みなさん、こんにちは。ぽけ太です。
先日、G検定（G2023#5）を受験し無事合格しました。本日はG検定の感想と反省点についてお話させていただきたいと思います。
興味のある方は最後までご覧いただけると幸いです。
背景：なぜG検定を受験したのか？
G検定については公式サイトの特設ページをご覧ください。
私が受験に至った背景には、次のようなことが挙げられます。
- 社内のDX事業に携わるためにAI人材としての分かりやすい指標が欲しかった。
- 同業のG検定合格者が社内のDX推進チームに抜擢されていたことを知った。
- 現在の業務でAIを活用する機会があり、AIについては一通り勉強したことがあった。
- DXやAI活用に関して、何かしらのコミュニティに参加したかった。
上記を踏まえて、自分のニーズに合った最もコスパの良い資格だと思いG検定を受験しました。
勉強について
G検定の勉強方法としては、公式テキストを学習する、公式問題集を解く、アプリで勉強する、などが一般的だと思われます。
私の場合、業務の都合で半年間ほどAIの主要アルゴリズムやPythonを用いての実装方法を一通り勉強していたことが大きなアドバンテージとなりました。
書店で公式問題集に目を通した際に、一通り問題が解ける＝基礎知識に問題はないことを確認できたため、公式テキストは必要ないと考え問題の傾向に慣れることを目的に公式問題集のみを購入して勉強しました。
ただ、問題集を買ったは良いものの件局は試験2日前から始めてギリギリ1週したにすぎませんでした。
かなり少ない勉強時間でしたがそれでも合格できたのは、
- 前提の知識が十分にあったこと
- 検索が認められている試験であること（メイン）
が大きく影響したと思います。
試験当日について
試験は午後イチだったので午前中は問題集を読み込んでいました。
試験開始30分前くらいからは、ネットワークの設定やマウス操作、カンニングペーパー用のwebサイトの表示など、最終確認を行っていました。
試験が始まって一番最初に思ったのは「公式問題集よりもかなり難易度が高いな…」でした。
事前情報として公式問題集と試験本番の難易度はかなり異なっているということを仕入れていましたが、それを鑑みてもギャップがありました。
実際、まずは検索にたよらず最後まで問題を解いてみましたが、確信をもって答えられたのは3割程度でした。
点数としては8割弱取れていましたが、そのうち5割はweb検索とカンニングペーパーによるものだと考えてよいと思います。
問題の難しさからして検索前提で作られているような気がしたので、G検定にはweb検索能力も必須スキルかもしれません。
試験時間は120分、問題は200問程度（試験日によって変わる。当日の問題数は忘れた）でしたが、分からない部分を調べる時間を含めて試験時間がかなりギリギリでバランスの良い試験だったなという印象です。
感想と反省
G検定を受験した目的が資格獲得とコミュニティ参加にあったので合格できて一安心でした。
そもそもＧ検定はAIについての活用方法やリテラシーを身に着けることを目的として開催されているため、本来は勉強の過程にこそ意味がある資格だというのが個人的な認識です。
今回私は資格と特典に意味を見出していたので勉強を疎かにしてしまいましたが、やはりもう少し時間を割いておけばよかったなと後悔しております。、
具体的には、法律や倫理の分野、最新のアルゴリズム（当時は画像生成分野で注目されていたStable Diffusionなど）、生成AI系など、業務ではあまり使わない領域は勉強できる機会にしておけばよかったなと思っています。
皆様が受験する際は各々の受験目的を明確にしたうえで勉強時間を確保することを推奨いたします。
また、G検定の勉強方法は資格の中でもかなり難しい方なのではないかという印象を持っています。
その理由としては、AI分野の流動性が高いからです。
各領域でアルゴリズムのSOTA (state of the art) 更新が頻繁に起こるといった技術的な観点はもちろんの事、AI分野はまだまだ法律や倫理の観点でどういった取り組みを行えばよいか定まっていません。
そういった意味でG検定ないしAI分野の勉強方法は難しく、難易度も年々増加していくのではないか？というのが個人的な意見です。
ちなみにG検定は、AI分野の流動性を加味して合格証明書に試験年度の情報も記入されるようです。
今後本当に難易度が上がっていくのであれば、2023年現在の合格証明書はほとんど価値が無くなっていくのかもしれませんね。
まとめ
本記事では、G検定の受験した筆者の感想や反省点、今後のAI分野についての考察を紹介いたしました。
近年はChatGPTの登場や量子コンピューターの実現によって、IT分野の重要性は益々高まってきている印象です。
私自身もともとITに疎い人間（一年前まではCPUとGPUの違いもよくわかっていなかった）ですが、時代についていけるようこれからも勉強を続けたいと思います。
