【完全独学】ディープラーニングG検定・合格体験記
wise69
私はディープラーニングG検定（G2023#3）を受験し、完全独学で合格しました。
この記事では、完全独学での合格体験記を紹介していきます。
ディープラーニングG検定が気になっている人、受験しようか悩んでいる人、どう勉強していけばよいか困っている人のヒントになれば幸いです。
※本ページはプロモーションが含まれています。
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検定とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定です。
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します。
G検定を通じて学べること
- AIとは
- AI領域における様々な技術手法
- ディープラーニングとは
- 産業活用事例
- 活用のために知っておくべきこと
- 数理・統計基礎知識
G検定で身につくこと
・AIの定義や様々な⼿法や仕組みについて体系的に学べる
・法律や倫理の問題等AIのビジネス活⽤に必要な知識が⾝につく
・ビジネス活⽤事例等を通じてAIの活⽤イメージを掴むことができる
AIやディープラーニングを活用して何かを作れるようにはなれませんが、AIやディープラーニングがどういったものなのか、ということを知ることができます。
試験概要
・試験時間：120分
・出題形式：知識問題（多肢選択式）
・出題数：200問程度
・オンライン実施（⾃宅受験）
・年5回開催（3⽉、5⽉、7⽉、9⽉、11⽉）
・費⽤：⼀般：13,200円（税込）学⽣：5,500円（税込）
①オンラインの自宅受験でテキスト等を見ながら受験できること、②一問あたり30秒程度の解答時間しかないことが特徴といえます。
試験シラバス
AI・ディープラーニングの活⽤のために必要な幅広い範囲を学習できる内容となっています。
・人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
・人工知能をめぐる動向
・人工知能分野の問題
・機械学習の具体的手法
・ディープラーニングの概要
・ディープラーニングの手法
・ディープラーニングの社会実装に向けて
Di-Lite推奨資格
経済産業省がオブザーバーとなっている「デジタルリテラシー協議会」がすべてのビジネスパーソンが学ぶべきデジタルリテラシー「Di-Lite」を定義しており、その中の推奨資格として「G検定」を挙げています。
今までは「IT人材」と「非IT人材」が区別されていましたが、これからは全てのビジネスパーソンが「デジタル人材」として成長することが期待されています。「作る人」「使う人」「企画する人」「判断する人」の全てがデジタル人材であることが求められるビジネス環境になってきていると言えます。
「Di-Lite」は現在、「ITソフトウェア領域」「数理・データサイエンス領域」「AI・ディープラーニング領域」の3領域として定義され、その学習すべき範囲として、「ITパスポート試験」「G 検定」「データサイエンティスト検定」の3つの試験が推奨されています。
事前知識
中小企業診断士、基本情報技術者、応用情報技術者を取得しています。ITの知識レベルやリテラシーについては一般的な社会人より高めだと思います。
AIについては仕事でAIの活用を検討する立場にはありませんが、趣味でPythonを勉強してみたり、興味本位でChatGPTを使ってみたりしている程度です。
勉強期間
事前の情報収集で、1か月あれば間に合うという情報を得ていたため、本当に間に合うか検証すべく試験日の1か月前である6/8から勉強を始めました。
受験者のバックグラウンドにもよりますが、合格するために必要な勉強時間の目安は50時間と言われています。
平日は仕事が忙しく週に3〜4時間程度、土日で週に5〜6時間勉強するというスタイルで、トータルで約40時間程度の勉強時間でした。
使用教材・サイト
教材
①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3版（いわゆる白本）
②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 第2版 (徹底攻略シリーズ)（いわゆる黒本）
サイト
① Study-AI G検定模擬テスト
②【2022年3月受験版】G検定チートシート
③【プライベート用】G検定勉強メモ
④【G検定2022まとめ】要点整理＆当日用カンペ
⑤G検定カンペ用語集
勉強法
教材①の公式テキスト（白本）を通読し、章末の問題を解くとともに、教材②の問題集（黒本）を解きました。
公式テキストを読んでインプットしたら、該当する箇所の問題を解いてアウトプットを必ず行い、インプットとアウトプットを必ずセットで行うようにしました。
教材①の公式テキスト（白本）と教材②の問題集（黒本）はそれぞれ通算3周しました。
また、試験のシラバスを確認し、シラバスに記載されている用語について、自分用のチートシート（カンニングペーパー）にまとめる作業を行いました。
試験直前期でしたが、無料の模擬テストがあるということで、サイト①のStudy-AIの無料の模擬テストを受けてみました。受験してみると問題集よりも遥かに高難易度の問題が多く、本番もこのレベルで出題されたら結構キツイな、と焦りました。本番でもやはり問題集よりも高難易度の問題が出題されたため、そういう意味でも模試は受けておいて良かったと思いました。
サイト②～⑤については自分用のチートシート作成時にも参照しましたが、主に本番用です。試験当日にスマホやタブレットでページを開いておいて、すぐ検索できるようにしておきました。
本番
7/8の2日目の試験を受けました。
自宅のパソコンで受験しましたが、手元にスマホやタブレット、印刷したチートシートを広げて、分からない用語はすぐに検索できるよう体制を整えたうえで受験しました。
受験後の感想
事前に聞いていたとおり、本番では公式テキストや問題集レベルの問題はほとんどありませんでした。
Study AIの模擬試験レベルの問題が大多数であり、検索できることを前提に出題してきていると感じました。
最低限テキストの内容は理解した上で臨まないと、出題数からして時間内に答えきれないです。
調べてもすぐ出てこない問題については後回しにして、解ける問題から解くように心がけました。
ひと通り解ける問題を解いた後に、後回しにした問題を解答していきました。
時間には全く余裕がなく、時間ぴったりで解答し終わるといった状態でした。
率直な感想として、市販の問題集と本番のレベルが乖離しているという印象を受けました。テキストの細かい記述まで拾っていかないと正答できない問題も多く、カンペサイトを駆使しないと回答できないと感じました。
結果
試験から約2週間後の7/24に合格発表がありました。結果は以下のとおり合格でした。
試験の手ごたえの割に合格率は68.7％と高水準でした。油断は大敵ですが、ある程度準備をしてきた受験者は合格させるという方針なのかもしれません。
■合否結果
=================
【 合 格 】
=================
総受験者数 4,518名
合格者数 3,106名
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：94%
２．機械学習の具体的手法：86%
３．ディープラーニングの概要：70%
４．ディープラーニングの手法：73%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：77%
６．数理・統計：83%
７．法律・倫理・社会問題：82%
