G検定(ジェネラリスト検定)を受けてみた!問題やG検定の受け方と合格のコツ

AI(人工知能)系の資格として知られる「G検定」とはどんなものか皆さんご存知でしょうか。

今回、実際に「G検定」を受験してみましたので、その様子と感想を書いていきたいと思います!G検定とは何か分からない方にも分かりやすく説明しているので、知らない方もぜひ参考にしてください。

G検定とは?

G検定とは

G検定とは、日本ディープラーニング協会(JDLA)が運営している資格試験の一つです。
資格の内容としては、「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」試験であると定められています。
ディープラーニングを始めとするAIは、数学的な理解が必要だったり、プログラムを理解する必要があるなど、とっつきにくい印象をもたれている方も多いかもしれませんが、体系的に学ぶことで誤解なくAIを正しく理解し、これからの時代に役立てましょう!という試験になっています。

実はこのG検定、特にどこかの試験会場に行って受験するのではなく、なんと自宅でパソコンを使って受験するというものなのです!

自宅ですので、書籍やテキスト・インターネットをいくら使っても問題ありません!
「なんだ簡単じゃん」と思った方もご安心ください。
そうならない工夫がしてありますので、後ほど詳細をお知らせします。

また試験前日でも間に合うeラーニング学習は最後の復習としても効果的です!
AI研究所のG検定対策講座のeラーニングはリーズナブルな価格でしっかり要点を押さえることができます。

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G検定がカンニング可能なのかというところに関しては、下記記事でも解説しています。

G検定はカンニングできる?G検定のカンニングについて徹底調査

G検定はどんな問題が出る?

G検定の出題範囲は下記のようになっています。
G検定が自分が取得したい内容なのかどうか、受験前によく確認しておきましょう。

範囲のジャンル主な内容
人工知能の定義
  • 人工知能とは何か
  • 人工知能のおおまかな分類
  • AI 効果
  • 人工知能とロボットの違い
人工知能研究の歴史
  • 世界初の汎用コンピュータ
  • ダートマス会議
  • 人工知能研究のブームと冬の時代
探索・推論
  • 探索木
  • ハノイの塔
  • ロボットの行動計画
  • ボードゲーム
  • モンテカルロ法
知識表現
  • 人工無脳
  • 知識ベースの構築とエキスパートシステム
  • 知識獲得のボトルネック(エキスパートシステムの限界)
  • 意味ネットワーク、オントロジー
  • 概念間の関係 (is-a と part-of の関係)
  • オントロジーの構築
  • ワトソン
  • 東ロボくん
機械学習・深層学習
  • データの増加と機械学習
  • 機械学習と統計的自然言語処理
  • ニューラルネットワーク
  • ディープラーニング
人工知能分野の問題
  • トイ・プロブレム
  • フレーム問題
  • チューリングテスト
  • 強い AI と弱いAI
  • シンボルグラウンディング問題
  • 身体性
  • 知識獲得のボトルネック
  • 特徴量設計
  • シンギュラリティ
教師あり学習
  • 線形回帰
  • ロジスティック回帰
  • ランダムフォレスト
  • ブースティング
  • サポートベクターマシン (SVM)
  • ニューラルネットワーク
  • 自己回帰モデル (AR)
教師なし学習
  • k-means 法
  • ウォード法
  • 主成分分析 (PCA)
  • 協調フィルタリング
  • トピックモデル
強化学習
  • バンディットアルゴリズム
  • マルコフ決定過程モデル
  • 価値関数
  • 方策勾配
モデルの評価
  • 正解率・適合率・再現率・F 値
  • ROC 曲線と AUC
  • モデルの解釈
  • モデルの選択と情報量
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
  • CNN の基本形
  • 畳み込み層
  • プーリング層
  • 全結合層
  • データ拡張
  • CNN の発展形
  • 転移学習とファインチューニング
深層生成モデル
  • 生成モデルの考え方
  • 変分オートエンコーダ (VAE)
  • 敵対的生成ネットワーク (GAN)
画像認識分野
  • 物体識別タスク
  • 物体検出タスク
  • セグメンテーションタスク
  • 姿勢推定タスク
  • マルチタスク学習
音声処理と自然言語処理分野
  • データの扱い方
  • リカレントニューラルネットワーク (RNN)
  • Transformer
  • 自然言語処理における Pre-trained Models
深層強化学習分野
  • 深層強化学習の基本的な手法と発展
  • 深層強化学習とゲーム AI
  • 実システム制御への応用
モデルの解釈性とその対応
  • ディープラーニングのモデルの解釈性問題
  • Grad-CAM
モデルの軽量化
  • エッジ AI
  • モデル圧縮の手法

