資格比較

G検定とDS検定の違い

G検定とDS検定は、どちらもAI・データ活用の基礎を扱い、受験資格に制限がありません。ただし、学ぶ範囲の中心は異なります。G検定はAI・ディープラーニングを事業で活用するための知識を広く扱い、DS検定は基盤・データサイエンス・データエンジニアリング・価値創造を横断して扱います。

二つの試験で迷ったら、試験名の知名度だけで決めず、仕事や学習で次に説明したいことを基準にします。AIの仕組みと活用方針を体系化したいならG検定、データを集めて分析し価値へつなげる流れを横断したいならDS検定が第一候補です。

このページは、AI・機械学習の学習経験があり、どちらを先に受けるか決めたい人を対象にしています。試験方式は、G検定がオンラインまたは会場、DS検定が全国の試験会場で受けるCBTです。重なる分野だけでなく、両資格で比較的厚い領域を分け、併願する場合の順序まで整理します。

この記事の根拠と出典

本文の主要なセクションでは、公式一次資料と照合した内容と編集部の整理を、見出しの下のラベルで区別しています。試験日、料金、申込条件、試験方式など変動する情報は、公式情報を最終確認してください。G検定の一次情報確認日: 2026-10-02。DS検定の一次情報確認日: 2026-10-02。

公式一次資料と照合した内容: 試験目的、出題範囲、試験方式、受験料、受験資格は、G検定とDS検定それぞれの資格事実リストと公式一次資料へ照合しています。
編集部が学習用に整理した内容: 仕事で次に説明したい内容から先に受ける資格を決め、二つ目で差分が大きい領域へ学習時間を配分する手順は編集部の学習上の整理です。

資格ごとの公式一次資料

G検定とDS検定の特徴

公式一次資料と照合：試験目的・出題範囲・試験方式は両資格の公式一次資料と照合しています。

G検定

JDLAが実施する、AI・ディープラーニングの活用リテラシーを確認する試験。人工知能、機械学習、ディープラーニング、数理統計、法律、倫理、AIガバナンスを体系的に学ぶ。

DS検定

データサイエンティスト協会が実施する、見習いレベルの実務能力と知識を確認する試験。出題範囲は、スキルチェックリストの基盤・データサイエンス・データエンジニアリング・価値創造と、モデルカリキュラムにまたがる。

G検定とDS検定を表で比較

比較軸	G検定	DS検定
試験の中心	AI・ディープラーニングの基礎知識と、適切な活用方針を決めるための知識	データを業務で扱い、分析・実装・価値創造へつなげる見習いレベルの実務能力と知識
範囲の広がり方	AIの歴史、機械学習、ディープラーニングの要素技術・応用、数理統計、法律、倫理、ガバナンス	課題定義、統計・機械学習、データ準備、可視化、SQL・データ基盤、セキュリティ、AI運用、価値創造
試験方式	オンラインは100分・145問程度、会場試験は120分・145問程度。いずれも多肢選択式の知識問題	全国の試験会場で受けるCBT方式。100分・100問の選択式問題
受験料	一般13,200円、学生5,500円（いずれも税込）	一般10,000円、学生5,000円、大学会員学生4,000円（いずれも税抜）
受験資格	制限なし	制限なし
比較的厚い領域	ディープラーニングの要素技術・応用、AIに関する法律と契約、AI倫理・AIガバナンス	データ収集・加工・蓄積、SQL、データエンジニアリング、セキュリティ、価値創造

公式一次資料と照合：G検定: 2026-10-02／DS検定: 2026-10-02に一次資料で確認一次資料の一覧を見る →

G検定とDS検定が向いている人の違い

AI企画や導入判断のために全体像を作りたい人

AI企画や導入判断に向けて全体像を作るなら、G検定を先に選びます。AIでできることとできないこと、機械学習・ディープラーニングの主要手法、評価、法律・倫理までを一つの体系として学べるため、AI施策の説明や活用方針の検討に接続しやすいからです。

