勉強法

【新シラバス対応】G検定 勉強法・教材選び・試験対策

G検定 勉強法 2021年 新シラバス対応

※6月24日:黒本 第2版『徹底攻略 ディープラーニングG検定 問題集 第2版』の情報を追加
※7月4日:『この1冊で合格! ディープラーニングG検定集中テキスト&問題集』(白紺本)の特徴を追加
※7月4日:『正誤表URLリスト』を更新

2021年7月の試験から、新しい「G検定(ディープラーニング・ジェネラリスト検定)」が始まります。このページには、勉強法・試験対策の「最新版」かつ「決定版」が書かれています。

今回、皆さんが『もう、勉強方法や教材選びに悩まない状況にしたい』という思いから、「最新かつ、効果のある勉強方法」をお伝えすることにしました。

このページは、2021年7月に受験する人だけでなく、11月と来年に受験しようとしている人に向けても書かれています。試験1ヶ月前の人にとっては、学習方法の軌道修正が可能ですし、試験まで3ヶ月以上ある方には、「時間をかけて勉強するメリット」もお伝えします。

4月末に発売された『G検定 公式テキスト第2版』と、日本ディープラーニング協会(JDLA)が公開した『新シラバス』のリスト、そして直近の試験の3つを分析すると、面白いことが分かってきました。

それを「要注意 問題リスト」「注目キーワードリスト」としてまとめました。自由にダウンロードしてOKなので、勉強のお供にお使い下さい。

他のサイトでG検定を調べて来た人は、「試験予測」へお進み下さい

大量の付箋が貼られた第2版

簡単に自己紹介させて下さい。私は、G検定を毎回受験しています。会社では新規事業でAIを活用し、社員へのAI学習の指導も担当しています。勉強している人の「悩み」や「挫折するポイント」が分かっています。

皆さんの悩みは、この3つに集約するのではないでしょうか?

・AIを勉強する/G検定を受験するメリットは有るのか?
・難易度は高い? 勉強は大変?
・具体的な勉強方法と、試験までに必要な時間は?

このページには、これらの悩みの「答え・解決方法」が書かれています。詳しいことは次のチャプターでお伝えしますが、「G検定を受験するメリット」だけ先にお伝えします。

「AIの基礎を体系的に学べる」こと、「G検定合格者限定のコミュニティやイベントへ参加することができて、貴重な情報や交流が得られる」ことの2つが分かりやすいメリットになります。G検定・E資格合格者のみが参加できるSlack「CDLE」は、既に1800人以上のAI人材が集う貴重な場所となっています。

「AIを勉強するメリットは有るのか?」という質問に、私は『AIで稼ぐことは可能だから、1日も早く取り組んだほうがいいよ』と答えます。

このページの目的は、単に合格者を増やすだけでなく、AIで稼ごうとする人を増やすことにあります。なので、「合格の先」を強く意識して、G検定への取り組み方を解説していきたいと思います。

<注意>
2021年7月の試験から、「対象者の受験料」が 半額 になります。「AI for Everyone」の修了証を得た人も 30%割引 となります。詳しくは、JDLAの公式サイトを見て下さい。

割引してもらうためには、申込みの際に「アクセスコードを入力」しなければなりません。この「アクセスコードの入力する場所」が非常に分かりづらく、知人は半額のチャンスを逃してしましました。このページの最後に解説を載せていますので、申し込む際は、チェックして下さい。忘れると損しますよ!

 

G検定が、新しくなる「狙い」とは?

皆さんのお悩みの「答え」と「解決方法」を、お伝えします。

AIを勉強する、G検定を受験するメリットは有るのか?

皆さんは、G検定に既に興味を持っている状態だと思いますので、この悩みの答えは既にお持ちかもしれません。

まだ勉強しようか悩んでいる人がいらっしゃいましたら、背中を押します。

「AIをビジネスに導入し、利益を出している会社」のニュースは聞いたことがあると思います。AIで稼いでいる会社と比べて、「AI導入の検討さえしていない会社」の数が圧倒的に多いため、AIで稼ぐことの現実味が無く、それが学習意欲が湧かない原因となっているのかもしれません。

経済産業省は人工知能(AI)の導入が進んだ場合に2025年までに34兆円の経済効果があるとの試算をまとめた。中小企業だけで11兆円の効果を見込む。AI技術は単純作業やデータ分析などの効率を高めると期待されるが、特に中小企業では導入が進んでいない。同省はAIの費用対効果を示すことで企業の投資を促したい考え。製造業、建設業などの中小企業約2000社と、AIのサービスを提供する企業を調査した。AIで

 

G検定を運営する「JDLA」には、皆さんの知っている企業が賛助会員になっています。日立、NTTドコモ、Google、NEC、マイクロソフト等など。(詳しくはコチラ)

