【G検定2021#2】は7月17日に行われました。
このブログでは、G検定の資格を取得するために15日に渡って学習を続けてきました。
実際の学習時間は約1ヶ月間です。
もちろん、【G検定2021#2】もきちんと受験してきました。
今回は、これまでの学習の成果を本番の試験で出しきれたのかどうか、結果はどうだったのかを公表します。
このブログは底辺フリーランサーの私が、G検定を取得して人生を好転させようと学習の記録を日記にしています。
目次
G検定2021#2を7月17日の結果報告
まずは結果から報告させていただきます。
結果は【合格】でした！！
はっきり言って、当日(7月17日)の試験を終わらせた感想は、「これは完全に落ちた」と思っていました。
8月2日にG検定試験事務局から合否結果のメールがきました。
そこで自分が合格したことを知ります。
奇跡的に合格していた時には、相当な驚きでした。
それでは、メールの内容を少しこちらに提示します。
G検定の合格のラインなどは公表されていません。
こちらのブログに提示するのは、私個人の成績です。
【G検定2021#2】の合格率
【G検定2021#2】の合格率は総受験者数と合格者数で計算するができます。
「総受験者数」と「合格者数」は、公表されています。
総受験者数：7,450名
合格者数：4,582名
合格率＝61.5%
筆者の成績
合格者は、シラバス分野別の得点率を知らせてくれます。
個別の問題の正解と不正解に関しては開示されていません。
それでは、私の得点率分布がどのようになっているか公表します。
Twitter等で他の合格者の成績を見ると、自分の成績がかなりギリギリの合格だったということが分かります。
ちなみに、今回の試験から分野別の正答率を教えてくれているようです。
- 人工知能の問題：90%
- 機械学習の具体的手法：70%
- ディープラーニングの概要：71%
- ディープラーニングの手法：63%
- ディープラーニングの社会的実装に向けて：64%
- 数理・統計：16%
それにしても、「数理・統計：16%」って…。
試験を受ける前は、数理・統計などの問題は飛ばして最終的に落ち着いて計算していこうとしていましたが、その作戦は見事に崩れ去りました。
あまりにも、問題が難しいと感じたため、後回しにする余裕が無かったのです。
そのため、しっかりと計算をするよりも正解に近そうな応えを選択するという作戦になっていました。
そして、4択問題で16%。
つまり、確率的には25%あるはずの問題がここまで低い確率になってしまったのです。
練習問題では、何度も繰り返すうちに確実に取れるようにしていたはずなのに…。
これには少し悲しい気分になりました。
「人工知能の問題」は90%と、言うこと無しです。
「機械学習の具体的手法」、「ディープラーニングの概要」と「ディープラーニングの手法」に関しては、ディープラーニングの仕組みの基礎知識的な問題群です。
しかし、これまでに学習してきたテキストや問題集とは異なる問題の出し方だったので、時間がかかってしまいました。
はっきり言って、Google検索や書籍検索をする余裕はありませんでした。
ちなみに「ディープラーニングの社会的実装に向けて」という分野で64%とは、健闘した方だと思います。
実は、この分野に関してはビジネス関係の記事も多く執筆しているため得意な分野でした。
しかし、実際の試験問題はかなり難しく、きちんとした回答を出せているか不安になっていました。
実際に、ビジネスの分野でAIの活用は進んできています。
それでは、どのような用途で利用するのか。
また、利用に関してどのような法律があるのか。
これらの分野はAIの技術の発展と共に、変化や更新されていきます。
今後も注視していくべきでしょう。
使用したテキストは本試験でどのくらい出題されたのか？
私が購入した問題集やテキストから本試験でそのまま出題されたのは、おそらく10%に満たないでしょう。
実際これは実感としてしか回答できませんが。
ここで「出題された」とは、問題文そのものがテキストそのものと同じ、あるいはそれに近い形での出題という意味です。
私が主に利用したテキストと問題集は以下の3点です。
購入して1読した程度の書籍やサイトは後程あらためて紹介します。
- 「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」インプレス
- 「ディープラーニング G検定 要点整理テキスト＆問題集」秀和システム
- 「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 第2判」
これらの問題集やテキストから、そのまま出題されるという甘い試験ではありませんでした。
実感したG検定の難易度
今回、私は奇跡的にG検定に合格する事ができましたが、実際にG検定の難易度は合格率よりもかなり高いと思われます。
私自身は、特にAIやITなどの分野を専門にした職業に就いているわけではありません。
そのため、ほとんど基本的な知識すらない状態で試験勉強を始めました。
高校の勉強すらまともにやっていなかった為、数理・統計などの計算問題はテキストを投げ捨てたくなるほどでした。
G検定の難易度が高いと感じた理由
G検定の難易度が高いと感じた理由には主に以下の3つの要因が考えられます。
- 問題集とは異なる問われ方をする
- 問題文が長い
- 最新の情報が多い
問題集とは異なる問われ方をする
問題集の文章のくせと本試験の問題文は異なります。
そのため、何を問われているのか分からなくなってしまうことが多々ありました。
時間制限もキツイ試験ですので、それだけで焦ってしまいます。
問題文に慣れるためには、過去問を解いてみるしかありません。
しかし、今回の学習では過去問を見ることはありませんでした。
もしも、過去問の学習も試験に先だって行いたい場合は、コチラのサイトで練習しておくと良いでしょう。
