【JDLA】 Generative AI Test 2024 #2 受験メモ！【生成AI】

## はじめに

どうも ATL のヴィリアスです。
先日、2024年12月7日に<b>「JDLA Generative AI Test 2024 #2」を受験して、合格しました！</b>

生成AIの需要がこれからさらに高まっていくと同時に、本試験の受験者数も増えていくかと思うので、本記事には当日までの私の勉強方法や当日の様子などを残していきます。

https://www.jdla.org/certificate/generativeai/

https://www.jdla.org/news/20241220001/

## 前情報
- **勉強開始**: 12月5日
- **受験日**: 12月7日
- **勉強時間**: 2日 + 当日の朝2時間程度 (計15時間程度？)

試験を意識した勉強を始めたのは、試験2日前の 12/5 からでした。

勉強時間は「12/5 と 12/6 の朝1時間と夜2~3時間 + 試験当日の朝2時間 + α」だったかと思うので、計15時間程度です。

一応、「G検定」は 2021年の #3 を受験・合格しているので、そちらの知識もかろうじて頭に残っている状況でした。(もう3年前ですが…)

https://www.jdla.org/certificate/general/

## 勉強したこと

### JDLA 公式サイトに掲載されているシラバス・例題

https://www.jdla.org/certificate/generativeai/issues/

- **シラバス**
    - キーワードがたくさんあるので、それぞれ調べて理解を深めておきます。
    - キーワードに対して、**概念や仕組みなどをあらかた説明できる程度**に理解できていれば、試験では問題ないはずです。
- **例題**
    - **まずは一通り解きます**。自分の理解度が測れます。
→ 私の場合、初見時 (試験2日前) はほとんど何も解けませんでした。
    - 過去の試験からいくつかの問題がピックアップされているので、「こんな問題がでるんだな」と感覚をつかんでおくと良いです。
→ **問題に対する解説もあるので、例題に掲載されている問題などは正答できるようにしておきたいですね。**

### JDLA 資料室

https://www.jdla.org/document/#ai-guideline

試験では **生成AI の利活用**に関する問題が出題されるとのことだったので、JDLA が公開している「**生成AIの活用ガイドライン**」にも目を通しました。

生成AI利活用において、著作権周りは切っても切れない関係であり、不確定要素が多々ある現状ではあります。

ガイドラインには運用方法などのひな型が記載されているので、試験対策のみならず今後AIを倫理的に活用していくために、確認しておくとタメになります。

### JDLA 公式 YouTube チャンネル

https://www.youtube.com/@JDLA2017

JDLA 公式サイトで視聴を推奨されている動画 (オンライン説明会など) とそのほか関連動画を見ていました。

チャンネル内の再生リストに「**生成AI関連情報**」というリストがあるので、そちらの動画で学習を進めていました。

1時間超の長尺動画もありますが、私の場合、試験日までの時間がなかったので「ところどころスキップしながら、重要そうな部分だけ…」というようにしていました。

### その他 YouTube チャンネル

そのほか、JDLA 公式チャンネル以外にも Generative AI Test や 生成AI 関連コンテンツを
投稿されているチャンネルを活用させてもらいました。

**模擬問題集とその解説**

https://www.youtube.com/@simulationroom999

**シラバスのキーワード解説**

https://www.youtube.com/@IT_Engineer_Noi

**生成AIの時事ニュース**

https://www.youtube.com/@remote-work

### その他コンテンツ

**Udemy**

生成AI系の講座を少し視聴した程度です。
大規模言語モデル (LLM) の大まかな仕組みの理解に使いました。

**書籍**

今回、書籍などを購入して勉強するといったことはしませんでしたが、時事問題に自信がなければ「**AI白書**」で昨今のAI事情を理解しておくのはアリですね。

https://amzn.asia/d/4lhfsYp

https://www.ipa.go.jp/publish/wp-ai/index.html

読み物としても純粋に面白いです。(← 過去にG検定対策で2020年版を購入した)

## 試験当日

- **試験時間**: 20分
    - 出題数は20問なので、**1問にかけられる時間は平均1分**ということになります。
    - 見直しの時間もあるので、結構かつかつです。
- **カンペ**: 準備していません。
    - 試験時間が短かったのと、シラバスの範囲がそこまで大規模ではないということもあり、準備しませんでした。
- **Web実施**: 自宅のPCで受験しました。
    - 試験中にインターネットで調べたり、生成AIに聞いたりしながら問題を解くことも可能ですが、いかんせん試験時間が短いです。
    - そのため、**試験中でのインターネット検索をあてにするよりも、知識を前もって頭に叩き込んでおくことをオススメします。**
  - 私の場合、回答の見直しとして [Claude](https://claude.ai/) を使いました。ただ悠長に見直ししていたら時間が足りなくなって、20問のうち、半分程度しか見直しできていませんでした…。
- **問題の印象**: 複数選択式、多くない？
    - 単一選択式もところどころありましたが、<b>複数選択式が多かった印象で「あいまいだけど、なんとなく知っている～」程度だと落とす問題も多いかも…</b>と感じました。

## 試験結果

正答率はこんな感じでした。
- **生成AIの技術**: 57%
- **生成AIの利活用**: 71%
- **生成AIのリスク**: 100%

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2124150/298f5b7d-ba69-8ec5-1afb-7ff62a2a73d2.png)

付け焼き刃的な知識が多かったので、「技術」の問題では誤答したものが多かったです。

一方、「利活用」や「リスク」については「倫理的にそれはそうだね」といった選択肢を選んだり、「明らかに間違いじゃん」といった選択肢を排除したりしていけば、大抵正答できるかと思います。(**自動車免許の試験に比べたら、はるかに易しいです**)

特に「~である」「~しなければならない」といった "**言い切り**" の選択肢や「~といったことがある」「~とは限らない」といった "**可能性を示唆する**" 選択肢は注意深く問題文と照らし合わせたほうが良いです。

なんとなく読んで、回答してしまうと凡ミスします。
逆に、**落ち着いて問題文と選択肢を読めれば大丈夫です！**

## 感想

試験終了直後は、見直しが十分にできなかったのと「技術」の問題に自信がなかったのもあり、「合格は厳しいかな？」と思っていました。

結果としては「合格」で安堵した反面、やはり「技術」の正答率は低かったので引き続き勉強が必要だな、と痛感させられました。

なにはともあれ、"今回は" 合格できたということで、自分の生成AIに対する理解度をチェックできました。

Generative AI Test は年に2回、定期的に実施されているので、昨今の生成AIブームに置いていかれないために次回も受験しようと思います！