AI検定試験おすすめG検定とは?

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著作者:freepik

AI技術の基礎知識を身につけたい方へおすすめです。
G検定は、AIの基本的な用語や概念、歴史、そしてその社会的影響を理解するための入門試験です。

この試験は、AIに関する幅広い知識を有することが求められる現代社会において、あなたのスキルセットを証明するための第一歩となります。G検定を通じて、AIの世界への扉を開きましょう。

AI検定「G検定」資格概要

「G検定」は、*一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施しているAI・ディープラーニングの活用リテラシーを身につけるための検定試験です。具体的には、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、事業活用する能力や知識を有しているかを検定します。

受験資格 : 制限なし
試験時間 : 120分
出題形式 : 知識問題(多肢選択式・200問程度)
受験方法 : オンライン実施(自宅受験)
受験費用 : 一般:13,200円(税込)、学生:5,500円(税込)
出題範囲 : 人工知能(AI)とは、人工知能をめぐる動向、人工知能分野の問題、機械学習の具体的手法、ディープラーニングの概要、ディープラーニングの手法、ディープラーニングの社会実装に向けて、数理・統計

G検定は、デジタル時代の全てのビジネスパーソンに向けた資格試験で、AIについて体系的に理解したい方、データ活用した新しい企画を考えたい方、AIでどんなことができるのか知りたい方、DX理解のためのリテラシーを習得したい方などにオススメです。また、G検定に合格すると、JDLAが発行する合格証やオープンバッジにより、合格者であることの資格証明が可能です。

一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)とは
ディープラーニングを事業の核とする企業が中心となり、ディープラーニング技術を日本の産業競争力につなげていこうという意図のもとで設立された団体です。JDLAは、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指しています。

G検定は簡単な部類の資格ですが、基礎知識が定着することでプログラミングをする際に理解がしやすくなると感じられるかもしれません。興味のある学生は一度受験してみることで、現代のAI技術について学ぶ良い機会となるでしょう!

AI検定「G検定」受験概要、日時や受験料

一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する、人工知能(AI)に関する基礎知識を問う試験です。近年、AI人材の需要が高まっており、G検定はAI業界への就職・転職やキャリアアップを目指す人にとって、注目を集めています。

項目 内容
試験名 G検定(ジェネラリスト検定)
試験内容 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、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。
試験時間 120分
問題形式 知識問題(多肢選択式・200問程度)
受験方式 オンライン実施(自宅受験)
受験費用(一般) 13,200円(税込)
受験費用(学生) 5,500円(税込)
次回開催 2024年5月11日 (土) 13:00〜15:00
申込期間 2024年3月22日 (金) 13:00 ~ ​2024年4月26日 (金) 23:59

それぞれの試験の申込期間は試験日の約2ヶ月前から開始されます。具体的な申込期間については、公式サイトをご確認ください。

自宅で受験ができるから、スケジュールを柔軟に調整できるし、時間の節約にもなるからいいね!

AI検定「G検定」の難易度やレベル

「G検定」は、AIとディープラーニングの基礎知識を問う試験で、その難易度は一般的には中程度とされています。具体的には以下のような特徴があります。

合格率
過去の試験では、合格率は約55%〜70%の間で変動しています。ただし、合格率だけで難易度を判断するのは適切ではなく、実際のところ難易度は低くはありません。
合格ライン
一般的には、合格ラインは70%程度と言われています。つまり、全問題中約155問以上を正解することを目指すと良いでしょう。
出題範囲
出題範囲は広く、深い知識を問われます。具体的には、人工知能の定義からディープラーニングの手法、さらにはディープラーニングの社会実装に向けた知識までが問われます。

以上の情報から、「G検定」は一定の知識と理解を必要とする試験であると言えます。しかし、しっかりと準備をすれば、初学者でも合格することは十分可能です。試験対策としては、公式テキストの理解に加えて、問題集を使った演習や最新のAI関連動向のチェックなどが有効です。

G検定は、AI分野のジェネラリストとしての基本的な知識と実用的なスキルが問われる資格試験です。難易度は簡単な部類に入りますが、基礎知識が定着することでプログラミングをする際に理解がしやすくなると感じられるかもしれませんね。