G検定 賛助会員

「賛助会員」の説明文には、このように書かれています。

本協会の目的に賛同し、ディープラーニングの社会実装および人材の採用に意欲的な企業や団体。

つまり、Google、マイクロソフトなど躍進を続ける企業が、「G検定に賛同し、AI人材の採用に意欲的である」ということです。

富士通、旭化成、日立物流では、転職者に「G検定合格」を求めていました。また、NTTグループでは入社3年目までにG検定合格を義務付けているそうです。

数は多くないですが、G検定合格者を優遇する会社が増えているのも事実です。(私の会社は、G検定合格を「優遇」から「必須」に変わりつつあります)

なぜ優遇しているかというと、それらの人材は、AI導入のプロジェクトリーダー候補となってくれる可能性があり、プロジェクトで会社に大きな利益をもたらしてくれた場合、その人の採用と育成への費用対効果が非常に高いためです。

社内でAI人材を抱える目的は、自社のビジネスを深く理解し、外部のAI開発会社との橋渡し役を受け持ち、プロジェクトを成功に導く人材が、どうしても必要だからです。

AI導入プロジェクトは、開発の前段階まで自社内で行うことが多いため、どうしても社内にプロジェクトを推進してくれるAI人材が必要になります。

現状の話をしてしまうと、G検定を合格した程度では、人材価値は大して上がりません。新プロジェクトを任せてもらえるだけの信頼と実績があり、そのプロジェクトを成功させて初めて価値になります。信頼と実績を得るのも、AIの勉強をするのも、どうしても時間がかかります。それを早くから取り組むことが必要になります。

「AIを勉強する/G検定を受ける」ことに悩んでいるなら、いまメリットを感じなくても始めてみるのがお薦めです。始めてみるとメリットが分かってきます

難易度は高い?勉強は大変?

勉強は大変で、試験は難しいが、合格は簡単』 これが答えになります。

G検定の勉強は、覚えることが多く、理解するのも大変なのが特徴です。

しかし、プログラミングの知識は必要ありません。数学と統計学を「深く」勉強する必要もありません。G検定を勉強していくなかで、「必要な範囲だけ」勉強すれば十分です。

合格率の推移をみると、2019年までは受験者の70%以上が合格していました。しかし、2020年には60%台となり、2020年最後の試験では59.5%に下がってしまいました。全ての試験を受けている者としては、「単語を暗記するだけでは駄目で、理解していないと解けない問題が増えた」、「出題範囲が広がった」という印象を持ちました。

G検定の「過去問題集」は、発売されていません。試験で出た問題を、そのまま公開することはJDLAさんが禁止しているので、もし見かけても買わないで下さい。お金を出さなくても、このページの対策を行えば、確実に合格できます。

そして、このサイトの別のページには、実際の試験で出た問題を載せています。禁止行為に触れないように、問題のキーワードだけ書かれているので、これだけ読んでも意味が分からないと思いますが、参考書を片手に、このリストを見ることで『これも試験にでるのね』と、自分の中での重み付けに使えます

具体的な勉強方法と、試験までに必要な時間は?

具体的な勉強方法は、第3チャプターで紹介します。

ここでは、合格に必要な「勉強時間」について、お答えします。

パソコンやデジタル機器が好きで、日常的に情報を得ている人、もしくは、ITパスポートなどのIT・デジタル技術の勉強をした人の場合、「30時間」ほど勉強すれば合格できます。

しかし、今までパソコンやデジタル機器に興味が無く、IT関連の勉強もしたことがない方は、「50~60時間」の勉強をお薦めしています。

「30時間」の場合、1日30分勉強するなら「2ヶ月間」、1日1時間勉強するなら「1ヶ月間」が必要になります。

1ヶ月間のスケジュールを組むとしたら、以下のスケジュールがお薦めになります。詳しい説明は、第3チャプターでお話します。

スケジュール見本

効率だけ考えると、1ヶ月の短期集中を選ぶかと思います。しかし、私は「2~3ヶ月かけて、試験の合格だけではなく、その先のビジネス活用までを目指した取り組み」を強く推します。その理由は、次に紹介する『なぜ G検定を新しくしようとしているのか?』に関係しています。

 

なぜ「G検定」を新しくしようとしているのか?

「新シラバス」についての、JDLA公式コメントを見てみましょう。

7月試験から適用されるシラバスでは、DX化が進むニーズに対応し、よりビジネス的な側面を強化。「データ×AI」の活用を企画・推進する上で重要となるAIプロジェクトの計画・データ収集・法律/契約など、実践的な内容が追加されました。

そして、新しく発売された『G検定 公式テキスト第2版』の288ページには、このように書かれています。

ビジネスにおいてAIを利活用する本質は、AIによって経営課題を解決し、利益を創出する点にあります。

その他、JDLA理事長の松尾先生や、JDLAの方たちの発言を追っていくと、『AI活用で利益を生み出す人材になってほしい』という想いがあり、それがシラバスの変更の一要因になっているようです。

JDLA側が「AIの物知り博士」よりも、「AI活用で利益を出す人」を増やしたいのであれば、私たちのG検定への向き合い方も、合格の先にAIで稼ぐことを目指せば両者の思惑は一致します。

次のチャプターでは、新G検定の試験予測に加えて、「合格の先に、AIで稼ぐ入り口に立つ」ための取り組みについてお伝えします。

Q:我々一人一人がAIを勉強していかなければならないでしょうか?

