G検定に合格しました
G検定(2025#3)に合格しました。
以下に結果の詳細と勉強内容をまとめます。
シラバス分野別得点率
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向：100%
２．機械学習の概要：70%
３．ディープラーニングの概要：95%
４．ディープラーニングの要素技術：90%
５．ディープラーニングの応用例：92%
６．AIの社会実装に向けて：100%
７．AIに必要な数理・統計知識：100%
８．AIに関する法律と契約. AI倫理・AIガバナンス：86%
G検定を受験しようと思ったきっかけ
当方、文系(史学科)大学卒・7年目の業務系のシステムエンジニアです。
これまでは業務系のバックエンドシステム開発をメインにしていたのですが、プロジェクト異動でAIの分野に携わることになりました。
具体的にはプロンプトエンジニアリングがメインなので、モデルを構築するなどはしていないのですが、機械学習の基本的な知識に不安があり、G検定合格に向けて勉強すれば、浅く広く体系的な理解を得られるのではないか、と思い、受験を決めました。
勉強期間・時間
- 勉強期間：1週間
- 総勉強時間：約10時間（前日に7時間集中）
ある程度基礎的な知識は勉強していたので、上記くらいの対策時間で済みましたが、ゼロベースから取り込む場合は、合格のために20時間くらい勉強する必要がある試験のように思います。
主に使用した教材は以下のUdemy問題集です。 問題集の中で分からなかった問題を自分なりに調べてまとめながら勉強しました。
試験
G検定は「カンニングできる試験」と言われることもありますが、実際は2時間で160問を解く必要があるため、調べている余裕はほとんどありません。
体感としては以下のような出題比率でした：
- 即答できた問題：60%
- 消去法で絞り込めた問題：30%
- まったく分からなかった問題：10%
ぱっと見では難しそうに見えても、選択肢をよく読めば消去法で正解が導ける問題が多かった印象です。
感想
普段の業務で扱っている自然言語処理の分野では比較的スムーズに解答できましたが、画像処理や音声処理に関する問題には苦戦しました。
この分野の知識が不足していることが明確になり、今後の学習方針が見えた点も大きな収穫だったと思います。
G検定の対策の中で、浅く広く知識を得ることはできましたが、体系的に理解を深められるほどではありませんでした。
今回得た知識を基に実際に実装してみたりして、理解を深めていけるようにしたいなと思います。
Discussion