G検定とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供している資格、ジェネラリスト検定の略。主にディープラーニングの知識を有して、事業内容の方針を決めることができる人を指します。
超難関と言われているE資格に比べれば難易度が低いとはいえ、少し本を読んだくらいでは、全く太刀打ちできないほど難しいG検定。資格を取得すると、どのようなメリットがあるのでしょうか。
・ディープラーニングの基礎から体系的に学べる
ディープラーニングは、現在の第３次AIブームの中心であり、AI技術を支えている基幹技術です。今のAIを知る上でディープラーニングの知識は必要不可欠なものとなっています。G検定はAIやディープラーニングに精通した人材を育成するために作られた資格なので、資格取得のための学習をすることによって、ディープラーニングについて基礎から体系的に学ぶことができます。
| 受験資格 | 制限なし |
|---|---|
| 試験時間 | 120分 |
| 形式 | オンライン |
| 試験会場 | 自宅で受験 |
| 受験料 | 一般：12,000円（税抜） 学生：5,000円（税抜） |
G検定の試験概要についても確認していきます。詳細に関しては以下の通りです。
受験資格に制限はありません
| 実施日 | 年3回（3月、7月、11月） |
|---|---|
| 出題範囲 | シラバスより出題 （公式サイトに掲載されています） |
| 問題数 | 小問228問の知識問題(多肢選択式) |
| 合格率 | 68.96％(2020年7月実施) |
| 2020年の試験日程 |
|---|
| 2020#1 2020年3月14日（土）（終了） |
| 2020#2 2020年7月4日（土）（終了） |
| 2020#3 2020年11月7日（土） |
G検定は、E資格と比べてエンジニアやコンサルタントに従事している人からの認知度が高い傾向でした。愛用まで把握している、と答えた人の総数としてはE資格の方が広く知られていましたが、業界内ではG検定の方が認知度が高い、という結果です。
E資格と同様に42%の人が取得を考えている、と答えました。実際に取得をしている人も26%とE資格と近しい数字となっており、E資格とG検定は合わせて取得する意識強い傾向にあります。
このページでは、G検定の資格を取得するメリットや身に付く知識などを解説していきます。
G検定を受けるメリットは、まず体系的な知識を獲得でき、それを証明できるという点にあるでしょう。
また知識をつけることにより、仕事に生かせるというメリットも。また、G検定を取得するとAIに関する知識を持っていると証明できる点から、就職・転職活動へいかせるというメリットもあります。例えば機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指す人にとっては取得して損はない資格といえるでしょう。
G検定は、AIやディープラーニング関する体系的な知識を得るためにぴったりの資格です。そのため、下記に挙げる項目に当てはまる人にオススメの資格といえるでしょう。
以上のような項目に当てはまる場合、G検定の受験を検討してみると良いでしょう。
2020年7月試験結果
合格率：68.96%
12,552人が受験し、8,656人が合格しました。
引用元:JDLA「【2020年 第2回 G検定】過去最高となる12,552人が受験し、AI活用の今後を担う 8,656人の合格者が誕生。」
https://www.jdla.org/news/20200716001/
エンジニア向けのＥ資格ほど難しくはないですが、出題範囲を見ると、高度な知識を必要とする内容となっています。合格するのは、かなり難しい試験と言えるでしょう。
G検定の合格ラインは非公開となっていますが、受験者の感想などから予想すると70％程度となっています。
過去7回のG検定の受験者数、合格者数、合格率は以下のようになっています。
| 年度 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|
| 2017年 | 1,448名 | 823名 | 56.84% |
| 2018年（1回目） | 1,988名 | 1,136名 | 57.14% |
| 2018年（2回目） | 2,680名 | 1,740名 | 64.93% |
| 2019年（1回目） | 3,436名 | 2,500名 | 72.76% |
| 2019年（2回目） | 5,143名 | 3,672名 | 71.40% |
| 2019年（3回目） | 6,580名 | 4,652名 | 70.70% |