松尾氏:日本では、勉強しなきゃとか、小学生、中学生、初等中等教育にどうやって入れるのとか、そういう話になってしまうのですが、実はもっとシンプルで『経済で儲けること』なんです。そう考えると今の時代の儲け方というのは、方向性としては1つしかなくて、どうやってデジタルを使って今までになかった形を作り出すのかという一点なんです。それを世界中の人たちがやっているので、日本の個人や会社も、どうやったらもっと儲かるんだろうと、もっと真剣に考えたほうがいい。そのために「しょうがないから勉強する」ということではなくて、人事では明らかに自分の人材としての付加価値が上がるので、自分の稼ぎを増やしていって、もっと良い環境で仕事をしたいと思うのであれば、勉強したほうがいい、というのは当然のことだと思います。

https://dime.jp/genre/1146662/

 

 

新 G検定の「試験予測」

公式本2冊

『新シラバス』と『公式 第2版』から試験予測

2021年7月以降の試験を予測しました。

以下の3要素すべてにあてはまるキーワードは要注意です。

・2019年に発売された『G検定 公式テキスト第1版』には、載っていないキーワード
・直近3回の試験で出題されたキーワード
・『G検定 公式テキスト第2版』に、新たに加わったキーワード

なぜ?、要注意なのかを説明します。

今までのG検定には、受験者から大きな不満が寄せられていました。1つは「2019年発売の公式テキスト第1版が扱っている内容と、試験で出題される内容の差が大きい」という不満。もう一つは、「旧シラバスに書かれている内容が大雑把すぎる」という不満です。

今回、JDLAは、この2つの不満を解決しようとしたようです。その証拠に、新シラバスは、見るのも嫌になるほど情報量の多いものになりました。

以下の公式サイトの、ページ中盤に「新シラバス」のダウンロードボタンがあります。
https://www.jdla.org/certificate/general/

シラバスDL先

上記の3要素の全てに当てはまるということは、『第1版には載ってないけど、重要だから試験に出した。さらに、第2版に載せるほど重要と考えているキーワード』と捉えてもいいのではないでしょうか。

上記の情報を知らないで、『公式テキスト第2版』と、もう1冊の対策本で勉強する人にとっては、要注意に指定したキーワードは「試験に出る可能性を低く」感じてしまうと思います。なぜなら、賢い受験者なら、「公式本と、別の対策本の両方で扱われているキーワード」を重点的に勉強するからです。このような絞り込みは大切で、私も強くお薦めしています。

「試験に出そうにない」と思ってしまうキーワードとして、要注意に指定しました。

この要注意キーワードをまとめたリストが、こちらです。自由にダウンロードして活用してください。

新シラバスからの予測

『新シラバスの注目キーワード』

 

第2版の新要素

『第2版 新要素リスト』

このリストを活用するタイミングが、非常に重要になります。

お薦めなのは、『公式テキスト第2版』を一周読み終え、もう1冊の対策本を読み終え、自分の中に『ここは試験に出そうだな』という重み付けが始まり、自分の弱点(理解するのが難しく感じるところ)を潰そうとし始めたタイミングに、この2つのリストを活用するのがお薦めです。

 

ビジネス活用を前提とした、インプット(学習)がお薦め

7月試験から新たに出題されると書かれている「AIプロジェクトの計画・データ収集・法律/契約など」の問題については、どのような対策が有効でしょうか?

実は、今までも、このジャンルの問題は出題されていました。今までと同じような形式での出題なら、対策は簡単です。第3チャプターで紹介します。

しかし、「新たに出題」と書かれているので、今までに見たことがないような形の問題を作ってくるのかもしれません。それを予想することは出来ませんが、今回お薦めする「試験の合格だけではなく、その先のビジネス活用までを目指した勉強」をすれば、どのような問題がきても対応できると思います。

そのような勉強とは、「自分の仕事、もしくは新しいサービスで、AIを導入することで大きな利益、もしくは大きな経費削減ができそうなところを探しながら、AIの勉強も並行して行うこと」です。

今年の5月27日に行われた「日本ディープラーニング協会の岡田理事・事務局長が語るディープラーニングの現状と将来」というウェビナーでは、『なぜディープラーニングの世界においてジェネラリストが必要なのか』、『G検定を取得するメリットや将来の展望』、『新シラバスの注目ポイント(※AIプロジェクトの進め方等)ついて』などが説明されました。

JDLA Webinar

そのウェビナーで紹介されていたアンケート結果では、「AI導入における問題点」として、ユーザー企業、ベンダー企業ともに、『課題が不明』が1位。2位以下は「十分な量・質のデータ確保」、「AI人材・知識不足」、「精度が不十分」となっていました。

