文系でもトライできるAI資格「G検定」を受講してわかった”3つのつまずきポイント”と取得メリット

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こんにちは。
データデザイン部でディレクターをしております福島です。

データデザイン部に配属されて早2か月、分からないことだらけで「早く学習済みモデルになりた~~~い」と嘆いている今日この頃ですが、こんなAIギャグを言うようになったあたり、少しは染まってきたかもしれません。歌手のAIさんを「エーアイ」と読んでしまう日が来るとは全く想像してなかったよ…。

さて、本日は11月7日に受験し、晴れて合格しました「G検定」について書こうと思います。

ふだんAIのプロジェクトを推進しているのだから合格して当然では?と思われる方もいるかと思いますが、実は私完全に文系出身で、データサイエンスやAIに全く関わらずして生きてきた人間です。そこでまずは、AIの基礎知識取得(と運転免許以外の資格が欲しい)のため、今回受験に至りました。

ということで本記事では、

  • そもそもG検定とは?
  • 学習方法と3つのつまずきポイント
  • G検定を取得するメリットとは?

を書いていこうと思います。

文系だけどG検定に合格したいという方、G検定に興味があるという方に、本記事が参考になれば幸いです。

そもそもG検定とは?

G検定とは正式名称を”JDLA Deep Learning for GENERAL”と言い、日本ディープラーニング協会(JDLA)が行っている資格試験です。

「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、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」もので、人工知能に関する基礎知識や技術的な手法、人工知能をめぐる法律周りのところまで幅広く出題されます。

試験は1年間で3回実施されており、受験形式はオンラインの自宅受験です。回答時間は120分で、問題数は200問程度。ちなみにこれ、福島の所感ではかなり多いと感じました。

私が受験した回は受験者数7,250人(こんなに受けていたとはびっくりです!)、合格者4,318人で開催から4年目にして累計合格者数は3万人を突破しているみたいです。

属性などの詳しい内訳は公式の発表をご参考頂きたいのですが、必ずしも受験者全員がAIに携わる研究や仕事をしているわけではないと思うので、世間でのAIへの注目を感じますね。

この試験の勉強中に私がつまずいた3つのポイントについてご紹介します。

学習法とつまずきポイント

勉強に使ったテキストと参考にしていたサイトは以下です。

①公式テキスト


出典:Amazon.co.jp

②公式問題集


出典:Amazon.co.jp

③参考にしていたサイト


出典:WATLAB

上記を使って約1か月勉強しました。その流れは以下です。

  • 1週目 公式テキストをざっと読む
  • 2週目 公式問題集を解く
  • 3週目 公式問題集を解きながらわからないところをテキスト解説読む
  • 4週目 過去問を時間を測って解く

そして隙間時間や移動時間にはサイトを活用して学習をしていました。

勉強していく中で、大きく3つのつまずきポイントがありました。

つまずきポイントその①「技術的なところ全然ワカラン」

1週目でテキストを読み進めていた際にぶつかった壁です。

公式テキストの構成は、

第1章 人工知能(AI)とは
第2章 人工知能をめぐる動向
第3章 人工知能分野の問題
第4章 機機械学習の具体的手法
第5章ディープラーニングの概要
第6章 ディープラーニングの手法
第7章 ディープラーニングの研究分野
第8章 ディープラーニングの応用に向けて(1)産業への応用
第9章 ディープラーニングの応用に向けて(2)法律・倫理・現行の議論

となっているのですが、特に4、5、6章はこれまでAIの技術的なところに触れてこなかった人にとっては鬼門となるかと思います。おそらく文系の方は初見で「なんだこれ全然ワカラン」となります。

結果、何度もテキストを読んで内容を自分の中で咀嚼したり、他の文献を参照したりして理解していく必要があるので、ここにはインプットに時間を要する前提で、勉強の計画を立てることをおすすめします。私はトータルで1か月の勉強期間でしたが、これが仮に1週間だったら難しかったのではないかなというのが正直なところです。

つまずきポイントその②「公式テキストと問題集の難易度が違う」

一週目でなんとか公式テキストの内容を理解したと思い、意気揚々と問題集に移ったのですが、結果として殆ど解けませんでした。もちろん私の理解が浅かったこともあるのですが、問題集に載っている設問は応用的でテキストより難易度の高いものが多く、テキストの内容をざっくり理解しただけでは太刀打ちできません。

実際のG検定に出てくる問題もテキストや問題集よりも難易度が高いものが多い(しかも検索されにくい出題形式になっている)印象だったので、問題集に早めに取り掛かって、テキストで得た自分の知識と繋げていくことが重要です。

つまずきポイント③「とにかく解答時間が足りない」

4週目に入り、公開されている過去問などを活用して実践に挑んだのですが、120分で約200問を解ききるのはそれなりの準備ができていないと容易ではありません。

前述のとおり、G検定はオンライン受験なので、カンペを見ながら試験を受けることが可能です。しかし、これに甘んじて「じゃあ勉強せずに臨んじゃお♪」と知識のない人がやってしまうと、200問の問題数を解ききれず、時間オーバーで試験終了となってしまう可能性が高いです。

基礎的なところは自分で理解して素早く解答するためにも、ある程度の時間を勉強時間として設定し、インプット量を保っておくことをお勧めします。

G検定を取得するメリットとは?

1か月の勉強を経て合格することのできたG検定ですが、この資格を取るメリットを以下にまとめたいと思います。

  1. 人工知能の基礎知識を網羅できるのでAI学習の初手に最適
  2. 昨今AIを活用できる人材が求められている時代なので、波に乗れる
  3. 嬉しい!

①についてですが、G検定で学習する知識範囲は人工知能の技術的な部分だけではなく、歴史や変遷、それを取り巻く法や制度など、広域な分野に渡ります。これまで人工知能に触れてこなかった人にとっては、勉強の段階では難しさを感じる試験だと思いますが、いざ学習を終えた後に得られる知識の量と幅は持っていて損がないものです。AIの学習の第一歩として、G検定を取得するのは大きなメリットになりうると思います。

②について、昨今「AI人材」や「AI人材の育成」といった言葉がよく聞かれるように、AIを活用できる人材の市場価値は高まっています。また、ビジネス利用目的ではなくとも、受験者数に表れているように、AIへの注目度は高まっているといえます。自身がAI人材である証明として、ぜひ取得しておきたい資格です。

③言わずもがな、努力の成果が実を結ぶとHAPPYです。

おわりに

本記事では、G検定とは、勉強する上でのつまずきポイント、取得するメリットについてご紹介しました。

G検定は文系出身でも勉強次第で取得することのできるおすすめの資格です。AIに少しでも興味のある方、ぜひ一度挑戦してみてはいかがでしょうか。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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WRITER
Yurina Fukushima

Yurina Fukushima

福島   ゆりな Yurina Fukushima

2020年度富士通クラウドテクノロジーズ入社。データデザイン部ディレクター。食品、インフラ業界や宇宙産業のAI、データ活用を支援。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2020 #3。

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