3日半の勉強でJDLA G検定 2020#2に合格した話

　薬学部生がG検定 2020#2 を受けた話。いつもとは趣向が違うのでカテゴリーはその他にした。追記（7/16）、合格していたのでタイトルを変更した。

• はじめに
• 0日目　～6/30
• 1日目　7/1
• 2日目　7/2
• 3日目　7/3
• 試験当日　7/4
• いざ試験
• まとめ・思うこと
• 追記 7/16 17:00 合格しました
• 追記 11/9 0:00 自己採点した結果

　どんな勉強したとかに興味ない方は、先に目次より「まとめ・思うこと」を読んでほしい。

はじめに

　JDLA G検定2020#2（正式名称：JDLA Deep Learning for GENERAL 2020 #2）とは、ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかの検定であり、7/4に行われた2020#2は在宅学習支援のため受験料が半額となっていたので、例年より多くの人が受けていたらしい。自分もその一人である。

　私の勉強前のこの手の知識は

• 機械学習には教師ありと教師なしと強化学習（と半教師あり）がある
• 単純パーセプトロンでXOR以外の論理ゲートのようなものを作れる
• 2045年くらいに技術的特異点というものが来るらしい

　という高校の技術で習った範囲の知識と理系大学生の一般教養レベルの知識に加えて、2年ほど前に大学の図書館で借りたオライリーの「ゼロから作るDeep Learning」で学んだパーセプトロンのPythonでの実装くらいまでしか知らない（飽き性）。数学に関しては好きな科目なので趣味でちょこっと手を出している程度だが、ことG検定に関しては勉強しなくても問題なかった。

　生存者バイアスがかかってから投稿しても説得力皆無なので、合格発表の前に投稿することにした。

0日目　～6/30

　ネットを見ると公式テキスト（いわゆる白本）と問題集（いわゆる黒本）、そして最新のAI白書の3点セットがG検定を受ける人のほとんどが利用している参考書のようだ。しかしながら、Ｇ検定では時事問題や最新の実装手法などが頻出らしく、出版年が2018年と古すぎて検定の出題範囲をカバーできないと判断したため、この時点で白本の購入は見送った。おそらくそれを知っていた受験者の多くが白本を買っていないと思われる。

　黒本は2019年とまあまあ古いが、ほとんどの人が黒本で対策をしているはずで、この本で出てくる問題は絶対に落とせないと判断したため購入することに決定した。

　AI白書は買うか最後まで悩んだが、結局買うことはなかった。中身を知らないので詳しくはわからないが、今回はここから結構問題が出たらしい。

　6/26までの学生での受験申し込み後、とりあえず黒本だけ購入したが、持病の面倒くさがりが発動して結局7/1まではＧ検定対策を何もしなかった。

1日目　7/1

　月が替わりいよいよ勉強しないとまずいと思った7/1の0時あたりから勉強を始めた。まずはこちらで無償範囲の講義を倍速で聞き流した。 xtrend.nikkei.com

　その後、黒本の章問題を1周した。普通にわからない問題もあったが、上記の講義で出てきたものが多く、意外と解けた手ごたえがあった。間違えたところは復習をしてすぐに睡眠学習。

　起きてすぐに復習をしたらデータサイエンス系VTuberであるアイシア=ソリッド（中の人）さんのYoutube動画を見てダラダラして¹、22時くらいに2周目に突入。2問ミスにまで減らせたので復習後そのまま小問約200題の演習問題へ。35分で回答終了したものの、章問題とその解説では出てこなかった類の問題も多く、正解率は83%とかなり低かった。

2日目　7/2

　起きてすぐに復習した後は、3か月ぶりの大学への登校。久しぶりすぎて腕と足と肩が鈍っていたようで、帰宅後すぐに寝てしまいほとんど勉強できなかった。辛うじて目を覚ました23時あたりから演習問題の2周目を解き2問ミスにまでなった。

　ちなみに総仕上げ問題と題しているが、この問題は易しすぎで本番はもっと難しくディープな内容が出るので信じてはいけない。

3日目　7/3

　今日は黒本から離れ、ネットでもとりあえずやっておけと評判のこちらのG検定の模擬テスト（とJDLAの例題）を力試しに受けてみたが、これが大問題だった。 study-ai.com

　悪いところを挙げると

• 選択肢が1～6なのに答えが「7」
• どの選択肢を選んでも誤答になる、解答「-」（結局答えは自分で調べないとわからない）
• 解説を使いまわしているせいで問題と解説が全くあっていないものがある
• ある手法について、ある問題は「教師あり学習」が解答とされ、また別のある問題では「教師なし学習」が解答とされていた（修正された？記憶違い？）