そうなんです。多くの会社が「AI導入する価値のある<課題・問題>が分かっていない・見つかっていない」んです。私の取引先でも、これに苦しんでいる会社があります。AIで何が出来るか、他社がAIを活用して効果が出た事例は知っていても、自社ビジネスになると、課題・問題を見つけられなくなります。

自分のビジネスで、「AI導入する価値のある<課題・問題>を見つける」ための、教材や情報があるわけではありません。ここは、自力で見つける必要があります。有り難いことに、AI導入に関する本や、AI活用で成果を出した会社の情報が手に入りやすくなりました。<課題・問題>さえ見つかってしまえば、AI導入はそれほど難しくなくなったと感じています。

ビジネスAI本

(「AI関連のビジネス書」のレビューも、今後出していきたいと思っています)

仕事をしていない学生の方であっても『新しいサービスを考え、それにAIを活用できないか?』考えながら、学習に取り組むことをお薦めします。

 

2019年の「勉強法」から、方針転換した理由

推薦図書7冊

私は、2019年に『G検定の勉強法』を書きました。今でも多くの方に読んで頂いているのでそのままにしようと思いましたが、今回、その勉強法から大幅に方針転換することにしました。

その理由は、2019年前半に発売された「G検定対策本」は2冊しかなかったのに対して、2021年6月時点では、10冊も発売されています。(個人出版の電子書籍を除く)

2019年で紹介した勉強法では、「推薦図書」を読むことをお薦めしましたが、直近3回の試験を振り返ってみると、推薦図書を読まなくても、G検定対策本2~3冊読めば、合格可能な状況になりました。

私は、推薦図書にもなっている『AI白書』を毎年買っていますが、無理して買わなくて大丈夫です。この本は情報量が多い割に、試験に一度も出題されていない情報が7割以上を占めています。面白い本ですが、試験のために読む本ではないです。

2019年に紹介した勉強法と変わらない点は、G検定対策書や問題集という「書籍(電子書籍も含む)」を柱とした勉強法という点です。

これは、活字で学習するというスタイルが多くの人にとって安価で、予定調整しやすいと考えたためです。

現在、書籍の他に、動画教材や、オンライン模擬試験、AI講座も登場し、選択肢が多くなりました。どれを選べばいいのか迷うと思いますが、これから紹介する「教材」はどれも、私が試したうえで、お薦めできるものに絞りましたので、迷わず試してみて下さい。

 

最新かつ、最も効果な「勉強法」を紹介

 

概要

試験「本番」を知る事から始める

最も賢い試験対策は「試験を知ること・本番から逆算すること」です。

今からお伝えする「3つ」を頭に叩き込んで下さい。

・試験は2時間191問なので、1問37秒使える。しかし「10秒以内」に即答し、難しい問題のために時間を残す

・「文章の意味が理解しづらい」問題が出てくる。問題文の「独特な言い回し」に慣れておくために、問題を解くというトレーニングはやっておくこと

・試験の序盤に「受験者が苦手な問題(AIの法制度・倫理など)」が登場し、受験者の心を折ってくるが、そこで止まらずに「全問すべて解き終える」ことを最優先する

今回紹介する勉強法は、この3つに対応しています。

 

【勉強法】

勉強期間の「序盤」に、問題を解くトレーニングを行う。

『公式テキスト第2版』には問題が収録されていますが、数が少ないのでトレーニングにはなりません。公式の例題を読み、市販の問題集もやっておきましょう。

・試験本番の「問題文」に慣れる一番の方法は、『公式テキスト第2版』の文章に慣れることです。この本を2~3周も読めば慣れると思います。

・1問10秒以内に即答するためには、勉強期間中に「単語暗記」だけではなく「意味を理解する」こと、そして「知識を整理する」ようにしましょう。試験本番では様々なジャンルの問題が、ランダムに出題されます。勉強をするときは「理解する・知識を整理する」ようにしてください。

・対策本では「カタカナ(英語)」で紹介されていたのに、試験本番では「日本語」で登場することがあります。日本語と英語の両方で覚えておくのが理想です。(例:過学習=オーバーフィッティング Over fitting)

 

発売されている「対策本」の問題点を知る

購入すべき本は、『公式テキスト第版』です。(『公式テキスト第1版』を間違って購入しないで下さい!)

G検定試験の「公式本」2冊以外にも、対策本は8冊もあります。

結論から言ってしまうと、8冊とも網羅性を優先していて、補助教材としての価値が低い

つまり、8冊とも公式本を真似て、公式本と試験に出たキーワードを「出来るだけ多く掲載すること」に力を注いでいます。

皆さんは、『公式テキスト第2版』を買って勉強した後に「同じ本」は買いませんよね?

