G検定(ジェネラリスト検定)とは? お勧めの対策法や参考書を紹介

2020年07月19日

最近、AIやディープラーニングの応用が浸透する中、企業は次々とAI導入を検討されているようです。技術的な知識はなくても、ビジネスにおけるAIの活用法の知識があれば、今後様々な場面でリーダーとして活躍する機会も増えるでしょう。今回は、こちらに必要となる知識のレベルを図る一つの資格、JDLAが提供する「G検定」について書いていきます。

 

G検定(ジェネラリスト検定)とは?

日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供する、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応用する能力を持つ人材(ジェネラリスト)を定義するための資格試験です。G検定のGは「ジェネラリスト」を示します。ディープラーニングの知識を「事業活用」する人材(ジェネラリスト)向けの資格なので、非エンジニアや文系の方が対象とされています。合格者は、JDLAメンバー限定のSlackコミュニティ「CDLE(Community of Deep Learning Evangelists)」に招待され、ネットワーキングイベントなどにも参加できます。

エンジニア向けには、JDLAがE検定という、より専門的な資格試験を公開しています。E検定は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力を持つ人材(エンジニア)を定義するための検定です。G検定に合格してからE検定に挑戦される方が多いようで、受験人数も比較的少ないです。また、G検定は受験資格に制限がないが、E検定はJDLA認定プログラムを修了していることが求められます。

本記事では、G検定について説明していきます。E検定につきましては、JDLAの公式サイトをご覧ください。

 

G検定の試験概要

・受験資格: 制限なく誰でも受験できます
・受験料:
 一般: 12000円(税抜)
 学生: 5000円(税抜)
・試験形式: 多肢選択式226問
・所要時間: 120分
・試験会場: 自宅にてWeb受験

次の試験予定日は、2020年11月7日です。お申込は、まずお持ちでない場合はJDLAアカウントを作成し、JDLAサイトからできます。

 

G検定の難易度

2017年を始めに実施され、当初のG検定の合格率は57%でしたが、最近では70%近くです。

出典: AINOW

 

G検定の試験範囲と問題例

出題範囲は以下となります。受験前に、必ず出題範囲を確認してから受験してください。
以下のノートはもちろん、全て網羅しているわけではありませんが、ご参考までにどうぞ。

 

人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
人工知能をめぐる動向

AIブーム:

 

年代

台頭した手法

第一次

1950後半〜1960

推論と探索: あるルールとゴールがみれられた枠組みの中で、コンピュータがなるべく早くゴールにたどりつけるよう選択肢を選び続けることを指す。

第二次

1980

エキスパートシステム: 専門家の知識をそのまま人工知能に移植することにより、様々な問題を解決するというアイディア。知識ベース(もし… ならば… という規則による知識の間つまり)と推論エンジン(知識ベースを用いて推論を行うプログラム)から成る。

第三次

2000〜

機械学習と深層学習

人工知能分野の問題

フレーム問題: 人工知能が何を考慮すべきで何を考慮すべきでないかを判断するのに、有限の計算資源しかもたないAIは膨大な時間がかかってしまうという問題。

強いAI(汎用AI)フレーム問題を打破し、自ら打破し、汎用的に様々な問題を解くAI
弱いAI(特化型AI)フレーム問題に縛られたままのAI

シンボルグラウンディング問題: コンピュータにはシンボルと意味が結び付けられない問題。言葉をただの記号として扱うため、応用が効かない。

シンギュラリティ(技術的特異点)にたいする有識者の見解

有識者

見解

レイ・カーツウイル

シンギュラリティは2045年に到来する

ヒューゴ・デ・ガリス

シンギュラリティは21世紀の後半に到来し、そのとき人工知能は人間のち脳の1兆の1兆倍になる

イーロン・マスク

シンギュラリティの到来に危機感を持ち、非営利のAI研究組織OpenAIを設立

オレン・エツィオーニ

たとえば100万年後、特異点を迎える可能性はあります。けれど賢いコンピュータが世界制覇するという終末論的構想は「馬鹿げている」としか言いようがありません

ヴァーナー・ヴィンジ

シンギュラリティは機械人間の役に立つふりをしなくなることと定義

スティーブン・ホーキング

AIの感性は人類の終焉を意味するかもしれない

機械学習の具体的手法
出典: https://jp.mathworks.com/discovery/machine-learning.html

機械学習関連の定理

  • バーニーおじさんのルール: 学習には調整が必要なパラメータ数の焼く10倍のデータが必要であるという経験則。
  • ノーフリーランチ定理: 「あらゆる問題に対して万能なアルゴリズム」は存在しないという定理。
  • みにくいアヒルの子定理: 機械学習における定式化によって「普通のアヒル」と「みにくいアヒル」の区別はできないという定理。
  • モラベックのパラドックス: 機械にとっては、高度な推理よりも1歳児レベルの知恵や運動スキルを身につけるほうが遥かに難しいというパラドックス。
  • 次元の呪い: データの次元が増えることにより、様々な不都合が生じる法則のこと。
ディープラーニングの概要
出典: https://leapmind.io/blog/2017/06/16/ディープラーニング(deep-learning)とは?【入門編】/
ディープラーニングの手法

詳しくは、こちらの記事を御覧ください。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の違いとは?

