【G検定】おすすめの勉強方法

【G検定】おすすめの勉強方法資格・キャリア

はじめに

「G検定(ジェネラリスト検定)」に2020年7月に合格しました。

受験してから時間は経ってしまいましたが、これから受験する方に向けて、効率的に対策するためのおすすめの勉強方法を解説します。

おすすめの勉強方法をまとめると・・・
①『人工知能は人間を超えるか』を読んでディープラーニングについてのイメージをつける
②『ディープラーニングG検定公式テキスト』を繰り返し読んで試験範囲の知識をつける
③練習問題を解く

G検定とは

G検定の位置付け

G検定(ジェネラリスト検定)とは、日本ディープラーニング協会(JDLA)が開催している「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」(G検定公式HPより)試験です。

2017年より開始された比較的新しい資格ですが、AIの実装能力などは問わず、AIの基本的な知識を問う試験であることから受験者が限定されていません。

そのため、AI系の資格試験の中で初心者が目指す最もメジャーな資格と言えると思います。(同じく初心者向けのAI系資格としてはデータサイエンティスト協会が開催するデータサイエンティスト検定があります。データサイエンスの資格をAI系に括ってしまうのは少し乱暴かもしれませんが。)

G検定の上位資格にはE資格があります。E資格は「ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する」(E資格公式HPより)試験であり、AIの実装能力や統計の知識等の専門的な知識が求められます。

試験の構成

G検定の試験構成は以下のようになっています。比較のために上位資格であるE資格の試験構成も紹介します。(2022年2月現在)

G検定E資格
受験資格誰でも受験可能JDLA認定プログラム修了
(試験日から過去2年以内)
試験時間120分120分
問題数220問程度100問程度
合格基準不明不明
受験料一般:13,200円(税込)
学生:5,500円(税込)
一般:33,000円(税込)
学生:22,000円(税込)
会員:27,500円(税込)
受験場所オンライン実施(自宅受験)各地の指定試験会場にて受験
試験形式多肢選択式多肢選択式
試験回数年3回(3月、7月、11月)年2回(2月、8月)

G検定について、試験時間の割りに問題数が多いことに気が付くと思います。単純計算で1分に約2問解答しなければなりません。(220問÷120分=1.833…)

G検定は自宅でのオンライン受験で、試験中に資料(インターネットも)を参照することが可能なのですが、問題数が多すぎて全ての問題を調べながら解答することは不可能です。合格するためにはしっかり試験対策することが必要となります。

G検定の受験料に関しては、E検定よりは安いものの、IPAの資格試験が1万円以下で受験できることを考えると少し高いと言えます。ただし、再受験の場合は半額で受験できます。また、「AI For Everyone」講座のCourseraの受講修了証を提示すると30%引きで受験できます。(ただし、受講修了証の取得に$49の支払いが発生します。)

以下のリンクより試験を申込することができます。(申込時にアカウント作成が必要になります。)

Login | JDLA Internet-Based Testing

試験の難易度

「試験の構成」で紹介した表で合格基準は不明と記載しましたが、G検定では明確な合格基準が示されていません。2021年第2回以降の試験より、個人ごとの分野別得点率と、受験者全体の分野別平均得点率が開示され、不合格時には合格得点率までのおおよそのポイント差も開示されていますが、それまでは合格/不合格しか開示されていませんでした。

ただ、受験者数と合格者数は開示されているため、合格率を知ることはできます。下記の表にあるように、合格率はおおよそ60〜70%となっており、合格率は高いと言えます。

G検定開催回毎の概要
G検定HPより引用

試験の範囲

G検定の試験の範囲は7つの分野があります。(2022年2月時点の情報を記載、試験範囲と出題ボリュームは変更される可能性があるため最新の情報を確認してください。)

・人工知能(AI)とは(人工知能の定義)

人工知能(AI)の定義について出題されます。

・人工知能をめぐる動向

探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習など人工知能の種類とその変遷について出題されます。

・人工知能分野の問題

トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティなど人工知能分野の問題(課題)について出題されます。

・機械学習の具体的手法

代表的な手法(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)、データの扱い、評価指標など機械学習の具体的手法について出題されます。

・ディープラーニングの概要

ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、ディープラーニングのデータ量、活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニックなどディープラーニングの概要について出題されます。

