１．はじめに

皆様こんにちは。11月も終わりに近づき、朝晩はとても冷え込みますね。
すでにコートもマフラーも出してしまって、年末の寒さに耐えられるか今から心配しているグランバレイ社員兼釣りビギナーのJim2@GVです。

今回は、前回ブログの最後にちらっと書いた通り機械学習についての話題です。
私事ですが、2019年11月9日に「JDLA Deep Learning for GENERAL 2019#3」（以下G検定）を受験し何とか合格しましたので、本記事では試験の感想や勉強方法等を紹介していきたいと思います。

　　　　　　　　　　　　　 ＊ATTENTION＊
　本記事はJDLA Deep Learning for GENERAL 2019#3をベースに書いている
　ため、これ以前または以降の試験では内容が異なる可能性があります。
　ご了承ください。

２．G検定とは

G検定という名称自体が初耳という方もいらっしゃるかと思いますので、簡単に概要をご説明します。

G検定とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が2017年から実施している機械学習の検定試験です。
日本ディープラーニング協会は、この資格について以下のように定義しています。

『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応用する能力を持つ人材』

つまり、この資格を持っていればディープラーニングを事業に活かすための知識があることを証明できるんですね！

2017年から始まったG検定ですが、受験者数は2017年の1,448人から、2019#2では5,143人と回を重ねるごとに増えており、資格の知名度もだんだんと上がってきているようです。

※JDLA試験実施レポート 201909版 抜粋
※ちなみに、2019#3の受験者数は6,580人でした。

また、2019年現在、日本国内における人工知能や機械学習に関する資格・検定試験としては、おそらく唯一のものとなります。
ディープラーニングだけではなく、人工知能や機械学習に関する幅広い知識を学ぶことができるので、全く機械学習勉強したことない！という方にもおすすめです。
ただ、検定料が12,000円（税抜/一般）とちょっとお高いところが玉に瑕ですね・・・。

また、G検定のほかにE資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）という試験もあり、こちらは実際にディープラーニングを実装する能力があることを証明する資格です。
この記事では詳しく触れませんが、興味のある方は日本ディープラーニング協会のホームページから詳細を確認できます。

３．試験内容

続いては、皆さんが一番気になる部分であろう試験内容についてです。
以下の項目に分けて紹介していきます。

・試験の特徴
・出題範囲
・出題傾向

********** 試験の特徴 **********

大きな特徴は以下の3点です。

① オンライン実施（自宅受験）
② 多肢選択式
③ 制限時間120分 小問230問程度

①オンライン実施（自宅受験）
　自身のPCを使い自宅で受験が可能なので、試験会場まで行く手間がありま
　せん。
　交通費もかかりませんし、受験者側としてはありがたいですね！
　試験のサイトから事前に接続の確認も行うことができるので安心です！

②多肢選択式
　問題の出題形式は多肢選択式です。
　選択肢の数は2～6程度で、各問題で選択する回答は1つでした。
　記述問題は出ません。

③制限時間120分 小問230問程度
　自宅受験・選択問題と聞くと『結構簡単に合格できそうだな・・・』と思
　ってしまいそうですが、制限時間120分に対し問題数はなんと230問程度！
　（回によって問題数は増減します）。
　1問にあてられる時間は30秒ちょっとなので、答えに悩んでいるとすぐに
　時間が経ってしまいます・・・。
　知識ゼロで臨むと大変なことになりますので気を付けてくださいね！

********** 出題範囲 **********

試験問題の出題範囲（シラバス）は、日本ディープラーニング協会ホームページの「資格試験」ページから確認することができます。
以下はその抜粋です。

このように、G検定の出題範囲は幅広いです。
しかし、実際に出題された問題は“広く浅く”といった印象でしたので、時間に余裕を持って試験勉強を行えば、十分網羅できると思います！
ちなみに、ホームページ上でシラバスにある「例題」をクリックするとサンプル問題が表示されます。
回答は記載されていませんが・・・。

********** 出題傾向 **********

人工知能全般の知識や法律問題などの出題も少なくはないですが、やはりディープラーニングに関する問題が割合としては多かった印象です。
大まかに以下のような順で出題されました。

◆序盤
　　－人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
　　－人工知能をめぐる動向
　　－ディープラーニングの応用に向けて
　　－人工知能分野の問題

