G検定(G2021#3)に合格しました。
「選択式＆試験中に検索可能とか楽勝でしょ！」とか油断していたら、割と試験勉強で苦労したので、勉強方法や思ったことを書きます。
受験者のスペック
- 文系大卒
- ユーザー系SIer勤務7年目
- 普段はプログラム開発（基本設計〜）＆保守担当
- SE、AP、DB、SC保持
- 受験動機：今年度の目標設定で上司に勧められ、「受けまっす」っと言ってしまったから
つまり、普段はAIとは無縁な仕事をしています。
統計や行列の知識も皆無です。
受験４週間前
ひとまず参考書を購入しました。
試験範囲が網羅的に載っているので、参考書はこれだけで良いと思います。
通勤途中で読もうと思い、紙媒体で購入しましたが、電子書籍リーダーを持っているなら電子版の方が良いと思います。
G検定は試験中に検索可能なので、ctrl + Fでサクッと参考書を探せたほうが良いかと。
ちなみにこれは参考書（辞書）としての位置付けで、別途問題集はあったほうが良いと思います。
私が使った参考書は後述します。
参考書が届いてからは、毎日少しずつ読み進めていました。
AIの歴史や動向、課題が載っている３章までは問題なく読めましたが、具体的な学習手法が始まる４章以降は理解に苦労し、読むペースがガクッと落ちました。
試験３週間前
参考書は引き続き読んでいましたが、前述の通り難航していました。
「このまま参考書単体で挑むのは無理だ！」となったので、現実逃避がてら先人の知恵を探します。
試験本番で実際にお世話になったサイトはこちら。
あまり数を増やしても検索に時間を取られて逆効果だと思ったので、上記３つに絞りました。
本番は「ここで検索して分からなかったら後回し！」の精神で、ある程度割り切って進めたほうが良いと思います。
ちょうどこの時期に新婚旅行に行っていたので、ぶっちゃけほとんど勉強してません。
沖縄楽しかった！！
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試験２週間前
会社が「G検定の対策講座受ける？」と言ってくれたので、即「受けます！！！」と返答し受講してきました。
受講料会社持ち、就業時間中に受講してOK。最高弊社！！
内容としては購入済の参考書をさらにざっくりしたようなものだったんですが、これが良かったです。
具体的手法を例を交えてざっくり説明されたので、受講前と受講後で参考書を読むペースがかなり変わりました。
講座で使用した資料もメールで送っていただけたので、試験本番のカンペ資料として使いました。
また、受講特典として問題集も貰いました。
試験１週間前
ひたすら参考書を読むにも疲れたので、練習問題を解くモードに移行しました。
対策講座で貰った問題集に加えて、StudyAIを使いました。
２つ合わせると結構な問題数になるので、これ以上は必要ないと思います。
AIの歴史やディープラーニング手法の概要については、問題を見たとき「多分これ」と言えるくらいに仕上げました。
本来は即答できるくらいに仕上げたほうが良いのでしょうが、「最悪調べればいいか」と思っていました。
試験本番
テンパりました！！！
というのも、（ある程度）必死に暗記したAIの歴史やディープラーニングの手法はそこそこに、AIに関する法律や時事問題が多かったからです。
この手の問題は
- 知らない（ほぼノータッチだったので）
- ググれない（問題文が長すぎて、何をキーワードに検索していいかわからない）
という点で厄介で、明らかに間違っている選択肢を排除して後半は勘で回答しました。
あくまで個人の感想ですが、IPAの高度試験を受けたあとの方が手応えありましたね。
※試験３週間前に目星をつけていたサイトには非常に助けられたことを申し添えておきます。
結果発表
とまあボロボロだったG検定ですが、なんとか合格していました。
セクションごとの得点率はこんな感じ。見事に時事問題と統計で失速しています。
振り返って
巷では「１ヶ月で合格！」のような記事が溢れていますが、完全な素人が１ヶ月で合格しようと思うと割と厳しいと思いました。
今回合格できたのは、直前講座で「各セクションの概要をざっくり俯瞰できたこと」だと思います。
参考書のみで勉強していたら合格できていたか怪しいですし、そもそも心が折れていたかもしれません。
私のようにゼロからの勉強で合格を目指す方は、You Tube等で「ざっくり教えてくれる何か」を見つけておいたほうが良いと思います。
Twitterで他の受験者の合否ツイートを眺めましたが、得点率６０％前後で合格されている方もいたので、割とボーダーは低めかもしれません。（非公表なので、あくまで予想です。）
逆に、得点率７０％近くなのにも関わらず不合格の方もいました。その方は時事問題や統計の得点率は高かったものの、ディープラーニングの概要や手法の得点率が良くなかったそうです。
セクション毎に、多少の傾斜があるのかもしれません。（こちらも非公表なので予想です。）
ちなみに時事問題はAI白書などを読むと良いそうです。
