AIや機械学習の基礎知識を証明できるG検定ですが、「意味ない」と言われることも少なくありません。実際、他のAI系資格の増加や知名度不足などで評価が分かれる面もあるものの、とはいえ将来性や汎用性が高く、年収アップにつながるチャンスを秘めた資格であることは間違いありません。
本記事ではG検定が意味ないと評される理由やメリットをわかりやすく解説し、活かせる職種や気になる疑問点も取り上げます。
G検定とは?
G検定は日本ディープラーニング協会(JDLA)が認定する資格で、ディープラーニングの基礎理論から応用、実務事例まで幅広い知識を問う試験です。AIの概念、歴史、倫理に加え、最新の技術動向にも精通しているかが評価され、受験者は自らの技術理解と実践能力を証明できます。
未経験者から専門技術者までが対象となり、企業では採用や昇進の判断材料として高く評価されるため、キャリアアップを目指す方にとって大きな武器となります。エンジニアというよりも、ジェネラリスト向けとなっているのが特徴です。
概要を一覧にまとまると、以下のようになります。
資格名称 | G検定 |
運営元 | 日本ディープラーニング協会(JDLA) |
対象 |
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主な内容 |
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難易度 | 中級レベル(学習時間や基礎知識によるが、独学でも十分取り組める) |
受験料(税込) | 一般:13,200円 学生:5,500円 |
なおG検定の概要をもっと詳しく知りたい方は、ぜひ以下の記事を併せてお読みください。
G検定は意味ない?
AIやディープラーニングの知識の証明として、G検定は大いに役に立ちますが、一部では「意味ない」と言われることも少なくありません。意味ないと言われる理由はさまざまなものがありますが、結論として、G検定は意味ないとはいい切れません。
G検定は専門的なAI知識の証明となり、AIを業務活用するうえでたいへん役に立つ知識といって過言ではありません。市場もこれから大幅な需要拡大が期待されているので、意味ないと考えるのは総計です。
とはいえ、意味ないと言われるには、いくつかの理由も存在します。次章で解説します。
G検定が意味ないと言われる理由
G検定が意味ないと言われる理由は、主に以下が挙げられます。
- 他のAI系資格が増えているから
- 知名度がそれほど高くないから
- AI市場がまだ発展途上だから
それぞれ順番に解説します。
理由①他のAI系資格が増えているから
AI資格はG検定の他にも、さまざまなものがあります。たとえば最近ではE資格やAWS認定、Google Cloud認定など、その種類はじつにさまざまです。
これにより企業側はより専門的で実践的なスキルを持つ人材を求める傾向が強くなっているため、「G検定のみではスキル的に不十分」と判断されるケースもゼロではないので、意味ないなどと言われます。
しかしG検定は基礎知識の証明という面で有効なため、他資格と組み合わせることで、より強いアピール材料になります。
理由②知名度がそれほど高くないから
意味ないと言われる2つ目の理由は、知名度です。G検定はJDLAが主催しているものの、まだ一部の業界関係者や企業にとっては認知度が低いことは否めません。
知名度が高い資格と比べると、採用の際に評価が分かれる可能性はもちろんあるので、意味ないなどと言われてしまいます。ただし、受験者自身がG検定で得た知識や実践力を具体的な成果として示すことができれば、資格名の認知度に頼らず十分にアピールすることは可能です。
理由③AI市場がまだ発展途上だから
意味ないと言われる理由3つ目は、AI市場がまだまだ発展途上である点です。現状、AI市場は急速に拡大しているのは事実ですが、業界自体が発展途上であり技術やニーズは日々変動しています。
G検定がこれからもっとキャリアアップとして大きな意味をなすには、もう少し時間が必要になるのは間違いないでしょう。
しかし、基本的な理論や考え方を身につけることは長期的なスキルの土台となるため、最新トレンドと組み合わせた学習計画を継続することで、G検定の意義は十分に活かせるため、意味ないわけではありません。
G検定のメリット
G検定が意味ないと言われる理由を紹介してきましたが、メリットもたくさんあります。具体的には、以下のようなものです。
- 将来性がとても高い
- 汎用性が高い
- 年収アップに直結する
それぞれ見ていきましょう。
メリット①将来性がとても高い
