AI資格ドリル
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資格の選び方

6資格の出題分野の重なり一覧（公式の出題範囲で確認・確認日つき）

6資格の出題範囲を分野ごとに並べると、2つ以上の資格に載っている分野が13あります。 重なりが最も多いのは、生成AIパスポートと生成AIアドバイザー認定試験の組み合わせで、9分野です。 G検定とDS検定が、8分野で続きます。 一方、統計検定2級とPython3エンジニア認定基礎試験には、公式の出題範囲で重なる分野がありません。

2つの資格を続けて受けるときは、重なる分野を先に1回まとめて学ぶと、同じ内容を二度読まずに済みます。 ここでは、各資格の公式の出題範囲に載っている分野だけを「重なる」と書いています。 範囲の項目名が似ていても、問われる深さまでは同じとは限りません。深さの違いは、各資格の公式の例題や過去問で確かめてください。

分野ごとに、載っている資格と該当箇所を確認する

出題分野ごとの、公式の出題範囲に載っている資格と該当箇所
分野載っている資格と該当箇所
AIの定義・歴史・種類3資格

AIとは何かを扱う導入の分野です。3資格に載っています。

機械学習（教師あり学習・モデルの評価）4資格

G検定は機械学習の種類・手法・評価まで、DS検定はモデル化と評価の章で扱います。4資格すべてに載っています。

ディープラーニング（ニューラルネットワーク・CNN・RNN）4資格

G検定は大項目4から6の3つにわたって載っています。4資格に載っています。

生成AI・大規模言語モデル（LLM）4資格

生成AIパスポートと生成AIアドバイザー認定試験は、範囲の中心の1つがこの分野です（生成AIパスポートは5章中3章）。4資格に載っています。

プロンプトの作り方2資格

プロンプトを独立した章や課題として扱うのは、この2資格です。

AIエージェント2資格

AIエージェントが載っているのはこの2資格です。RAGが載っているのは生成AIパスポートだけです。G検定にも「エージェント」の語がありますが、従来の知的エージェントの意味で、AIエージェントとは別です。

個人情報保護と著作権4資格

個人情報保護法はDS検定にも載っています。著作権は4資格のうちDS検定を除く3資格です。

AI倫理・ガバナンス・公平性4資格

DS検定では行動規範とガバナンス設計の2か所に載っています。4資格に載っています。

情報セキュリティ3資格

AIの利用に伴うセキュリティを扱う資格と、ITセキュリティとして扱う資格があります。

確率・統計3資格

統計検定2級は範囲の全体が統計です。G検定とDS検定には、確率・統計が一部として載っています。

  • G検定：大項目8 AIに必要な数理・統計知識（確率・統計）
  • 統計検定2級：第1章から第6章（データの記述から回帰分析まで）
  • DS検定：第4章 統計・推定・検定／第5章 データ準備（標本誤差・実験計画法）
プログラミング2資格

Python3エンジニア認定基礎試験はPython言語の文法が範囲の中心です。DS検定の第7章は、SQLや二重ループなどプログラミングの基礎を扱います。重なるのは、ループなどの考え方に限られます。G検定の大項目7（AIプロジェクトの進め方）にはPythonの語がありますが、言語の文法を問う範囲ではありません。

線形代数・微分2資格

G検定とDS検定の2資格に載っています。

  • G検定：大項目8 AIに必要な数理・統計知識（線形代数・微分）
  • DS検定：第3章 数学的基礎
回帰分析3資格

統計の分析手法としての回帰は、統計検定2級とDS検定に載っています。G検定では機械学習の手法として載っています。

  • G検定：大項目3 機械学習の概要（線形回帰・ロジスティック回帰）
  • 統計検定2級：第6章 カテゴリカルデータと回帰分析
  • DS検定：第5章 モデル化・評価（重回帰分析ほか）