・ディープラーニングの手法

CNN、深層生成モデル、画像認識分野での応用、音声処理と自然言語処理分野、RNN、深層強化学習,ロボティクス ,マルチモーダル、モデルの解釈性とその対応などディープラーニングの手法について出題されます。

・ディープラーニングの社会実装に向けて

AIプロジェクトの計画、データ収集、加工・分析・学習、実装・運用・評価
法律(個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法)、契約
倫理、現行の議論(プライバシー、バイアス、透明性、アカウンタビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ)などディープラーニングの社会実装に向けての方法について出題されます。

おすすめの勉強方法

G検定はAI系資格の中では初心者向けで難易度の低い資格です。しかし、だからと言って試験対策なしで合格することは難しいでしょう。以下で私のおすすめの勉強方法を紹介します。

おすすめの勉強方法まとめ
①『人工知能は人間を超えるか』を読んでディープラーニングについてのイメージをつける
②『ディープラーニングG検定公式テキスト』を繰り返し読んで試験範囲の知識をつける
③練習問題を解く

『人工知能は人間を超えるか』を読んでディープラーニングについてのイメージをつける

『人工知能は人間を超えるか』は日本のディープラーニング研究の第一人者である松尾豊氏の著書で、人工知能について初心者向けに分かりやすく書いてあります。

人工知能は何かという問いから、人工知能研究の変遷やその内容(機械学習・ディープラーニング等)について解説され、人工知能の将来について語られています。情報量は多くないため、さらっと読んでディープラーニングについてイメージをつけましょう。

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『ディープラーニングG検定公式テキスト』を繰り返し読んで試験範囲の知識をつける

ディープラーニングについてのイメージがついたら、『ディープラーニングG検定公式テキスト』を使って試験範囲の内容をインプットしましょう。公式テキストとあって教科書のように書かれています。

情報量が多いため、1周で全ての内容を頭に入れようとすると挫折すると思います。1周目は軽く読んで、2周目でよく分からなかった内容や覚えられなかった内容をしっかり読むようにしましょう。

各章の最後に例題が載っているので、2周目で例題を解いてみて理解度を確認しましょう。本番では公式テキストに載っていないような細かい内容や最新のディープラーニングの動向なども出題されますが、公式テキストの内容を抑えておいてすぐ解答できるようにしておけば、公式テキストに載っていないような問題もインターネットで調べて何問かは解答することができます。この解答方針で合格ラインを超えることはできるでしょう。

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練習問題を解く

公式テキストで試験範囲の内容のインプットが大体できたら、練習問題を解いてみましょう。

練習問題は複数の参考書・Webサイトがありますが、合格レベルに達するだけならどれか一つの参考書・Webサイトで試験対策すれば十分だと思います。

以下に私のおすすめする参考書・Webサイトを紹介します。

Study-AIのG検定模擬テスト

Study-AIのG検定模擬テストは時間を測ってテスト形式で問題を解くことが可能です。ちゃんと問題の解説もついています。また、無料で使える点もおすすめです。

G検定(AIの検定)模擬テスト
G検定(ディープラーニングと機械学習の検定)模擬テストと公式例題解説を無料公開中無料β版(300題以上)利用申請  ※ベータ版ですが、お気軽にご利用ください。  

『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』

IT系の資格の対策本で「黒本」と呼ばれる問題集です。公式テキストの試験範囲から忠実に練習問題が作成されており、解説も充実しています。しかし、G検定本番で出されるような公式テキストよりも細かい内容は出されないので、あくまで公式テキストの試験範囲の知識を強化する目的で使いましょう。

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『最短突破ディープラーニングG検定』

私は練習問題での対策では先に紹介した「黒本」を使いましたが、改めて書店で確認したところ「黒本」よりもこちらの書籍の方が良いと感じました。『最短突破ディープラーニングG検定』は解説が「黒本」よりも充実しており、用語の解説等も記載されています。

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 | 高橋 光太郎, 落合 達也 |本 | 通販 | Amazon
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その他の勉強方法