 

 

AI検定「G検定」合格率や合格基準

G検定の合格率は試験の回ごとにそれぞれ異なりますが、近年の試験においては55%~75%程度となっています。具体的な合格率は以下の通りです。

開催回 受験者数 合格者数 合格率
2023年 第5回 5,330 3,662 68.71%
2023年 第4回 3,309 2,390 72.23%
2023年 第3回 4,518 3,106 68.75%
2023年 第2回 3,052 2,075 67.99%
2023年 第1回 7,150 4,705 65.80%

G検定の合格基準は公式には発表されていませんが、受験者の感想などから推測すると、現在の合格ラインは約70%前後であると言われています。

試験問題は約220問出題されるため、155問以上の正解を目指すことが推奨されています。

155/220の正解率でいいのか。そう考えると、そこまでチャレンジしにくい合格率でもないな。ちょっとやってみようかな。

AI検定「G検定」試験対策や勉強法

公式教材で勉強する

公式教材は試験の出題範囲をしっかりと網羅しており、試験運営団体が監修しているため、内容の信頼性が高いです。

特に、「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)公式テキスト第2版」は、G検定の受験生から「*白本」と呼ばれており、非常に人気があります。

このテキストはフルカラーで、写真や表が多く使われており、レイアウトが非常に見やすいことが特徴です。重要な語句は太字になっているので、重要な部分が一目でわかります

また、各章末には練習問題があり、テキストの理解度を確認できます。

テキストを読んだあとすぐ練習問題を解けば、迅速なアウトプットができるので実力がつきやすくなります。

ただし、公式教材だけでなく、他の参考書や問題集、オンラインの学習リソースなども併用することで、より効果的な学習が可能です。

具体的な学習方法や勉強法は、自分の学習スタイルや理解度によりますので、自分に合った方法を見つけることが大切です。

「白本」とは
一般的には大学受験の過去問題集を指す言葉で、特に駿台文庫が発行する過去問題集がこの名前で知られています。その特徴として、解説が非常に優れていることが挙げられます。
また、「白本」は色の名前を冠した一連の受験書籍の一つで、他にも「赤本」、「青本」、「黒本」などがあり、それぞれ出版社や内容によって異なる特徴を持っています。
具体的には、「赤本」は教学社が発行し、全国の大学の過去問題を網羅しています。「青本」は駿台文庫が発行し、解説の質が高いことで知られています。「黒本」は河合出版が発行し、センター試験の過去問題や模試の問題を収録しています。

G検定の対策として、まず出題範囲を確認しましょう。有名な問題集である「徹底攻略ディープラーニングG検定問題集」を使って、どのような内容が問われているかを把握してみよう!

動画教材で勉強する

動画教材は視覚的な理解を深めるのに役立ち、複雑な概念や手法を具体的に示すことができます。

また、自分のペースで学習でき、何度でも見直すことができるため、理解度を深めるのに役立ちます。

キカガク(株式会社キカガク)
G検定対策コースだけでなく、PythonやAI、DXの動画が視聴し放題となっている動画学習サイトです。
アガルート
基礎から学べる講座で初学者も安心できる動画学習サイトです。

ただし、動画教材だけでなく、公式教材や問題集、他のオンラインリソースなども併用することで、より効果的な学習が可能です。

あるユーザーは、G検定に独学で合格した経験をもとに、効率的な学習スケジュールや勉強方法を紹介しています。彼は「G検定最強の合格テキスト」を2周読み込み、数学(微分・積分、線形代数、確率統計)の理解に苦労したと述べています。そのため、数学系のYouTubeを閲覧するなどして理解を深めました!