2冊目に求めるのは、『公式テキスト』では理解できなかったところを、噛み砕いて教えてくれる本か、『公式テキスト』には載っていないが、試験に出る可能性の高いトピックを扱っている本ではないでしょうか。

2021年6月時点で、受験者の多くが、理解しづらい難しいところを、噛み砕いて教えてくれるG検定対策本はありません

多くの受験者が「理解しずらい」と話すのは、RNN・自然言語処理・強化学習・深層生成モデル・画像認識分野になります。今後発売される対策本には、これらの解説に特化したものが出てくることを期待しています。

ここまで読んだ方は、『理解が難しいトピックは、どうやって勉強すればいいの?』と思われたと思います。この先のチャプターで詳しく紹介します。

 

話を「購入すべき本」に戻すと、『公式テキスト第2版』の次にお薦めする本は、この2冊です。

・『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 第2版』黒本
・『これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定 要点整理テキスト&問題集』赤本

先程書いた「『公式テキスト』には載っていないが、試験に出る可能性の高いトピックを扱っている本」も、この2冊になります。赤本は「数理・統計」も扱っており、過去の試験では似た問題が出ています。

数学の勉強は、実際のAI導入プロジェクトでも役にたちました。特に、2019年の勉強法の記事で紹介した『最短コースで分かるディープラーニングの数学』は、今でもお薦めです。

DLの数学

ちなみに、『公式テキスト第1版』から、『第2版』になって、第4章以降が大幅な加筆修正が行われました。『第2版』と『第1版』の差を知っておきたい方のために、比較表を作りました。気になる方は御覧ください。

『第2版と第1版の目次比較』

 

<補足:6月24日更新
6月22日に、黒本と呼ばれる『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 第が発売されました。

黒本 第2版

この本の中に書かれている『第2版の刊行にあたって』には、このように書かれています。

・以前より出題されてきた「定番」の内容については、ほぼそのすべてを踏襲
・近年出題が多い、AIを取り巻く法律、契約関係については新章(第8章)として追加し、丁寧な解説付きで問題を収録
・「総仕上げ問題」においても問題数を大幅に増加

内容を❝削る❞ことよりも❝増やす❞ことに主軸を起き、なるべく多くの情報を皆様に伝えられるように心がけました。

黒本の『第1版』と『第2版』を比較すると、

第1章~第6章は同じ(削られた問題あり)
第7章「ディープラーニングの研究分野と応用」:11問 追加
第8章「人工知能と法律・契約および動向」:全問(13問)新作
第9章「総仕上げ問題」15問 追加

黒本『第2版』は、試験で出題される「定番問題」をカバーしながら、解説文も分かりやすいので「問題集」としてお薦めできます。

『黒本 第2版』で新しく登場した/強調されたキーワードと、過去の試験で出たキーワードを一覧表にまとめました。

『黒本 第2版』注目キーワード一覧

黒本『第1版』を既に持っている方であれば、赤本これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定 要点整理テキスト&問題集』か、茶本最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集』のどちらかをお薦めします。どちらを買っても、「黒本第1版でカバーされていない、直近の試験傾向を踏また対策」は出来るので安心して下さい。

以上で、購入をお薦めするG検定対策本・問題集の紹介を終わります。

茶本と赤本

 

『公式テキスト』の前に、松尾先生の『人工知能は人間を超えるか』を読んだほうがいいの?、オンライン講座の「AI for everyone」は受けておいたほうがいいの?という疑問を持っている方もいらっしゃると思います。私の答えは、『公式テキスト第2版は、この2つをカバーして、さらに深い知識が得られるので、無理して読む/受講する必要はない』になります。

■AI for Everyone すべての人のためのAIリテラシー講座
https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone-jaAI for Everyone

 

③試験日までの学習スケジュールを決める

1週間に合計10時間を勉強に充てことが出来る人は、1ヶ月で合格可能です。

スケジュールを組むのが苦手な方のために、お薦めのトレーニングメニューを作りました。

➖1週目:『公式テキスト第2版』を1周する。『第2版 新要素リスト』を眺める
➖2週目:問題集で弱点を洗い出し、『第2版』で復習、マインドマップで知識を整理
➖3週目サブ教材(書籍・動画)で理解を深める。マインドマップの更新
➖4週目:試験に慣れるためにWeb模擬試験。試験までに弱点の克服(理解を深める)

スケジュール見本

 

具体的な動き

1,『公式テキスト第2版』を最後まで読む(分からないところは印をつけて、先に進む)
※正誤表は必ずチェックしましょう。URLをまとめましたリストはこちらを御活用下さい
『対策本9冊の正誤表URLリスト』

2,『第2版 新要素リスト』のキーワードを軽く眺める(覚える必要はない)

3,問題集(上記の茶本or黒本)で、自分の理解出ていないところを見つける
問題を解くことに慣れることも出来る

4,理解が難しいと感じるところを、マインドマップ化する
勉強期間の序盤は、覚えることが多すぎて「知識を整理できていないから、理解できずにいる状態」になることがあります。そのような状態になったら、下のようなマインドマップで、キーワードを並べて整理してみましょう。手書きでも大丈夫です。