分析だけでなくデータ基盤や業務課題まで学びたい人

分析に加えてデータ基盤や業務課題まで学ぶなら、DS検定を先に選びます。統計や機械学習に加え、データの収集・加工・蓄積、SQL、セキュリティ、AIシステム運用、価値創造まで扱うため、データ活用の工程を端から端まで確認できます。

すでに片方へ合格し、次の資格を探している人

G検定の学習後は、DS検定でデータエンジニアリングと価値創造を補います。DS検定の学習後は、G検定でディープラーニングの要素技術・応用と、法律・倫理・AIガバナンスを補います。G検定ではディープラーニングの要素技術・応用と法律・倫理・AIガバナンス、DS検定ではデータエンジニアリングと価値創造が比較的厚いため、重なる統計・機械学習は復習に使い、差分が大きい領域から着手します。

受験目的別の先に受ける資格

編集部の整理

例 1

社内の生成AI導入会議で、方式とリスクを説明したい

モデルの種類、評価、法律・倫理を含め、AIの活用方針を非専門職へ説明する役割です。

中心課題は、データ基盤を実装することより、AI・ディープラーニングの全体像と活用上の判断を説明することです。
G検定は機械学習・ディープラーニングだけでなく、法律、契約、倫理、AIガバナンスも出題範囲に含みます。
DS検定にもAI活用や倫理はありますが、この場面ではAIの仕組みと活用方針を体系化する目的を優先します。

結論: AIの活用方針を体系的に説明する準備として、G検定を先に選びます。

例 2

分析プロジェクトで、データ収集から運用まで担当する

課題を定め、データを集めて加工し、分析結果を業務価値へつなげる役割です。

統計・機械学習だけでなく、データ収集、テーブル、蓄積、加工、SQL、セキュリティが必要です。
DS検定の出題範囲は、基盤、データサイエンス、データエンジニアリング、価値創造を横断します。
G検定のAI知識も役立ちますが、この場面ではデータ活用工程の広さを先に押さえる方が目的に合います。

結論: データ活用の工程全体を確認するため、DS検定を先に選びます。

例 3

両方を受けたいが、同時学習は避けたい

AIとデータ活用の両方を学びたい一方、試験範囲を混ぜずに一つずつ終えたい場面です。

まず現在の業務に近い方を決め、片方の学習と受験を完了させます。
二つの試験には統計・機械学習・AI活用で重なりがあります。二つ目では重複範囲を確認問題で短く復習できます。
G検定からDS検定へ進む場合はデータエンジニアリングと価値創造、逆順ならディープラーニングの要素技術・応用と、法律・倫理・AIガバナンスを比較的厚い領域として優先します。

結論: 同時に始めず、業務に近い方を完了してから、差分の大きい領域を中心に二つ目へ進みます。

先に受ける資格を決める手順

編集部の整理：仕事で次に説明したい内容から先に受ける資格を決め、二つ目で差分が大きい領域へ学習時間を配分する手順は編集部の学習上の整理です。

1
次に説明したい仕事を一文で決める
AIの方式・特徴・活用方針を説明したいのか、データの収集・分析・実装・価値創造の流れを説明したいのかを書き分けます。資格名から選ばず、必要な説明から逆算します。
2
比較的厚い領域を見比べる
G検定はディープラーニングの要素技術・応用と法律・倫理・AIガバナンス、DS検定はデータエンジニアリングと価値創造が比較的厚い領域です。重複範囲より、未経験で差分が大きい領域を確認します。
3
受験環境を確認する
自宅のオンライン試験を選びたい場合はG検定のオンライン回が候補です。会場のCBTで受けたい場合はDS検定が候補になります。G検定にも会場試験がありますが、オンラインと試験時間が異なるため、申込前に公式の次回試験概要を確認します。
4
二つ目は差分学習に切り替える
片方へ合格した後は、統計・機械学習を最初から同じ深さでやり直しません。先に現在の仕事へ近い資格を終え、次に問題演習で重複範囲を確認し、差分が大きい領域へ時間を配分します。

