先日（2025/03/08）、G検定を受けてきましたので、その報告をします。
G検定はAIに関する基本知識を問う試験です。基本情報より簡単というハナシでしたが、受けた感想としては基本情報以上に難しかったという印象です。
筆者の情報は以下のようになっております。
- 大学時代は情報系の学部生
- 大学の授業で深層学習の授業を受けた経験あり（実装経験もあり）
- 基本情報・応用情報は合格済み
- 現在、組み込みエンジニア
G検定について
公式のホームページによれば、G検定は以下のような試験です。
G検定
G検定とは、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、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定試験です。
１年に6回実施されるオンライン試験となります。
2025年1月のG検定の受験者数と合格率は以下となります(引用元：一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】）。
| 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|
| 4633 | 3414 | 73.69% |
合格率が 73% と高いため、そこまで難しい試験ではなさそうに見えます。
申し込み
G検定の申し込みは以下のサイトで行いました。
チケットを購入して、希望の試験回に申し込みを行います。試験を申し込んでも前々日までにキャンセルを行えば、チケットを消費せずに済むそうです。チケットの有効期限は１年です。
筆者は試験日の１か月前に申し込みました。チケット制度は突然うけるのを辞めたくなったときに良いように感じます。
受験料は13,200円（税込）でした。高くない⁈
出題される問題
G検定は合格基準点が公表されていませんが、ネット上では正答率70%を超えることで合格といわれています。
- 問題形式：４択問題
- 試験時間：120分
- 問題数：160問程度
１問あたり45秒程度で解かなければいけないので、知識量と反射速度が重要になります。
また、「最も不適切な選択肢はどれか」という問題が約３分の１でてくるので、少し嫌になります。くわえて、AIに関する法律・倫理の問題では現国に出てくるような長い選択肢が出てくるのでさらに嫌になります。
公式ではカンニングは禁止としていますが、ネット上ではGoogle検索やカンペを使用してもよい風潮があり、検索の使用はグレーゾーンとなっています。公式は検索の使用を黙認しており、検索を使用しても解けない問題を作成している感じです。
勉強方法
不合格である可能性があるため、参考になるかわからないですが、学習時間はだいたい以下です。主に勉強は通勤時間中にしてました。
- 日数：1か月間
- 学習時間：約20時間
参考書については公式テキストをメルカリで購入しました。第３版が最新ですが、安く買える第２版にしました。
ポチップ
問題演習は以下のアプリを使用しました。
アプリの問題演習は９割相当正解できるまでやりこみました。公式テキストは問題演習でわからないところを確認するために使っていました。
勉強方法で後悔している点としては、試験問題が難しすぎたので本番相当の問題演習もしておけばよかったと後悔しています。
試験当日
試験開始前
試験についてはコワーキングスペースで受けました。
数日前に試験のURLが送られてきたので、そのURLを開いて待機していました。試験を開始できる時間帯は12:50～13:30の間であったため、試験時間まで公式テキストを読んでいました。
12:55 くらいに受験規約を読んで、試験を開始しました。
試験開始中
試験開始直後に思ったことは、問題が想像以上に難しいということです。公式テキストに書いていないようなことがバンバンでてきます。最新版には書いてあるかもしれませんが、それにしても量が多すぎました。
20問目くらいまでは真面目に検索を使わずに解いていましたが、あまりにも検索ありきの難易度になっていたので、結局自分も検索を使いました。
また、「最も不適切な選択肢はどれか」という問題が出すぎて、試験中に結構イライラしてました。もっと本番の問題を見ておけばよかったと思っています。
G検定の合格率は70%くらいですが、検索できない場合、合格率は20%くらいだろうなと思います。個人的には応用情報よりも難しく感じました。
最終的に自力で解けたのは50%くらいで、残りはGoogle検索をつかって解きました。Google検索をつかっても解けない問題も15%くらいありました。
試験結果
試験結果については２，３週間後に発表されますのでしばらく待ちたいと思います。
自信はないですが、試験結果が届きましたら報告いたします。
感想
全体の感想
G検定はディープラーニングの詳細なことは問われないだろうと思っていましたが、想像以上に細かいことまで問われて驚きました。ただ、公式テキストに書いていないことを問題に出すのは反則なのでは？とも思いました。
文系の人も合格してるハナシを聞きますが、合格できたのすごくない?! と思います。実装経験がないと細かいことはイメージしづらいのに...。
また、G検定が基本情報よりも簡単という風潮があることにも驚いています。検索を使わない場合、基本情報・応用情報よりも難しいと思います。
G検定の良かった点としては、ディープラーニングの体系的な勉強ができたことだと思います。筆者は画像や音声の深層学習しか知りませんでしたが、強化学習やAIに関する法律なども学べてよかったです。
おススメな人
- AI・機械学習を体系的に学びたい人
- AIの歴史や活用方法を知りたいエンジニア
公式ホームページにも書いてあるとおり、AI・機械学習を体系的に学びたい人はG検定を受けることをおススメします。ただ、G検定（ジェネラリスト検定）という名前にもかかわらず、モデルの細かいところまで問われるので、初学者の方は罪悪感を捨てて、試験にGoogle検索を使うべきだと思います。
また、AIの歴史や活用方法を知りたいエンジニアにも適してると思います。AIの実装方法は知っていても歴史や法律については知らないひともいると思うので、そういうひとには良いかもと思います。
今後について
G検定が受かっていなかった場合、再受験するかは怪しいです。受験料が高いので、再受験しないかもしれないです。受かっていたら、AIエンジニア向けのE資格を取りたくはありますが、E資格認定プログラムをうける必要があり、少し面倒くさそうです。
次はブロガーで取得している人が多い統計検定を取ってみようかな？