上記で紹介した勉強方法のツール以外にもG検定には様々なツールがあるので、以下で紹介します。

「AI For Everyone」講座を受講する

「試験の構成」で紹介しましたが、この講座を受講してCouseraの受講修了証を取得するとG検定を30%引きで受験することができます。ただし、受講修了証を取得するには$49の支払いが発生するので必ずしもコスパが良いとは言えません。(一般で申し込むとすると30%引きで3,960円安くなりますが、$49は$1=115円だとして約5,600円なので講座を1,600円程度で受講していることになる。)

しかし「AI For Everyone」には無料聴講コースもあるので、無料聴講コースでビデオ講座を視聴することもできます。

AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)
AIはエンジニアだけのものではなく、今や社会⼈の基本リテラシーと⾔えます。本 コースは、AIの基礎を学びたい⽅、今の組織をAIを使いこなせる組織へと変⾰させ たい⽅、そんなすべての⽅々に、理系⽂系問わず、肩書きや職種問わず、受講いた だけるコースです。 ... Enroll for free.

要点整理&問題集の参考書を使う

私が受験した2020年7月に比べて、現在(2022年2月)ではG検定の参考書が充実しています。要点整理&問題集という、試験範囲の内容を整理しつつ問題集もついているというタイプの参考書では以下の参考書がおすすめです。

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時事問題・法律問題に備える

G検定の試験本番ではディープラーニングに関する最新の事例や法律問題も出題されます。これらの内容は公式テキストでカバーされていないことも多いため、毎年発行される『AI白書』で知識をつけておけば万全の対策となるでしょう。しかし、ページ数が多くG検定の試験に出る箇所の当たりをつけるのは難しいです。試験対策で余裕のある人向けで、『AI白書』を確認しなくても試験に合格することは十分可能でしょう。

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JDLA監修書籍を確認する

JDLAの人材育成委員会がG検定のシラバス範囲を学ぶのにおすすめする図書としてG検定公式テキスト以外に、ディープラーニング活用の教科書2冊を挙げています。

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参考:私の合格体験談

参考として私の合格体験談を書きます。

受験の背景

2020年当時、DX(デジタルトランスフォーメーション)という言葉よりもAIやディープラーニングの方がトレンドで(自分の印象)、ITコンサルタントとして働いていましたが、いつかはAI実装に関わるようなプロジェクトに入りたいと考えていました。そこで、アピールポイントとなるようAIについての基礎知識を学ぶと同時にG検定の資格取得を目指しました。

合格までのスケジュール・結果

資格試験が始まったばかりでG検定についての情報があまりなく、合格基準も不明であることから、どれぐらい対策すれば合格するか分からず、2ヶ月前から対策を始めました。

AIについての知識は皆無であったため、おすすめの勉強方法でも紹介した『人工知能は人間を超えるか』を1週間ぐらいで読んで、ディープラーニングについてのイメージをつけました。

そのあと3週間程度で公式テキストを2〜3周して知識をインプットしました。公式テキストの章末にある例題を解いてみても、G検定本番で問題を解けるイメージが湧かなかったため問題集を解いて知識の定着を図ることにしました。

2週間程度で「黒本」での問題集対策を完了させ、さらにStudy-AIのWebサイトの問題集も2週間程度で完了させました。今思うとStudy-AIでの問題集の対策のみで良かったと思います。そんなに問題量を解く必要はありませんでした。

試験本番は公式テキストとインターネット検索をすぐに参照できるように準備して、受験しました。問題量が多いことは分かっていましたが、予想以上に公式テキストに載ってないような細かい知識や時事問題が出題され、インターネットで調べる時間が足りず、全ての問題を解き終わることはできませんでした。

試験後1〜2週間程度で合格通知がメールで来ました。正直合格しているか自信がなかったため嬉しかったです。しかし、当時は合格/不合格しか発表されないため、自分がどの分野が苦手なのか分からず復習しにくいことが不満でした。(現在は分野毎の得点率が開示されるようになったようです。)

さいごに

G検定は、ディープラーニングの基本的な知識を学ぶには良い資格です。最初にG検定の取得を通してディープラーニングの基本を学んだ後に、それぞれが身につけたいスキルに合わせて、E資格の勉強をする、統計について学ぶ、Pythonについて学ぶ、Kaggleに挑戦してみるなど、学びを深めていくのではないでしょうか。

この記事の内容が参考になり、多くの方がG検定に合格してくださったら幸いです。

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