2022年3月5日、G検定試験2022#01に合格しました。✧◝(⁰▿⁰)◜✧ｲﾔｯﾌｩ!
「①試験内容編」に引き続き今回は、私が受講・参考した講座と書籍について、書き留めたいと思います。
なお、あくまで私が体験した事の備忘録として記載しますので、網羅性や有効性を保証するものではありません。あしからずご了承ください。
受講した講座
AI_STANDARD「AIリテラシー習得講座」
| 試験へのお役立ち度 | ★★☆☆☆ |
G検定対策というよりは、「ビジネスマン向けの教養」という側面が強いように感じました。
例えばCNN、RNNの仕組みやなど、公式テキストを読んでも理解しづらいところ・専門性の高いところについてはあまり触れられませんが、一方、システム開発の流れやプロジェクトのリスク・法律といった点はわりとしっかりした解説があり、文理でいったらだいぶ[文]に偏った構成だと感じました。
ただ、それらは自分で勉強しやすいところだと思うので、個人的には受講はあまり効率的ではなかったかなと思います。「技術系はばっちりだけど、法律や開発プロジェクトには疎くて」という方は受けてみてもいいのではないでしょうか。
なお、付録的についてくる模擬試験がありますが、基礎的な内容がほとんどであること、またそもそも問題に対する解説がないため、試験対策としてはあまり役に立ちません。
私は会社負担で受講することができましたが、一般受講だと54,780円するようです。コスパを考えると別の選択肢でいいかなーという気はしました。
zero2one「人工知能基礎＆G検定実践問題集」
| 試験へのお役立ち度 | ★★★★☆ |
公式テキストだけでは何を言ってるのか全く理解できなかったので、まずは内容理解のためにと受講しました。
図も交えての解説はそれなりに分かりやすく、受講費用が8,800円とリーズナブルなことを考えれば、コスパはかなりよいと思います。
受講内容を全て理解すれば、本番の試験問題の5割くらいには対応できるようになったといった体感です。
ただし、一つ一つの説明が繋がっていないことが儘あり、前提として公式テキストの内容を一通り理解した上でないと、「なぜこの話が始まったのか？」「この話はどこに繋がっていくのか？」が掴みづらいところが多々あったように思いますので、受講に当たっては是非予習をしていってください。
なお、講座内にミニテストがあり、内容はとても勉強にはなるのですが、UIが酷すぎてとても苦痛でした・・・具体的には、「ミニテストに１問でも間違えると合格扱いにならない」「２回目以降の受験の際も、正解済みの問題をスキップできない」「各セクションを開いてみないと、合格済みかどうかの見分けがつかない」などなど。何故こんな嫌がらせ仕様にしたのか・・・
ちなみに模擬試験については、簡単すぎて本番の点数には直結しません。私は94点をとりましたが、本番は相当苦戦しました。高得点をとっても「イけるやん！」などと慢心しない方が良いです。
StudyAI「無料模擬テスト」
| 試験へのお役立ち度 | ★★★★★ |
（厳密には講座ではありませんが、）個人的には、これが最強でした。
公式テキストに記載のない用語の解説も多く、理解の強化という点でも非常に有用です。
特に2版追加分は、公式テキストに解説する気が皆無なので、実質的な教科書的存在とも言えます。
しかもこれは無料コンテンツ。登録するだけ→タダ。本気で受験するなら間違いなくやるべきです。
ただし内容はわりと難しめなので、前提として公式テキストの内容は一通り理解した上ででないと、歯が立たないかもしれません。あくまで、学習の中盤以降に取り入れた方がよい勉強法でしょう。
なお、同じく無料コンテンツに「G検定機械学習入門動画」というのもありますが、こちらはテキストを１ページも読んでいない方向けの解説動画になっています。
見ても損はしませんが、効率を考えると別段見なくてもいいかなーというレベルかと思います。
総合的に、とてもよいコンテンツだったので、有償の講座をとってみるのもアリだったかなと思えます。値段が31,900円と結構お高めですが、それが気にならない方なら、無料コンテンツで見極め後に検討されてはどうでしょうか。
参考したテキスト
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第1版、第2版
（1版購入後もたついてたら改版されてしまったので、買い直した）
| 試験へのお役立ち度 | ★★★☆☆ |
所謂「白本」。私はこれを、地図みたいなものだと解釈しています。
