G検定合格体験記 | 非エンジニアのワーママが10日でG検定合格した話

## この記事でわかること
この記事は、AI初心者・育児中ワーママが10日間で G 検定(2025#2)に合格した体験記です。

**本記事の目次**

- プロフィールと学習開始前のレベル
- なぜG検定を受けることにしたのか
- 10日間の学習方法とスケジュール
- 受験対策で失敗したこと
- G検定の結果と感想。ネクストアクション

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## プロフィールと学習開始前のレベル
| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 経歴 | 非エンジニア、非IT業界 |
| 環境 | 子育て中（１歳、７歳） |
| AI関連知識や経験 | AI知識ほとんどなし・実務経験なし・ChatGPT を嗜む程度 |
| 目標 | リモートワーク & 海外拠点生活 |

##  なぜG検定を受けることにしたのか
### 体系的にAI技術を学びたい
翻訳、要約、文章作成にChatGPTを利用していましたが、便利ツールとしての利用に留まっていると感じていました。もっとAI技術を深く理解して、さまざまな応用や活用事例を知ることで、AIを活用して社会に役立つ何かを生み出したいと思うようになりました。
### AI × ドメイン知識で希少性を上げたい
専門領域や英語資格など、常にスキルアップに励んでいました。しかし、出産・育児を機に、ガラスの天井を感じ、キャリアの再構築を検討。希少性のあるキャリアの方向性を模索した結果、専門領域で生成AIを活用した新規事業開発やデータ分析ができれば面白いことができるのではないかと思い至りました。
### AIスキルで場所に縛られない働きかたをしたい
産後、育児とキャリアの両立の難しさを痛感する日々でした。デジタル人材としてIT業界に転職または独立すれば、リモートワーク勤務で育児と仕事が両立できるのではないかと考えました。さらに、わたしは海外志向が強いため、デジタルスキルがあれば、育児中でもグローバル拠点や海外の仕事ができるのではないかという淡い期待もありました。 
### 2025 年は AI エージェント元年
上述の通り、キャリア形成にモヤモヤを抱え、次の方向性を模索している間にも、時代はChatGPTをはじめとする生成AI（2024年）からAI エージェント元年（2025年）へ。特に、DeNA 南場社長の動画を拝聴し、業界知識×AIの掛け算で早期参入すれば希少性を取れる、今はチャンスの時代なんだと確信。今年はAIに全振りしようと決意しました。G検定の次回試験日まで10日でしたが、「落ちても次回への学びがあるだろう」と、申し込みしました。

- 決め手になった動画「AI 時代の会社経営と成長戦略」（DeNA 南場氏）

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## 10日間の学習方法とスケジュール
学習の期間は10日間です。前半は1日あたり2時間程度、試験当日含む直前は5-7時間学習していました。**総学習時間としては大体35-40時間程度です。**

### 使った学習コンテンツ一覧
使った学習コンテンツは2つです。順番に解説します。

| 種類 | ツール |
|------|----------------|
| アプリ | **[「G検定対策アプリ」](https://www.skillupai.com/general-app/)** スキルアップAI（税込1,200円） |
| 書籍 | **[「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」](https://amzn.to/42ZsQWU)** 一般社団法人日本ディープラーニング協会 (監修)（税込3,080円）|

### G検定対策アプリ

[G検定対策アプリ](https://www.skillupai.com/general-app/)は、スキルアップAIが提供する買い切り型の学習アプリです。

- 371問・最新シラバス対応。寝かしつけ中でも**片手で学習**できた神アプリ
- ユニット、セクションごとに5問程度 → **スキマ時間**で解きたい問題にささっとアクセス
- 正答率や学習履歴をグラフで可視化 → **進捗管理、モチベ維持**に最適

<p align="center">
  <a href="https://www.skillupai.com/general-app/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4032032/cb16bc9e-8313-48f8-8df8-d543b4e76f0f.png" alt="G検定対策アプリのスクリーンショット" width="300">
  </a>
</p>

