【キャリア・アップ】【資格取得】JDLA G検定 攻略方！ – 受験体験記 –

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またまた、久々の投稿となってしまいました…（汗
何かとブログのネタを下書きしては、途中で飽きてしまいまして…　ま、そこまで気を張らずに、のんびりと更新していきます。

今日のネタは、”G検定 受験体験記” です。

ご存じの方も多いかもしれませんが、JDLA（日本ディープラーニング協会）が主催している機械学習や深層学習に纏わる検定試験です。昨今の至るところで目にする「DX人材」や「デジタル スキル人材」などで挙げられる検定の一つです。

2022年07月に行われました「2022年＃2 G検定」を受験し、無事に合格しました✌

そこで、G検定の概要から、実際の受験勉強、試験に関する注意点など、実際の受験を通して感じたことを投稿いたします。

G検定とは？

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G検定とは？

冒頭でも記載した通り、日本ディープラーニング協会が実施している協会名の通り「ディープラーニング」に関する検定試験です。検定には「G検定」「E検定」と2つの検定があり、ざっくり「G検定」と「E検定」を分けると以下の区分になります。

• 実際にAIやら機械学習やら深層学習を実装する方向けの検定を「E検定」
• 技術を活用した社会実装を考える人向けの検定を「G検定」

今回受験した科目は「G検定」となります。G検定の”位置づけ”としては以下のとおりです。

G検定　試験概要

試験概要：知識問題（多岐選択式　190～220問程度）
試験日程：通常年3回（3月・7月・11月）
試験時間：120分
受験環境：オンライン受験（自宅でOK！）
受験資格：制限なし！
合格率：約60%程度
合格ライン：正解率70%以上（見込み）
試験範囲：人工知能の概要、人口知能の動向、人工知能分野の問題、機械学習の具体的手法、深層学習の概要、深層学習の手法、深層学習の社会実装に向けて、数理・統計

※ 詳しくは、受験サイトを参照ください。

注目すべきは、この試験「オンライン受験」なんです！！！

そうなんです！
自宅のPCで、Google先生も「チートシート」も使い放題で 受験できる試験なんです！

”楽勝じゃ～ん♪” なんて思っていたら、見事に足を掬われます。

試験問題が約200問で試験時間が120分、1問に掛けられる時間が約36秒と、Googleなんかで調べている時間なんてありません。

試験問題自体も、Googleの検索画面のTopに表示されるような概要レベルの知識では太刀打ちできず、複数の関連項目と関係性・背景などを記憶・理解していないと解けない問題が多く、ちゃんと勉強が必要な構成になっています。

合格までの勉強法

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実際に自分の試験勉強期間は、1日1～3時間程度で計15日程度でした。前半は公式本で前提知識を植え付け、後半はひたすらに模擬試験を受けまくって、「問題の傾向把握」と「記憶の定着」を狙いました。

以下に実践した受験対策の流れを記載しますので、これから受験勉強に臨まれる方の参考にしていただけると幸いです。

受験勉強の流れ

大まかな勉強の流れは以下のとおりです。

チートシートの活用方法

勉強の過程で作成したMindMapは、実際の試験でもチートシートとして利用しましたが、先にも書いた通り1問が36秒とかなり短いため、ファイル内の検索した後にシートの内容を読み込むほどの時間はありません。

チートシートは、あくまでも自分の朧気な記憶を呼び起こす程度に利用すると考えておいたほうが無難です。

公式本と問題集を活用する

今回の受験に向けて使用したのは「公式本」と以下の「問題集」です。問題集はG検定ではお馴染みの「白本」を利用しました。

深層学習教科書 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 （EXAMPRESS） [ 一般社団法人日本ディープラーニング協会 ] 価格:3,080円 (2022/7/22 22:58時点) 感想(3件)

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 ] 価格:2,618円 (2022/7/22 22:59時点) 感想(2件)

公式本だけでは、出題範囲をカバーしきれない！

注意点として、公式本だけではG検定自体の出題内容をカバーしきれないということです。

実際に、新シラバス（2021年更新）に対応した問題集をやってみると分かると思うのですが、公式本は機械学習・深層学習の基本部分についての解説はありますが、試験問題として出る範囲を網羅できているわけではありません。

あくまでも基礎知識の理解、機械学習・深層学習の概要や背景・歴史を把握する手段として活用するのが良いかと思います。

AIの歴史問題はサービス問題！

G検定の試験では、AIや機械学習、深層学習の歴史問題が絶対出ます。 公式本でもまず最初にAIや機械学習の成り立ちから入り、第一次ブーム・二次・三次　と歴史が語られております。

実務で歴史知識の必要性は感じませんが、試験では絶対出題されるサービス問題です。 特に「ILSVRC」（画像認識の世界大会）の各年の優勝・準優勝のモデルや、各モデルの特徴（どんな課題をどんな手法で補ったか）などが出題されますが、ここで作成しておいたチートシートの登場です。