『マインドマップ、面倒くさそう』と思うかもしれませんが、頭の中が整理されると、急に理解できるようになるので、マインドマップを作らないよりは、勉強時間を短縮できると思います。

マインドマップ

5,『第2版 新要素リスト』と『新シラバスの注目キーワード』を、ここで活用
いままでの学習で、あなたの頭には「なんとなく分かった/理解できているか自信がない」トピックが大量に残っています。それら全てを潰していくのは素晴らしいことですが、心が折れてしまう人が出てきます。その人たちの為に「このリスト」があります自分が納得したいトピック、キーワードをこの中から選んで勉強していきましょう。

6,動画で、理解できるようにする
次のチャプターに、「Youtube教材 お薦め動画4選」を紹介しています

7,理解しづらいトピックを、噛み砕いて教えてくれる本(サイト)を読む
『エンジニアなら知っておきたいAIのキホン』と『機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がしっかりわかる教科書』の2冊がお薦めです。

実は、『エンジニアなら知っておきたいAIのキホン』を買わなくても、こちらのサイトに著者の方が記事を載せてくださっています。本の内容すべてが載っているわけではないので、サイトの記事を読んで、理解しやすいと感じたら購入してみてください。

AIガイド本2冊

8,このサイトで過去問題を知り、ざっくりと試験の傾向を掴む
どのキーワードを深く理解していこうか選択に困ったときに役立ちます。

9,オンライン模擬試験に取り組み、「問題を解く」ことに慣れる
無料のオンライン模擬試験は、この段階で取り組むことをお薦めします。『早い段階で、問題を解くことに慣れたほうがいいのでは?』と思うかもしれませんが、それはお薦めしません。理由は、オンライン模擬試験の「答えの解説」が、不親切なためです。(無料なので文句は言えません)。オンライン模擬試験は、勉強期間の後半の、正しい知識と理解が身についてからにしてください。ある模擬テストでは、選択肢が間違っているところがあります。そういった「間違い」に気づくことができます。

10,最新AI情報の取得:Googleアラートの活用
試験では、AIに関する時事ニュースが、少しだけ出題されます。本当に新しい「最新ニュース」は出たことがないので、無理に対策する必要はありません。しかし、AIに強い興味をもっているこの時期に、最新動向に触れる習慣を付けてみるのもよいでしょう。

強制的に情報が届くように、Googleアラートに、自分が苦手な分野のキーワードを登録します。それを読むことで、知識のムラを減らすこともできます。

 

多くの受験者が苦手とする問題

今のうちに、多くの受験者が苦手としている問題を知っておくといいでしょう。

・RNN、自然言語処理、強化学習、深層生成モデル、物体認識分野
・AIの時事問題、最新動向
・法制度問題(問題文は文字数が多く、難しいと感じてしまう)

過去3回を振り返ると、「道路交通法改正、ドローン飛行規制、個人情報保護、匿名加工情報、自動運転、知的財産権、著作権、GDPR」が毎回出題されたので、新G検定でも、出題される可能性は高いと考えています。

試験本番の動き

試験本番は、時間との戦いです。始めて受験する方の多くは、良くて「時間ギリギリで全問解き終える」ことになると思います。試験後のTwitterに『時間なさすぎだろ!』と怒り出す人が出てくるのは恒例行事です

これを読んでいる人は、15分~30分時間を残して、全問解き終えることができます。

次のように進めていきます。

①試験前に、「電卓」と「ペンノート」、できれば予備のパソコンも用意
②12時50分には、「開始」ボタンが表示される。そのボタンを押した瞬間から、試験がスタート
序盤に「難しい問題」が登場することが多い。その時、5秒以内に、3つの動作を選ぶ

【1】全く分からない、探しても解けそうにない ➡ 直感で選択して、次の問題へ進む

【2】分からない、短時間して解けそう ➡ 左上にチェックして、次の問題へ進む
※問題文と、選択肢に、重要な「単語」がある場合

【3】分からない、検索に時間がかかりそう ➡ 選択せずチェックもせず、次へ進む
※選択肢が「文章」の場合が多い

この3つの動作のうち【2】が多くなると思います。この問題は、最後の問題が解き終わってから、「全ての問題を確認する」ボタンを押して、戻って解くことになります。

この【2】の数が多くなりすぎて、残り時間で対応できない事態になりがちです。そのための「ノート」です。最初から問題を解いていく中で、【2】の行動を選んだときに、『この問題は、あとで優先して解こう!』と思った瞬間に、問題の「番号」をノートに書くことをお薦めします。

過去の試験では、意地悪な問題が必ず出ていました。それは、『正しくないものを選べ/不正解を選べ』という問題です。TOEICのように『正しくないもの/不正解を』と目立つように書かてていないので、多くの人がミスをします。本番では、問題文を最後までしっかり読みましょう

 