即ち、目的地やそこへの道順、途中の地名は記載されているけれど、その土地の歴史や名産、強み・弱みや現在どのような状況にあるのか、といった点までは分からない感じ。
そして、本番試験では歴史問題が出まくるので、役に立たないやないかい！と言われてしまう、みたいな。
つまりは、指針としては有用だし、必須で頭には入れておかなきゃいけないのだけれど、それだけでは合格点には届かない、という位置づけのものだと思います。
よって、試験に直接役に立たないからといって、買わずに受験するという選択肢はないかと思いますし、実際勉強にはわりと使えるので、買って損とは思いません。
ただ、マジで解説する気が皆無なくらい用語を羅列しているだけだったりするので、対策講座などでの補強もまた必須と思っておいた方が良いでしょう。
徹底攻略 ディープラーニングG検定問題集
| 試験へのお役立ち度 | ★★☆☆☆ |
所謂「黒本」。公式を名乗るだけあり、出題観点においては本番試験と近い方向性を感じました。
しかし、如何せんだいぶ浅く、難易度は低め。公式テキスト暗記で解けるものがほとんどで、本番では20%くらい出たかな？という程度の難易度でしかありません。よって、試験対策としてはだいぶ物足りないと言わざるを得ません。
解説は丁寧なので、理解を深める意味ではやる価値はあると思います。
ただ、他の問題集にもいいものはあるので、そちらをちゃんとやる前提なら、敢えてこれを買う必要も薄いような気はします。
1週間で合格!!G検定最短合格指南書 G検定2021#3
| 試験へのお役立ち度 | ★★★☆☆ |
おそらく、Kindleの個人出版？
解説は公式テキストより（遥かに）丁寧で、分かりやすいです。網羅性が高く、必要な知識のインプットに役立ちました。
公式テキストの次に読み、基礎を固める、という使い方がよいのではないかと思います。
1週間で合格!!G検定厳選問題集 G検定2021#3
| 試験へのお役立ち度 | ★★★★★ |
おそらく、Kindleの個人出版？
用語を多角的に掘ってくれる問題文と解説が、とても実用的且つ有用です。かなり本番の問題のレベル・出題傾向に近かったように感じました。
何より、見やすくて何度も解くのに適したページ構成が素晴らしい。基礎固めのための反復学習にかなり役立ちました。
更には、異常にリーズナブルな点が素晴らしい。僅か500円ですし、Kindle Unlimited（読み放題）にも対応しています。
個人的には、書籍において最もお薦めしたいものです。
よくわかるディープラーニングの仕組み
| 試験へのお役立ち度 | ★★★☆☆ |
おそらく、Kindleの個人出版？
公式テキストが全く解説してくれない、ディープラーニングやCNNがどうやって出来ているかという仕組みを、図や数式を使いながら比較的分かりやすく解説してくれています。
言葉だけでの表面的な説明だけではなく、E資格取得も視野にいれて理系的に理解したい、けど難しい事はまだムリ！という方が読むのがちょうどいいかなと思います。
普通の書籍に比べてお値段が抑えられているのも良い感じです。
ニューラルネットワークの進化を時系列でまとめてくれたり、開発用フレームワーク・データセットをピックアップしている点も有用で、いい試験対策にもなります。
が、逆にいえばそれ以外のところは公式テキストと同レベルな記載も多々あり、コスパがいいかと言われると、あらゆる項目において必ずしもベターというわけではないかもしれません。
AIの関連書籍
オマケ的な要素になりますが、直接の対策本・講座ではなく、その外堀を埋めるためのAI関連知識を得るために読んだ書籍についても、備忘しておきたいと思います。
あくまで、「G検定を受検する上で必要だったか」という観点を中心としてのレビューをしています。書籍として面白いかどうかは最重要事項としていませんので、あしからずご了承ください。
超AI入門 ディープラーニングはどこまで進化するのか
| 試験へのお役立ち度 | ★★☆☆☆ |
Kindle Unlimitedの対象だったので、学習が一通り完了する頃に読んでみました。
公式テキストや推奨図書にも名前が出てくる松尾豊氏の書籍とあり、「AI白書」などに代わるものになるかと期待しましたが、結論から言うと残念ながらそうでもありませんでした。
シラバス1章・2章あたり（「人工知能とは」「人工知能をめぐる動向」）のキーワードはトピックスとしてよく出てくるので、振り返りや知識定着に全く使えないわけではありませんが、試験に出るレベルではありません。