実際にプログラムを動かす

実際にプログラムを動かすことは非常に有効な学習方法です。

特に、AIやディープラーニングの学習においては、理論だけでなく実践的なスキルも重要です。

理解の深化
理論を学ぶだけでなく、それを実際にコードに落とし込むことで、理解が深まります。
問題解決能力の向上
コードを書くことで、問題解決能力や論理的思考力が鍛えられます。
即時フィードバック
コードを実行することで、即時に結果を確認でき、理解度をチェックできます。

具体的な学習方法としては、*Pythonなどのプログラミング言語で、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを実装してみると良いでしょう。

また、オープンソースの機械学習ライブラリ(例えば、TensorFlowやPyTorch)を使って、実際のデータセットでモデルを訓練し、評価することも有効です。

Pythonとは
オランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏が開発したプログラミング言語です。
Pythonの文法はシンプルで分かりやすく、初心者でも学びやすいです。また、誰が書いても同じようなコードになるように設計されています環境構築は比較的簡単で、Google Colaboratoryなどのオンライン環境を使えばすぐにPythonのコードを実行できます
Webアプリケーションの開発、AI(人工知能)の開発、データ分析、スクレイピング(Webデータの収集)など、汎用性の高い言語で、さまざまな分野に活用できます
Pythonには多くのライブラリが存在し、それらを利用することで、データ分析や機械学習、画像処理などの高度な処理を簡単に行うことができます

家電と同じで、操作方法を説明書読んでも理解することが難しいことがあるから、実際自分で操作して使い方を学ぶ方が、理解しやすいよね。

AI検定「G検定」受験後のメリット

AI検定「G検定」受験後のメリットはたくさんあります。知識の証明、AIリテラシー向上、難しい試験に合格することで自己肯定感が高まり、仕事やプライベートにもプラスに作用するでしょう。

G検定合格は、AIに関わる仕事を目指す人にとって、大きな第一歩となります。

体系的な知識の獲得とその証明
G検定はAIの基本的な知識と応用能力を評価します。合格することで、自身がAIの基本的な知識と応用能力を持っていることを証明できます。
業務への活用
G検定で学んだAIの知識を普段の仕事に活かすことができます。特にIT系企業の営業や企画などの仕事をする人にとっては、自社の事業やプロダクトを深く理解するための良いきっかけになるはずです。
就職・転職への活用
G検定を取得することで、AI関連の職種への就職・転職が有利になります。特に、AI技術の理解が深まることで、新たなビジネスチャンスを見つけることも可能となります。
コミュニティへの参加
G検定の合格者は、AIに関心を持つ人々とのネットワーキングの機会を得ることができます。

現在の就職・転職には非常に有利な技術だよね。まだはじまったばかりだから、そんなに詳しい人も多くないだろうし、今がチャンスだよね!

G検定に合格することで、AIに関する更なる学習意欲が湧いてきます。新しい知識や技術を積極的に学び続けることで、常にスキルアップを目指すことができます。

AI検定「G検定」受験のデメリット

デメリットとして、試験範囲が広く、合格率が低い、それなのに、難易度が高いというデメリットがあります。

さらに付け加えると、受験料が結構高めであり、それでいて、合格してもそれなりに実践を積む必要があり、即戦力になるには少々時間がかかるところがデメリットと言えるでしょう。

時間と労力
G検定の学習と受験には一定の時間と労力が必要です。特に、試験の範囲が広いため、全てのトピックをカバーするためには相応の学習時間が必要となります。
受験料
G検定の受験料は一般の方で13,200円(税込)、学生の方で5,500円(税込)となっており、これが負担と感じる方もいるかもしれません。
実装スキルの不足
G検定はAIの基本的な知識と応用能力を評価しますが、具体的な実装スキルは直接問われません。したがって、G検定を取得しても、AIを活用したシステムを自分で構築することは難しいかもしれません。
再受験の必要性
G検定は年に複数回実施されるため、一度の失敗が終わりではありませんが、合格するまでに複数回の受験が必要となる場合もあります

デメリットも理解した上で、受験することが大切そうだなぁ。

AI検定「G検定」受験体験記

「G検定」の受験体験記は、受験者それぞれによりますが、以下にいくつかの体験記を紹介します。

  1. つくもちブログ
    この受験者は、2022年7月2日開催のG検定に合格した学習方法と受験体験について紹介しています。学習期間は試験の約2ヶ月前から開始し、週平均でおよそ1日1時間の学習を行ったとのこと。また、試験当日は特に試験前半に分からない問題を調べながら進めたため、後半になって時間が足りない状況になってしまったと反省しています。
  2. Qiita
    この受験者は、公式テキストと問題集を使用し、学習期間は3週間程度で、手応えはまずまずだったと述べています。また、試験中は基本的には自力で解き、不安だったり不明だったりする問題は、まとめた内容を記載しているエクセルで単語検索することでカバーしたとのこと。
  3. DeepSquare
    この受験者は、2023年3月4日実施のG検定に合格し、勉強方法や振り返りをまとめています。
  4. しちみぱん
    この受験者は、2021年のG検定に合格し、その体験記を公開しています。

