G検定の勉強時間は「30〜50時間」が最も多く、JDLA(日本ディープラーニング協会)が2026年の受験者881人に聞いたアンケートで32.2%を占めました。
50時間以内に収まった人は63.0%で、数字の元はJDLAのG検定特設ページで確かめられます。
1日1時間なら50時間に約7週間です。独学で足りるかどうかは、AIの用語にどれだけ触れてきたかと、試験日までの日数でほぼ決まります。
合格率(2026年第5回は76.97%)や受験料はG検定の難易度・合格率をまとめた記事に任せ、ここでは時間の配分と、独学か講座かの分かれ目に絞ります。
- JDLAの2026年アンケートでは30〜50時間が最多で、70時間以内に8割強が収まる
- 1日1時間なら50時間に約7週間かかるので、試験の2か月前に始めると間に合う計算になる
- 試験は100分で145問程度なので、読む時間より問題を解く時間を多めに取ります
- 数学や統計の説明で止まる人や、試験まで日が少ない人は、講座を使うと迷う時間と調べる時間を減らせます
G検定の勉強時間は30〜50時間が最多

G検定の受験者アンケートから、受験までに何時間かけた人が多いのかを数字で見ていきます。ネットでよく見る「30〜40時間」「30〜60時間」がどこから来ているのかも、ここで分かります。
G検定の学習時間の分布
JDLAが2026年の受験者881人に聞いた学習時間は、30〜50時間が32.2%でいちばん多く、15〜30時間の21.8%、50〜70時間の19.6%と続きます。
6つの区分をすべて並べると、次の表のとおりです。
| 受験までの学習時間 | 回答の割合 |
|---|---|
| 15時間以内 | 9.0% |
| 15〜30時間 | 21.8% |
| 30〜50時間 | 32.2% |
| 50〜70時間 | 19.6% |
| 70〜100時間 | 9.5% |
| 100時間以上 | 7.8% |
上から足していくと、50時間以内で受験した人が63.0%、70時間以内なら82.6%になります。G検定の勉強時間を1つの数字で決めるなら、まず50時間を置き、足りなければ70時間まで延ばすと考えるのが現実的です。
平均ではなく幅で見る
JDLAのアンケートで公表されているのは、区分ごとの割合です。平均の時間は出ていません。15時間以内で受けた人が9.0%いる一方、70時間を超えた人も17.3%いるので、「平均◯時間」の1つの数字で計画を立てると崩れやすくなります。
ネットで見かける勉強時間の割合は、集計した年によって数字が違います。この記事の数字は、いまJDLAのページに載っている2026年・881件の結果で、30〜50時間の割合は32.2%です。
アガルートの目安は独学で30〜40時間
アガルートの目安は30〜40時間です。資格予備校のアガルートは、独学でG検定に合格するための勉強時間をこう見込み、事前知識のない初心者は40時間以上としています。JDLAの最多区分(30〜50時間)とほぼ重なるので、初めてAIを学ぶ方は40〜50時間で予定を組んでおくと、途中で足りなくなりにくい計算です。
G検定の勉強時間は50時間を基準に置き、AIの用語に慣れている人は短く、初めての人は70時間まで延ばす前提で組みます。
勉強時間が短い人と長い人の違い

同じG検定でも、15時間で受ける人と100時間かける人がいます。この章では、差が出る理由を試験の形とJDLAに載っている合格者の実例から見ていきます。
1問あたり約41秒で答える試験
G検定のオンライン試験は、100分で145問程度を解く形式です。1問あたり約41秒です。説明を読めば分かる程度では間に合わないため、勉強時間の多くは用語を覚えることと、解いて慣れることに使われます。
AIやデータ分析の仕事をしている人は、最初から知っている用語が多いぶん、覚える時間が短くて済みます。逆に初めて聞く用語ばかりの方は、テキストを読むだけで時間がかかり、演習の時間を削られがちです。
事前知識なしの合格者は40〜80時間
JDLAの特設ページの合格体験記には、合格者ごとの事前知識と学習時間が載っています。いずれも2022年7月の試験(今より問題数が多かったころ)のものですが、同じ「事前知識なし」でも時間に倍の開きがあることが分かります。
| 合格者(体験記の表記) | 事前知識 | 学習時間 |
|---|---|---|
| KntKさん(イベント主催) | 全くなし | 約40時間 |
| 関戸 裕士さん(自動車ディーラー) | 全くなし | 約80時間 |
| 弓立 涼介さん(コンサルティング) | 用語を聞いたことがある程度 | 60時間 |
| REIさん(医療関係) | AIの二文字を知っている程度 | 30時間程度(本格的には2週間前から) |
同じ「全くなし」でも、約40時間の人と約80時間の人がいます。差は2倍です。
約80時間かけた方は「1日最大3時間しか勉強できない」と決めたうえで、どんな日もテキストを開く習慣を作っていました。事前知識がない方は、50時間で足りなかったときに延ばせる余白を先に取っておくのが、この幅から言える一番のことです。
自分の勉強時間を見積もる方法
自分がどちら側かは、JDLAが公開しているG検定の例題・過去問を最初に解いてみると見当がつきます。半分以上の用語が分からなければ70時間、ほとんど見たことがある用語なら30〜40時間を目安にすると、予定と実際のずれが小さくなります。
- AIや統計の用語をほとんど知らない方は、70時間で予定を組みます
- ニュースや仕事で用語を見聞きしている方は、50時間が出発点
- 機械学習を学校や仕事で扱った方は、アガルートの目安と同じ30〜40時間から組みます
G検定は何ヶ月前から?1日何時間?