この手の問題はチートシートを見ながら回答でOKだと思います。

全体としては数問しか出ませんが、間違いなくサービス問題なので取りこぼしが無いように拾って行きましょう。

公式本でカバーしきれない領域の習得方法

公式本でカバーしきれない領域の問題に対しては、問題集は繰り返し解き、不正解の部分を問題集の解説 または、ネット上の情報で詳細を調べることで知識を補います。

記憶の定着や出題内容の傾向の理解が進むことも実感できるので、なるべく早く公式本を読破しチートシートのベースが作成出来たら、問題集に進むことをお勧めします。

無料模擬試験の活用

受験勉強で最も活用したのが、「無料模擬試験」です。
特に利用したのが、「Study-AI」さんが無償で提供されている「G検定模擬テスト」です。

直前対策向けの約200題、新シラバス対応の模擬試験が100題で試験時間も計測してくれて、各問題についても解説が記載されおり、しかも全てWebブラウザ上で完結するのでお手軽です。

この無料模擬試験の内容でも、実際の試験内容の1/3～半分程度の問題に対して対応が可能です。 より高度な問題に向かう前の前提知識として、必ず抑えておたほうが良い部分です。まずは試験問題に慣れる意味でも、繰り返し同じ問題を解くと良いと思います。

注意点としては、直前対策の200題についてはかなり”優しめ”です。この模擬試験に出題されている内容が、実際の試験問題レベルだと勘違いして臨むと問題の難易度に「面食らう」ことになります。特に「直前対策向け200題」は試験で出題される最低レベルだと心得て置いて間違いは無いと思います。実際の試験では「新シラバス対応100題」より若干難しい問題が頻発しますのでご注意を！

問題集・有料模擬試験サイトの活用

上記では無料のサイトを紹介しましたが、より網羅的、高難易度の問題に対しての対策は、「白本」などの問題集を使うことで補います。

無料サイトよりも、問題の難易度は多少高く設定されいる印象で、より実際の試験対策に近い内容だと思います。注意点としては、いきなり高難度の問題を解こうとしても、試験勉強としては非常に非効率的になってしまう点です。

技術的な用語や関連性が理解できていないと、設問自体の意味を調べる事となり1問を解くスピードが一気に低下します。

また、試験勉強のモチベーションもだだ下がってしまう為、無料模擬試験などで前提となる知識が定着した上で取り組まれることをお勧めします。

試験本番

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試験環境について

試験環境は、大きなモニタ または、モニタを2枚用意をお勧めします。

一方に試験ブラウザ、もう一方にチートシートやG検定向け用語検索Webページを表示しておくと良いかもしれません。

実際の試験で自分は利用しませんでしたが、調べると既に受験されている方々が解説用語をWebページにまとめておられる人も多数いらっしゃいます。この手のページを開いた状態で受験しても良いかもしれません。

時間配分は最も注意

先にも書きましたが、なんせ1問が36秒とかなり短いです。しかも、文章の穴埋め問題が多く出されるため、設問を読む時間も結構かかります。その点を踏まえ、チートシートを使って調べる時間を使うよりも、わからない問題はとりあえず回答を埋め、次の問題に進んだほうが得策かと思います。

実際の試験では各問題に自分でチェックが付けられる機能があり、いつでも「一覧」からチェックした問題を参照することが可能です。

調べれば直に解決しそうな問題であれば、その場で拾ってしまって問題ないと思いますが、そもそもの用語や設問の意味が分からないなどがあったら、調べるよりもとりあえず答えを入力し、次の問題に進みましょう。

設問の肯定・否定分の読み間違えにも注意！

この試験でいやらしいのが、設問でよく「否定文」が出されることです。

設問の最後の最後で、「相応しくないものを選べ」と来るので、設問を読んでいる最中で答えを推測して考えながら答えていると、最後の最後で「否定」されるという… 地味に時間とモチベーションが削られていきます。

一応、設問も否定部分は「太字」にしてハイライトされているので、パッと見で判断できるように注意しておくと良いかもしれません。

まとめ

いかがだったでしょうか？

オンライン試験で合格率が60%と、比較的簡単な試験との印象だったのですが、実際に勉強を始めて見ると、学習範囲が広く 把握する知識量も結構な量となることから、数字以上に難易度が高い試験かな…と感じたのが正直な感想です。

それでも、AIや機械学習、深層学習、数理・統計に疎い自分の様な人間でも、約2週間程度の受験勉強で合格ができるのであれば、それなりにボーダーは低い資格かもしれません。

ご興味があれば、是非 受験してみてもいかがでしょうか？

次は、「データ・サイエンティスト検定」でも受けてみようかと思ってます。
合格できたら、またレポートします。

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