50代中年のＧ検定2020#3合格のコツを紹介


#**はじめに**
　２０２０年第３回のディープラーニングＧ検定の合格通知がきた。通知がくるまでは、合格するかどうかは全く分からなかった。
　５０代半ばを過ぎた自分が何故Ｇ検定を受けたのか？受験者の最多年代（２０～４０代）の方の中には不思議に思われる人もいるかもしれない。理由は、業務で機械学習関連を扱う可能性が高まること、それを踏まえて社内で勉強会を開始したことである。
　これからＧ検定に挑戦する方、特に、知識ゼロの方、又は中年以上の方に、少しでも参考になることを願って、合格体験記を綴ってみた。

#**１．ディープラーニングＧ検定の概要**
　ディープラーニングＧ検定は、深層学習（ディープラーニング）の基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定するテストであり、一般社団法人ディープラーニング協会により年に３回実施される。合格率は、おおよそ６０～７０％である。ちなみに、私の受けた２０２０年第３回目のＧ検定の合格率は６０％であった。Ｇ検定の詳細については、一般社団法人ディープラーニング協会のホームページの次のＵＲＬにアクセスして確認いただきたい（ＵＲＬ：https://www.jdla.org/certificate/general/ )。

（１）	試験時間：　２時間
（２）	出題形式：　多肢選択式
（３）	出題数：　おおよそ２００問（今回の２０２０年＃３では、１９１問）
（４）	試験環境：　オンライン実施形式であり、ネット検索、書籍持ち込みも自由。
（５）	受験料：　一般；１２０００円、学生；５０００円
（６）	出題範囲：　おおよそ、以下のとおりである。

・人工知能（ＡＩ）とは（人工知能の定義）

・人工知能をめぐる動向
<dd>探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習</dd>
・人工知能分野の問題
<dd>トイプロブレム、フレーム問題、弱いＡＩ、強いＡＩ、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ</dd>
・機械学習の具体的方法
<dd>代表的な手法、データの扱い、応用</dd>
・ディープラーニングの概要
<dd>ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、ＣＰＵとＧＰＵ、ディープラーニングにおけるデータ量</dd>
・ディープラーニングの手法
<dd>活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN、深層強化学習、深層生成モデル</dd>
・ディープラーニングの研究分野
<dd>画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス（強化学習）、マルチモーダル</dd>
・ディープラーニングの応用に向けて
<dd>産業への応用、法律、倫理、現行の理論</dd>

#**２．私の勉強方法**
　まず、次の３種類の書籍を集めた。
（１）「[**ディープラーニングＧ検定公式テキスト**](https://www.amazon.co.jp/dp/4798157554/)」
（２）「[**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**](https://www.amazon.co.jp/dp/4798057304)」
（３）「[**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**](https://www.amazon.co.jp/dp/B08JSLKQ27)」

![図１.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/893385/6553c389-2111-f589-eaa4-31b43d03346c.png)

　今にして思うと、（１）か（２）のいずれか１冊と（３）を読み込むことでも良かったかもしれない。

　何人かの合格体験記を見たところ、お勧めの書籍には、必ず「[**ＡＩ白書**](https://www.ipa.go.jp/ikc/publish/ai_hakusyo.html "Study-AI G検定模擬テスト ")」が挙げられていたが、結構厚みのある書籍なので、検定当日までに時間があるようなら購入して読もうという程度に考えた。実際には、検定の日までにあまり時間がなく、「ＡＩ白書」を読むどころか、購入すらしなかった。このような厚い書籍は、読むに越したことはないが、短期合格を目指すなら、熟読ではなくパラパラ読む程度に留めるか、私のように思い切って読まないのも一考である。

　私の勉強時間は、トータルでおよそ４０時間くらいであった。検定１カ月前から準備したので、４０時間を捻出するのが精一杯だった。
　勉強時間の８０％は、上記３冊の読み込みや、問題を解くのに使った。各３冊の書籍は、おそらく２回反復したと思う。

　勉強時間の残り２０％くらいは、インターネット上のサイトを見て、本ではわからないことを調べるのに使った。特に図解で説明されているサイト（例えば、Ｑｉｉｔａ）は貴重であった。

　機械学習において、画像認識と自然言語処理は、将棋でいう飛車と角であり、非常に重要な分野である。自然言語処理は、私にとっては画像認識よりも理解しにくく、具体例がないと抽象的すぎて、ちんぷんかんぷんだった。何となく理解ができたのは、インターネットで図や具体例で説明しているサイトを見つけたためである。これには感謝感激である。

　勉強前の私は、教師あり学習と教師なし学習と強化学習の明確な区別、畳み込みニューラルネットワークや、再帰型ニューラルネットワークについて無知であった。それでも４０時間くらいの勉強でＧ検定に合格できた。検定を受けてみて自分なりに感じたことは、この試験は、試験テクニック５割、知識５割、ではないか？ということである。


#**３．試験テクニック**
　まず、試験テクニックから述べてみたい。

■（その１）試験中頼りになるのはネット検索
　Ｇ検定は、２時間という制限時間内で１９０～２２０問（自分が受けた２０２０年１１月の検定では１９１問だった）の多肢選択問題を解いていく試験である。単純計算すると、１問につき３０～３６秒しかない。その代り、在宅試験であるから、テキストを見ても、ネット検索しても良い。検定試験を受けていて気づいたのは、テキストを見る時間的余裕はないことと、チートシートと称するカンペ（他人が要点整理してネットにあげたもの）も見る余裕がないこと、である。