必要な時間が決まったら、次は1日に取れる時間で割ります。この章では、1日の勉強時間ごとに何日かかるかの早見表と、受験者が実際にいつ受験を考え始めたかのデータを並べます。
1日の勉強時間ごとの日数早見表
30時間・50時間・70時間に届くまでの日数を、1日の勉強時間ごとに計算しました。1日1時間なら50時間に約7週間、平日1時間と休日3時間を組み合わせた週11時間なら約5週間です。
| 1日の勉強時間 | 30時間まで | 50時間まで | 70時間まで |
|---|---|---|---|
| 毎日30分 | 60日(約9週) | 100日(約14週) | 140日(約20週) |
| 毎日1時間 | 30日(約4週) | 50日(約7週) | 70日(約10週) |
| 毎日2時間 | 15日(約2週) | 25日(約4週) | 35日(約5週) |
| 平日1時間+休日3時間(週11時間) | 約3週 | 約5週 | 約7週 |
毎日30分だと、50時間に届くまで100日かかります。3か月を超える計算です。通勤時間だけで進めたい方は、週末にまとまった時間を足して週11時間の形に寄せると、2か月以内に収まります。
何ヶ月前から始める人が多いか
JDLAの同じアンケートでは、受験を考え始めた時期は「2〜3ヶ月前」が28.0%、「1〜2ヶ月前」が26.9%で、1〜3か月前の人が合わせて54.9%でした。アガルートも試験の2か月前から始め、最初の1か月で読んで覚え、残りの1か月で問題を解く形を目安にしています。
| 受験を考え始めた時期 | 回答の割合 |
|---|---|
| 1ヶ月以内 | 14.4% |
| 1〜2ヶ月前 | 26.9% |
| 2〜3ヶ月前 | 28.0% |
| 3〜6ヶ月前 | 17.0% |
| 6ヶ月〜1年前 | 10.0% |
| 1〜2年前 | 3.6% |
2か月は約8週間なので、1日1時間でも50時間を超え、少し休んでも取り返せます。試験の2か月前に始めて、1日1時間を続けるのが、多くの会社員にとって無理の少ない組み方です。
申込みの締切より先に始める
G検定のオンライン試験は、個人の申込期間が試験日の約1週間前に締め切られます。2027年第1回なら試験が1月16日、申込みの締切は1月8日です。
締切から試験までは8日です。
申込みより前に勉強を始め、範囲を一通り読み終えたころに申し込むと、受ける回を見誤りにくくなります。
G検定50時間の勉強時間の配分例

