基礎知識
G検定合格体験記
2020.02.06
営業本部 （東海支店）
GPUセールスエンジニア
平川 将史
こんにちは、NTTPCコミュニケーションズ 営業本部東海支店の平川と申します。
かなり時間が経ってしまいましたが、昨年終わりに、JDLA Deep Learning for GENERAL 2019#3 ( いわゆるG検定 ) を受験し、合格できました。
この記事が掲載されるころは2020#1が目前かと思われます。おそらくこれからでも受験を決め、勉強するに遅くはないと思いますので、個人的所感を記載します。受験そのものや合格に向けて、少しでもご参考になれば幸いです。
＜わたしについて＞
- 42歳・男性
- 高校・大学とも文系 ( 文学部 )
- 29歳まで他社で事務職を経験し、その後NTTPCに入社して13年目 ( 13年になるのか・・・ ) 。一応営業職を担当させていただいております。
- 自社サービスについては「広く浅くまんべんなく」知っている感じ、とします。
＜G検定とは？＞
名称 ： JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3
概要 ： ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する
受験資格： 制限なし
試験概要： 120分、小問226問の知識問題 ( 多肢選択式 ) 、オンライン実施 ( 自宅受験 )
出題範囲： シラバスより出題 ( 推薦図書あり )
受験料 ： 一般12,000円 ( 税別 ) 、学生 5,000円 ( 税別 )
試験日 ： 2019年11月9日 ( 土 ) 13:00より120分
申込期間： 2019年10月1日 ( 火 ) 13:00 ～ 2019年10月31日 ( 木 ) 24:00
＜G検定を受けるに至った理由＞
数年前からGPUサーバーを含むSupermicro製品の販売に関わっておりましたので、そのサーバーの用途であるAI・ディープラーニングといったものにはなんとなく予備知識がありました。とはいえ、大きな理由は「興味」です。やはり何かと話題になりますから、知っておいて損はないだろう、というのがありました。
そしてもっと大きな理由は「アンチエイジング」です。40歳を過ぎまして、能動的に情報を集めるとか、試験を受けるなどの刺激をつくらないと脳がしなびてしまいそうで。そんなわけで業務への関係あるなしに関わらず、いろんな資格試験にときどき取り組んでおります。
はたからみると資格マニア、になりつつありますが、気分はそんなつもりじゃないです。
＜受験に向けたスケジュールの概要＞
学習期間：大体2週間程度＋4時間 ( Study-AIにて模擬試験を2周 )
10月15日にふと思い立って申し込みをしました。先に受験することを決めてからしばらくして、具体的な試験対策を始めました。
＜学習方法と進捗状況＞
( 10 / 27～10 / 30 ) 推奨図書 ( 事実上の公式テキスト ) である「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの ( 著者 松尾 豊 出版元 株式会社KADOKAWA )」を再読。
もともと2017年頃に購入してあったものを活用しました。残念ながら中身はほとんど忘れていました。改めて読むと序盤は本当にフランクな書きぶりで、わくわくページをめくれますが、本編入ると重たい空気が漂い始め、わかったようでわかってない気分で読了。
( 10 / 30～11 / 2 ) 「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 ( 出版元 株式会社翔泳社 )」を読了。テキストの中盤までは「超えるか」本の復習に近いです。その後第2ステージとして試験用の追加知識が並びます。世の中の教科書の例に漏れず、内容は十分ですが面白みに欠く。ストーリー性がないんですよね。
( 11 / 3～11 / 4 ) 問題集（黒本）を解いてみる
「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 ( 出版元 株式会社インプレス )」 解いてみました。この手の選択問題の学習方法として「問題集を解きつつ、正答じゃない選択肢についてもその理由を学習していく」というのがあります。
私の場合、そこはあまり強く意識しませんでしたが、往復の電車で3度ほど回して、問題集内の回答は「はいADBD」「はい次ACA」みたいな、反射で回答できるぐらいにはしました。
( 11 / 4 ) Study-AI模試 1回目 132点 / 240点 なめてた
ここで問題が生じました。問題集は反射で解けても、ディープラーニング自体がわからないのです。特徴量の抽出とか言われてもどうもピンと来ない。これじゃドヤ顔できません。
「簡単なディープラーニングの勉強」などのサイトは多数ありますがどうにも理解が追いつかない。そこで、本記事で一番触れたいテキストの登場です。
( 11 / 5～11 / 6 ) 「エンジニアなら知っておきたいAIのキホン (出版元 株式会社インプレス )」 読了
これが強烈でした。何せ文体がゆるゆる。基本的なストーリーは「部下であり後輩であるMちゃんを口説くべくディープラーニングの技術そのものあるいはその知識習得を目指す中年のラブストーリー」です。
・・・というのは当たらずとも遠い、感じですがともかくさまざまな分析法や統計の技法、なによりディープラーニングに用いられる技術そのものがさらさらと理解できました。夢中で読める名著。
ここで改めて推奨図書や問題集を読み返してみたところ、もやもやが晴れた状態で読めるようになったので吸収力が全然違いました。少し例えるなら楽器をちょっとかじってみると、同じポップスでもドラムやベースやギター、コーラスまでもが別々に聞こえてくる、そんな経験があるかと思います。そんな感じ。
