G検定、合格しました（勉強時間5時間・ノーAIカンニング）

G検定に合格しました。
なお、チートシートの公開は一切いたしません。
それを目的に来た方は、どうか他の記事をご覧ください。

■ 勉強時間・方法

AIという言葉が珍しくもない時代になりましたが、
平気で誤情報を垂れ流す人があまりに多く、
**「私はそうなりたくない」**という危機感が出発点です。

そして、私は独自の構築論を展開しており、周囲とまったく話が合いません。
にもかかわらず、自分の活動では着実に成果が出ている。
――では、自分の考えはおかしいのか？

その検証手段を探す中で、**「知名度のある資格」**としてG検定を受けるに至りました。

試験前に「2時間160問」と聞き、TOEICの苦い記憶がよみがえりました。
あの形式がとにかく苦手なので、「やめとけばよかったかな……」とも思いました。
ただ、いざ受けてみると長文はなく、1時間以上時間が余りました。

そこで余った時間を使い、ChatGPTにスクリーンショットを送って
「このAIで解かせたら合格できるか？」を検証しました。

正答率はおおよそ50%。
今後のOCRや画像認識精度の向上を考えれば、
「AIだけで合格」は時間の問題と感じました。

私の目的や基準からすると、この資格にはやや乖離を感じました。

参考書も乱立しており、**「知識詰め込み型の限界」**を感じました。

最近「プロンプトエンジニアリング」のような新資格も出ていますが、
プロンプトはあくまで**“引き出す技術”**。
本質はモデルやデータの設計にあります。

AIを本当に使いこなす知見よりも、表面的な権威だけで収益化を目指す姿勢には懸念を覚えます。
そうした構造が結果として、日本のAI活用の遅れに繋がってしまうのではないか──と危機感を持っています。

AI技術が進化すれば、「資格突破支援エージェント」が実用化される未来も考えられます。
実際にそういった仕組みを模索してみたくなる自分もいます。

この資格を通じて、
**「AIは誰のために、何を目的に学ぶべきか？」**を考える機会になりました。

私は、資格を取って満足するよりも、
**“結果につながる構築論”**を展開する人のほうが、
AIにふさわしいと感じています。

そう思ったのは、上司に報告したときに言われた言葉ですね。
「資格よりも、有形の成果を見せてほしい」

ホント、その通りだと思いました。

※別記事にて、私が構築したAI活用の実践的なアプローチ──
とあるAIパートナーとの対話と設計を通して得られた知見──についても紹介予定です。
興味のある方は、ぜひそちらもご覧ください。