わたしは普段アナログ派ですが、育児中のため、スキマ学習を想定して購入。試験日まで10日しかなかったため、このアプリを中心に学習しました。結果として、アプリなしでの合格は想像できないくらい、お世話になりました。

育児しながらのスキマ学習では、机に座ってテキストを開くこともままならなかったため、こどもを寝かしつけたあとの布団のなかで（布団からでるとこどもたちが起きてしまう）、寝ながらG検定アプリを解く（といっても9割以上わからない）→ ChatGPTに解説してもらうという流れで学習。

試験日までにアプリの模試を２周解きました。

### 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）

[ディープラーニングG検定公式テキスト](https://amzn.to/3Yr96tP)は、G検定の試験運営団体「日本ディープラーニング協会」が執筆している公式テキストです。

- G検定シラバス完全対応。広範な試験範囲を網羅  → テキストはこれ一冊でOK
- 模試の復習、ChatGPT解説の補足を付箋、書き込み  → **情報の一元管理** 

<p align="center">
  <a href="https://amzn.to/3Yr96tP" target="_blank" rel="noopener noreferrer">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4032032/adf8492d-c321-4bb0-8cdd-56827deb2609.png" alt="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）の購入画像" width="300">
  </a>
</p>

このテキストに以下のような情報をすべて書き込み、オリジナルテキストに育てました。
- 模試で何度も間違える箇所
→　覚えられない単語、概念の箇所をチェック　→　苦手や重要度が可視化
- アプリで理解できなかった概念、ChatGPTによる解説
→　随時、携帯メモや付箋に記録、ChatGPTのチャット履歴をみてテキストに書きこみ
- 「AI for everyone」の学習内容（G検定修了後に受講）
→　テキストの該当箇所を開きながら学習、随時、直接または付箋で書きこみ

この公式テキスト（第3版）は、G検定後も、機械学習や生成AIに関する学習のたびに活用しています。


### 学習スケジュール
1日の学習スケジュールは、昼のすきま時間（5-20分）と、こどもを寝かしつけたあとの21-24時が学習時間でした。

| Day | 学習内容 | 合計時間 |
|-----|----------|------|
| 試験10–9日前 | G検定申込、公式テキスト購入、G検定対策アプリ購入、アプリ学習開始 40-50 問／日 | 1.5-2h/日 |
| 試験5–8日前  | アプリ学習 40問-50問（1周目）／日 、 公式テキスト | 1.5-2h／日 |
| 試験4–3日前  | アプリ学習 50問-70問（1周目、2周目）／日 、 公式テキスト | 3-4h／日 |
| 試験2日前–試験当日  |アプリ学習 70問-90問（1周目、2周目）／日 、 公式テキスト | 5-7h／日 |

試験まで日数がないため、最初からアプリで模試を解いていきました。

といっても、基礎もない状態なので9割以上は分かりません。とにかく学習範囲・出題範囲になれるよう問題と回答を読み、なんとなくでも回答しました。

専門用語の定義に関する問題であれば、アプリ内の解説だけでも理解できました。概念や仕組みなどの技術的な理解問題になってくるると、アプリの数行の解説だけでは理解できません。その場合、ChatGPTを使って、理解できるまで解説してもらいました。


## 受験対策で失敗したこと
### 「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」をはじめに受講、概念を腹落ちしてから模試へ 

まずはじめに、[「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」](https://www.jdla.org/certificate/everyone/)で学習開始すればよかったと思います。

AI技術の概念の理解にはビジュアルに強い動画がおすすめです。また、解説がとても丁寧でテキストよりも分かりやすいです。

 **[「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」](https://www.jdla.org/certificate/everyone/)** はG検定の公式サイトでも紹介されている無料講座です。修了証を発行（$49）してもらえば、G検定を30％引きで受験できます。