2資格の組み合わせ別に、重なる分野の数を確認する

2資格の組み合わせ別の、重なる分野の数と分野名
組み合わせ分野数重なる分野
生成AIパスポート と 生成AIアドバイザー認定試験9AIの定義・歴史・種類、機械学習（教師あり学習・モデルの評価）、ディープラーニング（ニューラルネットワーク・CNN・RNN）、生成AI・大規模言語モデル（LLM）、プロンプトの作り方、AIエージェント、個人情報保護と著作権、AI倫理・ガバナンス・公平性、情報セキュリティ
G検定 と DS検定8機械学習（教師あり学習・モデルの評価）、ディープラーニング（ニューラルネットワーク・CNN・RNN）、生成AI・大規模言語モデル（LLM）、個人情報保護と著作権、AI倫理・ガバナンス・公平性、確率・統計、線形代数・微分、回帰分析
生成AIパスポート と G検定6AIの定義・歴史・種類、機械学習（教師あり学習・モデルの評価）、ディープラーニング（ニューラルネットワーク・CNN・RNN）、生成AI・大規模言語モデル（LLM）、個人情報保護と著作権、AI倫理・ガバナンス・公平性
生成AIパスポート と DS検定6機械学習（教師あり学習・モデルの評価）、ディープラーニング（ニューラルネットワーク・CNN・RNN）、生成AI・大規模言語モデル（LLM）、個人情報保護と著作権、AI倫理・ガバナンス・公平性、情報セキュリティ
G検定 と 生成AIアドバイザー認定試験6AIの定義・歴史・種類、機械学習（教師あり学習・モデルの評価）、ディープラーニング（ニューラルネットワーク・CNN・RNN）、生成AI・大規模言語モデル（LLM）、個人情報保護と著作権、AI倫理・ガバナンス・公平性
DS検定 と 生成AIアドバイザー認定試験6機械学習（教師あり学習・モデルの評価）、ディープラーニング（ニューラルネットワーク・CNN・RNN）、生成AI・大規模言語モデル（LLM）、個人情報保護と著作権、AI倫理・ガバナンス・公平性、情報セキュリティ
G検定 と 統計検定2級2確率・統計、回帰分析
統計検定2級 と DS検定2確率・統計、回帰分析
DS検定 と Python3エンジニア認定基礎試験1プログラミング
生成AIパスポート と 統計検定2級0公式の出題範囲で重なる分野は確認できませんでした
生成AIパスポート と Python3エンジニア認定基礎試験0公式の出題範囲で重なる分野は確認できませんでした
G検定 と Python3エンジニア認定基礎試験0公式の出題範囲で重なる分野は確認できませんでした
統計検定2級 と Python3エンジニア認定基礎試験0公式の出題範囲で重なる分野は確認できませんでした
統計検定2級 と 生成AIアドバイザー認定試験0公式の出題範囲で重なる分野は確認できませんでした
Python3エンジニア認定基礎試験 と 生成AIアドバイザー認定試験0公式の出題範囲で重なる分野は確認できませんでした

分野数は、上の表で2資格が同じ行に載っている数です。分野の切り方は編集部が決めたもので、公式が定めた区分ではありません。

ほかの資格に同名の章がない分野

  • Python3エンジニア認定基礎試験：第6章 モジュール、第8章 エラーと例外、第9章 クラス、第12章 仮想環境とパッケージなど、Python言語の文法と標準ライブラリの章
  • DS検定：第6章 データエンジニアリング基礎（環境構築・データ収集、データ構造・蓄積、データ加工・共有）
  • G検定：大項目7 AIの社会実装に向けて（AIプロジェクトの進め方、データの整備と運用）

重なりを使って学ぶ順番を決める

生成AIパスポートと生成AIアドバイザー認定試験は、生成AI・プロンプト・AIエージェント・倫理・著作権のどれも両方に載っています。 先に受ける方で基礎を固めれば、後の資格では範囲の差分だけを足せます。 アドバイザー認定試験の第6課題（AIと人間の役割分担）や第7課題（企業の導入）のように、片方にしか章立てがない部分は、公式の範囲表で別に確認します。

G検定とDS検定は、機械学習・ディープラーニング・法律・倫理に加えて、確率・統計と線形代数・微分でも重なります。 数学の部分を先に学ぶと、2資格の両方で使えます。 統計検定2級は、DS検定の第4章と、G検定の確率・統計の部分に重なります。 受験の順序は、6資格の総費用の比較表と合わせて、受験料の合計から決めることもできます。

Python3エンジニア認定基礎試験は、Python言語の文法が中心のため、AI系の資格とは範囲がほとんど重なりません。 DS検定の第7章（プログラミング基礎）とは、ループなど考え方の一部が共通するだけです。 Pythonの文法は、専用の対策で別に学ぶ前提で計画します。 各資格の章ごとの範囲は、DS検定の出題範囲と統計検定2級の出題範囲で確認できます。社内で役割ごとに資格を割り当てる場合は、DX推進で資格を使い分ける方法が参考になります。 資格の用語を横断して確かめるには、複数の資格に共通する用語の一覧が使えます。

各資格の出題範囲の出典と確認日

出題範囲は改訂されることがあります。生成AIパスポートは、2027年2月試験から適用される新しい版が公開されており、上の表は2026年2月試験から適用の版に基づきます。 受験する回の版は、主催団体の公式ページ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）