G検定のメリットは、将来性にあります。ディープラーニングやAI技術の基礎から応用までを体系的に学べる資格であり、今後のAI市場の拡大に伴い、求められるエンジニアとしての基礎力を証明できるからです。
技術革新の激しい分野での必須知識を身につけることで、将来のキャリアパスが広がり、AIプロジェクトの立ち上げや経営課題解決に貢献する即戦力となる可能性が高くなる点が評価されているので、決して意味ないわけではありません。
メリット②汎用性が高い
2つ目のメリットは、その汎用性の高さです。
G検定で学ぶ内容はディープラーニングだけでなく、機械学習や統計、データ処理といった基礎理論も含まれています。これらの技術はITはもちろん医療や金融、運送、エンタメ、さらには農業など多種多様な業界で使われ始めています。
幅広い応用分野に対応できるため、エンジニアだけでなくビジネス戦略やマーケティングにも知識を応用可能であったりと、さまざまな業界で使えます。転職でも使えるうえ、将来的にも食いはぐれにくくなるので、意味ないとは言い難いでしょう。
メリット③年収アップに直結する
年収アップにつながりやすいことも、大きなメリットのひとつです。G検定はAI技術に関する専門知識と実践的スキルを証明する資格として、企業からの即戦力として高く評価されやすいためです。
とくにAIプロジェクトの推進や製品開発で役立つ人材として認識されるため、採用時の条件交渉や昇進、昇給に直結しやすくなる傾向があります。実務での成果を担保できる証明として、年収アップの大きな材料となり得る点が魅力なので、意味ないとは言い難いです。
なおG検定の取得で年収アップを狙うなら、「G検定対策講座」がおすすめです。最短でG検定の合格を狙える1Day講座となっており、実務で使える部分のみピンポイントで無駄なく学習できるので、合格後も確実に即戦力として活躍できます。
G検定が活かせる職種
G検定をとっても、まったく活かせない職種と存分に活かせる職種はもちろんあり、前者の場合はそれこそ意味ない選択となってしまいます。
この章では、G検定を存分に活かせる職種として、以下のとおりご紹介します。
- データサイエンティスト
- ITコンサルタント
- システムエンジニア
職種①データサイエンティスト
生かせる職業1つ目は、データサイエンティストです。G検定で習得したディープラーニングや機械学習の基礎知識は、データ解析において非常に有用です。
たとえばビッグデータの処理や予測モデルの構築、精度評価など、実務に直結する技術を証明できるので、データサイエンティストとして企業の意思決定支援や新たな価値創造に大きく貢献できるようになるでしょう。
また幅広い業界でデータ活用が進む中、G検定は専門性と即戦力を示す有力な証明手段となります。
職種②ITコンサルタント
G検定の知識は、クライアント企業への戦略的な提案やIT導入の助言において重要な武器となります。ディープラーニングの理論やその応用事例を理解していなければ、経営課題を解決するソリューションの基盤を築くのは難しいからです。
企業のデジタルトランスフォーメーション推進において、コンサルタントとして説得力のあるアドバイスができる点が大きな強みとなります。
職種③システムエンジニア
システムエンジニアはシステム全体の設計・構築・運用において、AI技術の導入が求められる場面が増えています。G検定で培ったAIおよびディープラーニングの知識は、システムの自動化や最適化、予測機能の追加など、企業が求める高度な技術ソリューションを実現する上で非常に有効になることは間違いないでしょう。
システムの信頼性向上や新機能の実装に貢献できる即戦力として、企業から高い評価が期待されます。なおG検定が活かせる職業については、以下の記事でも紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
G検定に関するよくある質問
最後に、G検定に関連するよくある質問について回答していきます。
G検定は意味ない?まとめ
G検定はAIや機械学習の基礎知識を学ぶうえで有意義な資格ですが、他のAI系資格の増加や知名度不足といった理由で「意味ない」と指摘されることもあります。
しかし将来性や汎用性が高く、年収アップにつながる可能性も大きく、かつデータサイエンティストやITコンサルタント、システムエンジニアなど、幅広い職種で活かせるため、AI分野への入り口として十分に価値があります。
最終的には資格取得だけでなく、実務での経験や継続学習が重要となるので、自分のキャリア目標に合わせて検討し、上手に活用していくことが大切です。