　と、やって損した気分にしかならなかった。このサイトは問題は本番で似たものが出たのがあるのでともかく、解答解説の信憑性がないので解答を見てもそれが正しいかどうかを自力で調べることを強くお勧めする。正直なぜこれの評判がいいのか全く理解できなかった。せっかく本番と同じオンラインでのテストなのに、本番とはUIが大きく異なり（ポップアップですらない）使いにくいので改善してほしいところである。ついでに言うと、「機械学習入門ビデオ」は内容が薄く黒本にすべて載っていた内容なので、黒本か白本のどちらかがある、もしくは1日目で紹介した講義を聞いていればこれを見る必要は一切ない。

　無料だからと飛びついた自分も悪いし過ぎたことは仕方ないと割り切り、ネットで最新のAI関連のニュースと前回出題されたらしい自動運転やドローン関係の法令を調べた。寝る前に記憶しておいたほうがよさそうな部分をさらっと流し読みし、まだ見ていない検定の範囲にありそうなアイシア=ソリッドさんのYoutubeでより理解を深めた。

試験当日　7/4

　とりあえず起きたはいいもののやるべき課題や指標がないのでネットで「G検定 チートシート」で検索して、内容が濃いもの2つと更新日が新しいもの1つ、そして法令関係1つをタブに待機させながら、前回出たらしい問題あたりを重点的に「ネットで」学習した。この時点で既に黒本ではもう深い勉強はできないと判断し、本番のチートシートとして使う予定にしていた。

　AI白書を買っていればこの時間で叩き込めたなと思いながらも、開始20分前まで3日目と同じようにネットで知識を吸収していった。

いざ試験

　前半100問の多くは黒本の範囲なのでかなりサクサクすすめられた。知らない単語にぶち当たったときは、考えても仕方ないのでチェックをつけて次の問題へ。ちなみに本番は行列の計算はなかった。

　120問を超えたあたりから知らない言葉がかなり出てきて、結局チェックをつけたところを全部Google検索した後駆け足で1周だけ確認し2秒残しで試験終了。まさにGoogle検索力検定だった。

　自力で即答できたのは4割くらいしかなかった気がする。前半1~100問目での正答率は9割超えてる自信があるが、これで受かっていなかったら後半がズタボロなのだろう。

まとめ・思うこと

　今回は強化学習と自然言語処理、RNNと物体認識あたりが重点的に出題されている反面、白本黒本で頻出とされた人物関係は一切出てこなかった。Twitter上では阿鼻叫喚の図が見られたが、確かに（合格後という生存者バイアスがかかった）多くの合格体験記ブログで書かれているような「AIについて全然知らない文系でも白本・黒本・AI白書（＋試験前に法令を少々）を勉強すれば合格できる！」というのは不可能といって間違いない。

　問題なのは、 勉強するための「網羅的な教科書」がないことだと思う。毎年のように新規の技術が開発され実用化されていくが、これを現場以外の人が最新の論文を調べて身につけようとすることは専門用語だらけでそうそうできないし、テレビで放送されるレベルのニュースにでもならなければ存在すら知らない。せめてJDLAのメルマガなどで最新のAI関連ニュースを配信したりTOEICのようにJDLA公式の対策本を出版したりしてくれなければ、「普通の人にとっては（Google検索ですぐに答えが導けるかの）運要素が強い」試験に一般受験料の13,200円なんて額は資格検定マニア以外払えないだろう。

　もし今回不合格だったとしても、再受験することはないだろう。

追記 7/16 17:00 合格しました

　合格していた。2020#2の合格率は69.0%。今からG検定の勉強をしたい人はフリマアプリで白本黒本がいっぱい売られていると思われるのでそれを買うのもアリかもしれない。ただ、Kindleの方が安いかもしれない。

追記 11/9 0:00 自己採点した結果

　今更ながら自己採点したところ191/200だった。もっと落としていたと思っていたが予想より健闘していた。
　実はもっと前から自己採点していたが、時間をかけて検索しても正解かどうかわからない問題がいくつかあって諦めていた。枠のすくなかった院試も無事終わり、忘れかけていたG検定の自己採点を終わらせたのだ。

　G検定に合格すると（希望者が）入れるSlackのチームについてだが、唯一G検定を合格してよかったと思える特典だった。最新の技術を追うことができるし、学生であれば学生同士のコミュニティで勉強会などもあり、学習のモチベーション向上になるのは間違いない。私はいくつかのオープンなSlackコミュニティに属しているが、ここの活動は他のSlackに比べても比較的活発だと言える（クローズドなコミュニティだが）。むしろこのコミュニティにG検定に受かる前に入って最新技術を追いたかった。

　逆にそれ以外にG検定を保有してて良かったことは一切ないので、情報系の人間でなく、今後もAIに関わる業務に携わる予定がなく、AIの勉強をこれからするつもりがないならそもそもG検定を受ける必要はない。自分の専門分野の学習や転職活動に有意義に使うべきであろう。