はじめに
先日（2019/07/06）行われたG検定に合格したので、試験や勉強法についてまとめたものになる。
まず勉強を始めるまでの私の前知識。
- 入社2年目（理系卒IT未経験）
- 仕事ではアプリ開発（しかしAI系は皆無）
- 機械学習や人工知能についてのワードは聞きかじった程度の知識（単語は聞いたことあるけど意味は知らん）
元々AI分野に興味はあれど、実績等は何もないところからのスタートになった。
試験について
G検定とは
まず、今回の試験の主催をしている一般社団法人日本ディープラーニング協会から2つの資格試験が実施されている。
公式サイトではそれぞれ以下のように定義されている。
| G検定 | E検定 |
|---|---|
| ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方法を決定して事業応用する能力を持つ人材 | 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を持つ人材 |
簡単に言ってしまえばG検定は非エンジニア向け、E検定はエンジニア向けの検定と言える。
ここでのエンジニアとはAIを開発しているという意味で。
今回はG検定に焦点を当てて説明する。
試験概要
試験は120分、小問226問の知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験）となっている。
つまりは参考書、ネットをつかって調べながらの受験が可能となる。（後述するが、自宅受験だからと言って甘く見てはいけない）
試験のシラバスも公式サイトで公開されている。
- 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
- 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
- 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
- 機械学習の具体的手法
代表的な手法、データの扱い、応用
- 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におけるデータ量
- ディープラーニングの手法
活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
深層強化学習、深層生成モデル
- ディープラーニングの研究分野
画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス （強化学習）、マルチモーダル
- ディープラーニングの応用に向けて
産業への応用、法律、倫理、現行の議論
シラバスを見ても分かる通り、人工知能とはから始まり、具体的な手法やそれらが活躍する分野、そして法律と非常に幅広く問われることになる。
ちなみに小門問226問という数字に驚くかもしれないが、問題の形式が少し特殊である。
（ア）～（イ）に当てはまるものを解答群から選択しろ
〇〇〇は（ア）であり、△△△は（イ）となる。
解答軍
（ア）の選択肢
A
B
C
D
（イ）の選択肢
A
B
C
D
これで小問が2つと数えられる。
参考書
参考書には、公式テキストがある。以下に示す。
上記のシラバスに沿った内容となっており、まず何から始めればいいか分からない未経験者には必読の一冊となっている。
しかしこれはあくまで入門書であり、これだけでは試験に合格するのは厳しい。公式テキスト以外にも公式推薦書があるので読んでおくと良い。
また非公式ではあるが、模擬テストもある。
勉強法
勉強法といってもあくまで私が行った勉強である。
私が使用した参考書は上記にもある「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」と「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」の2つ。
- 公式テキストを1周読む
- 問題集を1周解く
- 公式テキストの記憶があいまいな部分を再度読み、問題集の解答と合わせ覚えなおす
- 問題集の正答できなかった問をもう1度解く
以上。
試験当日
前述したとおり試験は自宅で受験した。試験は120分、小問226問の知識問題（多肢選択式）なので1問にかけられる時間は30秒程度と短い。
そのため、いくら自宅受験と言っても全ての問題をその場で調べている時間は到底ない。
即答できる問題で時間を稼ぎ、難しい問題に時間を使うようにしなければならない。そのため当日調べられるからと言って準備を怠ると痛い目をみる。（戒め）
後悔したこと
試験を終え、公開したことを以下に示す。今後受験を考えている人は同じ轍を踏まないように是非参考にして欲しい。
- テキスト、問題集を読み込む
- 試験は時間との勝負である。本来即答できる問題も試験となると自分の解答に自信を持てなくなり、調べようとしてしまう。時間は待ってくれないので、基本的な問題は即答できるようになるまで知識として頭に入れておくべき。
- 模擬試験をやる
- 実際に時間を図りながら模擬試験をやるべきだった。前述したとおり、試験は時間との勝負になるので、知識以前に時間の感覚を体感するべきである。
- 即答できない問題は飛ばす
- 私はまったく見当もつかない問題はすぐ飛ばしたが、曖昧な問題に対してはその都度調べて回答していた。その結果時間が足らず最後まで回答できなかった。
- 飛ばす問題にも一応解答はする
- 時間が足りず、後から解こうと飛ばしていた問題まで手が回らなくなる可能性がある。そのため、あらかじめ飛ばす問題にも適当で良いので解答を入れておくべきである。
- 試験は機械学習、深層学習、強化学習などの技術知識だけではない
- ジェネラル検定なのだから、当たり前と言えば当たり前だがAIについての具体的な手法だけでない。AIが発達するきっかけ（ブーム）や先人の格言、そしてAIについての法律も出題される。特に法律関係は関連単語で調べて一発で解決する問題はほぼ無い。
さいごに
試験の内容は散々だったが結果は何とか合格となった。
合格率を見ても7割は合格していたようだが、私の出来を考えるとボーダーが低かったのかと疑ってしまう。
しかしこれから受験を考えている人は準備をしっかりしてから臨もう。
また、G検定自体が今後自分の業務むにどのようなメリットがあるのかは不確かだが、合格のために身に着けた知識は確かに自分の技術の幅を広げてくれるものだと感じる。
より専門的なE検定はハードルが高いが（受験資格的な意味でも）、G検定は非エンジニアでもしっかり対策すれば十分合格できるだろう。もし興味があれば是非受けてみて欲しい。