50時間を同じ調子で使うと、最後に問題演習の時間が足りなくなりがちです。この章では、読む・解く・仕上げに割り振った50時間の例と、そう割り振る理由をまとめます。
読む時間より解く時間を多くする
1問約41秒で答える試験なので、50時間のうち半分以上を問題を解く時間に回すのが基本です。テキストを2周、3周と読むより、1周読んだら問題集に移り、間違えた分野だけテキストに戻るほうが、本番の速さに近づきます。
| 段階 | 時間の例 | やること |
|---|---|---|
| 1. 出題範囲を見る | 1時間 | シラバスの10項目を見て、知らない分野に印をつける |
| 2. 公式テキストを1周 | 20時間 | 分からない用語に印をつけながら最後まで読み切る |
| 3. 問題集を解く | 22時間 | 間違えた問題の分野だけテキストに戻って読み直す |
| 4. 時間を測って解く | 5時間 | 例題や模擬問題を100分で解き、1問41秒の速さに慣れる |
| 5. 直前の見直し | 2時間 | 印をつけた用語と、間違えた問題だけを見直す |
この例の「解く時間」は、3と4を合わせて27時間です。全体の54%にあたります。70時間まで延ばす方は、テキストの2周目に回すより、問題集の2冊目や時間を測った演習を増やしたほうが、時間が点数に結びつきやすくなります。
合格者が使った教材の割合
JDLAのアンケート(複数回答)では、合格者の59.4%が公式テキストを使っていて、2番目が通称「黒本」と呼ばれる問題集の29.6%でした。
| 学習に使った教材 | 使った人の割合 |
|---|---|
| 深層学習教科書 ディープラーニングG検定 公式テキスト(翔泳社) | 59.4% |
| 徹底攻略 ディープラーニングG検定 問題集(インプレス) | 29.6% |
| ディープラーニングG検定 最強の合格テキスト(SBクリエイティブ) | 23.6% |
| YouTube | 22.4% |
| 最短突破 ディープラーニングG検定 問題集(技術評論社) | 14.1% |
独学なら、公式テキスト1冊と問題集1冊が出発点になります。問題集の選び方や、JDLAが公開している過去問の場所はG検定の過去問と問題集をまとめた記事で詳しく比べています。
法律・倫理分野は別枠で時間を取る
G検定のシラバスは技術分野8項目と、法律・倫理分野2項目に分かれています。法律・倫理分野は個人情報保護法や著作権法、AIのガイドラインといった中身で、技術の知識があっても解けません。機械学習に慣れている方ほど後回しにしがちで、本番で取りこぼす原因になります。
上の50時間の例なら、問題集を解く22時間のうち4〜5時間を法律・倫理の問題に当てておくと、偏りなく進められます。数学・統計の問題は計算が入るぶん1問に時間がかかるので、これも早めに手をつけておくと本番で慌てません。
スキマ時間は用語の確認に使う
通勤や昼休みの15分は、新しい章を読むより、印をつけた用語を見直す時間に向いています。まとまった時間はテキストと問題集に、細切れの時間は用語の確認に、と使い分けると、1日1時間の中身が濃くなります。
試験日から逆算するG検定の勉強計画

2027年のG検定の日程から、50時間を確保するにはいつ始めればよいかを逆算しました。受けたい回を決めて、開始日をカレンダーに入れるところまで進められます。
2027年の試験日と開始日の目安
2027年のG検定は、オンライン試験が1月・3月・5月・7月・9月・11月の年6回あります。最初の3回について、1日1時間で試験前日までに50時間を積む場合の開始日と、週11時間で約5週間かける場合の開始日を並べました。
| 回 | オンライン試験日 | 個人申込みの締切 | 毎日1時間で50時間なら | 週11時間で50時間なら |
|---|---|---|---|---|
| 2027年第1回 | 1月16日(土) | 1月8日(金) | 2026年11月27日ごろ開始 | 2026年12月12日ごろ開始 |
| 2027年第2回 | 3月5日(金)・6日(土) | 2月25日(木) | 1月14日ごろ開始 | 1月29日ごろ開始 |
| 2027年第3回 | 5月8日(土) | 4月27日(火) | 3月19日ごろ開始 | 4月3日ごろ開始 |
年末年始をはさむ第1回は、休みの日に時間を取りやすい反面、予定が崩れやすい時期でもあります。開始日は表より1〜2週間早めに置いておくと、帰省や仕事納めで数日空いても追いつけます。日程の元はJDLAの2027年の年間開催スケジュールです。
平日に時間が取れない人の組み方
平日は30分しか取れない方は、休日に3〜4時間をまとめて取り、平日は用語の見直しに使う形にすると、週10時間前後を確保できます。この形なら50時間まで約5週間です。試験の2か月前に始めておけば、残りの3週間を問題演習の追加に回せます。
落ちたときは次の回で取り返せる
オンライン試験は2か月おきにあります。1回目で届かなくても、次の回までに約2か月の準備期間を取れます。過去の受験日から2年以内の再受験は、オンライン試験なら受験料が半額(一般6,600円・学生2,750円)です。2回目は間違えた分野だけに時間を集中させる組み方ができるので、1回目と同じ50時間はかかりません。
- 受けたい回の試験日を決め、表の開始日をカレンダーに入れる
- 開始日は表より1〜2週間早めに置き、休む日のぶんを先に確保しておく
- テキストを一通り読み終えたころ、申込みの締切より前に申し込む
- 届かなかったときに受ける2か月後の回の日程も、同じカレンダーに控えておきます
G検定の独学で足りる人・講座が合う人

