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【資格勉強】G検定を2週間で取得する方法

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この記事の目的

この記事の目的はG検定に2週間で合格するための勉強法や資格を取るメリットを共有することです。
前提知識として高校数学の微分積分を理解している必要がありますが、そこさえ知っていれば2週間で合格可能です。
AIエンジニアを目指してキャッチアップした内容の共有になりますので、何かの形でお役に立てれば光栄です。

資格取得で得られる力

G検定ではAIに関する幅広い知識を得ることができます。
具体的な内容は下記のようになります。

  • AIの歴史
    AIブームの推移やモデルの移り変わりを学ぶことができ、AI技術の背景を知ることができます。
  • AIの仕組み
    ディープラーニングの中でも画像認識、物体検出、自然言語処理、音声認識など、技術ごとにどのようなモデルが動いているのかを理解することができます。
  • AIの分類・種類
    教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習など、AIの分類ごとにどのようなモデルがあるのかを網羅的にキャッチアップすることができます。
  • AI領域への興味関心
    上記に加えて、AIを取り巻く法律や規制、モラルをキャッチアップできるので、未経験人材がAI領域へ挑戦する際の武器になりえます。

逆に身につかない領域は下記になります。これらの知識は上位資格であるE資格で身に着けられると考えています。

  • コーディング力
    ソースコードは全く出てきません。コーディング力を上げる場合はE資格、AI実装検定などの資格やKaggleに挑戦することをおすすめします。
  • AIの最新動向
    AIの歴史と直近の技術は参考書によってキャッチアップできますが、今出てきたホットな技術をキャッチアップすることは難しいです。
  • 数理的な深い理解
    AIの仕組みの概要は理解できますが、その仕組みがどのような数式で動いているかなどは理解しにくい領域です。

資格取得難易度

G検定は公式で下記のように説明されています。

JDLAが主催する資格で、AI・ディープラーニングを 事業へ適切に利活用できる知識とリテラシーを持つ人材を認定するものです。
文字通り「Generalist（ジェネラリスト）」向けの検定で、技術よりもビジネス視点・社会実装視点を重視しています。

AI実装検定A級と同時期に受験しましたが、試験範囲の広さとその問われ方の多様性によってG検定の方が難易度が高い印象です。
本試験は120分で160問程度出題されます。1問45秒で回答する必要があり、幅広い試験範囲を深く理解しているかが問われる試験となっています。
試験後のアンケートによると平均勉強時間は30~50時間が39%と最も多くなっています。暗記が得意な方や実務経験がある方はこの時間内で完結すると考えています。
試験内容も知識を組み合わせて回答するものが多い上に、少しひねった問われ方をするため、回答に自信を持てないことが多くなります。
AI領域への興味関心を示し、実務経験を得るための資格として非常に価値を持つ資格ではありますが、その分真剣に取り組む必要のある内容となっています。

使用教材

私が実践したものは下記参考書2冊です。
1冊目をメインで使用していましたが、試験問題に近しい模擬試験が載っている参考書は2冊目の方になります。どちらも試験内容を網羅しているものになっているので、2冊目の購入をおすすめします。

学習計画

大まかには下記のような流れで資格取得が可能です。約60時間で合格しています。

日付 勉強内容 勉強時間
1日目 1~4h
2日目 テキスト[1] 1~4章 5h
3日目 テキスト[1] 5~8章 5h
4日目 テキスト[1] 9~12章 5h
5日目 テキスト[1] 1~4章 3h
6日目 テキスト[1] 5~8章 3h
7日目 テキスト[1] 9~12章 3h
8日目 テキスト[1] 1~6章 5h
9日目 テキスト[1] 7~12章 5h
10日目 テキスト[1] 総復習 3h
11日目 テキスト[1] 総復習 7h
12日目 テキスト[1] 総復習 8h
13日目 テキスト[2] 模擬試験 5h
14日目 試験本番 2h
総勉強時間 57h

AIに関する深い知識なしで始めたため、1章1章理解しながら進めました。結果的にテキスト[1]は6周し、出てくる問題は100%正解するようになりました。
しかしそれでもテキスト[2]の問題は正解率7割に届かない程度だったため、最初からテキスト[2]を使用して勉強すれば40時間程度で合格することができると考えています。

AIを駆使した勉強法

私は勉強するときAI（主にChatGPT）を駆使してキャッチアップをします。
AIを使用する目的は自分の仮説の正否を確かめ、理解を深めることによって再現性のある知識を得るためです。
主な使い方は下記の3通りです。

  • 知らない知識を教えてもらう
    「行列式とは」「range関数は引数の数が異なることがあるがなぜ」
    など、初見の知識について問うことで、素早く正確な情報を知ることができます。
  • 知識と知識の関連性を教えてもらう
    「行列式と逆行列の関係は」「内積と行列積の違いは」「numpyとpandasの相違点は」
    など、知識のつながりを理解し、体系的にキャッチアップすることができるため、忘れにくく使いやすい情報を得ることができます。
  • 自分の仮説の正否を教えてもらう
    「行列積はベクトルの縮小を表しているのか？」「pandasの裏側ではnumpyが動いているのか？」
    など、知識を蓄えていく中で生まれた疑問をぶつけることによって、アウトプットによる記憶強化と、より深い知識を吸収することが可能です。

試験当日

G検定は自宅から私用PCを使用して受験するタイプの資格です。カメラも不要で、試験開始10分前にG検定マイページから受験が可能です。
問題数が多い試験のため、見直しができない可能性があります。自信がない問題にはマークを付けることができるため、素早く回答し、余った時間で熟考することをおすすめします。

裏技Tips

本試験は難易度のわりに合格率が非常に高い(80%前後)試験です。理由はカメラオフで自宅受験なのでカンニングが可能だからだと考えています。
試験は専用サイトで受験しますが、スクリーンショットへの制限はかかっていないことは確認できました。試験時間が短いため書籍を用いたカンニングは難しいですが、スクリーンショットをAIに投げて回答を生成するという方法は可能だと考えています。
資格取得はそれ自体が目的ではなく、知識を身に着け現場で発揮することを目指すものなのでカンニングはおすすめしません。
しかし受験料が高額(13,200円）であり、見かけの合格率が高いことから、受かって当然というプレッシャーはあります。
テキスト[1]だけでは落ちていたかもしれないという実体験もありますので、勉強を積み重ねて試験に臨んだがどうしても受かりそうにないとなったときには、この方法を思い出してみてください。

まとめ

G検定はAI領域への大きな1歩となる資格です。
今後AI知識はエンジニアのみならず、営業やコンサルタントの方々にも必須の知識となります。
本資格は試験範囲が広く試験も難しいですが、その分得られる知識は多いので、資格取得を目指して頑張っていきましょう。

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