序盤は問題文が長く、少し悩むとすぐに時間が経ってしまいました。
少し考えて答えが出なければ、見切りをつけて次へ進むほうがいいと思います。

◆中盤
　　－機械学習の具体的手法
　　－ディープラーニングの概要

中盤は機械学習のアルゴリズムなどの内容でした。
計算問題が出てきたのもこのあたりです。
計算問題対策は、次項で紹介している問題集を解けるように準備しておけば悩まずに回答できるレベルでした。

◆終盤
　　－ディープラーニングの手法
　　－ディープラーニングの研究分野

終盤はディープラーニングの最新技術に関する内容が多かったです。
自然言語処理や画像処理における新しい技術の特徴や名称を回答する問題が多く、全く分からないものもいくつかありました。
また、終盤に簡単な問題がちらほら出てきていましたので、時間が足りずに最後まで解けないともったいないです。


法律問題や最新の研究、技術などからも出題され、事前に勉強をしていてもすぐに答えが出てこない問題が結構ありました。
公式テキストに載っていない単語も普通に出ます・・・。
試験では、回答した問題も後から戻って解きなおすことができます。
わからないものはとりあえず回答しておいて、余った時間でしっかり考える進め方がおすすめです！

４．試験対策

続いては、私が実際に使った教材を紹介します。

①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

電子書籍で購入しました。
日本ディープラーニング協会の推薦図書にも挙げられている本です。
著者は有名な人工知能学者である松尾豊教授で、人工知能をほぼ知らない人向けに書かれています。
私は、まずこの本を読み切ってから試験勉強に入りました。
“人工知能とは何か”から“人工知能ブームの歴史・背景”、“これから人工知能が進んでいく方向”などが解説を交えてわかりやすく説明されており、この本を一読してからG検定の勉強に入ると理解度が増すと思います！
ちなみに、電子書籍だと結構安く購入できます。

②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

電子書籍で購入しました。
人工知能の歴史から、機械学習全般を網羅している書籍です。
知っておくべき内容がたくさん載っているので、G検定のためでなくとも基本的な人工知能の知識を付けるにはちょうど良い本かと思います。
G検定の公式テキストで、章末問題がついているので試験問題の雰囲気もつかめます。
テキストの太字部分を関連するキーワードと一緒に覚えておくと、試験で回答しやすいです！

③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

紙書籍で購入しました。
日本ディープラーニング協会の監修図書ではありませんが、実際の試験では問題集に出てきたものとよく似た問題がいくつか出題されていたので、一通り解いておくと得点につながると思います！
計算問題は問題集に出てきているものをしっかり解けるように準備しておけば大丈夫でした。
ただし、この問題集だけでは試験範囲を十分に網羅しきれないので、この一冊だけで勉強をするのはおすすめしません。
巻末に模擬試験問題がついているので、一度解いておくと時間の感覚がつかめると思います。
ただ、問題の難易度は実際の試験よりも低めです。

④Study-AI

公式ではありませんが、G検定の模擬試験を配信しているサイトです。
登録をすればベータ版の模擬試験を無料で受けることができます！
さらに、日本ディープラーニング協会ホームページのシラバスに掲載されている例題の回答も見ることができます！
たまに表示がおかしい問題もありますが、問題の難易度や出題範囲は実際の試験に近く感じました。
公式テキストや問題集の勉強を終えた後におすすめです。

５．さいごに

G検定の合格ラインは公表されていませんが、体感としては問題全体の60％～70％正解できれば合格できるのではないかと思います。
実際の試験は、問題集やWeb上の模擬試験問題よりも難易度は高く感じましたが、上述の教材を勉強しておけば少なくとも60％の問題は自信を持って回答できるはずです！

余談ですが、人工知能の分野は日々変化の速い領域なので、G検定では試験ごとに開催年次と回次が表記されています。
日本ディープラーニング協会ホームページの「よくあるお問い合わせ」には以下のような内容が掲載されています。

Q．G検定に合格したので、名刺にロゴと併せてテキストでも表記したいの
　ですが、どのように表記すればよいでしょうか？

A．表記のしかたに厳密なルールは設けておりませんが、ご参考までに最も
　よく使われている表記の一例をご紹介いたします。

【表記例１：正式名称版】
JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#1 合格者

【表記例２：短縮版】
JDLA G検定 2018#1 合格者

※上記は2018年6月回（2018年の第1回目）のG検定に合格した場合の表記例となります。
※2017年のG検定は1度だけの開催でしたので「#1」の部分は記載不要です

名刺などに載せる場合には年次と回次を明記するようです。
定期的に受験し最新のものを載せておく必要がありそうですね！


今回の記事が皆さんのお役に立てれば幸いです。
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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