また、話に脈絡がなく結論として何が言いたいのかが判然としないことが多々あります。テレビ放送された内容をそのまま字起こししたような感じであり、そもそも読み物として丁寧とは言えません。
AIについての学習に全く関連しないわけではないが、試験対策用としてはお薦めしません。
マンガでわかる 人工知能
| 試験へのお役立ち度 | ★☆☆☆☆ |
レベル的には、公式テキストの濃度を1/1000程度にした感じの、超入門書と言えるでしょう。
逆に言えば、IT業に携わらない人でも理解できる一般教養のための書籍としてはなかなか良いと思います。
マンガなのでさくっと読める点も良いですね。
AIと聞いても、どのようなものか、どこに利用されているかをイメージできないレベルなら、公式テキストよりも前に導入として読むのはアリではないでしょうか。
いまこそ知りたいAIビジネス
| 試験へのお役立ち度 | ★☆☆☆☆ |
前述の「マンガでわかる 人工知能」を小1向けのレベルとしたら、小4向けくらいにはなるかなと思います。やはり一般教養レベルであることは変わりません。
ただし、社会でAIを実践することの意義についてより詳しく書かれているので、AIの重要さ・今後の可能性を知ることができます。
試験対策としては内容はかなりズレてしまいますが、AIについて学ぶこと、データサイエンティストを目指すことのモチベーションを高めてくれるよい書籍です。
文系ＡＩ人材になるー統計・プログラミング知識は不要
| 試験へのお役立ち度 | ★★☆☆☆ |
AIはどのようなことができるか、どのように分類できるか、どのように使うか、どのように開発するのか、といった点が広く浅く記載されています。
やはり一般教養レベルの書籍ではありますが、前述の「マンガでわかる 人工知能」「いまこそ知りたいAIビジネス」と比べると、小6向けくらいまでは来た感があります。
公式テキストで目にするキーワードが中心に扱われている章もあるので、そこそこG検定取得に関連するといってもいいでしょう。実際、JDLAの公式ホームページで、「合格者（CDLE）が選ぶ推薦書籍」に挙げられていたりします。
勿論、試験に直接結びつくほどのレベルではありませんが、入門書としてステップを踏みたいなら、公式テキストよりも前に読むのは効果的かもしれません。
いちばんやさしい、ＤＸの教本 人気教師が教えるビジネスを変革するためのＩＴ戦略
| 試験へのお役立ち度 | ★☆☆☆☆ |
今流行のDXということで、少しは関係しそうかなと思い読んでみましたが、G検定を基準にすると概念的な話に終始しており、資格取得とは全く別物でした。
DXとは何か、それを導入するために必要な事・注意すべき点は何かを学べるので、書籍自体はよい出来だと思いますが、あくまで普通のビジネス書といったところ。G検定を目指す上では読む必要はありません。（著者も「そんな観点でレビューされても」というお気持ちであられましょうが）
いちばんやさしい、アジャイル開発の教本 人気教師が考えるＤＸを支える開発手法
| 試験へのお役立ち度 | ☆☆☆☆☆ |
AIの開発にはウォーターフォール型よりもアジャイル型の方が適する場合が多い、ということで、ではアジャイルとは何か？を知るために読んでみましたが、こちらも結果的には、G検定とは全く交わるところがありませんでした。
大変分かりやすく体系的に書かれているので、アジャイル開発を知る上では良い本だと思いますが、G検定を目指す上では無関係なので、読む必要は全くありません。（「だからそんな観点でレビューされても」という著者のお声が聞こえるようですが）
そして今更気づきましたが、同シリーズで正に「機械学習」の本があったのですね。しかも、JDLAの公式ホームページで、「合格者（CDLE）が選ぶ推薦書籍」に挙げられていたという。
読むなら絶対こっちだった・・・Σ(￣ロ￣lll)
前述の２冊の内容はとてもよかったので、役に立つ可能性は高そうです。
図解 眠れなくなるほど面白い AIとテクノロジーの話
| 試験へのお役立ち度 | ☆☆☆☆☆ |
タイトルに「AI」とあったので知識補足を目的に読んでみましたが、AIに関連する記述がほぼありませんでした。ITとAIを全て混同してしまっている感じで、「タイトルにAIってあった方が売れそうだからつけた」感がハンパありません。
内容もスクラップの切り抜きのレベルもので、軸となる著者の主張やストーリーがなく、単純に本としても面白くありませんでした。
勿論試験対策には全く関係ありませんので、読む必要はないでしょう。
