G検定の過去問を確認する方法とは?過去問を入手する方法はある?

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G検定の過去問を確認する方法とは?過去問を入手する方法はある?

G検定とは

どのような試験か?

G検定は日本ディープラーニング協会(以下、JDLA)が提供する資格試験です。JDLA は、ディープラーニングを中心とする技術で日本の産業競争力の向上を目指している一般社団法人です。

その JDLA の公式サイトによると、G検定は次のような試験です。

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。

引用:日本ディープラーニング協会

どんな人が受験するのか?

G検定には受験資格が必要ないので、どなたでも受験が可能な試験です。 AI 分野での転職を目指す人やキャリアチェンジを目指す方でなくても、今後高まる AI の需要に対応したい方も受験対象です。

ディープラーニングとは?

G検定で問われる「ディープラーニング」とは日本語で深層学習のことで、人工知能・AI の技術を構成する機械学習の手法の一つです。

画像認識や、音声認識、自然言語処理(自然言語とは、いわゆる私達が普段使っている言葉のこと)などのデータを用いた分野で、ディープラーニングは活用されています。

出題される問題の範囲は?

JDLA の公式サイトによると、現在の G検定の出題範囲は次のようになっています。

人工知能(AI)とは(人工知能の定義) 人工知能をめぐる動向

探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習

人工知能分野の問題

トイプロブレム、フレーム問題、弱い AI、強い AI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ

機械学習の具体的手法

代表的な手法(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)、データの扱い、評価指標

ディープラーニングの概要

ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、ディープラーニングのデータ量、活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック

ディープラーニングの手法

CNN、深層生成モデル、画像認識分野での応用、音声処理と自然言語処理分野、RNN、深層強化学習、ロボティクス、マルチモーダル、モデルの解釈性とその対応

ディープラーニングの社会実装に向けて

AI プロジェクトの計画、データ収集、加工・分析・学習、実装・運用・評価法律(個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法)、契約倫理、現行の議論(プライバシー、バイアス、透明性、アカウンタビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ)

引用:日本ディープラーニング協会(https://www.jdla.org/certificate/general/ )

様々な専門用語が出てきていますが、まとめると次のような形になっています。

人工知能 AI の定義

人工知能の定義からこれまでの歴史的背景、また技術に関わった人物名など、基礎的な問題が出題されます。

機械学習の具体的手法

主な機械学習の手法と、様々なデータの扱った発展的な活用方法。 機械学習の具体的なアルゴリズムや仕組みなど技術に関する問題を解く必要があります。この項目は難易度が高く出題数も多いので注意が必要です。

ディープラーニングの概要

ニューラルネットワークやディープラーニングのベースとなる知見が問われます。

ディープラーニングの手法

活性化関数、最適化手法、Convolutional Neural Network、Recurrent Neural Network、深層強化学習、深層生成モデルなど、ディープラーニングの具体的な手法について問われます。

ディープラーニングの社会実装に向けて

ディープラーニングにおける法律や事例、最新の動向などディープラーニングと社会との関係が問われます。

以上の用に、AI の歴史から技術・社会面から、幅広く AI に対する理解と知識が求められる試験となっております。

G検定学習のメリット

ディープラーニングについての知識が得られる

AI はディープラーニングをはじめとする機械学習を用いています。 どのような背景で AI が発展したのか、どのような事例があるのか、などの知識を深めることでディープラーニングの知識を深めることができます。

「AI はなんでもできる」という漠然としたイメージから、AI の得意不得意を正しく把握し、AI を活用したどうビジネスを拡大していくかという発想へ切り替えることが可能になります。

業務に活かせる

AI を用いたプロダクトを社内で持っている、または運用している場合に G検定を受けることで業務に活かせることがあります。 これまでブラックボックスで中身が見えなかった AI が、G検定を受けることでより理解が深まるからです。

営業担当者であれば、商談の際により一歩踏み込んだ説明ができるようになります。企画職の方であればよりデータを活用した企画を実施するために、「自身の仕事へどう AI が活かせるか?」という視点を得られることができます。

スキルアップに活かせる

G検定はジェネラリスト向けの資格試験であるため、取得したからといって AI をプログラムで実装できるようになることはありません。 なので「スキルアップに活かせる」ということに違和感を覚える方もいるかも知れません。しかしながら AI を企業に導入するためには、AI を構築できるエンジニアだけいればよいわけではありません。

ドメイン知識と呼ばれるような「その業界ならではのデータに対する知識、ノウハウ」を持っている人が AI プロジェクトには必須です。 なので、G検定を通じてディープラーニングについての知見を得た上で、これまでのキャリアで得たドメイン知識と組み合わせることで、AI を活用してビジネスを拡大する人材= AI 人材となれるのです。

G 検定の過去問を確認する方法

G 検定の過去問は発表されていない

JDLA の公式ホームページには G検定の例題が掲載されています。しかし、過去問というかたちで世にでまわっているものはありません。

ではどのように対策していけばよいでしょうか?

「過去問」ではありませんが、過去出題されたことがある問題も入っている「G検定対策問題」であれば、次のように数多く出されています。

G 検定の対策問題を紹介

私自身、G検定合格(2021)した際に使用した対策問題やその他問題も含めご紹介していきます。

実際の試験でも、下記から出題されたことがありました。テキストや問題集で学習したあとの総復習としてご活用していただければと思います。

Dive into code 模擬試験

試験に近い問題量なので、私自身ペース配分等の確認として試験前日にうけました。UI も使いやすく、間違った問題の確認で復習も可能です。

実際にここから数問本番にも出題されていました。ここで合格点にいかなくても、この問題を復習することで知識はグッと増えますのでぜひ最後の総点検にご活用ください。

キカガク G検定対策テスト

キカガクが提供する動画学習プラットフォームで、無料登録すると 5 つの学習コンテンツが無料でプレゼントされます。その一つに G検定合格者が厳選し作成した約 90 問が掲載されています。

シラバスに沿った問題となっていますので、知識の漏れがないかぜひ確認してみてください。

Study-AI 模擬テスト

ベータ版ですが、無料で受講可能です。上記のサイトの前にこちらから学習しました。

登録が必要ですが、圧倒的なボリュームで知識の総復習として活用できます。

AVILEN G検定スキルチェックテスト

解説もダウンロードできる厳選 20 問になります。G検定の概要把握や問題概要把握にも使っていただけます。

解説には無料登録が必要ですが、解説がしっかりしておりますのでぜひダウンロードして確認してみてください。

スキルアップ AI 株式会社 G検定の問題集アプリ『G検定対策アプリ』

300 問が掲載されている、問題集アプリになります。スマホで見られるため、隙間時間で取り組めるのがありがたいところです。

スキルアップ AI 株式会社は、G検定・E資格ともに通称黒本と呼ばれる問題集の書籍も出版されています。

JDLA によるまとめ

上記ご紹介したものも掲載されている JDLA によるまとめサイトになります。

一部有料のものもありますが、まずは無料のものから試してみるのがよいと思います。

まとめ

G検定対策問題集をまとめました。個人的な使い方としては、Dive into code のサイトは最後の知識確認とペース配分として活用し、その他は知識の補強として活用するのがよいとおもいます。

ただ、実際の試験は想定以上に時間が少なく感じられるとおもいますので、ぜひ万全な準備をして本番に望んでいただければと思います。

皆様の G検定合格、応援しております!

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