これらの体験記は、G検定の受験を考えている方々にとって、有益な情報を提供しています。

それぞれの受験者がどのような学習方法を採用し、どのような経験をしたのかを理解することで、自分自身の学習計画を立てる参考になるでしょう。

なるべくたくさんの受験体験記を参考にしながら、試験や難易度の理解、そしてモチベーションアップ方法や、具体的な合格対策などを調べておくと、途中で不安にならずに、合格を勝ち取れます!

 

AI検定「G検定」受験体験記や口コミ

ある受験者は、G検定の「G2023#2」を受験し、無事に合格したと報告しています。

彼の勉強方法は、自宅で受験可能であり、試験中は何をしても良いという特性を活用し、エクセルに勉強した内容をその都度記載するというものでした。

また、彼はG検定の対策として、自力で問題を解ける力が必要だと述べています。

別の受験者は、G検定の「G2023#5」を受験し、感想と対策方法を共有しています。彼は、AIの基礎知識を身に着けたうえで、ディープラーニングの手法をイメージできるようになれば受かると述べています。また、彼は自分の教科書=カンペを作り、それを使って問題を解くことで、単語の意味を調べるようになり、より深い基礎知識の定着につながったと述べています。

これらの体験記から、G検定はAIの基礎知識及びディープラーニング知識について問われる試験であり、自分自身で問題を解ける力が必要であることが分かります。

また、自分の教科書=カンペを作ることで、単語の意味を調べるようになり、より深い基礎知識の定着につながるという意見もあります。

勉強の方法は人さまざまだけど、読んで覚えるより、何かものを作る方が記憶に残ってることって多いよね。

AI検定「G検定」を取得し、AI転職を目指す方法

G検定は、AI転職を目指す上で有効な手段の一つですが、取得のみで転職が成功するわけではありません。

AI転職を成功させるためには、G検定の合格に加え、プログラミングスキル、数学・統計学の知識、AI開発の実務経験などが必要です。

G検定の取得
まずはG検定を取得することが第一歩となります。G検定は、AIやディープラーニングの基礎知識を有している人材であり、適切な活用方針を決定し、事業活用する能力や知識を有している人材を認定する資格です。
スキルの習得
G検定を取得した後は、具体的なAI技術のスキルを習得することが重要です。これには、プログラミング言語の習得や、具体的なAI技術(例えば、機械学習やディープラーニング)の理解と実践が含まれます。
実務経験の積み重ね
理論知識と技術スキルを身につけたら、次に実務経験を積むことが重要です。これは、インターンシップやプロジェクト参加など、実際の業務でAI技術を用いる経験を意味します。
転職活動
上記のステップを踏んだ後、AI関連の企業への転職を目指すことが可能となります。G検定の取得は、転職市場での競争力を高め、AI関連の企業に転職したいと考える方々にとって有益なステップとなります。

以上のステップを踏むことで、G検定を取得し、AI転職を目指すことが可能となります。

ただし、これらのステップは一般的なものであり、個々の状況により異なる場合もありますので、具体的なキャリアプランを立てる際には、キャリアカウンセラーや専門家の意見も参考にすることをおすすめします。

AI検定「G検定」を取得してAI分野に転職を目指すのは、非常に良い選択だと思いますよ。なぜなら、G検定はAIの基本的な知識を証明する資格であり、転職市場でのあなたの価値を高めることができるからです。AI技術は今、多くの業界で求められていて、その知識があればキャリアの選択肢が広がります。もちろん、資格だけではなく、実際のプロジェクト経験やスキルも大切ですが、G検定はその第一歩として、非常に役立つでしょう。頑張ってください!

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