こんにちは！
hacomonoでプロダクト開発してます、せっちゃん(森山)です。久々に記事を書いてます。
今回はタイトル通り、AI・ディープラーニングのジェネラリスト向け資格であるG検定を受験したので、自分がどう勉強したかを書き残しておきます。
昨今、巷ではAIブームと呼ばれることもなくなり、AIを使うのが当たり前になってきましたね。
自分の場合も実務でClaude Codeにコーディングを支援してもらったり、雑務でGemini、趣味で生成AI(Stable Diffusion等)を使ったりと、日常的にAIツールに触れるようになりました。その過程で、ツールとしての利便性は享受しているものの、そもそも原理を十分に理解できておらず、なぜ動いているのかなんとなくしか知らないことに気づきました。
そこで、技術的な背景を整理して理解したいと思い、G検定という体系的な学び直しにちょうど良い資格試験を見つけたので受験を決めました。
受験前の知識水準
私自身は学生時代に機械学習系の研究室に所属していたので、強化学習や教師あり/なし学習といった周辺の基礎的な概念は一通り学んでいました。しかしながら卒業から10年以上経っており記憶があやふやで、深層学習の発展については知識が断片的な状態でした。「用語自体は知っているが説明できないし、どういう動きをしているかがわからない」というのが正確な出発点でした。
学習方法
下記の問題集を読み込みました。
ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集
各問題ごとに重要度が書かれていて、大事な項目には細かな説明があり、自分としてはこの１冊で十分に感じました。章末には重要なキーワードが羅列されているので、覚える対象が限定されているのが良かったように感じます。
ただ自分の場合はキーワードを覚えるより、動きをイメージすることを重要視しました。
各キーワードが何をしているか・どう動くかを図示してイメージで覚えました。
例えば下記のような設問
(ア)のアルゴリズムの１つであるK-Meansでは、データ同士の(イ)をもとに、それらを複数のグループに分割する手法がある。
(ア)と(イ)を回答する際に選択肢の中から選ぶのではなく、「K-meansは重心でクラスタリングをしている」とイメージで記憶していれば、(ア)にはクラスタリング、(イ)には距離、を回答できます。
キーワードを覚えるのも大事ですが、アルゴリズム的なものも回答するため動作原理を覚えるとなると、簡略化したイメージで覚えるのが自分には性に合っていました。
実際の設問でも、手法同士の比較や使い分けを問われる場面も多かったように感じるので、動作のイメージを覚えることでメリット・デメリットを押さえる学習スタイルが有効だったのではと感じます。
受験結果
以下は筆者の受験結果です。
いや、合格だけど全体的に低いやんけ！って思いますよね？
私もそう思います。
「AIの社会実装に向けて」分野の得点率が9割と高かったので、これがなければ落ちてたかもしれません。
おそらくギリギリ合格という感じですね。
公式から受験回のレポートが出ていましたので、概要が気になる方は見てみてください。
https://www.jdla.org/news/20260126001/
まとめ
G検定の勉強を通じて、日頃使っているAIの「なぜ」に少しずつ繋がっていく感覚がありました。点数はギリギリでしたが、体系的に学んだことで断片的だった知識が整理され、それ自体に価値を感じています。
AIを使うのが当たり前になった今だからこそ、「仕組みをなんとなくしか知らない」状態から一歩踏み出すきっかけとして、G検定の受験はちょうど良い機会になると思います。深い数学的な知識がなくても取り組めますし、特にエンジニアや日常的にAIツールを使っている方にとっては、受験のハードルはそれほど高くないと思うので、興味があればぜひ挑戦してみてください！
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