G検定は、市販の公式テキストと問題集で独学する人が多い試験です。この章では、独学で足りる人と、講座にお金を使ったほうが早い人の分かれ目を、講座を使った場合の時間と費用の中身まで含めて比べます。
独学で足りる人
独学で足りるのは、公式テキストを自分のペースで読み進められて、試験まで7週間以上ある人です。例題を解いてみて半分くらい分かる方なら、公式テキストと問題集の2冊で50時間の計画を組めます。
JDLAのアンケートでも、職種はSE・プログラマーの26.3%が最多ですが、事務13.1%、営業・販売10.9%と技術職以外の人も多く受けています。仕事で機械学習を使っていないことが、そのまま独学をあきらめる理由にはなりません。
講座が合う人
講座が向いているのは、テキストの数式や統計の説明で何度も止まってしまう方と、試験までの日数が5週間を切っている方です。独学で止まった箇所を自分で調べる時間は計画に入っていないので、止まる回数が多いほど、50時間の計画は70時間、80時間へと延びていきます。
| 比べる点 | 独学 | アガルートのG検定講座 |
|---|---|---|
| 費用 | 受験料13,200円と教材費 | 受験料13,200円と受講料27,280円 |
| 学ぶ順番 | 自分で決める | 講義(約9.5時間)の順に進める |
| 問題演習 | 市販の問題集を選んで使う | 章末問題と総仕上げの160問。模擬試験は別に用意 |
| 分からないとき | 自分で調べる | オンラインで10回まで質問できる |
| 向いている人 | 例題が半分ほど分かり、7週間以上ある人 | 数学・統計で止まる人、日数が少ない人 |
講座を使うと勉強時間はどう変わるか
アガルートのG検定講座は、2024年#6から適用の現行シラバスに対応していて、講義は約9.5時間です。50時間の約2割です。講座を使っても、残りの時間は問題を解いて覚える作業になり、勉強時間そのものがゼロに近づくわけではありません。
- 視聴期限(申込日から180日)の中に、受けたい試験日が入っているか
- 模擬試験は付属しないので、時間を測って解く5時間ぶんの問題を別に用意できるか
- 合格特典を使うなら、合格体験記の提出とインタビュー出演に応じられるか
講座で変わるのは、テキストを読んで迷う時間と、分からない箇所を調べる時間です。視聴期限は申込日から180日で、テキストはPDF、スマホのアプリで講義をダウンロードして通勤中に見ることもできます。
アガルートには、視聴期限内に受けたG検定に合格すると受講料(税抜価格)が戻る合格特典もあります。受け取るには、合格通知書と合格体験記の提出、合格者インタビューへの出演の3つが条件です。お金は原稿料・講演料の扱いで、源泉所得税を差し引いた額が振り込まれます。
G検定に限らず、AIを学べるスクール全体を比べたい方は、生成AIスクールの料金と特徴を比べた記事も参考になります。
G検定の勉強時間のよくある質問
G検定の勉強時間について、検索でよく一緒に調べられている疑問に答えます。
G検定は1週間の勉強で間に合いますか?
JDLAのアンケートでは、15時間以内で受験した人は9.0%でした。1日2時間を1週間続けても14時間なので、用語の多くをすでに知っている方でなければ、1週間は少数派の短さです。
文系でも同じ勉強時間で受かりますか?
JDLAは文系・理系別の学習時間を出していません。数学・統計の問題は試験の一部なので、数式に苦手意識がある方は、その分野に5時間ほど上乗せして、50時間ではなく55〜60時間で予定を組むと崩れにくくなります。
勉強時間を短くするコツはありますか?
最初にJDLAの例題を解いて、知らない分野だけに時間をかけることです。知っている分野を飛ばせるぶん、テキストを最初から順に読むより短く済みます。
まとめ|G検定の勉強時間は50時間で逆算
G検定の勉強時間は30〜50時間が最も多く、50時間を基準に、初めての方は70時間まで延ばせる余白を取るのが現実的な見積もりです。
1日1時間なら約7週間なので、受けたい回の2か月前に始めて、時間の半分以上を問題演習に回してください。
- 50時間以内で受験した人は63.0%で、70時間以内なら82.6%まで増えます
- 2027年第1回(1月16日)なら、毎日1時間の人は11月27日ごろが開始の目安
- 例題で半分以上分からない方や、日数が5週間を切った方は、講座で迷う時間を減らせます
参照
- JDLA「G検定について(試験概要・学習方法・試験対策・合格者体験談)」
- JDLA「G検定(ジェネラリスト検定)2027年の年間開催スケジュールを発表」
- JDLA「2026年 第5回 G検定 開催結果を発表」
- JDLA「G検定とは」(シラバス)
- アガルートアカデミー「G検定対策講座」講座ページ・合格特典ページ・コラム「G検定の合格にかかる勉強時間は?」
まずは受けたい回の試験日を決め、表の開始日をカレンダーに入れるところから始めてください。合格率や受験料はG検定の試験概要と合格率の記事、取ったあとの使い道はG検定は意味ないのかを確かめた記事で確認できます。問題集選びはG検定の過去問と問題集の記事が次の一歩です。


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