「AIのこと勉強したいけど、何からはじめていいかわからない」　
「理系じゃないし、いきなりコード書くのもキツい…」

そんな方々に向けて！今回は特に文系の（ビジネスサイド）方が、基礎として学ぶことで、ビジネスにも活かせるG検定（正式名：JDLA Deep Learning for GENERAL）についてご紹介します。

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AIを事業に活かす！その土台となる「G検定」

▶ 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

G検定は、日本ディープラーニング協会が提供し、2021年4月時点で受験者数累計5万人を超える検定です。

AIの中でも現在主流と言われる機械学習。さらにその中でも注目の集まるディープラーニングについて、基礎知識はもちろん、適切な活用方針を決定し事業に活かす能力や知識を有しているかを検定します。

＜試験概要＞
［時間・出題数］
・120分、小問191問、オンライン実施（自宅受験）
［出題範囲］
・シラバスより出題
※シラバスや例題は以下ページ参照
G検定とは – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
［受験料］
・一般 13,200円(税込)　・学生 5,500円(税込)
［補足］
・過去開催の結果など
【2021年 第1回 G検定結果】6,062名が受験し、3,866名が合格。 – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

合格率は63.8%！調べて回答も可！でも…

試験概要にもある通り、本検定は自宅受験の形をとり、その場で答えをネットで探したり、参考書片手に回答することが可能です。
さらに、直近の合格率をみても受験者の半数以上が合格しているとあって、一見簡単そうに思えるかもしれません。

しかし！実際に受験した方の中で、本当に厄介で大変だったと声を揃えて言うのがこちら。

「問題数、めっっっちゃ多い！！！」
「問題の癖ハンパない…」

はい、まず問題は基本的に一問一答のような選択式ではありますが、それを繰り返すこと191問。120分という制限付きなので、1問約38秒で解き続けなければなりません。

どうせ調べられるから、と高をくくって準備はそこそこぶっつけ本番で！と思っている方は、確実に足元をすくわれるとのこと。

また、G検定の公式テキストや問題集は用意されているのですが、出題傾向にかなり癖があり、これらにそもそも出てこない問題も多く出題されるようです。

「テキストだけでは不十分ってどうすれば…」
そんな時は、さらなる試験対策として、過去問を詳しく掲載している「カオカオ」ブログも覗いてみてください。

過去の試験ついて、問題や傾向をかなり詳しく確認できるため、受験の際はぜひ押さえておいてください。

実際にどんな問題が出る？

その他、G検定を受ける際に気をつけたい点としては、AI（ディープラーニング）の検定だからといって、技術的な問題ばかりではないという点です。

そもそもG検定のGは、ジェネラリスト（Generalist）の頭文字なため、AIを実装するというより、AIを活用する際に必要な、著作権や特許といった法律関係や倫理、歴史なども含まれます。

また、世の中的に注目されたAI関連ニュースなどからも出題され、日々どのようなAI活用が進んでいるのかアンテナを立てインプットしていく姿勢も求められます。
以下、例題ページも参考に、イメージを膨らませてみてください。

▶ G検定の例題 – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

Q.以下の文章は､さまざまな機械学習の手法について述べたものである｡空欄に最もよく当てはまる選択肢を､語群の中から1つずつ選べ｡

機械学習にはいくつかの手法があり､用語の意味を正しく理解する必要がある｡学習データに教師データと呼ばれる正解ラベルつきのデータを用いる手法は（ア）と呼ばれ､対照的に正解ラベルがないデータを利用する手法は（イ）と呼ばれる｡また､正解ラベルが一部のサンプルにのみ与えられている（ウ）という手法も存在する｡

1. 教師なし学習
2. 教師あり学習
3. 強化学習
4. 表現学習
5. マルチタスク学習
6. 半教師あり学習
7. 多様体学習

「AI」分野で戦うための次の一歩へ

AIブームが到来した際、概論やAIの可能性！的なことを取り上げたテレビや記事は多く出回りました。
ただ、実際に自分が関わるとなったら？を考えた際、AI→テクノロジー→理系→自分とは関係ない…となってしまった方も多いのではないでしょうか。

ただ、そんな方にとっても、今回ご紹介したG検定は、AI分野に携わっていくための具体的な一歩になるはずです。

それこそ、DX（デジタルトランスフォーメーション）が叫ばれている中、企業としてもデジタル活用を促進し、業績を伸ばしていくことが求められている。
その１つの選択肢にあがってくるAI（ディープラーニング）について、詳しく知っていることは、キャリアの上でも重要な意味を帯びてきます。

AIは専門家に任せればいい。それって本当ですか？

「自分の仕事に関係ない」と思っている（＝AIの可能性をわかっていない）と、急に「その仕事、AIですぐできるからもういいよ」と言われる。

「理系じゃないし。。」とか言っている間に、他の人らが実はどんどん学んでいた。。など

そろそろ本腰入れてインプットしなければと、思っていた方、気づかれた方はぜひ参考にしてみてください。