　問題を見てわからないワードにぶつかった場合には、ネット検索するしかない。事実、私は、Ｇ検定の問題を表示させるＰＣの他に、ワード検索用のＰＣを机におき、試験を受けていた。この方法が良いことは、既合格者の合格体験記にも書いてあった。書籍も机の上に置いていたが、試験中に１，２回見た程度である。

　しかも、ページをめくって解答にたどり着くころには、おそらく２分以上経過していたと思う。そのことに気づき、検定を受けているときに本を見ることを途中からやめた。試験中、頼りになるのは、ネット検索であった。

![図2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/893385/8154267a-e3a1-3ebc-95b8-2dd1f3160705.png)

■（その２）とにかく最後まで解くこと（やり残しはＮＧ）
　問題を解いていてわかったのは、長文問題と短文問題が入り乱れていることである。

　短文問題の中には、即答できるものも結構あった。この手の問題の回答には１０秒もかからない。このような「ごっつあん問題」を時間切れで未回答にするのは非常にもったいない。このため、長文問題は、一応読むが、わからない場合には未練なく捨てた。四択だと確率２５％なので、２５％に賭けて適当に選択した。捨てるしかない問題と、絶対正解できる問題と、メリハリをつけたといってよい。

■（その３）ＰＣ設定などの試験環境にも気をつかうこと
　最近、自宅でも職場でもＷｉＦｉを使った無線通信の環境であることが多い。

　しかし、無線通信の場合、いつのまにか通信が切断状態になることがある。そうでない人は良いが、私の場合はそのような経験が多かった。そこで、ケーブルを使った有線通信の環境下で検定を受けた。これなら、途中でネット切断状態にならないからだ。この検定は、時間との勝負であるから、試験中に、ネットの再接続を行う時間などはない。

　ＰＣのスリープ機能及び電源オフの機能についても同様である。スリープ機能や電源オフの設定については、長時間設定にするか、その機能をオフにする方が良い。試験中に、スリープとなり、ＰＩＮやＰＷを入れないと復帰できないならば、著しく時間をロスしてしまうからだ。２時間という検定試験中は、ＰＣがスリープ、ましてや電源オフにならないように、ＰＣを設定しておくことも重要なことである。

　最後に、試験中はトイレに行くことがないように、事前に用を済ませておくことも重要だと思う。


#**４．機械学習の知識習得**
　機械学習に関する知識は、専ら、上記３冊の書籍の内、（１）「ディープラーニングＧ検定公式テキスト」と、（２）「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」を使って習得した。（３）「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」は、プラスアルファで使っただけである。あとは、インターネット上のサイトを見て理解を深めた。

　試験を受けてみて感じたことは、機械学習の基礎を習得するには、上記（１）のみ、あるいは上記（２）のみの熟読でも良かったように思う。というのは、検定は、上記（１）や上記（２）の書籍には記載されていない事項も結構出題されていた。このため、他の書籍（例えば、ＡＩ白書）も読まないと、万全とは言えない。

　しかし、万全を期す場合、私のような４０時間くらいの勉強では足りず、もっと多くの勉強時間を要するだろう。これは、私見だが、わからない問題にあたったときには、まずネット検索をして、直ぐに回答できないようなら、適当に選択して、次の問題に進む方が良いと思う。
　
　今回、後悔があるとすれば、それは、Ｇ検定の模擬試験として知られている[**Study-AI G検定模擬テスト**](http://study-ai.com/generalist/ "Study-AI G検定模擬テスト")が存在することに気付いたのが試験日の数日前であり、模擬試験を使った準備がほぼできなかったことである。この模擬テストは受けた方が良いと思った。


#**５．勉強の効果が高い問題もある**
　大学や職場で機械学習に日々接している方は別だが、はじめて機械学習を学ぶ方にとっては、各種のニューラルネットワークを書籍で勉強したとしても直ぐに理解できない可能性もある。

　一方、①トイプロブレム、フレーム問題などのＡＩにおける各種問題や、②個人情報保護法、著作権法、特許法等の法律問題、③各国の取り組みは、理解に苦しむことが少なく、「こういうものだ」という割り切りで暗記に徹すれば良い。私の受けた検定では、上記①②③に関する問題も結構出題されていた。①②③は、基本書の最初と最後の章に記載されているので軽視しがちだが、決して軽視せず勉強しておくことをお勧めする。

　なお、「自動運転のレベル別の内容」や「ドローンの規制」については、表でまとめたものを試験当日、手元に置いておけば、暗記していなくとも良い。


#**６．おわりに**
　今回の試験を受けて感じたことは、Ｇ検定は、機械学習とその周辺の情報を広く浅く問う試験ではないか、ということである。私は、知財業務を行う上で機械学習を少しでも理解したいと考えていた。このため、Ｇ検定の合格のみならず、合格を目指して勉強したこと自体が有益だった。上記の体験が読者の一部の方にでも参考になれば幸いである。