| 2020年（1回目） | 6,298名 | 4,198名 | 66.66% |
| 2020年（2回目） | 12,552名 | 8,656名 | 68.96% |
支払い期日は、試験日前日までとなっています。
次回の試験日は、11月7日を予定しているため、支払期日は、11月6日が見込まれます。
※申込はG検定受験サイト（https://www.jdla-exam.org/d/）から、クレジットカードまたはコンビニ決済で申し込んでください。
※詳細は公式HPを参照ください。https://www.jdla.org/
実際のビジネスに溶け込んでサービスや商品活用が始まっているディープラーニング。その最先端の実践的事例である「ディープラーニングビジネス活用アワード」を受賞した6プロジェクト全てが紹介されています。紹介されているのは、キユーピーの「AI食品原料検査装置」、楽天の自動翻訳プロジェクト「Rakuten Translate」、荏原環境プラントの「ごみ焼却プラント運転自動化プロジェクト」、AnyTechの「水質判定AIDeepLiquid」、ユニファの「写真自動判定システムによる保育士の業務負荷軽減」、プラグの「パッケージデザインの好意度スコアを予測するAIサービス」の6事例です。
人間の仕事がAIにとってかわるという話について、具体的に知りたい人におすすめです。どんな産業のどんな分野にディープラーニングが適用されているか、導入した理由、どんな課題があるのか、導入によりどんな価値があり、どのように効率化されたのかなどについて企業名とともに紹介されていてジェネラリスト向けの本だと思いました。
使用したアルゴリズム、フレームワーク、問題点などが活用事例とともに書かれてあり、専門家でなくてもわかりやすい内容になっています。
引用元:読書メーター
https://bookmeter.com/books/13216722
G検定(ジェネラリスト検定）を受験しようと思っている人、これからディープラーニングについて学びたい人、事業にディープラーニングを活用したいと思っている人向けに、日本ディープラーニング協会が執筆した本です。シラバス「JDLA Deep Learning for GENERAL 2018」に完全準拠し、各章末に練習問題があるのでG検定の試験勉強に最適です。ディープラーニングに関する最新事情も学ぶことができます。
G検定の受験に必要な知識がまとめられています。ディープラーニングやAI関連の重要キーワードについて解説され、図を用いた説明もあってわかりやすいです。これまでの歴史についても書かれているので、ディープラーニングに興味があるなら受験と関係なく読んでも面白い本です。
文科系の学生でAIについての知識はゼロでしたが、G検定を受験するために購入しました。4～5時間で読み終わりますが、何度も繰り返して読みました。試験用の本は面白くないというイメージがあったのですが、この本は面白くて熱中して読みました。その結果G検定にも合格できました。
機械学習、深層学習について少しでも知識を有してたら読みやすいし身に付きやすい。また、機会学習や深層学習が何故出来たか時系列とともに理解することができるのでタメになる本だと思う。
引用元:楽天ブックス（https://books.rakuten.co.jp/rb/15618087/）
AIを初めて勉強する方にとっては少し難しいかもしれないが、内容的には網羅できており全体的にわかりやすいと思います。6、7章以外は内容と簡単でわかりやすい。1度読めば理解でき、AIに関する知識も整理される。6、7章は一読ではイメージし辛く、難しいと感じた。
引用元:楽天ブックス（https://books.rakuten.co.jp/rb/15618087/）
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) 公式テキストの詳細ページへ
G検定の受験者の中でよく知られており、「黒本」とも呼ばれているテキストです。タイトル通り「問題集」であり、試験の出題傾向を徹底的に分析した模擬問題を多数掲載していることが特徴なので、試験対策に最適。
解説も丁寧でわかりやすく、問題を解いてみてわからない部分を集中的に学べる内容です。試験前に一通り問題を解くことにより、自分の実力をはっきりと把握できる上に、得意分野・苦手分野がはっきりとわかります。
これだけで受かるものではないが、公式テキストで足りない部分はある程度補えると感じた。試験中は検索できるので、テキスト2周するよりは1周目に足りない知識を検索できるようにメモしておいたほうが効率的に感じる。
引用元:BookLive（https://booklive.jp/product/index/title_id/587956/vol_no/001）
