G検定とはAI(人工知能)の資格試験のこと?その概要と勉強方法に迫る!

G検定とはAI(人工知能)の資格試験のこと?その概要と勉強方法に迫る!

AI(人工知能)、機械学習、ディープラーニング。といった単語を聞いたことがある人は多いでしょう。近年、これらのテクノロジーは大きな発展を遂げ、日々これらのワードを聞かないことがないほどです。

ところでG検定というものを知っているでしょうか?
G検定とはディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材(ジェネラリスト)育成するために作られました。

ちなみに、先ほど出てきたAI、機械学習、ディープラーニング。これらは、これらの関係性は以下の図のようになっています。

なんとなく横並び、もしくは別物のような感じでイメージしていた人も多いのではないでしょうか。
正しくは、AIの中に機械学習があり、機械学習の中にディープラーニングがあるのです。

このような知識は、G検定の本当に基礎の基礎のような知識です。
さあ、あなたも「計算」と「コンピューター」で「知能」を作り出すAIの世界へ入り込んでみませんか?

1 G検定とは?

G検定とは、一般社団法人である日本ディープラーニング協会(通称JDLA)により、「ジェネラリスト(Generalist)」を育成することを目的として作られました。G検定のGとはジェネラリスト(Generalist)のGです。ではジェネラリストとはなんなのでしょうか。

ジェネラリストは日本ディープラーニング協会により「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応用する能力を持つ人材」と定義されています。

ジェネラリストとは一般的に広範囲の知識を持っている人のことを指すので、このG検定の意図としては、ディープラーニングについて汎用的に理解し、様々なことに応用できるような可能性を見出すことができるような人材を育てようとしているといえます。

ちなみにG検定と同時に日本ディープラーニング協会はE資格というものを作りました。
E資格のEはエンジニア(Engineer)のEです。
E資格では「エンジニア」を育成することを目的としているのです。
ここでいう「エンジニア」は日本ディープラーニング協会により「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」と定義されています。

G検定に対してE資格はディープラーニングについてより理論的、技術的に理解をすることによってエンジニアとして、ディープラーニングを実装、活用できる人材を育てようとしているといえます。

E資格はG検定と比べて、より専門的な内容となっています。また、E資格はG検定に合格してから、受験してみるという流れが一般的なようで、受験人数も格段に少なくなります。
さらにG検定は受験資格に制限がないのに対し、E資格はJDLA認定プログラムを修了していることを求められます。このようにE資格は初めて受験する方には敷居が高いです。
そのため、ここではG検定に限定してまとめました。

2 G検定の概要

実はG検定は最近できたものです。
第1回は2017年の12月に、最近では第7回が2020年3月に開催されたばかりです。
まだまだ歴史の浅いG検定ですが、概要を見ていきましょう。

(1)試験地

オンライン実施(自宅受験)
※以前までは東京・大阪

(2)試験日程

申込期間に関してはは試験日が近くなると日本ディープラーニング協会が発表しているので、そちらを見てみてください。

ここでは、直近の予定を載せておきます。

第7回 2020年3月14日(土)終了
第8回 2020年7月4日(土)終了
第9回 2020年11月7日(土)終了

第10回 2021年3月20日(土)予定
第11回 2021年7月17日(土)予定
第12回 2021年11月6日(土)予定

(3)受験資格

制限なし

(4)受験者数・合格者数

2020年に開催されたG検定の結果も含む最新版です。

G検定データ

出典:一般社団法人 日本ディープラーニング協会

(5)受験料

12,960円(税込) / 学生5,400円(税込)

※より詳しく知りたい方は日本ディープラーニング協会のサイトをご覧ください。

3 G検定の問題とその難易度

(1)G検定の試験範囲及び内容

① 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)

② 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

③ 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

④ 機械学習の具体的手法

・代表的な手法、データの扱い、応用

⑤ 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

⑥ 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

⑦ 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

⑧ 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

⑨ 応用数学

・線形代数
・確率・統計
・情報理論

⑩ 機械学習

・機械学習の基礎
・実用的な方法論

⑪ 深層学習

・順伝播型ネットワーク
・深層モデルのための正則化
・深層モデルのための最適化
・畳み込みネットワーク
・回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
・生成モデル
・強化学習

より詳しく知りたい方はこちらのG検定の試験範囲と例題をご覧ください。

(2)G検定合格者による推薦図書

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
(著)一般財団法人日本ディープラーニング協会

ディープラーニング活用の教科書
(著)一般財団法人日本ディープラーニング協会

ディープラーニング活用の教科書 実践編
(著)一般財団法人日本ディープラーニング協会

(3)G検定の合格率

年度 2020/11/7 2020/7/4 2020/3/14 2019/3回目 2019/2回目 2019/1回目 2018/2回目 2018/1回目
合格率(%) 59.56% 68.96% 67.00% 70.70% 71.40% 72.80% 64.40% 57.10%

この表を見て、「G検定って合格率も6割近くあるし、推薦図書あるし、その3冊ちょちょいとやれば受かるかも?」と思う方もいるかもしれません。しかし、騙されてはいけません。平均60%を超える合格率。高すぎると思いませんか?