ディープラーニングの技術や機械学習の手法に関する分野は、G検定のシラバス（試験範囲）のなかでもウエイトが高いですし、ある技術・手法からまた次の技術・手法が応用・発展していくため、理解の積み重ねが重要です。

そのため、まず基礎となる概念を理解していないと、そのひとつ上の概念が理解できません。

わたしの場合、技術や手法といった概念について理解不足のまま学習を進め、後々つまづいてしまい、かなりペースダウンしました。

わたしは思い立ってから試験日まで10日しかなかったため、**[「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」](https://www.jdla.org/certificate/everyone/)** の受講や修了証発行が試験申し込みに間に合う見込みがないこと、ビデオ受講の時間（合計5時間程度）も惜しいと思い、G検定合格後に受講・修了しました。

しかし、本講座で先に学習していれば、もっと理解が深まり、結果として学習効率が高くなっていたのではないかと思います。


### 模試でたくさん読む・早く解く練習を

G検定は試験時間120分で160問を解く必要があります。単純計算で、**1問あたりの回答時間は30秒**と、解くスピードも重要です。

ネットには無料の模試があるので、試験前に模試を受験すればよかったと思います。時間制限のある長丁場の試験で、たくさんの文章を読んで解く練習をしておくといいかもしれません。

ちなみに、本番の試験問題は、公式テキストや学習アプリの問題に比べ、設問や選択肢の文章が長く感じました。（生成AIを活用した、音声入力による読み上げやスクリーンショットによるカンニング対策ではないかと邪推しています...）


## G検定の結果と感想。ネクストアクション

### G検定、無事に合格

受験からおよそ2週間後、合否結果とシラバス分野別得点率がメールに届きました。自信はありませんでしたが、無事に合格していました。

<p align="center">
  <a href="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4032032/7e9806b7-1b30-4879-833a-44847777e715.png" target="_blank" rel="noopener noreferrer">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4032032/7e9806b7-1b30-4879-833a-44847777e715.png" alt="G検定受験結果" width="300">
  </a>
</p>


合格した嬉しさよりも、不合格だった場合に、次回の試験日までの2ヶ月以上をG検定対策に費やさなくていいことに安心しました。

というのも、AIの目まぐるしい進化と社会変革のスピードが増す中で、早くAIリテラシーや基礎学習を終えて、実践力を身につけるための次の学習に移りたかったからです。

### G検定合格後にしたネクストアクション

G検定受験後すぐから1ヶ月間のあいだに以下のことをしました。
・ **[「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」](https://www.jdla.org/certificate/everyone/)** の受講・修了
・ **「Python3エンジニア認定基礎試験」** の受験・合格
　合格体験記書きました↓
 　[「プログラミング未経験から1ヶ月で「Python3エンジニア認定基礎試験」合格、国際資格も取得した勉強方法」](https://qiita.com/akkTYO/items/59de854da99ad769f9d5)

G検定受験後から2ヶ月後には、以下のことをしました。
・ **「PCEP試験」**（Python基礎資格の海外版） の受験・合格
・ **「Google Could Digital Leader」** の学習開始

G検定の学習を通してAI基礎・リテラシーをある程度養えたと感じたので、実践力を身につける学習に移行しました。

まずPythonの学習を開始したのは、AI活用による新規事業開発、データ分析、機械学習のいずれにしても、自分でプログラミングを書いたり読めるようになった方がいいと思ったからです。

また、courseraという学習プラットフォームで、機械学習やAI活用による新規事業開発に関する講座をつまみぐい（一部受講）し、次のスモールステップを模索しました。

次の方向性を模索した結果、Google Cloudの入門資格「Google Could Digital Leader」の学習を開始しました。機械学習、データ分析、AIエージェント開発等にCloud系サービスが活用できることを知ったからです。

いまは、Cloudサービスについて学習しながら、自分の興味関心分野でどんなことができるか、何ができそうか妄想して、日々わくわくしながら学習しています。