文系学部卒のG検定最短合格記！100%で合格できる裏ワザあり。

「最近のAIすごいって聞くし、ちょっと勉強しておいたほうがいい気がするんだよなー。
でも何から始めたらいいか、、、いきなり機械工学とかいっても難しいだろうし、そもそも高校で数学挫折しちゃった俺がやってもなあ…」

と思っている人。

この記事は、試験一週間前に出願した文系学部卒の人間が、【G検定】という資格に一週間で合格するためにどうやって足掻くべきかを説明したものだ。
真面目にじっくり勉強したい人、受ける気がない人は、「戻る」ボタンを押してくださって構わない。

ただ、G検定に限らず、どんなペーパーテストでも最低限の努力で通過する方法はほぼ共通している。
勉強が嫌いだが、効率的にいい点数を取りたい！という人も読んだらちょっとした参考にはなるかもしれない。

このnoteの大部分は無料で読むことができる。
誰でも確実に合格する方法のみ有料にしているが、正攻法で合格したい場合は無料部分だけでも役に立つはずだ。

個人的には、次は統計検定2級の勉強をしてみようと思っている。

■G検定とは

正式名称は「JDLA Deep Learning for GENERAL 2025#2」など、年度ごとに番号がついている。

• 目的: AI・ディープラーニングに関する知識を持ち、適切に活用できる人材を育成する

• 対象: AIを活用したいビジネスパーソン、エンジニア、学生など

• 試験形式: オンライン(自宅受験)、選択式

• 試験時間: 120分

• 出題範囲:

  • AIの基礎(機械学習、ディープラーニングの基礎理論)

  • 応用事例(画像認識、自然言語処理など)

  • 社会実装と法律・倫理(AIの社会的影響、個人情報保護など)

• G検定のメリット

  • AI・ディープラーニングの基礎を体系的に学べる

  • AI関連の業務に関わる際の知識証明になる

  • 転職・キャリアアップに活用できる(特にIT・DX関連職)

AI系の知識持ってるぜー！！！と自慢するための試験ということだね。
最近、日経新聞で「三菱商事がG検定を管理職の昇格要件に」というニュースでも話題になった。

G検定の上位資格として、より技術的な知識が求められる「E資格(エンジニア向け)」もあるが、こちらは統計やPythonの知識が求められるためかなりレベルが高そう。

ちなみに「ITパスポート試験」、「DS検定リテラシーレベル」、「G検定」の3試験全てに合格することで、情報処理推進機構が発行する「DX推進パスポート」をゲットすることができる。
なんだそれは。

■結果

試験一週間前に突如思い立って試験に申し込み、無事一発合格。
総勉強時間は20時間弱だった。

総受験者数に対する合格者数が多すぎるためカンタンと思われるかもしれないが、そもそも資格の知名度からしてそれなりにディープな人しか受けてないのではないかと思う。

合格水準は、Xを見ている限りでは結構壊滅的なそこまで点数が取れていない人でも受かっている印象。
分野ごとの問題数が違うので推測にはなるが、正答率は60%もあれば受かるのではないだろうか。

■筆者スペック

「スペックが高くて再現性がない！」と思われても癪なので、筆者のスペックを晒しておく。

• 年齢…32歳

• 性別…男性

• 大学…MARCH文系卒

• キャリア…ITコンサル(4年)→IT企業でDX担当(4年)

• 資格…応用情報技術者試験(2017年合格)、SAP系の資格をいくつか保有

僕がG検定を受けるきっかけになったnote。

■G検定の難易度

• 基礎知識があれば独学でも合格可能

• 過去問や参考書をしっかり対策すれば合格率自体は高め

• とはいえ文系なんちゃってITポジション経験者程度ではちゃんと知識をつけないと太刀打ちできない

• 中身を理解するには2-3週間は期間を取って勉強したほうがいい

• 短時間で大量の問題を解く(1問30秒程度)ため、戦略が重要

• 合格するだけならある方法を使えば余裕(記事の最後で解説)

