はじめに
2023 #4のG検定に合格したので、勉強方法をまとめました。
Qiita初投稿記事です。（Qiita アドベントカレンダー 2023用）
想定読者
筆者は業務でAIを扱うことはなく、個人的に勉強している文系事務職です。
※AIの周辺知識の把握を目的としてG検定を勉強したため、技術寄りの話は少なめとなります。
よって、想定読者は下記に該当する方です。
- 業務でAIに触れた経験がなく一からG検定合格を目指している方
- 生成AI活用の基礎・周辺知識習得ためG検定合格を考えている方
得点率
勉強不足すぎて「ディープラーニングの手法」が極端に低いですね…。
■合否結果
【 合 格 】
総受験者数 3,309名
合格者数 2,390名■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：83%
２．機械学習の具体的手法：73%
３．ディープラーニングの概要：80%
４．ディープラーニングの手法：58%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：88%
６．数理・統計：83%
７．法律・倫理・社会問題：85%
使用したテキスト
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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
最初に読んだ公式テキスト。
序盤の歴史の話の語り口が面白いので、読み物としても良いと思います。
ただ、AIに触れたことがない人がこのテキストを細かく読み通すのは時間がかかるので、最初は広く浅く、概要をつかむ目的で使うのが良いかと思います。 -
これで完璧 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の「合格」問題集
いわゆる緑本。解説が親切で分かりやすいのでオススメです。
問題演習はほぼこちらの問題集だけを使用しました。
勉強方法
勉強期間：約10日程度（具体的な勉強時間は記録していませんでした）
応用情報技術者試験の午前を勉強した時と同じ、過去問演習中心のオーソドックスな方法を取りました。4択なのと、問題文の傾向が似ているので上手く合致したと思います。
個人的には、G検定以前に「応用情報技術者試験」「知的財産管理技能検定」を勉強していた基礎があり、法律関係に苦手意識がなかったのが短期合格につながったと思います。
前日までに行った勉強法 3STEP
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公式テキストをさらっと眺める
まずは目次を眺めて、どういった項目があるのを参照します。本文を読む際は、深入りせずに広く浅くを心がけました。（息抜きに関連ニュースを読むのも面白いと思います。） -
過去問演習
まずは、自力で解ける問題と解けない問題を仕分けします。
私の場合は、3段階で印をつけていました。- ○ 何も見ずに解けた
- △ 解説を読んだら理解できる
- × 解説を読んでも理解できない・何度も間違えてしまう
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公式テキストに戻って分野ごとの単語を見直す
過去問演習で混同しがちな用語を、テキストに戻って復習します。一度過去問で出会っているので、初回にテキストを読んだ時よりも格段に読みやすくなるかと思います。
当日の3STEP
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チートシートの用意
当日、試験直前にGoogle検索で「G検定 チートシート」で見つけた良さそうなチートシートを使用しました。試験のウィンドウと２窓にして、Ctrl＋Fで用語検索して使っていました。
通常は、自前のチートシートを用意するか、事前に目を通しておくのが主流のようです。 -
チートシートにない単語の対策
チートシートにない用語は、Google検索で用語検索→画像検索にすると、ブログのアイキャッチなどで用語の概要が掴めるのでそこから考えました。 -
分からなかった・あやふやな問題に印をつけて後で見直す
G検定のUIは親切なので、問題に印をつけて見直すことができます。あやふやだったり、落ち着いて考えたい問題は後回しにしていました。
一度解き終わったあとに一覧で表示して、解き直した問題は一つずつ印を消していって確認していきました。
まとめ
200問あるので時間が足りなくなるかな、と思っていたのですが、分からない問題はざっと飛ばして解いたので、30分ほど見直しの時間が取れて良かったです。ただ、苦手な分野をそのままにしてしまったので、時間のある時に復習していきたいと思います。