"> " > <title>G検定で実務が変わった!非エンジニア法務が語る3つの効果と活用例|Legal GPT
法務部員のつぶやき

G検定を受けてよかった3つの理由実務でここが本当に役立った

G検定を受けてよかった3つの理由 – 実務でここが本当に役立った

G検定を受けてよかった3つの理由
実務でここが本当に役立った

〜法務部員が語る、AI時代の基礎教養としてのG検定〜

はじめに:正直、最初は迷った

「G検定って、エンジニアじゃない自分が受ける意味あるの?」

ChatGPTが話題になった2年前、そんな疑問を抱きながらも受験を決めたG検定。結果的に合格はしたものの、当時は「資格商法では?」という冷めた目線もありました。

G検定って結局どんな試験?

念のため簡単に説明すると、G検定は120分のオンライン選択式試験で、数学やプログラミングの専門知識は不要。AIの概念理解が中心です。私は公式テキストと過去問アプリで約1ヶ月勉強しました。

AIエンジニア向けの「E資格」や実装系の「AI実装検定」とは違い、ビジネスパーソンがAI活用に必要な基礎教養を身につけるのがG検定の位置づけです。

でも実際に1年半、AI活用を続けてきた今だからこそ言えます。

G検定で学んだ基礎知識が、想像以上に実務で活きている。

今回は、非エンジニアの法務部員という立場から、「G検定のここが本当に役立った」という実体験をお伝えします。

理由①:生成AIの「限界」が見えるようになった

受験前の自分

  • ChatGPTに何でもかんでも聞いていた
  • 「AIが言ってるから正しいはず」と盲信気味
  • ハルシネーション(幻覚)の仕組みを理解していなかった

G検定で学んだこと

  • 深層学習の基本的な仕組み(ニューラルネットワーク、学習データの重要性)
  • AIモデルの種類と特性(CNN、RNN、Transformerなど)
  • AIが「知らない」ことは「知らない」と言わない理由

実務での変化

契約書のレビューでChatGPTを使う際、以前なら「AIが大丈夫と言ってるから安心」だったのが、今では:

  • 「この回答はどの学習データに基づいているんだろう?」
  • 「2024年の法改正後の情報は反映されていない可能性が高い」
  • 「複雑な解釈が必要な部分は、最終的に人間が判断すべき」

こんな風に、AIとの適切な距離感を保てるようになりました。

理由②:社内でのAI活用ルール策定に自信が持てた

G検定で身についたスキル

  • AI倫理・バイアス問題への理解
  • データプライバシーとセキュリティの基礎知識
  • AI活用における法的・倫理的配慮

実務での応用例

社内の「生成AI利用ガイドライン」策定において、G検定の知識が大活躍:

個人情報の取り扱い

  • なぜAIに機密情報を入力してはいけないのか、技術的背景を含めて説明できる
  • 「学習データとして使われる可能性」を具体的にイメージして伝えられる

AI生成コンテンツの著作権問題

  • 「AIが生成した契約書の著作権は誰のもの?」という質問に、学習データとの関係性を踏まえて回答

品質管理体制

  • 「なぜAI出力の最終チェックが人間に必要なのか」を、ハルシネーションの仕組みから説明

G検定の基礎知識があったからこそ、「なんとなく危ないから禁止」ではなく、「技術的にこういうリスクがあるから、こう対策しよう」という建設的なルール作りができました。

理由③:AIツールの使い分けができるようになった

受験前:とりあえずChatGPT一択

  • 何でもChatGPTに投げていた
  • 他のAIツールの存在すら知らなかった

G検定後:用途に応じた使い分け

  • 文書生成・要約:ChatGPT、Claude
  • データ分析:Google Bard(当時)、現在はGemini
  • 画像生成:DALL-E、Midjourney
  • コード生成:GitHub Copilot

実務での具体例

契約書レビュー

  1. 初期チェック → ChatGPT(汎用性重視)
  2. 英文契約の翻訳 → DeepL + Claude(精度重視)
  3. リスク分析レポート → ChatGPT(構造化された出力が得意)

社内説明資料作成

  1. 骨子作成 → ChatGPT(アイデア出し)
  2. 図表作成 → 専用ツール + AI支援
  3. 最終調整 → 人間(法的正確性の担保)

G検定で「AIにも得意・不得意がある」ことを学んだおかげで、適材適所の使い分けができるようになりました。

実際のところ、受験する価値はある?

正直なメリット・デメリット

○ メリット

  • AI活用の「地図」が手に入る
  • 技術的な背景を踏まえた判断ができる
  • 社内でのAI活用議論に説得力を持って参加できる
  • 最新技術の動向を理解する基礎力が身につく

△ デメリット

  • これだけで転職市場で評価が上がることはない
  • 受験料(13,200円)+ 学習時間のコスト
  • 技術の進歩が早いため、定期的なアップデートが必要

どんな人におすすめ?

特におすすめ

  • 業務でAIを使っているが、なんとなく不安な人
  • AI活用ルールの策定に関わる可能性がある人
  • 「AIの仕組みを体系的に理解したい」と思っている人

微妙かも

  • 「資格を取って年収アップ!」を期待している人
  • エンジニアとして実装スキルを身につけたい人

まとめ:「AI時代の基礎教養」として

G検定は、プログラミングスキルを身につけるための資格ではありません。

でも、AI時代に必要な「素養」を効率的に身につけるためのカリキュラムとしては、非常によくできていると思います。

特に法務のような職種では:

  • AIに何ができて、何ができないのか
  • どこまでAIに任せて、どこから人間が関与すべきか
  • AIを活用する際のリスクとその対策

こういった判断を、「なんとなく」ではなく「根拠をもって」行えるようになることの価値は計り知れません。

もしAI活用に関して「基礎から体系的に学びたい」と思っているなら、G検定はその第一歩として悪くない選択だと思います。

ただし、受験は目的ではなく手段。大切なのは、学んだ知識を実務でどう活かすかです。

次のステップとして

この記事を読んで「G検定、受けてみようかな」と思った方へ。まずは公式サイトで試験日程をチェックしてみてください。年3回実施されており、次回の申込期間も確認できます。

実務でのAI活用経験があれば、きっと学習内容が「腑に落ちる」はずです。

※この記事は2025年7月時点の個人的な経験に基づいています。G検定の内容や試験制度は変更される可能性がありますので、受験をご検討の際は公式サイトで最新情報をご確認ください。

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