お薦め対策本・模擬試験・動画

「理解が難しいトピック・キーワード」への対策方法をお伝えします。

4つの方法があります。

・YouTubeの解説動画を見る
・キーワードで検索して、自分に合った解説記事を見つける
・オンライン模擬テストを受ける
・3冊目の対策本に手を出す

順番に紹介していきます。

YouTube AI解説動画 4選

1:予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」
「機械学習・深層学習(ディープラーニング)とは何か」
https://www.youtube.com/watch?v=s5_Pk3CjhNA
「中学数学からはじめるAI(人工知能)のための数学入門」
https://www.youtube.com/watch?v=7A05OamqCyc
微分:(関数)★勾配降下法、誤差関数
線形代数:ベクトル、行列  ★ニューラルネットワークの計算
統計:分散、標準偏差、共分散(正の相関、負の相関)

2:データサイエンスVtuber「AIcia Solid Project」
https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ/videos
Word2Vec、LSTM、GRU、RNN、Attention、AlexNetなどG検定でお馴染みのトピックの他、「関数を近似する」とは?、ベイジアンネットワークなどAIの重要トピックを解説してくれている。

3:SONY 小林由幸氏「Neural Network Console」
https://www.youtube.com/c/NeuralNetworkConsole/videos

4:いまにゅのプログラミング塾
https://www.youtube.com/watch?v=62HftfNcH6U&list=PLCZyyif9kAwV1ozQmoTAWbmZwQ-BTlI8-

 

キーワードで検索して、自分に合った解説記事を見つける

受験する方の中には「プログラミング未経験」、「数学が苦手」という方が多いかと思います。私も始めて受験する前はそうでした。

今後、理解するのが難しいトピック・キーワードを検索し、「解説記事」を探すことが多くなります。その時困るのが、Googleの検索上位に来る「論文」や「エンジニア・プログラマー向けの記事」です。

まずは、サラッと眺めてみて『これは、噛み砕いて説明してくれていそうだ』と感じたら、読んでみて下さい。自分の知識レベルに合っていないなと感じたら、無理せずに、別のサイトへ移って下さい。

『噛み砕いて説明しているサイト』を見つけるコツがあります。それは、Google検索の「画像検索」に、調べたいキーワードを入力して、その中の「分かりやすそうだと思える図・イラスト」をクリックして、それが置いてあるサイトへ移動することです。

初学者向けの解説記事は、イラストや図を使って解説してくれることが多いので、この方法が使えます。

「理解が難しいトピック・キーワード」全てを、自力で潰すことは不可能だと思います。検索して探す/解説本を探すという時間も膨大なものになってしまいます。しかし、理解できない状態は気持ちが悪いという気持ち、よく分かります。

現在、講師とマンツーマンでAIを勉強できるオンラインサービスも登場してきています。そういったサービスを利用するのも、時間短縮できるのでメリットがあると考えています。私も、今のプロジェクトが一段落したら、有料の対策講座を受けようかと思っています。理解できるまで、先生に質問ぜめにしようかと思っています。お金で時間を買うというやつですね。

 

オンライン模擬テスト 3選

オンライン模擬試験を、3つ紹介します。どれも無料です。

無料なので、不満を書くのがためらわれますが、今後の改善を期待して、良い点と悪い点を書いていきます。

 

■Study-AI「G検定 模擬テスト」
https://study-ai.com/generalist/

良い点:問題数の多さ、操作のしやすさ
悪い点:復習に使いづらい、本当の正解を自分で調べないといけない問題がある

StudyAI模擬テスト

 

■DIVE INTO CODE 「G検定 模擬試験」
https://exam.diveintocode.jp/exam

良い点:最新の試験傾向に近い
悪い点:問題文が短く、試験の「本番感」は体験できない

diveintocode試験画面

 

■AVILEN「G検定スキルチェックテスト」
https://avilen.co.jp/service/test_g_certification/

良い点:会員登録しなくても、その場で試せる
悪い点:問題数が少ない

AVILENテスト

 

6月15日限定で、zero to oneさんが「オンライン全国模擬試験」を実施しました。残念ながら、現在は受験できません。このような試験の情報があれば、私はツイッターで伝えるようにしています。これからも目敏く見つけていきますので、Twitterをチェックしておいてください。

zerotoone試験画面 結果レポート

ちなみに、この「オンライン全国模擬試験」は、試験前に『本番に似たインターフェイスになる』と宣伝されていたので注目していました。残念ながら、本物の試験画面とは似ていませんでした。「結果レポート」はとても良かったです。自分の苦手なところが分かりますし、偏差値が出るのも良かったです。

今まで紹介した3つのオンライン模擬試験の画面も、本物と似ていないので、本番での動きの練習に使いづらいんですよね。これから登場するオンライン試験には、タイムマネージメントの練習が出来るインターフェイスにすることも期待しています。

 