引用:jdla

など、上記以外にもさまざまな問題が出題されており、問題内容は毎年変わります。
AIや機械学習分野に自信があるとしても、一切勉強せずに受験して合格することは難しい検定でしょう。

G検定が学べるおすすめのセミナーは下記で紹介しています。

G検定のおすすめセミナー6選!価格やセミナー内容を徹底比較

G検定は難しい?

G検定の難易度はというと、合格率は平均60〜70%と言われており落ちてしまう方も多い検定です。十分に勉強していても合格できない可能性はあるので、一概に簡単であるとは言えません。

ただ他の資格と比較すると、「E資格」と呼ばれるAIエンジニア向けの検定よりは難易度が低いでしょう。

【2024】E資格とは?受験するメリットやE資格合格のコツを徹底解説

G検定の試験を受ける準備

それでは実際にG検定の試験を受ける準備をしていきたいと思います。
G検定の試験までには、きちんと自宅のパソコンのブラウザで試験が受けられるかどうか、動作確認を行う必要があるのです。

まず、G検定(ジェネラリスト検定)の受験サイトに飛びます。

G検定(ジェネラリスト検定)の受験サイト

ページの左下に「試験前までにクリック」というところがあるので、そこから動作確認画面へ行きましょう。すると、下記のような画面が立ち上がります。

チュートリアル

チュートリアルが出てきて、実際にG検定を受ける際の画面を体験することができます。
基本的にはクリックして次の問題に行き回答をしていくのですが、「この問題をチェックする」と「すべての問題を確認する」も確認しておきましょう!

G検定を受ける際の画面を体験

きちんと問題が動作していれば準備完了です!

G検定のチュートリアル終了

G検定の試験当日

私が指定した試験当日は、13:00から試験開始でした。
ドキドキして12 :40頃からサイトにアクセスして待っていましたが、「あなたの試験一覧」には何も表示されていませんでした。

12 :50を過ぎてから更新すると、以下のような試験一覧が表示されました!
[開始する]を押すことができるようになっています。

G検定受験サイト

開始するを押した後は、どんどん次に進んでいきます。
受験規約をしっかり読んで、同意しておきましょう。

G検定受験サイト

同意したらいよいよ試験開始です!
[受験を開始する]ボタンで開始されます。
この時点ではまだスタートしませんのでご安心を。

受験を開始する

以下のポップアップページが表示されて、[試験を開始する]を押すと、G検定の本試験が開始されます。

試験を開始する

ここで注意が必要なのが、押した瞬間からG検定が開始されることです。
例えば、12:53にこのボタンを押して受験開始すると、試験時間は120分のため、14:53に試験終了となるのです!
残り時間のカウントもありますが、私は気持ち的に残り時間を計算しやすいように13:00ちょうどを待ちま…せんでした。(笑)ウズウズしてしまい、12:55にG検定を開始しました!

G検定試験の途中経過

試験内容をキャプチャするのはまずいので、一度ざっと回答を行ったあとに「すべての問題を確認する」で表示された画面をキャプチャしてみました。

G検定試験の途中経過

残り時間は常に上に表示されていますので、ちらちら見ながら進めました。
この画像だと、50分位で即答できるものを回答していたみたいですね。
残り70分で、☆マークが付いたチェック済み問題と、未回答の問題を頑張って調べて回答をしていきました!