実は、G検定はできたばかりの資格なので実際に受験しているのは専門家が多いのです。そのため、合格率が比較的高くなっています。機械学習の知識がほとんどない人が推薦図書を一読したくらいでは高確率で受かりません。

え、じゃあ、文系だし、エンジニアでもないから無理だ。」と思ったあなた。それも違います。ジェネラリストはエンジニアではありません。ディープラーニングの知識を”事業活用”する人材です。文系だから、とか、エンジニアじゃないから自分とは関係ないではありません。だからこそ受ける価値があるのです。

実際に、受験者は、プログラミングにまったく関わってこなかった文系の方や、エンジニアとのコミュニケーションのために受験する非エンジニアの方がとても多いです。詳しい合格するメリットは「5 G検定に合格するメリット」を見てください。

G検定は数学の力や、ディープラーニングの多くの知識を必要とします。インプット量はとても多いです。「じゃあどうすればいいんだよ(汗)」とおもったあなた。次の「4.G検定を対策する!気になる勉強法とは?」を見ていきましょう。

4 G検定で勉強すべき内容とは?

勉強期間は、機械学習の知識がほとんどない人で3か月といわれています。
かなり根詰めたとしても一か月は必要でしょう。

ではどうすれば、合格するのかということですが、答えは簡単です。
推薦図書を繰り返し読み込み、完璧にする、これだけです。
日本ディープラーニング協会が指定している推薦図書を完璧にすればG検定は100%受かります。
もっと言うと完璧にしなくても全然合格できます。
G検定はオンライン実施、つまり自宅受験ができるので、テキストを傍らに試験ができるのです。

※だからと言って理解をおろそかにすると絶対に終わりません。

というわけで推薦図書をしっかり理解するだけで十分なのです。
むやみに自分からテキストを増やしてしまうと、その分大変になってしまうし、知識が浅くなってしまう恐れがあります。

推薦図書3冊を繰り返し勉強することで知識を深めていきましょう。(ディープラーニングだけに)

では、どのくらい三冊の本を勉強していけばいいのでしょうか。
まず本によって重みやレベルが全然違うことを理解しましょう。

ですので、効率的に勉強を進めるために、学んでいく順番を考えていきましょう。

以下おすすめの学習順番です。

  1. 人工知能は人間を超えるか
  2. AI白書
  3. 深層学習

(1) 人工知能は人間を超えるか

そもそもこの本はより多くの人に人工知能を知ってもらえるように書かれており、知識が少ない人でもとても読みやすくなっています。

初めに読むには最適といえるでしょう。

(2) AI白書

この本はまず、その大きさに誰もが驚くでしょう。
普通の小説の3倍ほどあります。
大きいだけに陣内能について網羅的に勉強することができます。
全てを記憶するには負担がものすごいので、一周目はわからないところは読み飛ばす気持ちで読むといいです。

(3) 深層学習

この本は、より数学的、テクニック的な内容になっています。
その分前提となる知識が入っていないと厳しいものになっています。
上記2つの本を読んでから、この本を読むといいでしょう。

わからない言葉や、手法などは、インターネットで調べるなり、書籍を買ってみるなりして、理解を深めましょう。

G検定は自宅受験ができるのでテキスト持ち込み可であり、インターネットで調べることもできます。
しかし、そこに甘えてはいけません。
理解をおろそかにして試験に挑むと、痛い目に会うでしょう。

きちんと理解し、要点をまとめて試験に臨みましょう。

5 G検定に合格するメリット

G検定に合格するメリットは個人側のメリットと会社側のメリットに分けて考えることができます。
順番に見ていきます。

(1)個人側のメリット

個人側のメリットとは一言でいうとAIについての知識がつくということです。

具体的には以下の3つです。

① AIを使った事業の大変なことや何にお金をかけているのかがわかる

自社のテクノロジーにAIが使われていた場合、それまでどんなことをしているのか、イメージできなかったのが、何が大変で、どこにお金がかかるのか理解することができるでしょう。

② 専門的な知識がつくので、エンジニアと専門用語を使ってコミュニケーションができる

自社でのコミュニケーションはもちろん、対相手企業やエンジニアとビジネスをするときにも役立つでしょう。

③ AIの将来性がわかる

AIの未来、つまり次に来るであろうことが予測できるようになるので、新しいビジネスを始めるときに、使う技術として取り入れることができます。
また、会社に所属している人は、その会社に、AIの技術を導入するような案を打診することができます。

(2)会社側のメリット

会社側のメリットとしては「うちの会社にはこれだけG検定の資格を持っている人がいます。」といえることで、自社の技術力をアピールすることができ、それをネタにして仕事をとってこれるということです。まだG検定の歴史が浅く権威もほとんどないのでまだ難しいところがありますが、今後はそういう機会が増えていくと考えられます。

ちなみに、就職に関しては同じ理由で、企業側もG検定をを基準に判断するのは難しいので就活に有利になるといったことはないようです。

6 サマリー

AIはまだ発展途中で、現実の状況を期待度が大きく上回っているのが現状です。現在、AIが実用的に使えるのは、画像と音の分析や識別だけなのです。つまり、人間でいうところの目と耳の部分だけが、機械で置き換えることができつつあるといえます。

しかし、人間の本質ともいえる、感情的な部分は10年前からほとんど変わっていません。基本的にAIは、決められたことを決められたようにしかできないのです。第3回目のAIブームの今、技術が期待値に追いつく可能性は大いにあるといえるでしょう。

AIの未来と可能性については、あなたがAIの勉強をして初めて実感として感じることができます。AIを勉強するきっかけとしてG検定を使ってみてはいかがでしょうか。

7 まとめ

・G検定とは、日本ディープラーニング協会が主催する「ジェネラリスト」を育成するためのもの。

・G検定は2017年にスタートしたばかりの資格試験である。

・G検定の合格率は6割近く比較的高い。

・G検定に合格したいなら、推薦図書を読むべし。

・G検定に合格すると個人的に会社側にもメリットがある。

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