問題文が長い
1問ごとの問題文が長いのも難易度を上げている要因でしょう。
G検定は120分のテスト時間で約200個の問題に回答します。
つまり、1問に対してかけられる時間は約30-40秒程度。
さらに、問題文を読み4択から回答する時間も考えると、文章を読める時間は30秒もありません。
専門的な単語が多く含まれている中で、正しく問題文を読むためにはこの時間では不十分に感じてしまいます。
多くの問題を残している状態だと、長い問題文を読んでいるだけで焦りが募ってしまいます。
G検定を難しくしている要因は、その問題文の長さでもあるでしょう。
最新の情報が多い
本試験で問われる問題の中には、最新の情報が多く含まれているのもG検定の難易度を上げています。
AIやITの技術や法整備などは、日々発展していて、その速度は日を追うごとに増しています。
つまり、年に3回あるG検定ですが、試験と試験の間には新しい技術や知識が増えていることを意味します。
そのため、本試験でも最新の知識を試されることがあります。
常にAIに関するニュースに注意しておき、最新情報を知っておくことが大事でしょう。
「AI白書」の最新刊など、網羅的に新しい情報を知ることができる書籍には目を通しておくべきです。
今回利用した書籍とサイトを全て紹介
主にテキストとして使用した書籍は先ほども紹介しましたが、再度ここでは購入したテキストやサイトを紹介します。
G検定はネット試験なので、試験中に書籍を参考にしたり、Google検索することは可能です。
ここでは、書籍なのかKindle版なのかも掲載します。
書籍
紙の本
「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」インプレス
「ディープラーニング G検定 要点整理テキスト＆問題集」秀和システム
Kindle版(本試験中に検索できるようにしました)
「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 第2判」
「AI白書 2020」
サイトと動画
「一般社団法人 日本ディープラーニング協会HP G検定とは」
G検定試験の運営している一般社団法人 日本ディープラーニング協会HP は必ず通過しなければいけません。
なぜなら、試験の申し込みもコチラからですし、シラバスの発表もこのHPで発表されています。
しかも、問題の傾向や合格者おすすめの書籍を確認できます。
例題も掲載されているので、本試験の前には必ずやっておくことをおすすめします。
こちらのサイトは、G検定の対策講座も行っています。
トレンド情報も掲載しているので、AIに関する最新の情報を入手することも可能です。
このサイトを利用すべきなのは、模擬試験を受けられるという点でしょう。
ここで、模擬試験を受けておけば、本試験の時にパソコンの操作に焦らなくても済みます。
こちらの模擬試験の問題を解説している動画もあります。
問題の解説だけではなく、本試験中の対策も教えてくれるのでぜひ参考にしましょう。
G検定を取得した理由の再確認
ここでG検定を取得した理由の再確認をしたいと思います。
そもそも、AIの知識を得ようと考えたきっかけは、将来の自分の仕事への恐怖感でした。
「AIによって、今の自分の仕事が奪われてしまうのではないか？」という漠然としたものです。
今現在でも底辺のフリーランサーである以上、さらに将来をAIによって苦しめられると思うと不安と恐怖で仕方なかったのです。
この不安や恐怖を乗り越えるためには、その対象を知ることが何よりも大事です。
AIの知識を手っ取り早く頭に入れるには、試験にチャレンジするのが良いと考えてG検定に挑戦しました。
AIに関する知識を利用して今後の社会に役に立てる人材になれば、自分自身の将来も安定しますし、社会全体も良い社会にしていくことができるはずです。
今回は奇跡的に合格したG検定の資格を利用して、これからの社会に利用していきます。
単に資格を取得していると、履歴書や名刺に書くことが目的ではないことを自分自身で再確認しておきます。
AIについて今後学んでいく部分
AIについては、G検定に無事合格した今でもわからない部分や知りたい部分はたくさんあります。
今後はAIの社会的な実装部分を多く学習していこうと考えています。
また、AIの社会実装が進んでいけば法律も変更されるでしょう。
この部分を抑えて、AI人材として成長していけたらと思っています。
気が向いたらエンジニアの学習もしてみたいですが、今のところは本業の物語制作に精を出すことにします。
「AI白書2020」も購入したものの試験対策としてしか活用していなかったので、きちんとした理解とともに使用できる知識にしなければいけません。
今後、こちらのブログでは「AI白書 2020」に基づいた記事を多く上げていきます。
AIの学習で大事なことの一つは、「AIに出来ることと、AIに出来ないことを知る」ということです。
G検定もギリギリ合格した筆者が、AIやITの知識が全く無い方にも分かり役いように解説していきます。
まとめ
これまでに【G検定2021#2】を目指した学習を続けてきました。
そして、筆者の結果は見事に【合格】でした。
ギリギリではあったものの合格は合格です。
本試験の内容は、文章が長く、問題集とは問い方の形式も異なり難易度の高いものでした。
今回のG検定から分野別に正答率も公表されているので、【G検定2021#3】以降は合格ラインも予測ができるようになるでしょう。
今後はこの資格を活かして何かに役立てたいですし、AIについての学習も継続していきます。
また、G検定取得者だけのコミュニティーにも参加していきますので、その様子を紹介します。
AIやITの分野は特に発展が早く、新しい技術や知識はすぐに現れます。
今後もこのブログを通して、AIに関する社会的な実装の可能性を追求していきます。