ディープラーニングの研究分野
  • 音声認識
  • 画像認識
  • 自動運転
  • 強化学習
  • 次元削減
  • 自然言語処理
  • 機械翻訳

 

G検定の問題例はJDLAの公式サイトに掲載されており、以下に紹介させていただく参考書にも含まれます。また、Study AI は模擬試験を無料で公開しています。以下の問題例を解いてみましょう。

※「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」引用

 

G検定の問題例①

次の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。
機械学習の手法は、大きく分けて、教師データを用いて学習を行う( ア )、教師データを用いずにデータが持つ本質的な構造を抽出する( イ )、収益を最大化する方策を獲得する( ウ )がある。

A. 教師あり学習
B. 教師なし学習
C. 半教師あり学習
D. 強化学習
※ 解答: (ア)A、(イ)B、(ウ)D

 

G検定の問題例②

次の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特に( ア )への応用のために考案された( イ )ニューラルネットワークの一種である。畳み込みニューラルネットワークは、以下のような層を持つ。
① フィルタを用いて積和演算を行う( ウ )
② 平均値や最大値を用いてサブサンプリングを行う( エ )
③ 出力値を得るための( オ )

( ア )の選択肢
A. 時系列解析
B. 画像認識
C. 自然言語処理
D. 次元削減

( イ )の選択肢
A. 順伝播型
B. 逆伝播型
C. 再帰型
D. 全結合型

( ウ )〜( オ )の選択肢
A. 全結合層
B. プーリング層
C. 畳み込み層
D. フィルタリング層

※ 解答: (ア)B、(イ)A、(ウ)C、(エ)B、(オ)A

 

G検定対策!おすすめの勉強法を紹介

非エンジニアの方は、AI企業にお勤めでしたら思われているよりG検定に必要な知識がある程度既に身についてるかもしれません。以下の参考書は定番となっています。

 

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

JDLAによる、G検定の公式テキストです。

 

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 

問題集なので、ある程度の知識を得てから挑戦することをお勧めします。

 

ディープラーニング(やさしく知りたい先端科学シリーズ2)

G検定向けではありませんが、ディープラーニングや機械学習の基礎原理をわかりやすく解説されています。

 

G検定の参考書は、AIイベントなどで購入すると割引がつく場合もありますので、ぜひご確認ください。

また、弊社ブログもG検定の勉強に使えるまとめ記事を公開しております。

初級からビジネスレベルの、機械学習・AI用語
AI (人工知能)、機械学習、深層学習の違い

 

G検定の講座

独学では少し不安な方には、G検定向け講座を受けることをおすすめします。例えば、スキルアップAIの「AIジェネラリスト基礎講座」はAIのビジネス活用について16時間お勉強できます。対面講座の価格は一名あたり100,000円で、追加20,000円でG検定対策プランもつけられます。オンライン講座は80,000円です。

 

G検定の取得メリット

G検定取得による、いくつかのメリットが挙げられます。まず、AI関係のお仕事に努めている方は、役立つでしょう。G検定の合格者には、日本ディープラーニング協会より、G検定を取得していると証明できるロゴが発行されます。ロゴは個人の名刺などに記載できるため、人工知能やティープラーニングに関する知識を身につけていることを客観的に証明できます。マーケティングや営業担当者の場合、商談の場において、人工知能などに関する知識や技術を詳しく説明できるようになります。自分が勤めている会社が、人工知能を持つ商品を売りたい場合に、有利な立場で交渉の場に立てます。

学生さんの場合は、G検定は就職活動に有利でしょう。大学生の間に取得しておくと、人工知能などを活用した会社への就職において、有利に働きます。

最後に、G検定に向けて勉強に励むだけではなく、合格した後も、ディープラーニングの最新情報を引き続きインプットし、活用できます。合格すればJDLAの交流会(CDLE)に招待され、Slackチャンネルや勉強会に参加することができます。

 

LionbridgeのAI学習データサービス

お仕事でAI企業に関わっていることをきっかけに、G検定の受験を決心された方も少なくないのではないでしょうか。AIサービスの強化につきましては、当社がサポートいたします。AI学習データの収集、アノテーション、検証などのサービスを提供し、AIの研究開発を支援しております。世界の各タイムゾーンを渡る、100万人の認定クラウドワーカーが登録されているので、大規模な機械学習プロジェクトも素早く仕上げることができます。無料見積もり・ご相談はこちらからお問い合わせください。

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