3. 「CECは、なぜカルーセルと名付けられているの？」
4. 「誤差一定とは？」
自分に合ったAIを見つける
一口に生成AIと言っても、いろいろな種類があります。
私は複数のAIを試した結果、MicrosoftのCopilotが一番しっくりきました。
主な理由は2つあります。
1つ目は、私がWindowsユーザーであり、OSの標準機能としてCopilotにアクセスしやすかったことです。
そして2つ目の、より大きな理由は、Copilotが単に答えを生成するだけでなく、回答の根拠となったWebサイトへのリンク（参照元）を明記してくれる点です。
AIの回答は常に正しいとは限らないため、元の情報源をすぐに確認できることは、正確性が求められる資格学習において非常に大きなメリットでした。
もちろん、ChatGPTやGeminiなど、優れたAIは他にもあります。
回答の分かりやすさや表現の好みは人それぞれですので、いくつか試してみて自分と相性の良い「先生」を見つけるのがおすすめです。
いろいろなAIに全く同じ質問をして、比べてみるといいですよ。
AI学習の注意点：鵜呑みにしない
非常に便利な生成AIですが、一つだけ注意点があります。それは「AIの回答を鵜呑みにしない」ことです。
AIは時々、もっともらしく見える誤情報（ハルシネーション）を生成することがあります。そのため、AIから得た回答は「理解の手がかり」と捉え、最終的には公式テキストなどの信頼できる情報源で裏付けを取る、という姿勢が大事です。
AIと歩む、新しい学習スタイル
G検定の知識もさることながら、「AIを自分だけの家庭教師にする」という新しい学習スタイルを実践できたことは、今回の挑戦での大きな収穫でした。
もちろん、学ぶ分野によってAIとの最適なつきあい方は変わってくるでしょう。
しかし、この「AIを学習パートナーにする」という基本姿勢は、今後別の分野を学ぶ上でも、きっと私の力になってくれるはずです。
ちなみにこの記事も、そんなAIのサポートを受けながら執筆してます。
試験本番！未来の試験スタイルを体験
本番に向けた準備
G検定の最大の特徴は、何と言ってもテキスト参照やネット検索がOKなこと。
つまり、記憶力だけでなく、いかに早く正確な情報にアクセスできるかという「情報活用能力」が問われます。
このルールを最大限に活かすため、私は以下のような準備をして本番に臨みました。
- 受験場所は静かな部屋を確保。
- ネット接続と電源は事前にチェック。
- 机の上には、公式テキスト、問題集、そしてA4用紙のカンペを配置。
デジタルな準備
- PCには外部モニターを接続。画面上の作業スペース（デスクトップ）を広く確保。
- PCの画面に、用語集テキストファイル、用語解説サイト、Copilotをスタンバイ。
オンライン模試の際、本番と同じ環境で時間配分や検索の練習をしておいた経験が、非常に役立ちました。
試験中に焦らないためにも、事前準備は本当に大切だと感じます。
試験本番の様子
試験が始まると、まずその問題量の多さに圧倒されます。
120分で約160問なので、1問あたりにかけられる時間は単純計算で45秒ほど。
時間との勝負にあたり、以下の作戦で進めました。
- 即答できる問題：即答して迷わず次に進む。
- ネット検索やAIで分かりそうな問題：その場で粘る。てこずりそうなら見限り、チェックを付けて次へ。
- 全く分からない問題：回答を適当に記入して次へ（チェックは付けない）。
下手に時間をかけるより、他の問題に集中するためです。
2.の見限る判断が難しいかと思います。私は1問あたり1分程度を目安にして次に進みました。(ネット模試でこの感覚をつかみました)
試験中は、キーワードを拾って検索するスピードが求められます。
問題文から適切な検索ワードを瞬時に判断し、用意しておいた各種の情報源を使い分け、膨大な情報の中から答えを探し出す作業は、まるでスポーツのようでした。
全問に回答し終えたところで残り時間は6分で、チェックを付けた問題をいくつか見直すことができました。
120分間ずっと頭をフル回転させていたので、終わった頃にはヘトヘトでした。
「記憶力はもとより情報活用能力を問う」という試験スタイルは、これからの時代を先取りしているようで、とてもスリリングで興味深い体験でした。
試験結果
試験から約2週間後、事務局から結果通知のメールが届きました。
結果は…合格でした！
手ごたえはあったものの、時間との勝負でしたし「もしかしたら…」という不安もありました。
メールに「合格」の文字を見つけた時は、心底ホッとしました。
さらにメールには、受験者数や合格者数に加えて、分野別の得点率の記載がありました。
これが非常に興味深く、自分の学習の成果と課題が一目で分かりました。
私の得点率をレーダーチャートにしたものがこちらです。
重点的に対策したディープラーニング関連や法律・倫理の分野では約9割の高いスコアを取れたのが、狙い通りで嬉しかったです。
一方で、数理・統計分野の得点率が低く、今後の課題と感じました。
自分の強みと弱みが可視化されて、次の学習目標がはっきりと分かりました。
G検定を終えて感じたこと
学習を通じて得られたもの
率直な感想として、試験範囲が思った以上に広く、学習は大変でした。しかし、その分得られたものも大きかったです。
自分の知識の足りなさを痛感するとともに、新しい学びへの意欲が湧いてきました。
学習をきっかけに聴き始めたポッドキャスト「耳で学ぶAI」は、すっかり習慣になりました。
G検定が管理職のリスキリングに最適な理由
長年この業界にいると、どうしても知識が過去のものになりがちです。
特に私のように、マネジメントが中心となり現場の技術から離れると、最新の技術動向はニュースで知るだけで、その本質的な部分の理解が追いつかない、という焦りがありました。
プログラミングの第一線には戻らずとも、技術の現在地を正しく理解し、その可能性とリスクを判断できる。
これからの時代の管理職にとって、こうした「技術的リテラシーのアップデート」は、必須のスキルだと言えるでしょう。
G検定は、そんな学び直しの第一歩として、素晴らしいきっかけを与えてくれました！
手に入れたのは、知識プラス「新しい学び方」
G検定への挑戦は、私にとって単なる資格取得以上の価値がありました。
AIという新しい世界の扉を開き、知識をアップデートできたことはもちろん、それ以上に「AIをパートナーにして学ぶ」という現代の学び方を実践＆体得できました。
自分の足で「大地に立つ！！」感覚です。
技術の現場から離れていた私にとって、この一連の体験は、これからの時代を生き抜くためのスキルを学び直す「リスキリング」そのもので、一生モノの価値があると感じています。
もし、あなたがAIの世界に興味があるなら、G検定はその第一歩として、とても良い目標になるはずです。
この記事が、あなたの挑戦の助けになれば、とても嬉しいです！！
著者について
暁 あいと（Xアカウント）
AIリスキリング実践家。
IT業界の管理職。現場から離れ焦るも #AI活用 で #G検定 #知財3級 #Python3基礎 #統計3級 に合格。
AIを活用した学習で「着実に」合格へ導くノウハウや、失敗談を含めたリアルな体験を発信中。
