先日、3月にG検定を受験してまいりました。
現在、G検定対策のための学習アプリを個人で開発しており、アプリ自体はほぼ完成しています。ただ、GoogleやAppleのストア審査に向けたアカウント開設や各種手続きに思いのほか時間がかかっており、リリースまでにはもう1〜2ヶ月ほど要しそうな状況です。
そこで今回は、前とやや似たトピックですが、開発中のアプリが一段落したこのタイミングで、実際にG検定を受けてみて感じたことを率直にまとめてみました。これからG検定の受験を検討されている方や、AI関連の資格にご興味をお持ちの方にとって、少しでも参考になれば幸いです。
G検定の第一印象：「とにかく情報カバー範囲が広い！」
まず、試験を終えての率直な感想は、「情報のカバー範囲が思った以上にかなり広い」🤯
受験勉強には、G検定の公式が出しているシラバス (こちらのサイトの末尾)と、定番とされる参考書を2,3 冊使用しました。その書籍自体は情報が非常によく整理されており、G検定の全体像を把握するにはとても良い内容だと感じています。しかし、実際の試験問題は、その一冊だけではカバーしきれないほど広範囲で、かつ細かな知識が問われるものでした。合格率6割の試験とか余裕っしょ、という余裕が秒で吹き飛びます。本や問題集 1-2 冊じゃ到底賄えなくない？と思うはずです。
出題傾向①：初学者にとって実践的で専門性の高い知識問題
試験では、検定手法や機械学習のアルゴリズムの種類、ニューラルネットワークの構造の細かな意味合いなど、AI初心者の私にとっては非常に専門的な問題が多く出題されました。単に用語を知っているだけでなく、「自分でAIモデルを実装するまでには至らなくても、その技術的な背景をしっかりと理解しているか」が問われるような内容です。正直これ実際に Python 組んで実行してみるレベルの人じゃないとわからないんじゃない？と思う問題もしばしば出ます。
そのため、参考書の概要を読むだけでなく、かなり広い範囲の知識を意識的にインプットしておく必要があると感じました。そしておそらくそれだけでは足りません。。🥺
出題傾向②：比較的取り組みやすい「倫理」関連
一方で、試験範囲の中には比較的取り組みやすいパートもありました。例えば「倫理」に関する問題です。これらは、ビジネス知識の範囲で正解をある程度絞り込めると感じました。明確な知識がなくても、消去法的に正解を導き出せる問題が多かった印象です。
楽しいかは別として、実際にSIの現場にいたことがあれば、ある程度聞いたことがあるようなトピックですし、数学・コンピューター的なことがありませんから、ノンテク受験者にとってもとっつきやすい内容と思います。
ただし実際にはこのトピックで書籍が1冊出るぐらいには奥が深い領域でもあります。
出題傾向③：意外と出題は少なめ？「歴史」関連
多くの学習書で序盤に登場する「チューリングテスト」や「ダートマス会議」といったAIの歴史的なトピックは、実際の試験ではほとんど出題されませんでした。1-2章がこれという参考書が非常に多いですが、学習初期にこれらの暗記に時間をかけすぎるよりは、さらっと確認する程度で十分かもしれません。
これらのトピックが学習書序盤に出るので「こんな問題が出るならG検定って、価値がないんじゃないか🤔」と思ったこともありました。もし同じ感想抱かれている方がいれば、実際のテストではそうじゃないですよと言いたいです。
最重要学習ポイント：「ニューラルネットワーク」に尽きる！
では、どこに重点を置いて勉強すればよいのでしょうか。それは間違いなく「ニューラルネットワーク」です。これに尽きると言っても過言ではありません。
ニューラルネットワークの各層の構造の名称やその意味合いは一通り覚えておく必要がありますし、それに関連する技術やアルゴリズム、それぞれのメリット・デメリットなどもしっかりと問われます。中には、「そんな細かい部分まで聞くのか？」と驚くような内容も出題されました。選択肢から消去法でなんとか選べる問題もありますが、そのレベルの細かさを想定しておくことが重要です。
ポイント①：曖昧な知識は命取り！用語の正確な理解を
特に注意したいのは、知識問題の中でも、用語をきちんと理解していないと迷わされてしまうタイプの出題です。
例えば、「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の手法のうち、フィルターのセルの間隔を空ける手法として適切なものを選びなさい」といった粒度間で問題が出ます。この時、選択肢には「FCN」「GCN」「Dilation Convolution」など、いずれもそれらしい用語が並びます。
これらは全て機械学習の分野で登場する単語であり、「なんとなく聞いたことがある」ものばかりです。そのため、単語を曖昧に覚えていると、確信を持てずに迷ってしまいます。確実に正解を選ぶためには、言葉の正確な意味や使われ方をしっかりと押さえておくことが不可欠です。
ポイント②：現場での応用力が問われる「業務シナリオ問題」
さらに印象に残ったのが、「業務シナリオを前提にAIをどう適用するか」を問う実践的な問題です。
例えば、「ある業務にAIモデルを導入して効率化したいと考えているが、データセットの準備をあなたが担当するとしたら、どう進めるのが適切か？」というような設問が出されます。
こうした問題では、単に知識を問うだけでなく、現場での考え方や判断力が求められます。データ準備方法の良し悪しや、取り組み方の適否を選ばせるような内容になっていて、非常に実践的であると同時に、学習にもなると感じました。
クイズの難易度としてはそれほど高くないものの、普段から「AIをどう活用するか」という視点を持っていないと、適切な選択が難しいとも感じました。したがって、試験対策としては単なる暗記にとどまらず、「自分の業務やサービスにどう応用できるか」といった視点を持ちながらインプットしていくことが大切だと実感しました。せっかく試験を受けるなら実務につなげたいもの。この点を意識しながら学習をおすすめしたいです。
合格への総括：テキストをそれなりに覚えるだけの表面的な学習は厳しい🙅
総じて言えるのは、やはり問題集を解くだけ、テキストを一冊二冊読んでアウトプットするだけでは、知識がどうしても曖昧になりがちだということです。特に、品質の高いニューラルネットワークやディープラーニングの基本技法については、腰を据えてじっくりと学ぶ必要があります。「これくらいでいいだろう」と安易に満足してしまうと、確実に足元をすくわれるでしょう。
【少しだけ宣伝】自作のG検定対策アプリについて
そこで、最後に少しだけ宣伝をさせてください。本題ともいいます😂
私は今回のG検定受験体験をもとに、AI分野の知識をよりスムーズに、そして深く覚えられるよう工夫を凝らした自作の学習アプリを開発しました。このアプリでは、従来の問題集とは異なり、実生活の場面に当てはめながら学べるようなオリジナルの設問を585問、単語帳も数百収録しています。
AIと一緒に問題文を生成することで、「勉強している感」をなるべく軽減しつつ、記憶に残りやすいような工夫を凝らしました。親しみながら楽しく学べるツールとして、多くの方に役立てていただければ嬉しいです。もしご興味があれば、リリースされた際にはぜひ試してみてください。
ちなみに、このアプリを使った最初の合格が出ています😏
暫定合格率は100％ (1/1) です。ぜひ使ってみてください。
今回は以上です。
あなたの充実したG検定学習生活を！