■合格までのステップ

Step0 試験に申し込む

G検定はしょっちゅうやっている。僕も詳しいことはよく知らないが、しょっちゅうやっている。だから、大丈夫だ。明日受けられるかもしれないぞ。

詳しくはここを見てくれ。

Step1 試験の仕組みを知る 目標10分

まず、試験の内容や合格の基準をしっかりと調べよう。合格するための最短距離を分析するのことが、怠惰を極める秘訣となる。
ご丁寧に、公式HPにも記載されている。

簡単に説明すると、
・約180問を2時間で解く
・おそらく全体で6割以上の点数を取れば合格
・各分野での足切りはなさそう
といった内容の試験だ。

ちなみに、いくつかある分野中「ディープラーニングの概要」「ディープラーニングの要素技術」と呼ばれる分野が最も問題数が多く、内容も難しい。

これらの情報から導かれる、楽するための合格戦略は以下の通りだと思われる。
・出題数が多い「ディープラーニング」系を中心にインプットする。
・出題数が少なくその場でも考えられる「数理統計」「AIの社会実装」系は最低限の勉強に留める。

正答率は見事に「数理統計」「AIの社会実装」系が低かった。
勉強したことってそのまま結果として出るもんだな。

Step2 問題集を解く 目標5時間

とりあえず方針を決めたら、問題集を購入して、どんな問題が出題されるのかを把握しよう。

一番人気なのは公式テキストだが、個人的にそれはおすすめしない。
僕らには生成AIがある。わからない問題は生成AIに聞こう。
初見ではチンプンカンプンだった問題も、ゼロから理解できるまで丁寧に教えてくれる、最高の先生だ。

僕が選んだ問題集はこちらのいわゆる「赤本」と呼ばれるもの。
難易度は赤本>本番>緑本>黒本>白本(公式テキスト)という体感。

Step3 自分の得意・苦手を把握する 目標15分

問題集を何周かすれば、大体自分の得意分野と苦手分野がわかるはずだ。
それを把握してから、Step4に行ってもらう。この後の勉強の効率が全く違ってくるわけだ。

ここまで詳しく分析しなくても、少なくとも自己採点をした上でどの問題を間違えたのかを把握できるようにしておきたい。
全部苦手なら、全部苦手で諦めて次にいこう。

Step4 問題集をひたすら解く 目標5時間

ここが最大のポイント。過去問を制するものが、本番を制す。
同じ問題が出るわけではないが、問題の傾向はわかるし、インプットした知識を問題を解くという行為によってアウトプットすることで、知識はさらに定着する。
過去問を解く→間違える→覚える
のサイクルを何回も何回も繰り返すのだ。

ここで、Step3の自分の得意・苦手を把握していることが活きてくる。
我々には時間がない。なので、苦手な分野、あるいは問題だけ選択しひたすら解くのだ。得意な分野については、もはや自分の感覚を信じる。

一周目は5時間くらいかかった上に正答率が50%を切っていた。
二周目以降は2-3時間で一周することができ、正答率も段階的に上がっていくはずだ。
これ以上やると「過学習」(AI用語)となり、回答自体を暗記してしまうリスクがある。

Step5 他の問題集を解く 目標5時間

赤本を繰り返し解くことである程度の知識は頭に入っているとは思うが、G検定のいやらしいところは学習範囲が広く、同じような横文字の用語が量産されていることだ。
相当頭がよくない限り、全部の用語を覚えきるのは不可能だろう。

というわけで、一つの問題集に固執しないことをおすすめする。

①スキマ時間にアプリで一問一答を行う

②模試を受ける

特に②は本番の形式に近いため非常におすすめ。
2025年4月現在、無料というのもありがたい。

Step6 ちゃんと寝る 目標8時間

試験に寝不足で臨むなど言語道断。しっかりと寝よう。徹夜して暗記しようとするよりも、適切な睡眠時間を確保して臨んだ方が点数は良くなると思う。試験時の頭の働きが全然違うからね。

睡眠の重要性、睡眠の質を上げる方法20個以上を13,000文字以上かけて語ったnoteはこちら。

Step7 試験を受ける 目標2時間

あとは試験を受けるだけだ。
頑張って2時間で問題を解こう。

…と言いたいところだが、G検定には確実に合格する裏ワザがある。
公式に許容されている方法ではなくあくまで黙認されている方法のため、申し訳ないが有料とさせていただきたい。

戦略とは「戦を略する」こと。
戦わずして勝てるならそれに越したことはない。

ちなみに世間で有名な、事前にExcelにカンペを用意する方法ではない。
とはいえ約200問を120分で解く形式のため、悠長に一問ずつググっている暇もない。

しかしこの方法を使えば下手するとノー勉で合格することも可能だろう。
正直、これなしでは合格できていたか怪しいといえるレベルで本番は難しかった。

その方法とは…