2022/3/6 G検定を受験しました。最低限の勉強でG検定に受かりたい人にとって良い情報になればと思います。
受験のきっかけ
会社でAIのプロジェクトに携わっていて、受験料を会社が負担してくれるというので受験することにしました。会社は普通のメーカーで、特にIT関係ではありません。
受験の目的としては、自分はディープラーニングの経験が全くないので、単純に自分の勉強になればと思ったのが一つです。もう一つは、AIのことが全く知らない上司から見て、「G検定？よくわからないけど、AIの資格もってるなら新しいAIの仕事お願いするわ」みたいになるんじゃないかと思ったからです。
事前知識
自分は統計検定2級（大学1,2年レベル）を以前取ったのと、Python, Rは数年前から使っているので、機械学習手法いくつかと、統計の言葉は知っている、というレベル。ディープラーニングは全く知らない。AIに関連する法律や、最新のディープラーニング手法などは全く知らない。
勉強量
2022年3月5日が受験日で、1か月前から勉強を始めた。"白本"と呼ばれる公式テキストだけでは受からないと、うわさで聞いてなんだかんだで結構勉強した。
やったことは以下の通り。
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G検定公式テキスト（白本) → 最初の土日でさっと読む。
- 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（黒本)で法律系を重点的に勉強する。
- カンペづくり
土日分で4時間×2, 平日1~2時間×10日くらいで、おそらく30時間弱くらい勉強したと思う。
受験後の感想としては、正直勉強しすぎたと思った（笑）。公式テキストだけでは受からないと色々な人が言っているが、そんなことはなかった。たしかに、公式テキストでカバーしていない問題も出るが、試験中は何を見てもよいので、Google先生に聞けばいいのだ。自分も受験中に何回も検索したが、それでも30分くらいは余った。
ひとつだけアドバイスするとすれば、公式テキストをkindle版で買うことだ。G検定の試験中はたくさん検索をすることになるので、本で買ってページをめくるより、kindleで検索できるようにしておいた方がいい。
最初はニューラルネットワークで一体何がしたいんだ...と思ってたが、公式テキストを読んで、いろいろな工夫の詰まった技術であることが分かったので勉強になった。
G検定の問題に慣れる、という意味では公式テキストのほかに、下の"黒本"と呼ばれる問題集もあってもよいかもしれない。
勉強量と正解率を勝手に想像
勉強量と正解率はこんな感じになるんじゃないかな～と思う。
（加筆：2週間後に結果が返ってきて9割正解しいたので、カンペ作りまですると9割正解は概ね正しそう）
私の場合は統計検定2級を持っていて統計の基本的な知識はあったので、その状態で、ノー勉でG検定に臨んでいたとして、おそらく正解率は50~60%だった。
合格ラインが何％かということは公開されていないようだが、公式テキスト（白本）を何回か読めば70%くらいはとれるので、たぶんそれで十分だと思う。
上図に示したように、Study AIとか、カンペを作る、というのは正答率を70%から90%に上げるためには必要だが、ただ合格すればいいのであれば労力かけすぎと思う。もちろん、その過程で新しい知識を吸収できるので価値はある。しかし、あくまでG検定に受かるためだけであれば、公式テキスト（白本）で十分です。あまり内容を深く理解していなくても合格できる検定だと思いますので、勉強期間としては1か月で丁度良いと思います。
後記
2週間後、メールで合格通知が来ました。分野別得点率は以下の通りでした。
<シラバス分野別得点率>
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：88%
２．機械学習の具体的手法：100%
３．ディープラーニングの概要：90%
４．ディープラーニングの手法：95%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：95%
６．数理・統計：100%
７．法律・倫理・社会問題：64%全分野の平均得点率は約90%でした。