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G検定に合格しました!

G検定に合格しました!

目次

 

G検定とは?

G検定(ジェネラリスト検定)とは、日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供しているAIやディープラーニング機械学習を始めとする知識を有していることを証明する資格のことです。

出題範囲としてはAI開発の歴史から、現代におけるAIの活用事例や法律といった知識から、機械学習ディープラーニングの技術の中身にまで多岐にわたります。とはいえ、技術の詳細な中身についてはそこまで踏み込まず、表面上を撫でるだけに止まります。

技術に関する詳細である実装方法や数学的な話については、G検定同様にJDLAが提供しているE資格で問われる内容となっています(そちらはいずれ、個人的に受けるつもりなので、その際はまた記事を作成しようかと思いますのでお待ちを……)。

つまりG検定に合格すると、IoTやディープラーニングといった「どこかで聞いたことがある」「聞いたことはあるけどどういうものか分からない」といったAIを取り囲む技術に関して体系的に知識が身についているということを証明できる。そしてそれらを利用することを考えることができるようになる。

……とまぁ、G検定を取ることで享受できるメリットはこんなところでしょうか。

そのため、これからAIについて学びたいというエンジニアは勿論のこと、AIを業務に取り入れたいと考える非エンジニアの経営陣などにも有用な資格といえるのではないでしょうか。

G検定の詳細①

  • 試験頻度:年3回
  • 受験料:13,200円(一般)
  • 合格率:6割程度
  • 受験会場:オンライン限定

試験は年3回開催されており、頻度としては可もなく不可もなく。

受験料は13,200円(一般)とそこそこの値段です。もしも落ちた場合、2年以内に再度受験すれば6,600円(一般)と割り引いた値段で受けることが可能ですが、できれば一発で取りたいところですね。

合格率としては毎回6割程度で、決して難関資格ではありません。合格ラインは公開されていませんが、体感として6割取れていればギリギリ受かるのではないかと思います。

また、受験はオンラインのみに限り、問題を読んで選択肢を選ぶ形式となっています。監督もいないのでカンニングはできますが、問題数が220問に対して時間は120分。とてもじゃないありませんがネット検索して問題に答えているようでは時間がたりません。チートシートを作っておくのが関の山でしょう。

G検定の詳細②

公式に公開されているシラバスは上記の通り。人工知能開発される歴史から始まり、現代社会で浸透しつつある人工知能に関連した技術や法律まで、幅広い知識が要求されます。また機械学習ディープラーニングの具体的な実装方法や技術に関することまで問われます。とはいえ、ここまでは暗記でどうとでもなります。

問題はAIに関する時事的な知識も問われるということ。

これに関しては問題集だけでは網羅できず、ちょっと古い問題集を買ってしまったものならば、実試験で頭を抱えることになります。かくいう自分がその罠に嵌まりました。全く知識に引っかからない問題が出された時の絶望感はかなりのものです。

先ほども書いた通り、G検定は220問を120分で解ききらなければいけない時間との勝負です。検索でどうこうなるものではありません。幸い、他のところでカバーできたので合格できましたが、最近のトレンドについても確認しておくようにしましょう。

『数理・統計』に関してはそれほど問題数はなく、内容も大学入試レベルなのでそれほど苦労はしなくて済むかと。

G検定に合格後

  • G検定合格のロゴを名刺に入れられる
  • G検定、E資格に合格した人だけが参加できるslackに入れる

G検定に合格することで、AIに関する知識を身につけることができるのは勿論のこととして、上記のようなこと特典もあります。

G検定の合格通知がメールで届いた後日、G検定合格のロゴが、『ai』『eps』『jpg』『png』『svg』形式で届きます。これを名刺に載せることも可能ということ……! 未だに反映できていませんが、いずれは載せたいものです。

そして何より大きな得点は、合格者向けのイベントの招待や、AI関連の情報交換が行われるslackに入ることができます。G検定は合格がゴールではなく、合格してからがスタートとすべき資格だと思います。

G検定の勉強方法

自分が使用した書籍は下記の2つ。公式テキストを読み込んで知識を深め、問題集を周回しました。他にはAIに関する書籍を適当に読み漁っていました。『AI vs 教科書を読めない子どもたち』で書かれていた東大合格を目指すAIとして開発が進められた東ロボ君も試験に登場したので、とりあえず、話題になったAIに関する情報は試験に出る可能性があると認識した方が良いと思います。