G検定について
本講座の内容を見る前にG検定がどのようなものか確認してみましょう。主催のJDLAのホームページに「実施レポート」という形で資料が掲載されています。ここではJDLAのホームページおよび同資料の内容を抜粋し、案内させていただきます。
1. 直近のG検定試験について
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 回数 | 第7回 2020 #1 |
| 概要 | ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する |
| 受験資格 | 制限なし |
| 試験概要 | 120分、小問226問の知識問題（多肢選択式）、オンライン試験（自宅受験） |
| 主題問題 | シラバスより出題 |
| 申込期間 | 2020年2月3日（月）13:00〜3月6日（金）23:59 |
| 試験日 | 2020年3月14日（土）13:00より120分 |
| 受験料 | 一般 12,000円（税別）、学生 5,000円（税別） |
試験はオンラインで、自宅（またはオフィス）で受験します。好きな場所で受験ができるため、参考資料を見たり、Webで調べながら受験できます。すべて選択問題で、226問あります。制限時間が120分ですので、1問あたり約30秒で回答していく必要があります。設問や選択肢を読む時間も含めて1問30秒なので、一つ一つ調べながら回答していくと時間が足りなくなること必至です。合否は10日〜2週間後くらいに、JDLAよりメールで連絡がきます。
2. G検定の受験者数・合格者状況
| 回数 | 開催日 | タイトル | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 第1回 | 2017年12月16日 | 2017 | 1,448名 | 823名 | 56.80% |
| 第2回 | 2018年6月16日 | 2018 #1 | 1,988名 | 1,136名 | 57.10% |
| 第3回 | 2018年11月24日 | 2018 #2 | 2,680名 | 1,740名 | 64.90% |
| 第4回 | 2019年3月9日 | 2019 #1 | 3,436名 | 2,500名 | 72.70% |
| 第5回 | 2019年7月6日 | 2019 #2 | 5,143名 | 3,672名 | 71.40% |
| 第6回 | 2019年11月9日 | 2019 #3 | 6,580名 | 4,652名 | 70.70% |
グラフを見ると分かるように受験者数は毎回増えています。それに伴い合格者数も増えています。合格率に関しては、ここ数回65〜72%くらいと高いのですが、その想定理由は前述のとおりです。AIについてあまり馴染みのない方の場合、2回連続で不合格、などということも珍しくありません。
3. 地域別受験者数・受験者割合
東京を中心とした首都圏（神奈川県、埼玉県、千葉県）、と愛知県、大阪府などの都市圏で受験者が多くなっています。地方ではまだG資格の認知度が高くない可能性があります。試験会場に行く必要がなく、自宅で受験が可能なので、地方の方も受験しやすい環境にあると思われますが、対策講座など、勉強方法の情報が都市圏の方が多く、地方には少ないことも、地方の受験者数が少ない点に影響している可能性があります。当社としては地方での対策講座開催も増やしていきたいと考えています。
4. 年齢別受験者数・合格者数
5. 役職別受験者数・合格者数
6. 職種別受験者数・合格者数
7. 業種別受験者数・合格者数
20代、30代、40代と働き盛りの年代の受験者が多くなっています。職種や業種を見ると、直接ITやAIに関わっている方が多いことが見て取れます。試験は非エンジニアを対象とはしていますが、現時点ではエンジニアの受験者が大半かと想定されます。
8. G検定学習のシラバス
G検定学習のシラバスとして、JDLAホームページには以下のような情報が掲載されています。
- 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
ここにある内容を理解していれば、G検定に合格できることになります。だいぶ幅広い知識の習得が必要になります。エンジニアの方などはおおよその感覚がつかめるかもしれませんが、非エンジニアの方の場合、聞いたこともない言葉もたくさん並んでいるのではないでしょうか。それらの言葉を覚えていくことが、G検定学習となります。
9. 図書
JDLAのホームページには公式テキストと推薦図書として以下のような書籍が紹介されています。
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
ＡＩ白書２０１９
(編) 独立行政法人情報処理推進機構
AI白書編集委員会 角川アスキー総合研究所
深層学習機械学習
プロフェッショナルシリーズ
(著) 岡谷 貴之 講談社
人工知能は人間を超えるか
ディープラーニングの先にあるもの
角川EPUB選書 (著) 松尾 豊 KADOKAWA
ディープラーニング活用の教科書
(監修) JDLA
(編集) 日経クロストレンド 日経BP社
ビジネスパーソンのための人工知能入門
(著) 巣籠悠輔 マイナビ出版
AIをビジネスに実装する方法
「ディープラーニング」が利益を創出する
(著) 岡田陽介 日本実業出版社
ロボット・AIと法
ロボット・AI時代の法はどうなる
(著) 弥永真生ら 有斐閣
公式テキストを含め8冊の図書があります。シラバス同様、こちらの本の内容を理解できれば合格できるのですが、相当な量の文字数です。しかも非エンジニアには理解するのが難しい本もあり、非エンジニアが自分一人で学習するには効率が良いとは言い難い状況です。
G検定合格のメリット
ここまで見てきたG検定ですが、合格するメリットは何でしょうか？
① 腕試し
「就職や転職に有利」「業界で一目置かれる」というステータスかと言うと、残念ながら現時点ではそこまでの価値は与えられていないのが現状のようです。しかしながら、毎回受験者数が多くなっていることから、認知度は次第に高くなっており、業界においては知識の腕試しになる試験にはなっていると言えそうです。
今後さらに受験者数が増え、市民権を得るようになると、IT業界におけるITパスポートや会計業界における簿記3級のように、AIの基礎知識を有する証としてのステータスが確立される可能性があります。
② AIジェネラリストが求められている
AIは今後ますます一般的になり日常生活に関わっていくことでしょう。そのようの中、AIを使って社会をより良くする人、AIを活用してビジネス推進を考える人、課題に対してAIを利用した解決案を提案できる人、いわゆるAIジェネラリストの需要は増えていてくことと考えられます。G検定の合格証は、そのようなAI人材にとっての一つの登竜門と考えても良いかもしれません。資格は無いよりはあったほうが良いものです。
③ AIに関わるきっかけ
また、「合格」というステータスもさることながら、G検定という試験勉強をすることによって、現在流行となっているAIについての知識を学習できる、学習するきっかけができる、ということもメリットの一つと言えます。「AIについて興味があるけど、何をどう勉強すればよいのかわからない」という方は、検定合格を目標に勉強を始めてみてはいかがでしょうか。