G検定は、AIやディープラーニングに関する基礎知識を証明する資格として注目されています。
しかし、一部では「意味ない」や「転職に役立たない」といった意見も聞かれます。
本記事では、G検定のメリット・デメリットを詳しく解説し、この資格が本当に役立つのかを検証します。
AIの基礎知識を学びたい方や、転職を視野に入れている方、またはキャリアチェンジを目指している方はぜひ参考にしてください。
G検定とは？
G検定（ジェネラリスト検定）は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する資格で、AIや機械学習の基礎知識を証明します。
この資格は、技術者向けのE資格とは異なり、AIの実装ではなく、AIをビジネスで活用するための知識を学ぶことを目的としています。
そのため、エンジニアだけでなく、非エンジニアのビジネスパーソンにも広く活用されています。
G検定のデメリット？意味ない・転職に使えないと言われる理由
G検定が「意味がない」や「転職に役立たない」と言われる理由には、この資格が持つ特性や実際の市場での評価が関係しています。
以下で詳しく解説します。
G検定は実際に機械学習を実装・運用するための資格ではない
G検定は、AIの基礎知識を証明するための資格であり、技術者向けではありません。
そのため、AI技術者が求めるプログラミングスキルやモデル開発能力を証明するものではなく、「実践的ではない」と感じることがあります。
例えば、エンジニアが期待するのは、自分のスキルが具体的な業務で評価されることです。
しかし、G検定はAIを活用する立場の非エンジニアを主な対象としているため、技術者からは役立たない資格と思われることがあるかもしれません。
新しい資格で企業の認知度が低い
G検定は2017年に開始された新しい資格です。
情報処理技術者試験やTOEICのような長い歴史を持つ資格と比べると、企業での認知度が低いのが現状です。
例えば、中小企業やAI活用が進んでいない企業では、「G検定って何？」という反応をされることもあります。
そのため、この資格を持っていることが転職市場で即座に評価されるわけではありません。
しかし、AI活用が進むにつれて、徐々に認知度が高まる可能性もあります。
G検定は実際に転職に役立つのかメリットを紹介
G検定にはデメリットがある一方で、転職やキャリアアップに役立つケースも少なくありません。
以下に、その主なメリットを紹介します。
最低限のAI知識があることを証明できる
G検定は、AIや機械学習に関する基礎知識を持っていることを証明できる資格で、特に非エンジニアにとって非常に有用です。
AIが生成したデータをどのように解釈し、次の行動につなげるかを判断する経営層やプロジェクトリーダーにとって、AIの基礎を理解していることは大きな強みです。
たとえば、AI導入プロジェクトで「このデータが示す傾向をビジネス戦略にどう活用すべきか」といった議論に参加する際、G検定の知識があれば専門家と同じ目線で話すことができます。
この資格は、単に知識を証明するだけでなく、プロジェクトの中で自信を持って行動するための土台を築く役割を果たします。
一方で、エンジニアのような技術職にとっては直接的なスキルを証明するものではありません。
しかし、エンジニアでない方にとっては、意思決定の精度を上げ、職場での信頼を得るための効果的な手段と言えるでしょう。
幅広い業種で活用できる
AIは、IT業界だけでなく、小売業、製造業、医療、金融など、さまざまな分野で活用されています。
たとえば、小売業では無人店舗の運営や需要予測、製造業では品質管理や効率化、医療業界では診断支援など、AIの活用範囲はますます広がっています。
G検定を取得することで、これらの業界でAIを使うプロジェクトに関与する際、役立つ知識を持っていることを示せるでしょう。
AI活用が進む現代では、非エンジニアがAIの基礎を理解していることが評価される場面が増えています。
まとめ
G検定は、AIや機械学習の基礎知識を証明する資格であり、特に非エンジニアのビジネスパーソンにとって役立つ場面が多い資格です。
一方で、技術者向けではないため、エンジニアが取得しても直接的なスキルの証明にはなりません。
また、新しい資格であるため、企業での認知度がまだ低い点も課題です。
自分のキャリアプランに合った資格かどうかを見極め、取得を検討してみてはいかがでしょうか。