なぜG検定を受けたのか？
受験のきっかけ
現職は全くITに関係ないものの、これからは一般人でもAIを普通に使いこなすスキルは必須だろうと思っていたところにG検定の存在を知りました。G検定はAI活用スキルを問う試験ではありません。しかし学生時代に情報系を専攻していたのでIT系の話題には興味があり、改めて自分の知識をアップデートしたいという矜持みたいな理由で受験を決めました。何より「AIに関する資格」って時代の最先端みたいでカッコいいじゃないですか（笑）。
受験者のスペック
理工学部卒の50代。20代の頃にネスぺと第1種情報処理技術者を取得したものの、30歳以降はITとは無関係の仕事で専らエンドユーザー。ChatGPT3.5ぐらいから時々AIに触れる程度。最近のClaudeを活用したコーディングの話等には全くついていけてない。
勉強方法など
使用した教材
購入した書籍は技術評論社の問題集１冊です。他にも問題集が出ていますが、若い頃から「技術評論社」のファンなので出版社指名買い。
なお公式テキストと呼ばれている下の本ですが、レビューの評判がイマイチなので購入しませんでした。
他にもYouTubeでG検定対策動画を漁って見たのですが、お勧めできるようなチャンネルや動画はありませんでした。なお試験合格後にYouTubeの再生リストを整理していて気が付いたのですが、G検定以前に勉強をしようと思って保存してあったソニーの方のディープラーニングの解説動画良さげです。受験前に気付きたかった。
動画で勉強したい人はUdemyの講座に課金するといいのかもしれませんね。
勉強時間
アマゾンの購入履歴にあるように大晦日に買ってます。受験日が3月8日なので「丸2か月あれば余裕だろう」とこの時は思っていました。
この本の構成は問題とその解答・解説というシンプルな構成で、教科書に相当する部分はありません。初学者なので最初から解ける問題はほとんどなく、問題を読んだらすぐ解答を見て用語や内容を覚えるという形で勉強を進めました。
次のセクションで書いた通り、このテキストだけで予想以上にてこずりました。一通りやっただけですが、30～40時間ぐらいは要した気がします。
問題集と悪戦苦闘の日々
序盤はAIの歴史や概念など、用語の暗記がメインです。
「初めて人工知能が話題になった会議？知らんがな」→（解答を見て）「へー、ダートマス会議っていうのね」
という感じでスムースに進んだのですが、途中のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の問題から一気にペースダウンしました。
とにかく内容が難しい！
問題を理解するのも時間がかかる上、その解説を理解しようとWeb検索やYouTubeで調べてどんどん時間が溶けていきました。
こうして一番ボリューミーかつ難解だった第5章で予想以上に手間取ってしまい、第6章（画損認識と自然言語処理）に取り掛かれたのが1週間前、第7章（ディープラーニングの社会実装に向けて）を終えたのは試験当日の電車の中でした。
受験申込と試験当日
「日曜日の会場受験」は早めに抑えるべし
本当はチートできるオンライン受験をしたかったのですが、曜日と時間の都合がつかないので泣く泣く会場受験にしました。受付開始から割と早いタイミングで申し込みしたにもかかわらず、日曜日の枠は開催しているCBT試験会場が少ないせいか既に結構埋まってました。日曜日受験を希望する人はお早めに。
初めてのCBT試験
大昔にマイクロソフト認定試験を会場のPCで受験したことがあるのですが、CBTシステムで受験するのは今回が初めてです。
受付で氏名と試験名を告げ、身分証明書を提示します。
本人確認が済むと、CBTのログインIDとパスワードが印刷された紙とロッカーの鍵が渡されました。指定番号のロッカーにスマホ・腕時計など全荷物を預けます。その際に試験室への老眼鏡の持ち込みを確認したのですがOKでした。
モニターはおそらく24インチ。UIはシンプルで分かりやすい。文字・背景の明暗逆転や文字サイズの調整もできます。
チュートリアルをこなして既定の時刻より数分早めに試験開始ボタンを押しました。
試験の様子
私が出題された問題ストックでは、電卓を使うシーンはありませんでした。
問題文もややこしいものはなく、知っていれば秒で回答でき、そうでなければ曖昧な記憶を頼りに選択するというような問題が多かったです。もちろん初見でお手上げな問題も数問ありました。
初見または記憶があやふや過ぎて「たぶんコレ」という予想すらできない問題に「後で見直す」ボタンを押してチェックを入れました。結局145問全部回答した時点で「後で見直す」のチェック数は13問でした。
そしてチェックを入れた問題を見直しても意味がなさそうだと諦め、120分のうち33分を残して試験終了ボタンを押しました。
合格後の振り返り
分野ごとの得点率
以下のような得点率で無事合格していました。各分野の出題数を均等と仮定して計算した得点率は85.5%です。ディープラーニング分野の出題数がとても多かった気がするので、実際の得点率は8割程度でしょうか？
この問題集1冊で合格できるのか？
十分可能だと思います。理系の端くれであるはずの私ですが、CNNやRNNの理論的な話は「一応理解した」というレベルに到達できないような問題がチラホラありました。問題が難しいというより、理論・理屈そのものが難しいのです。日本語で書いてあって読めるけど、ピンとこない。でも本試験ではそこまで深い理解を問われる問題は多くなかった印象です。仮に難しい問題が分からなくても、他をそれなりにできていれば合格圏に届くと思います。ただしCNNなどの理論を全く理解しようとせず、言葉の丸暗記で合格しようとするのはオンライン受験でも厳しいでしょう。
この問題集の評価
ディープラーニング理論の問題はかなり充実していて、内容も本試験よりややハイレベルな気がします。ですからディープラーニングの分野については「何となく7割ぐらい理解」できれば大丈夫じゃないでしょうか。その代わり「AIの歴史・分類」や「AIに関する法律」といった丸暗記でイケる分野は9割得点するつもりで頑張りましょう！
正直勉強している時は「もっと分かりやすい問題集を買えばよかった」と後悔したのですが、改めて今見返してみると解説も詳しくて良い問題集だなと思います。この問題集が分かりにくいというより、ディープラーニングの理論自体が分かりにくいのです。
理系・情報処理技術者試験経験者はアドバンテージ
具体的な計算こそ問われませんが、「微分積分」や「確率統計」の用語が出てくるので理系有利です。自分は大学で情報系を専攻していて探索木などはプログラミングで馴染みがありましたし、そもそもAIの分野なので情報処理技術者試験の勉強をしたことがある人は多少有利かと思います。ちなみに後日受験した「データサイエンティスト検定」は情報処理技術者試験の経験者にとってより有利だと感じました。
ですから文系でチャレンジされる方はマジリスペクトです。
チートリストだけで合格できる？
WebやnoteにはG検定対策として重要な用語と解説がセットになった様々なまとめ記事（チートリスト）が公開されています。オンライン受験なら試験時に活用すべきでしょうが、問題集に全く取り組まずこれだけで合格しようとするのは無理があると思います。
最後までご覧いただきありがとうございました。
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