どうもこんにちは、INV本部の中村です。
エンジニアブログ4回目の投稿です。
今回は「G検定」というAI(人工知能)に関する資格の合格体験記を書きたいと思います。
＜このブログでお伝えしたいこと＞
- G検定とは
- 1回目の失敗をふまえての勉強法
- 働きながらG検定を取るって大変？
- G検定の勉強をしてよかったか
ご興味あれば、ぜひ最後まで読んでいただければ幸いです。
目次
- G検定とは
1.1. なんで資格を取ろうと思ったか
1.2. で、G検定ってなに？ - 1回目の失敗をふまえての勉強法
2.1. G検定合格までの道（1回目、2回目の成績）
2.2. どう勉強したらよい？
2.2.1. 使用した参考書・アプリ
2.2.2. 公式テキストを熟読＋自分でまとめ直すべし
2.2.3. 問題集を解く
2.2.4. アプリでとにかく慣れる＋復習 - 働きながらG検定を取るって大変？
- G検定の勉強をしてよかったか
1. G検定とは
1.1. なんで資格を取ろうと思ったか
シンプルに「AIについて勉強したかったから」という至極真っ当な思いで受けました。
普段、ITビジネス企画を行う仕事をしているため先端技術の知識も必要ですが、
AIについて基本から網羅的に学んだことがなく、日々の業務に追われてこのままではまずいな・・・と感じていました。
1.2. で、G検定ってなに？
G検定はAI(人工知能)の技術を支えるディープラーニングの仕組みを学べます。
“G”は「ジェネラリスト」からきており、広く浅く基礎知識を身に着け、
適切な活用方針を決定し事業活用する能力を有しているか検定するそうです。
要するにAIを活用する立役者をめざそう！というものです。
■受けている人
20～30代のビジネスマン（研究・情報システム系）が多いようです。
■試験について
120分 220問 選択問題式 オンライン受験（自宅）
■合格点
開示されていません。
おおよそ60～70％ぐらいの得点率と言われています。
詳細を知りたい方は、公式サイトをご覧ください。
また、より高度な技術者としての技量を問うE資格という資格もありますのでご参考ください。
2. 1回目の失敗をふまえての勉強法
2.1. G検定合格までの道（1回目、2回目の成績）
1回目の受験・・・2021年7月 不合格
2回目の受験・・・2022年3月 合格！
1回目と2回目の差異分析をしてみました。
| 1回目 | 2回目 | |
|---|---|---|
| 得点率 | 60.5％ | 80.1％ |
| 勉強時間 | 20h | 50h |
| 勉強期間 | 2週間 | 1カ月 |
| 使った参考書 | 1冊 | 2冊＋アプリ(課金) |
| 勉強法 | 公式テキストのみ | ✔公式テキスト熟読 ＋Youtubeの解説動画 ＋自分なりにまとめ直す ✔問題集を一周解く ✔アプリ@スキマ時間 |
| 当日のテスト | 時間がとにかく足りない 20～30問解き終わらず |
見直し時間10分あり |
| 終わった後の感触 | 100％落ちた・・・ | 受かってるかも!? |
「当日のテスト」欄で一目瞭然ですが、1回目は正直舐めてかかってしまい、
中途半端な状態で受験したところ、「解き終わらない」という事態に。
以下に、1回目の失敗を受けて、自分なりに工夫した勉強法を書いていきます。
2.2. どう勉強したらよい？
G検定は公式から「過去問が公開されていない」ので、傾向と対策が非常に打ちにくいです。
ですが、経験から試験のポイントは３つです。
- 出題範囲が広い
- 出題順がランダム
- 問題数がとっても多い
試験ではシラバスの範囲内からランダムに問題が出題されるため、頭がごちゃごちゃになります。
さらに、2時間で220問を解く必要がある、つまり、1問30秒程で解かないと間に合いません。
なので付け焼き刃の状態だと、そもそも戦う土俵に立てません。
対策として下記が必要だと思います。
- 出題範囲の内容を体系立てて理解する
- キーワードを見て「何の話」か反射的にわかるようになる
2.2.1. 使用した参考書・アプリ
色々な方の合格体験記を読んでみて、問題集が肝になると感じました。
通称「白本」と呼ばれる参考書がよさそうだったので、こちらを信じて勉強をしました。
- 出典 （購入先URL)
※1 ディープラーニングＧ検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第２版