( 11 / 6 ) Study-AIにて模擬試験実施 2回目。中1日問題集 ( 黒本 ） で復習して、181点。まあこんなもんで十分かなと。当日朝まではもう手は付けませんでした。 ( 試験3日前です )
＜試験そのもの＞
13時開始なので、12：45ぐらいから机で待機しました。当日JDLAのトップページがアクセス過多で重くなり、TwitterではJDLA落ちやがるなどのコメントが散見されましたが、試験サイト自体は安定稼働。事前に試験直前のサイトまで進めておくというのは重要でしょう。
そのほか、「試験用に自宅の島ハブを有線接続しておく」「パソコンが落ちた時用にセカンダリマシンを準備」「手元にメモ用紙を用意」「コーヒー牛乳、煙の出る合法のリラクゼーションアイテム等を準備」しました。写真をご覧ください。
試験の冒頭、法律系が多数出て不安を感じましたが、「総合点では落ちるはずがない」と信じていたのでぴょんぴょんすっとばして行きました。わかる問題をさくさく解いて、わからないのを見直すと「なんかわかってる感」の流れで、難しい問題が簡単に見えたりしますし。
その他の「自宅受験だからできる回答手法」の活用法や実態はご想像にお任せしまして、15分程度残して「終了」ボタンを押しました。15分程度残して余裕感を演出していますが、実のところ、コーヒー牛乳も煙アイテムも、開始時のままでした。疲れた。
＜完了後＞
試験終了時点で「まあおｋ」「これでもし落ちていたら世間は相当レベル高すぎる」との手応えはありました。もともと半数以上が合格する試験だったこともあり、合格は間違いないとは思いました。
とはいえやはり「 合 格 」のメールがくると安心してテンションは上がりますね。数日前からまだ発表ないのか、まだかまだか、って2時間おきぐらいにチェックしていました。正直うれしかったです。
＜ツール・おすすめ書籍まとめ＞
・公式テキスト
本来は「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの ( 著者 松尾 豊 出版元 株式会社KADOKAWA )」を読むべきでしょうが、あえて言うならば「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 ( 出版元 株式会社翔泳社 )」でも戦えます。
ただし本書に限らず、全般的にAIに関する法律関連の情報が少ないです。AI白書には記載されているのでしょうか、私は購入しなかったので、受験者の方にて自分に合うテキストを選んでほしいです。
・問題集 ( 黒本 )
過去問、なければ問題集での対策が必須なのは言わずもがな、です。必携。
- Study-AIの模試は必須でしょう。本稿記載にあたっては、Study-AI様から掲載の快諾を頂戴しておりますが、ユーザ目線でコメントすれば、まあ無料版で言いますと、「同じ問題が出てね？」ってこととか「おい選択肢がBCDしかねえぞ」とか「なんで225問答えたあとの点数分母が240なんだ」みたいな細かなアレはありますが、そんなん全部抜きにして必須まったなし。
これが無料とは太っ腹もいいとこ、といえます。正直、ここで8割取れれば、結構安心して試験に望めると思います。 - エンジニアなら知っておくべきAIのキホン（著者 梅田 弘之 出版元 株式会社インプレス )
初学者に是非。「誰かにわかりやすくディープラーニングを教えてあげたい」あなたに特に強くお勧めします。
＜終わりに＞
世の中にはたくさんの資格・試験があります。「資格持ってたって使えなきゃ意味ない」「試験合格しても実務できないやつが多数」「試験勉強はできても実際コードかけなきゃゴミ同然」など。僕が思うには「そういう資格も、そうじゃない資格もある」ということです。
その点でG検定は試験に受かるために行った勉強も重要だし、あくまでもジェネラリスト検定ですから、ここまで得たものを生かして次の情報を仕入れていく、そのチェックポイントとして、モチベーションアップの元に使うというのがいいんじゃないかと僕は思います。
あとは、大人になってから能動的に受ける試験や資格は「落ちて最悪現状維持、知識が残る分プラス」「受かったら大幅にプラス」といった、機械割100％以上、設定1のディスクアッ●みたいな感じですので、ゲーム感覚で気軽に受けて見たらよいかと。
最後に。これが重要なのですが、合格するとJDLAの公式Slackのメンバーになることができます。こちら、中ではとんでもない知見を持った方々が膨大な知識を惜しげもなく流通させていらっしゃいまして、得られるものも非常に多いかと。少々高めの試験代も、ある意味このコミュニティへの入会金含みと考えると、その価格はむしろ安い。いや激安。そう思います。
知名度はさておき、元は取れる試験だと思います。ぜひ受けてみてはいかがでしょうか。
お読みくださいましてありがとうございました。
IPAの試験もまた頑張ってみようと思います。2回落ちてるんで。
＜追記＞
※「AIのキホン」については、Qiita内でこちらの本を紹介なさっていた投稿があって本書を知ったのですが、どのキーワードでたどり着いたのかわからず、再アクセスできていません。情報を発信してくださった投稿者の方に心より感謝を申し上げます。
●本文中で紹介の本について
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの ( 著者 松尾 豊 出版元 株式会社KADOKAWA )
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 (出版元 株式会社翔泳社 )
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 ( 出版元 株式会社インプレス )
エンジニアなら知っておくべきAIのキホン ( 著者 梅田 弘之 出版元 株式会社インプレス )