ちなみに、割と前半に法律や社会の情勢などの一般的な問題が多かったため、分からないからといって調べていると、時間がなくなって後半の簡単に解ける知識問題に手が回らない人も多いんじゃないかなと感じました。
ですので、やはりざっと分かる問題だけ先に解いておくのがおすすめです。

G検定試験終了後の手続き

G検定試験終了

試験終了後は、簡単なアンケートを回答して終わりです。
結局、調べきれなかった未回答の問題は、適当にマークして終えてしまいました。

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G検定を実際に受けてみた感想・口コミ

120分で226問は、集中力的にも精神的にもかなりしんどかったです。
やはり、きちんと受験勉強をして知識を定着させておく必要があるなと感じました。

特に、G検定対応の公式テキストや問題集は、ディープラーニングの仕組みについて詳細な解説があるわけではないため、腹落ちするまで理解して回答するにはより深い勉強が必要だと感じました。幸い私はAI研究所のG検定対策ディープラーニング講座を受講していましたので、体系的に詳細まできちんと理解した上で受験できたのが大きかったと思います。

G検定の試験を受けるコツ

先ほど確認してもらった「この問題をチェックする」と「すべての問題を確認する」ですが、実際のG検定中にとっても役に立ちます。

というのもこのG検定、120分で約230問の問題を解かなければなりません。
なんと、1問あたりにかけられる時間は約30秒程度なのです!時間がない!
カンニングしても、調べる時間がなさすぎて全問解けないことも・・・

そんなこともあろうかと、私の場合はAI研究所の先輩研究員にアドバイスをもらいました。
いろいろなやり方はあると思いますが、こんな方法をおすすめされました。

  1. まずは、悩まず瞬時に解ける問題をどんどん回答していき、わからないものは飛ばす
  2. 全くわからない問題が出たときには、あとで調べれば良いので回答せずそのまま次の問題にスキップ
  3. 十中八九あってるけど自信がない問題や、ちょっとだけ調べればすぐ回答が出せそうな問題には、左上の「この問題をチェックする」にチェックを入れる
  4. 全問の回答が終わったあとに、チェックした問題を調べながら正答率を上げていく
  5. 余った時間で全くわからなかった問題の中から、調べてすぐ分かりそうなものを調べて回答する

※やり方には個人差がありますので、この方法が最適とは限りません。
自己責任でお試しください。

JDLA認定のG検定対策講座

G検定は独学でも学べますが、「自分の力だけで合格する自信がない」という人はセミナー講座の受講がおすすめです!

G検定対策講座は、試験対策を中心にG検定に合格するためのポイントを徹底的にお伝えするため、効率よくG検定に合格するための知識とスキルを習得することができます。
また、G検定対策の他に、実務上で起きる課題や問題を解決できるAIの知識を身につけることができるオススメのセミナーです。

AIについて広い知識を得られるG検定(ジェネラリスト検定)。
ディープラーニングをしっかりと理解し、資格を取得することで、その知識を事業に活かすことができるようになるので、これからますます人気の資格になっていくことでしょう。
この機会に今から勉強してAIを活用できる力をぜひ身につけてみてください!

G検定についてのよくある質問

それではG検定について皆さんからのよくある質問に回答したいと思います。
G検定の合格率はどれくらいですか?
JDLAのG検定公式サイトの結果では、2023年11月(第5回)のG検定で合格者が3,662名おり、合格率は68.71%だったということです。
E資格に比べて合格率は高いですが、それでも全員が合格できるような検定ではないことが分かります。
>>G検定の合格率とコツ
G検定はなんのためにあるの?
G検定はその人に「AIやディープラーニングの専門知識」があるという証明を受けられる検定です。主に転職やポートフォリオ・AI系の業務で役に立つ検定と言えるでしょう。
G検定はどうやって受験するの?
G検定はインターネットとパソコンがあればどこでも受験することができます。

G検定についてまとめ

今回はG検定とは何かというところから、実際にG検定を受験してみた時の流れや感想を紹介しましたがいかがでしょうか。

G検定はE資格より簡単で受かりやすいと言われていますが、それでも問題量が多くAIの専門知識が多いことが分かってもらえたかと思います。

本記事でG検定の概要を理解し、十分に対策できるように勉強しておくと結果にもコミットしやすそうですね。ぜひこの機会にG検定とはどんなものかを知ってG検定合格を目指してみてください。

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