文系でも転職・副業で稼げるAIプログラミング
| 試験へのお役立ち度 | ★★☆☆☆ |
文字通り文系レベルでもわかるように、Pythonの（ド）基礎が学べます。
実際に画像認識AIを呼び出して類似画像を見つける、といった実習ができることもあり、公式テキストで得た知識がどのようにプログラムに落とし込まれるのかがイメージ出来るようになると言う意味で、読むことには大いに意義あると言えるでしょう。
一応、ライブラリやデータセットは試験範囲にあたるので、試験にも無関係ではありません。
（ただ、今回は全く出題されなかったので、結果としては点数には結びつきはしませんでしたが。）
非効率であろうが、実践的な学習がしたいんだ、という方はこういった方面からのアプローチもアリではないでしょうか。
マンガでわかる!楽しく読める人工知能/AI≪超入門≫
| 試験へのお役立ち度 | ★☆☆☆☆ |
おそらく、Kindleの個人出版？
如何にも関係ありそうなタイトルではありますし、実際著者もAIに相当詳しく、G検定の範囲も理解したうえで著述されているのではないかと感じましたが、試験に出るかという点では内容はかすっている程度なので、あくまで趣味で読む以上の目的にはそぐわないかなと思います。
どうしてもマンガでないと勉強できないという方なら、まぁ。
日本一分かりやすいAIの教科書: 生活に組み込まれる人工知能とその未来
| 試験へのお役立ち度 | ☆☆☆☆☆ |
おそらく、Kindleの個人出版？
50円と言われたとしても高い。ゴミ。q(^-^)
全体所感
所感としては、公式テキストや対策本以外の一般向けビジネス書は、試験に直接的にはほぼ役に立たなかったなーという印象です。
内容がかすったなと思ったとしても、せいぜいシラバス1章・2章の範囲（「人工知能とは」「人工知能をめぐる動向」）。3章以降のディープな内容に触れる書籍はまずありません。
逆に、一般向け書籍でその内容まで踏み込んでしまうと、「専門的すぎる」などとして悪書扱いされてしまうのだろうなと思います。
AIについて本気で学ぶということは、それくらい一般とかけ離れて特殊というか、専門的なことなのだなと感じました。
なので合格を目指すなら、潔く対策本に的を絞った方が圧倒的に効率的かと思います。
ただ勿論、AIとは何か、今後どれくらい伸びしろがあるのかという点はビジネス書の方がドラマチックに書いてくれているので、モチベーションは上がります。総合的に考えれば、色々な方面からアプローチをした方が、結果的には良い方向に転がるのかも知れません。
（そもそも、勉強し始めの段階で、「合格者（CDLE）が選ぶ推薦書籍」を選んで読んでみればよかったなと、今更に思います。）
それはさておき、今回、Kindle Unlimitedに加入し、手当たり次第に読んでみるというやり方がかなりハマりました。
特に、内容理解のために何を読めば良いか分からない中で、費用を考えずに気軽にお試しできる読み放題は大変効果的だったと思います。
最近のKindleの場合、個人出版と思われる書籍も出版社を通したものと区別なく検索されてしまい、玉石混淆ではあるのですが、詐欺みたいな低レベルなものもあった一方で、最高にコスパがよかったと思えたものもまた個人出版でした。
資格試験に読み放題プランを活用する、というアプローチは今後も使えそうなので、暫く継続してみようかなと思います。
終わりに
ということで、対策講座・書籍についてのレポートというか覚え書きでした。
兎角、費用をケチりたいがためにG検定公式の推奨図書は読まずにやり過ごしてしまったのですが笑、振り返ってみると、公式テキストの手抜きっぷりを思えば、それらありきの記載になっていることは充分考えられると思いましたので、関連本も必須くらいの気持ちで手を出していた方が効率的だったのではないかという気はしています。
まぁ、私のような者でも合格はできたので、それだけのためなら必須ではないのでしょう。けど、その先の実用を見据えてしっかりとした理解したいなら、間違いなく色々読んだ方が良いと思います。それくらい、公式テキストは糞です。
合格できたとはいえ、まだまだAIの勉強は続いていくので、どこかのタイミングで推薦図書も読んでみようかなと思います。
AI知識ゼロだった私が、何を・どのくらい勉強したら合格できたのかということは、これから学習プランを立てる方には多少なり参考になると思いますので、是非ご覧ください。
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