G検定・DS検定を選ぶ基準

編集部の整理

1AI・ディープラーニングの体系と活用方針を固めるならG検定。
2データ活用を収集・分析・基盤・価値創造まで横断するならDS検定。
3自宅でオンライン受験したいなら、G検定のオンライン回を確認する。
4全国の試験会場でCBT受験したいならDS検定を確認する。
5両方受ける場合は同時に始めず、現在の業務に近い方を先に完了する。
6二つ目では重複範囲を問題で確認し、差分が大きい領域へ学習時間を寄せる。

資格選びで避けたい判断

どちらもAI資格だから範囲は同じだと考える

修正: G検定はAI・ディープラーニング、DS検定はデータ活用工程の横断が中心です。重複する統計・機械学習と、両資格で比較的厚い領域を分けます。

合格率の高低だけで選ぶ

修正: 合格率は実施回や受験者構成でも変わります。試験後に何を説明したいかと、差分が大きい領域が仕事に合うかを先に確認します。

G検定をオンライン試験だけだと思う

修正: G検定にはオンライン試験と会場試験があります。試験時間も異なるため、申し込む回の公式概要を確認します。

両方を同時に一から勉強する

修正: 片方を先に完了し、二つ目は重複範囲を確認問題で短く復習します。差分の大きい領域へ学習時間を寄せます。

選び方の確認問題

Q1AI・ディープラーニングの活用方針、法律、倫理、AIガバナンスを体系的に学びたい場合の第一候補は？

答え: G検定

G検定はAI・ディープラーニングの活用リテラシーを中心に、数理統計、法律、契約、倫理、AIガバナンスまで扱います。

Q2データ収集・加工・蓄積、SQL、セキュリティ、価値創造まで横断したい場合の第一候補は？

答え: DS検定

DS検定はデータサイエンスに加え、基盤、データエンジニアリング、価値創造とモデルカリキュラムを横断します。

Q3G検定へ合格後にDS検定を受ける場合、差分として優先しやすい領域は？

答え: データエンジニアリングと価値創造

統計・機械学習には重なる部分があります。DS検定で比較的厚いデータ収集・加工・蓄積、SQL、セキュリティ、価値創造を先に確認します。

受験順の到達チェック

G検定とDS検定の試験目的を一文ずつ説明できる
二つの試験で重なる統計・機械学習と、比較的厚い領域を分けられる
オンライン・会場・CBTの受験方式と試験時間を区別できる
現在の業務に近い方を先に選ぶ理由を説明できる
二つ目の資格で差分学習する領域を決められる

よくある質問

QG検定とDS検定はどちらが難しい？

一律には決められません。G検定で比較的厚いディープラーニングの要素技術や法律・倫理・AIガバナンスが未経験ならG検定、DS検定で比較的厚い統計・SQL・データ基盤・価値創造を横断した経験が少ないならDS検定で負担が大きくなります。自分にとって差分が大きい範囲を見て判断します。

QG検定とDS検定は両方受ける意味がある？

あります。G検定はAI・ディープラーニングの体系、DS検定はデータ活用工程の横断という役割が異なります。重複範囲を復習に使い、差分が大きい領域を補う順番なら学習を分けられます。

Q先に受けるならどちら？

AI・ディープラーニングの仕組みと活用方針を説明したいならG検定、分析プロジェクト・データ基盤・SQL・価値創造を説明したいならDS検定を先にします。資格名ではなく、現在の仕事で次に説明したい内容から選びます。

Qどちらも受験資格は必要？

どちらも受験資格に制限はありません。ただし、試験方式、申込期間、受験料は異なります。受験する回の最新情報を各実施団体の公式サイトで確認してください。

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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）