## G検定の受験者のバックグラウンドについて
G検定（ジェネラリスト検定）は、AIやディープラーニングの基礎知識を問う資格試験であり、受験者のバックグラウンドは非常に多様です。以下に、受験者の属性や職種、業種などのデータを基に詳しく解説します。
### **年齢層**
G検定の受験者は幅広い年齢層にわたりますが、特に20代と30代が多くを占めています。
– **20代**: 全体の約36.2%
– **30代**: 全体の約28.6%
– **40代**: 全体の約21.0%
– **50代以上**: 約13.1%（50代: 11.7%、60代以上: 1.4%）
– **10代**: 約0.9%[1][7]。
このデータから、若手の社会人やキャリアの中盤にいる人々が多く受験していることがわかります。一方で、50代以上の受験者も一定数おり、幅広い世代がAIリテラシーの向上を目指していることが特徴です。
### **職種別の分布**
G検定の受験者は、技術職だけでなく、非技術職の人々も多く含まれています。以下は職種別の割合です：
– **情報システム・システム企画**: 18.2%
– **研究・開発**: 16.2%
– **営業・販売**: 12.1%
– **企画・調査・マーケティング**: 11.7%
– **生産・製造**: 5.4%
– **総務・経理・人事**: 4.5%
– **学生**: 6.5%
– **その他**: 20.3%[1][7]。
このデータから、ITや研究開発に携わる人々が多い一方で、営業やマーケティング、総務などの非技術職の受験者も多いことがわかります。特に、AIを活用したビジネス戦略やプロジェクト推進を目指す人々が受験している傾向があります。
### **業種別の分布**
受験者の業種も多岐にわたります。以下は主な業種とその割合です：
– **情報処理・提供サービス業**: 19.2%
– **製造業**: 18.5%
– **ソフトウェア業**: 12.6%
– **金融・保険業、不動産業**: 9.9%
– **調査業、広告業**: 11.5%
– **サービス業**: 6.4%[1][7]。
これらのデータから、IT関連業界が多いものの、製造業や金融業、広告業など、AIの活用が進む幅広い業界からの受験者がいることがわかります。
### **役職別の分布**
役職別では、以下のような分布が見られます：
– **一般社員・職員**: 55.6%
– **係長・主任クラス**: 14.2%
– **課長クラス**: 10.4%
– **部長・事業部長クラス**: 4.5%
– **経営者・役員クラス**: 1.5%
– **学生**: 6.5%[1][7]。
このデータから、現場で働く一般社員が多い一方で、管理職や経営層も一定数受験していることがわかります。特に、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する立場の人々が、AIリテラシーを高めるために受験していると考えられます。
### **受験者の目的と背景**
G検定を受験する目的は多岐にわたりますが、主に以下のような理由が挙げられます：
– **AIリテラシーの向上**: AIやディープラーニングの基礎知識を学び、業務に活かすため。
– **キャリアアップ**: DX推進やAIプロジェクトへの参画を目指すため。
– **学習意欲**: AI技術に興味を持ち、自己学習の一環として受験。
– **学生のスキル証明**: 就職活動や研究活動におけるスキルの証明[2][5]。
また、受験者のバックグラウンドとしては、ITやデータサイエンスの経験がある人だけでなく、文系出身者やAI初心者も多く含まれています。特に、AIの社会実装や法律・倫理に関する知識を学ぶことができる点が、幅広い層に支持されています[5][6]。
### **まとめ**
G検定の受験者は、年齢、職種、業種、役職において非常に多様であり、AIやディープラーニングの知識を業務やキャリアに活かしたいと考える人々が中心です。特に、IT関連職だけでなく、非技術職や管理職、学生など、幅広い層が受験している点が特徴です。この多様性は、AIがさまざまな分野で活用される時代背景を反映していると言えるでしょう。
[1] https://www.jdla.org/news/20241125001/
[2] https://www.tech-teacher.jp/blog/g-test-meaningless/
[3] https://zenn.dev/carenet/articles/d5c3b47eb509e7
[4] https://www.jdla.org/charts/
[5] https://parallelcareerlab.com/?p=2500
[6] https://note.com/mura9029/n/n55e40044d27a
[7] https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000197.000028865.html
[8] https://itengineer-nh.com/248/
[9] https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000185.000028865.html
[10] https://qiita.com/okateru/items/cd3f753a0a73221257ee
[11] https://mainichi.jp/articles/20241125/pr2/00m/020/340000c
[12] https://miralab.co.jp/media/g_certification/
[13] https://ai-kenkyujo.com/certification/g-kentei/gkentei-goukaku/
[14] https://note.com/gexam_master/n/n5b07cd04ec9e
[15] https://www.jdla-exam.org/
[16] https://yuj1osm.hatenablog.com/entry/2024/10/03/174417
[17] https://www.agaroot.jp/datascience/column/deep-learning-for-general-difficulty-level/
[18] https://sendai-itkaikei.ac.jp/news/detail/?id=807
[19] https://ai-shikaku.com/ai/g-kentei/gkentei-comunity/
[20] https://ai-shikaku.com/ai/g-kentei/gkentei-goukaku/
[21] https://agaroot.co.jp/shikaku/jdla-deep-learning-for-general/
[22] https://ai-trend.jp/business-article/ai-certification/generalist-test/g-test-interview-miki/
