1. はじめに

1-1. 本コラムについて

弊社にはRPA事業部が存在し、様々なRPAツールの導入支援やロボットの開発を行っています。
私もRPA事業部所属になりますが、自動化を行うという点でAI・ディープラーニングについて質問されることがあります。
RPAとの使い分けという部分は理解しているのですが、それ以上の詳しい内容までは知りませんでした。

さて、今回の記事では、そんな私がAI・ディープラーニングについて勉強するために「JDLA Deep Learning for GENERAL」略して「G検定」と呼ばれる資格試験を受験し、合格した体験を紹介させていただきます。
※3/14開催、2020#1時点でのお話となります。

2. G検定概要と勉強方法

2-1. G検定とは？

公式サイト：https://www.jdla.org/certificate/general/

上記公式サイトによると、G検定概要には

「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。」

とあり、実際にディープラーニングの調整まではできない（エンジニアのスキルまでは求められない）ですが、AI・ディープラーニングの基礎知識を得て、ビジネスで使えるというレベル。

私としては基礎的な知識を得たいという目的に合致していたため、受験を決めました。

※G検定はビジネス向けですがエンジニア向けの資格もあり、こちらは「E検定」というものになります。

2-2. 試験範囲と得られる知識

１．人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
２．人工知能をめぐる動向
・探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
３．人工知能分野の問題
・トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
４．機械学習の具体的手法
・代表的な手法、データの扱い、応用
５．ディープラーニングの概要
・ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
・ディープラーニングにおけるデータ量
６．ディープラーニングの手法
・活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN・深層強化学習、深層生成モデル
７．ディープラーニングの研究分野
・画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス （強化学習）、マルチモーダル
８．ディープラーニングの応用に向けて
・産業への応用、法律、倫理、現行の議論

公式ページからの引用になりますが、この資格勉強で得られる知識はこの通りです。

私のようなビジネス活用目的であれば「5.ディープラーニングの概要」「8.ディープラーニングの応用に向けて」といった部分、これを足掛かりにエンジニアになりたいという方であれば「4.機械学習の具体的手法」「6.ディープラーニングの手法」が大事になるでしょう。

もちろん、資格取得のためにはすべて重要ですが…

2-3. 勉強方法

まず2-2の試験範囲（シラバス）の内容をネットで検索し、それぞれの章の概要を調べた上で下記のように結論づけました。
・シラバスの1,2,3,5,8の大部分は知識問題
・シラバスの4~7は理解していないと厳しい問題が多数
・高校レベルの数学知識（偏微分、行列、関数のグラフ化）が必須
・シラバスの8は最新の情勢から情報を得る必要がある

その上で自分が行った勉強方法は以下の通りです。

・シラバス1~7は問題集で数度解く。
　利用した問題集：「徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集」
・シラバス4~7はネットで理解を補足する。
・シラバス8はAIやディープラーニングの動向を扱うサイトで記事を見る。
・無料問題集を解く。

やったこととしてはこれだけで、勉強期間は2週間です。

3. 受験と感想

3-1. 受験

試験当日は自宅PCで受験しました。
シラバス8の範囲でわからない問題が多数あり、ネットで検索できるとはいえなかなかヒットしない、ヒットしてもすぐに理解できるような文量ではないことが多く、試験時間いっぱい使いました。
結局の所、その部分は全く点を取れてはいないと思います。
もし資格を取ることを優先するなら、シラバス1~7に集中したほうが良いように感じました。

受験後、2週間ほどで合格通知がメールで届きました。
この試験（2020#1）の合格率は67%。3人に2人が合格しています。

受験後の反省点として、やはりシラバス8の部分になりますが、内閣官房IT総合戦略室の発行する資料に目を通すべきでした。
恥ずかしながら受験勉強をするまで存在自体を知らなかったのですが「ITの活用による国民の利便性の向上及び行政運営の改善に係る総合調整」を掲げており、もちろんAIもその対象です。

受験後に読んで参考となった資料のURLを記事の最後に掲載します。

3-2. 感想

受験して良かったです。シラバスがきっちり決まっているため体系的な知識の学習ができ、受験本番で知識の不足部分もはっきりしました。
勉強時間も数週間単位で終わるため気軽にやってみようかなと思えたのも大きいです。

ただ、データサイエンティストになる、もしくはディープラーニングのモデルを作るという目的であればおそらくkaggleを触るなど、他のことをした方が効率は良いと思います。
ビジネス利用の知識を得たいというレベルの方にはお勧めできる資格です。

興味があればぜひ受験ください。

4. 終わりに

弊社BTCは国内多数のお客様のRPA導入支援を行ってまいりました。
ご興味のある方はこちらよりまずは気軽にお問い合わせください。

5. 参考URL

・官民ITS構想・ロードマップ2019
http://www.scj.go.jp/ja/event/pdf2/190916-1.pdf

・人工知能技術の行政における活用に関する調査研究
https://www.iais.or.jp/reports/labreport/20160331/2015_2/