3冊目の対策本に手を出す

『公式テキスト第2版』が発売された今、対策本は2~3冊で十分になりました。

残りの本が気になる人も多いかと思います。もちろん、他の本を読むことは無駄にはなりませんし、解説の文章、切り口も微妙に違うので、これを読むことで理解が深まることもあるでしょう。

公式テキスト『第1版』『第2版』、黒本『第1版』『第2版』の4冊を除いた「6冊」について、簡単に解説します。まずは、比較的新しい4冊から。

対策本3冊

■『要点整理から攻略する『ディープラーニング G検定 ジェネラリスト』(緑本)の特徴
・基礎数学、情報理論、最新の試験傾向に近い点が評価できる
・章末問題は少なく、問題集というよりも、キーワードの網羅本
・数式と図が多いが、噛み砕いた説明ないため、初学者には優しくない

■『最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集』(茶本)の特徴
・網羅本に取り組んだ後に、自分の知識の定着度合い、理解度を試すには向いている
・他の本にも、試験にも出たことのないトピックを扱っている珍しい本
・試験傾向はある程度カバーしているが、試験よりも広く網羅しているため、学習者の負担が大きい
・理解が難しいキーワードに対する説明が足りない

■『“キーワード集中解説”で最短合格ディープラーニングG検定ジェネラリスト対策テキスト』(オレンジ本)の特徴
・公式以外の本では、最も新しい対策本。網羅本で、問題の数はかなり少ない
・AlexNet、VGG、GoogLeNetの説明や、イテレーション、エポック、ミニバッチサイズについてなど、他の本よりは丁寧に解説されている
・one-hot表現、分散表現word2vec、分散表現ELMo・BERTの特徴の比較図が載っている
・図や説明は、分かりやすくお薦めできる
【注目】新シラバスに載っているが『第2版』内で掲載されていない「モデルの軽量化」量子化、プルーニング(Pruning)、蒸留の説明が載っている

白紺本

■『この1冊で合格! ディープラーニングG検定集中テキスト&問題集』(白紺本)の特徴
・『最新シラバスに対応』と謳っている今年6月に発売された新しい本
・他の対策本よりも、過去問を多く掲載している点は良い
・本番と同じ「191問」の模擬試験が付いており本番対策にも取り組める点も良い
・他の9冊と同じ様に「網羅性」を優先しているため、理解が難しいキーワードの説明が不十分
・数式で解説しようとしているところは、初学者に優しくない
・『公式テキスト(白本)』とほぼ同じ解説図があっても、受験生は喜ばないだろう

『白紺本』注目キーワード一覧

 

残りの「青本・赤本」の解説は、こちらを御覧ください

・過去問を踏まえた、お薦めの「対策本」・青本赤本どちらを買えばいいのか分かる・『受験料高かったけど受けて良かった』と思えるようになる『G検定』と名付けられている本と、公式の「推薦図書」の本を足すと、10冊以上の本があるので、どれを買えばいいのか悩んでしまうと思います。お金をかけない「教材選び」と、満足して試験本番を終えるための「取り組み方」を紹介します。 G検定の対策は、この3冊結論から先に書きますね。この3冊を買って勉強するのがお薦めです。①『G検定 公式テキスト』(白本)②『徹底攻略 ディープ…

 

勉強法の紹介は、これで終わりです。ここで紹介したことを、実行さえすれば、合格は確実です。自信を持って、本番へ挑んで下さい!

 

合格した後は、「AIで稼ぐ」を目指す

ここまで、お疲れさまでした。

この勉強法を実践した方は、合格は確実なので、その先についても簡単にお伝えしておこうと思います。

鋭い皆さんのことなので、AIプロジェクトを始めて、成功させるまでに試練が待っているんだろうなと予想されたと思います。正解です。

私が関わっているAIプロジェクトは、まだ成功と言える段階ではありませんが、徐々に利益が出てきています。ここまでの道中、大きながありました。

「G検定 合格者の会」で、BayCurrentの則武さんが話されていた「」がまさにそうでした。https://www.youtube.com/watch?v=iUpJySHU7yQ

 

AI導入の壁

「ディープラーニングの社会実装の成否は、問題発見力が左右している」という講演の中で、技術理解の壁問題発見の壁打ち手策定の壁について、話されていました。

皆さんも、AIのプロジェクトに関わったら、この壁を感じることになると思います。しかし、恐れることはありません。あなたは既に、3つの壁のうち「2つ」に向き合っているからです。

 ・技術を理解しようとしている
 ・AIを導入する価値のある「問題」を見つけようとしている

その努力を継続していけば、超えられる壁です。一緒に頑張っていきましょう。

受験料「半額・30%オフ」にするために

下の画像は、2021年7月試験の申込画面です。今後、画面が変わる可能性がありますので、ご注意ください。

値引きを受けるには、「アクセスコード」を入力する必要があります。

7月試験の申し込み画面では、見つけづらい位置にあり、半額にするのを忘れて方がいました。割引の対象になる人は、忘れずに入力して申し込みましょう。

受験料半額1 アクセスコードの入力