※2 最短突破ディープラーニングＧ検定（ジェネラリスト）問題集
※3 スキルアップAI G検定対策アプリ
ここからは勉強の流れを書いていきます。
2.2.2. 公式テキストを熟読＋自分でまとめ直すべし
まずは 公式テキストを読み込んで理解しながら、自分でノートにまとめ直します。
1回目の受験で、公式テキストだけでは情報が全然足りないことに気づき、
あとから問題集で情報を補うのであれば、
自分だけの参考書をつくっていくのが効率がよいのでは？と思いました。
そこで大活躍したのがルーズリーフです。
どうやって勉強するかを最初に考えたのが功を奏したといっても過言ではありません。
（パソコンでまとめ作業を行うのもアリだとは思いますが、
図やグラフが多く出てくるので私には手書きが楽でした↓）
ちなみに1回目のテキスト学習の際に、
ディープラーニングの具体的な手法が理解できず、プチ挫折をしました。
ここで急に「関数」や「微分」などの話が出てきて混乱してしまったのですが、
公式テキストを読んでもピンとこない方には、Youtubeの動画解説をおすすめします。
・【機械学習】深層学習(ディープラーニング)とは何か
・高校数学からはじめる深層学習入門
2.2.3. 問題集を解く
公式テキストを読み終わったら、一通り 問題集 を解きました。
解説がかなり充実しており範囲も網羅されていたので、この1冊で十分かと思います。
最初は分からない問題も多いので、解説の理解に努めました。
ここで公式テキストにない新しい用語・手法などが出てくるので、
体系的に整理すべくルーズリーフで書き足していきました。
2.2.4. アプリでとにかく慣れる＋復習
最後に仕上げ期間はとにかく問題に慣れること。
こちらのアプリの難易度は実際の試験よりは簡単に感じましたが、
反射的に回答できるか腕試しが可能です。
私は、このアプリで「意外とわかっている！」と感じることで自信をつけられました。
また、得点率が低いところは、公式シラバスや問題集に立ち返って勉強しました。
3. 働きながらG検定を取るって大変？
正直、時間が捻出できないと厳しいとは感じました。
新人の頃に受けたエンジニアの登竜門「基本情報技術者試験」と比べれば、
勉強時間は全然少なかったと思いますが、
初学者であれば50～60時間ぐらいは必要だと思います。
1か月前からはじめて、1日2時間、最低限確保できるとよいです。
ちなみに、弊社は自己研磨に充てるスキルアップタイム制度があるため、
毎朝30分枠だけ確保し、なるべく活用しました。
また、上司に「G検定受けます」と宣言して、やるしかない状況に自分を追い込みました。（笑）
ちなみにG検定は数学が苦手でもダイジョウブです。
「数理・統計」という分野がありますが、
本番で出題される問題数が極端に少ない（5～6問程度）ので、
問題集に掲載されている問題だけできるようになっていればOKでした。
4. G検定の勉強をしてよかったか
単刀直入に、挑戦してよかったです。
結局なにが学べるの？というところですが、下記が挙げられます。
- これまでのAIの歴史（誰がいつ、どんな研究をしてきたか）
- 手法の基礎知識（AI、機械学習、ディープラーニングって結局なに？AIを使うにはどんなデータが必要なの？どうやって学習させるの？）
- AIのビジネス活用の考え方（何に気を付けるべきか）
自身の業務においては、何か新しい企画案を考える際に、
「そもそもAIで解決するのがよさそうか」、「AI活用する場合、どんなデータが必要そうか」、
といったことがイメージできるようになり、言わずもがな仕事がやりやすくなりました。
時代とともに新しい手法が次々と誕生する分野でもあるので、
アンテナを張り、これからも継続的に勉強をしていきたいと思います。
冒頭に書いた、「AI活用の立役者になる」というゴールに対しては、
やはり実践を伴って培っていくものだとは思いますが、
その道への土台作りとして有意義な資格だと感じています。
AIエンジニア（上流）やビジネス企画職、IT営業職等に従事している方、
もしくはこれから志す方にとってG検定はおすすめです。
また、1度目が不合格でも、受験日から2年以内の再受験はなんと半額ですので
みなさまも気軽に挑戦してみてはいかがでしょうか。
以上、お読みいただきありがとうございました。