試験までに2周やったが、コレに載ってない問題がかなり出た。が、コレに載ってる問題そのまんまが半分以上。これは有益。
引用元:楽天ブックス（https://books.rakuten.co.jp/rb/15773926/）
国内35社の事例を体系的に取り上げ、ディープラーニングが与えるインパクトや先駆者が苦労した点などについて解説された本で、日本ディープラーニング協会が監修しています。第1章は東京大学大学院工学系研究科 松尾豊特任准教授による「ディープラーニングをベースにしたAIの技術的発展」(ロードマップ)で、第2～5章で、ロードマップを基にした国内の事例を分類して紹介、第6章はビジネス活用Q&Aについて記載されています。
AIベンチャー企業へ転職をするので読んでみました。この本は実際のビジネスにおいて、AIがどのように導入されて成果を上げているかについて紹介されています。事例が豊富で内容も良くまとまっているのでAIビジネスの動向が良くわかりました。
・現在のディープラーニング活用事例が35社も掲載されているので、ディープラーニングがどんな業種で、どのように活用されているのか具体的にイメージすることができました。人工知能は人間を超えるレベルまで進んでいるが、実際に現場で活用されている事例が、まだ少ないということもわかりました。
| 一般 | 13,200円(税込) |
|---|---|
| 学生 | 5,500円(税込) |
※受験日から2年以内の再受験生は半額で受験可能。
当サイトでおすすめしているG検定対策講座を提供する3社の金額を紹介します。
| zero to one | 8,800円（税込） |
|---|---|
| AI研究所 | 44,000円(税込) |
| アイデミー | 42,900円(税込) |
AI初心者のための入門講座です。スマホでも受講できるオンライン講座で、コンテンツは短時間で効率よく学習できるように設計されているため、飽きることなく続けることができます。テキストは図解入りでわかりやすく、試験対策問題集もついています。試験に不合格だった場合は全額返金が保証されています。
引用元:AVILEN公式HP
https://avilen.co.jp/service/ai-business-course/
AIスキルをビジネスに応用することを目的に、AIプログラミングについて学ぶコースです。AidemyではこちらのコースでG検定の対策講座や問題集の提供などを行っています。受講期間内はAIアプリ開発コース、データ分析コース、自然言語処理コース、LINEチャットボット開発コースが用意されているほか、自分に合ったコースにカスタマイズすることも可能です。
引用元:JDLA公式HP
https://www.jdla.org/news/20200515003/
AI関連の著書も多く、日本ディープラーニング協会有識者会員である浅川伸一博士による講義を受けることができます。自分のペースで進められるオンラインコースなので、わからないところは何回もリピート可能。図やイラストが豊富に掲載された人工知能、機械学習、深層学習のテキスト3冊は浅川博士のオリジナルです。
引用元:資格スクエア公式HP
https://www.shikaku-square.com/ai-license
新卒で入社1年目のエンジニアです。G検定を受験しようと思ったのは、会社が取得を強く推奨している資格のうちの1つであったことと、大学時代に機械学習をやっていて多少の前提知識もあったからでした。受験勉強をしたのは1ヶ月くらいで、参考書として試験範囲の内容を確認するするために、日本ディープラーニング協会のG検定公式テキストを使い、問題集には徹底攻略-ディープラーニングG検定-ジェネラリスト問題集を使いました。受験前にはStudy-AIの模擬テストも受けましたが、実際の試験に出された問題も、けっこうありました。
試験問題の半分くらいはRNNや画像認識といった単語の内容を知っておけば即答できるようなものでしたが、3割くらいが法律に関する問題で、検索して調べるのに大分時間がかかってしまいました。いくら調べてもわからないようなものもいくつかあり、AI白書を読んでおけば良かったかもしれないと思いました。法律関連問題の回答はイマイチでしたが、G検定には無事合格できました。
引用元:Qiita
https://qiita.com/rabby_jam/items/afe050f62b9c4454d58e
| 資格名 | 試験の概要 | 受験料 |
|---|---|---|
| E資格 | ディープラーニングの実装能力を問う | 一般：33,000円 学生：17,000円 JDLA会員：27,500円 |
