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。最初はかなり高をくくっていたんですが、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。
- G検定公式テキスト（白本）を通して一度読む （最初の土日で終了）
- Study AI 模擬テスト受験
- G検定公式問題集（黒本）の自然言語処理・法律問題だけやる
- 試験中に見るためのカンペ（Wordファイル）を作る
- 1のG検定公式テキストをもう一度眺める
- 受験
トータルの勉強時間は30時間ちょいだと思う。土日を丸々2日と平日1~2時間×10日くらい。Study AIというのは、Study AIという会社のHPで利用できる模擬テストのことで、結構役に立ちます。
受験した感想
え～正直に言うと勉強しすぎた...と後悔してます（笑）だってYoutubeとか見ると、公式テキストだけじゃ範囲をカバーしきれないとか言ってたじゃないですか！実際には7~8割くらいは公式テキストに対応していて、公式テキストを参照しながら回答すればいいです。もちろん、カバーしてない情報もあるけど、試験中はGoogleを使っていいので、分からない言葉が出てきたら調べればいい。それでも時間は30分くらいは余りました。
一つだけアドバイスするなら、公式テキストをKindleで買うことです。Kindleならテキスト内を検索できるので、言葉を探す時間をかなり短縮できました。
G検定受験を通して、ディープラーニングって本当に色々な技術があることが分かって（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）、それらの概要を知ることが出来たことは良かったなと思いました。
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～と思います。
（加筆：2週間後に結果が返ってきて9割正解していましたので、カンペ作りまですると9割正解は概ね正しそうです）
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%だったと思いました。
合格ラインが何％かということは公開されていないようなのですが、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います。
Study AIとか、カンペを作る、というのは正直やりすぎかなと思います。もちろん、その過程で新しい知識を吸収できるので無駄じゃないです。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）以上の対策は必要ないと思いますね。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か月で十分すぎるくらいだと思います。
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。
↓ G検定のワードを自分でいろいろ調べて、参考になるサイトのリンクをまとめておきました。ぜひご活用ください。