2つの資格の違い

名前が似ているだけで、測っているものが違う

生成AIに関する資格は複数ありますが、このコースが扱うのは2つです。一般社団法人生成AI活用普及協会 (GUGA) の生成AIパスポートと、一般社団法人日本ディープラーニング協会 (JDLA) のG検定です。

名前が近いので同じ試験の色違いに見えますが、測っている場所が違います。生成AIパスポートは、生成AIを業務に持ち込むときに何ができて何が危ないのかを判断できるか、つまり利用者としての正しさを見ます。G検定は、道具の使い方だけでなくその裏側の理論と、それを事業へどう結びつけるかまでを問う試験で、技術を語れる立場としての広さと深さを見ます。

4つの軸で比べる

範囲の広さは勉強量にそのまま効きます。生成AIパスポートは、生成AIとは何か、どう使うか、何に気をつけるか、という一本の筋でまとまっています。G検定にはそこへAIの歴史、機械学習の三分類と代表的な手法、CNN や Transformer といったモデルの構造、研究史と人物名までが加わります。同じ分野に見えて、覚える対象の数が桁違いになります。

深さも違います。生成AIパスポートで問われる大規模言語モデルのしくみは、文章を単語のかたまりに区切って次に来る語を確率で選んでいる、という概念の理解までです。G検定では、それを支える自己注意という考え方や、以前の RNN との関係まで踏み込みます。

先に狭いほうを固める

選び方は目的から逆算します。業務で生成AIを使い始めた、社内で使ってよい範囲を判断したい、まず1つ形にしたい。この場合は生成AIパスポートが合います。AIを使った企画や提案をする立場にある、技術者と対等に話したい、知名度のある資格がほしい。この場合はG検定です。

両方狙うなら、順番は生成AIパスポートが先です。G検定の範囲は生成AIパスポートの範囲をおおむね含んでいるので、狭いほうを固めてから広げるほうが、学習の途中で自分が何を覚えているのか見失いにくくなります。

このコースの2段構造

前半の第1章から第6章は、生成AIパスポートの範囲で完結します。試験ガイダンス、AIのきほん、生成AIのしくみ、活用と動向、リスクと法律・倫理、そして仕上げという並びで、模試と直前チェックまで終わります。生成AIパスポートだけを狙う人は、ここで区切って受験に進んでかまいません。

後半の第7章から第9章は、前半を前提にG検定の理論を積み増します。回帰と分類、決定木とアンサンブル、勾配降下法、正則化、CNN、Transformer、生成モデル、強化学習、研究史と人物です。前半で概念として覚えたことを、後半で構造の言葉に置き換えていきます。いきなり広い範囲を端から覚えるより、先にAIまわりの言葉が通じる状態を作っておくほうが、後半の理論が既知の語に紐づいて定着が速くなります。

なお、両試験とも実施要項は改定されます。日程や受験料のような変わりやすい情報はこのコースでは扱いません。申込の前に、必ず各実施団体の公式サイトで最新の要項を確認してください。