| AI実装検定 | ディープラーニング実装の基礎知識、数学に関する知識、プログラミング知識 が問われる | A級：3,500円 S級：5,000円 |
| 画像処理 エンジニア検定 |
画像処理技術が問われる | ベーシック：5,600円 エキスパート：6,700円 |
| ITパスポート | 基礎的な情報処理技術の知識が問われる | 5,700円 |
| 基本情報処理技術者 | 数学・アルゴリズムの基礎、マネジメント能力、ITエンジニアとしての基礎知識が問われる | 5,700円 |
結論から言うと、G検定は文系の方でも十分合格できます。線形代数や微積分、統計などある程度数学的な知識が必要ではあるものの、しっかりと検定対策を行うことでクリアが可能です。
たとえ数学が苦手と感じている場合でも、動画などを用いることで数学そのものを学ぶこともできるでしょう。ただし、どうしても理解が難しいという場合には、G検定の合格ラインは7〜8割と言われていますので数学以外の部分で点数を取って合格を目指すという方法も。
G検定に受かる人の傾向としては、まず試験対策をしっかりと行っているという点が挙げられるでしょう。たとえば勉強するときには1つのテキストではなく複数使用して勉強している傾向があるようです。また、試験当日の準備も大切。試験中には自分で問題に対する答えを探すこともできますので、できる限り効率的に調べられるように準備をしているかどうかもポイントです。
さらに、日常的なニュースで最新の動向をチェックしておくことも試験の役に立つでしょう。
試験に落ちてしまう大きな原因として「勉強時間の不足」が挙げられます。中には本番は問題に対する答えを検索できるため油断してしまったというケースもあるようです。しかしG検定は120分で220問回答する必要がありますので、全ての設問で検索を行っていると時間が全く足りず、多くの問題が無回答ということになってしまいます。
またG検定は自宅で受験をするため、集中力が途切れてしまい、しっかりと回答できないというケースもあるようです。
福岡県福岡市に本部を置く私立大学・純真学園大学では、同学の4学部の希望者を対象として2020年4月より「人工知能学」という講義をスタートしています。講義を担当するのは、実務的にAIに関する論文を多く執筆しており、G検定も取得している教員と工学博士の混成チームとなっています。
この講義はディープラーニングをカリキュラムの中に入れてG検定の取得を目指し、医療とAIの知識を持った人材を世の中に送り出すことを目的としたもの。同学では情報科学の受講は必須となっていますが、そこから先のステップとして「人工知能学」の講義を開始。この講義では、ある程度学習が進んだところでG検定を取得するべく試験を受けることになります。
講義の対象となるのは情報科学で一定レベルまで達しており、さらに成績も一定以上の学生。2020年度は、学部からの希望者40名から選抜された15名が人工知能学の講義を受講しています。
群馬県高崎市にある太陽誘電株式会社の研究施設「R&Dセンター」では、若手エンジニア育成を目的としてG検定対策講座を開催しました。これは、AIの基本的な知識を理解してもらうために開催されたもの。受講者は若手を中心とした56名。アナウンスから受講までの期間が短かったにも関わらず多くの社員が参加したことから、社内でも関心が高いテーマだったといえるでしょう。
その後、2020年3月に実施された試験では、対策講座に出席した全員が検定を受けたわけではありませんが、受験者の9割が合格。この合格率の高さには、対策講座そのものに加えてオンライン教材が有効だったという背景があるようです。 受験者の平均学習時間は10時間〜20時間程度となっており、不合格だった社員は、いずれも平均よりも学習時間が少なかったという結果が出ているとのこと。また、今回と同様に対策講座や検定受験の支援を展開したほうがいいという意見が多かったことから、G検定対策講座は社員にも概ね好評だったようです。
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日本ディープラーニング協会HPに記載されているE資格講座関連19プログラムの中から、買い切り制度で販売されていて価格が安い3講座をピックアップ
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（https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/kyouiku.html）
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