埴輪の作家日記

生成AIをフル活用してG検定に合格する方法 （非推奨）

おはようございます、埴輪です！

ここではいつもと趣向を変えまして、生成AIをフル活用してG検定に合格する方法（非推奨）をお伝えしたいと思います！

そもそも、G検定とは何なのかを、生成AIのGrokにまとめて頂きましょう。

※※※

G検定（ジェネラリスト検定）は、AI（人工知能）やディープラーニングに関する基礎知識を証明する日本の資格です。正式名称は「JDLA Deep Learning for GENERAL」で、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催しています。以下で、知らない人にもわかりやすく説明します。

1. G検定って何？

G検定は、AIやディープラーニングの「基礎」を理解しているかどうかを測るテストです。ディープラーニングとは、AIが大量のデータから学習して、画像認識や音声認識などのタスクをこなす技術のこと。この資格は、プログラミングや数学の専門知識がなくても受験できるので、ビジネスパーソンやAIに興味がある一般の人向けに作られています。

例えば、以下のような知識が問われます：

・AIやディープラーニングの基本的な仕組み（例：AIってどうやって学習するの？）

・ディープラーニングが使われている例（例：自動運転、翻訳アプリ）

・AIに関連する法律や倫理（例：AIのプライバシー問題）

・基本的な技術用語（例：ニューラルネットワークとは？）

2. どんな人が受けるの？

G検定は、以下のような人にオススメです：

・AIについて知りたいビジネスパーソン：営業、マーケティング、人事など、技術者以外の人。

・AI業界に転職・就職したい人：AIの基礎をアピールできる。

・学生や一般のAI初心者：AIの入門として学びたい人。

プログラミングができなくてもOKなので、文系の人や初心者でも挑戦しやすい資格です。

3. 試験の特徴（問題数訂正）

形式：オンラインで自宅から受験可能。選択式問題（多肢選択）。

問題数：160問程度を120分で解きます（2024年第6回以降の最新情報に基づく）。

難易度：基礎レベル。専門的な数学やプログラミングは不要ですが、用語や概念を覚える必要があります。

受験資格：特に制限なし。誰でも受験可能。

受験料：一般13,200円、学生5,500円（税込、2025年時点）。

試験日：年6回（例：2025年は1月、3月、5月、7月、9月、11月予定）。

4. どんなメリットがあるの？

・AIの基礎知識を証明：履歴書や名刺に書ける資格として、AI時代に差をつけられる。

・ビジネスの現場で役立つ：AIプロジェクトの話を理解したり、技術者とスムーズに話せるようになる。

・キャリアアップ：AI関連の仕事やプロジェクトに携わる足がかりになる。

・学びのきっかけ：AIやディープラーニングの全体像を効率的に学べる。

5. どうやって勉強するの？

試験範囲は、JDLAの公式シラバスに基づいています。主な勉強方法は：

・公式テキスト：JDLAが推奨する『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』を読む。

・オンライン講座：UdemyやYouTubeでG検定対策講座を受講。

・過去問や模擬試験：問題集やオンラインの模擬試験で練習。

・勉強時間：初心者なら30〜50時間程度（1〜2ヶ月）が目安。

6. 注意点

暗記だけでは厳しい：用語だけでなく、AIの仕組みや応用例を「理解」する必要があります。

最新情報をチェック：AIは進化が速いので、試験内容も少しずつ変わります。公式サイトでシラバスを確認しましょう。

期限はない：一度合格すれば、資格に有効期限はありません。

まとめ

G検定は、AIやディープラーニングの基礎を学び、証明するための初心者向け資格です。技術者でなくても受験でき、ビジネスやキャリアでAIを活用したい人にピッタリ。オンラインで手軽に受験でき、120分で160問程度の選択式問題に挑戦します。興味があれば、JDLAの公式サイト（https://www.jdla.org/）で詳細をチェックして、挑戦してみてください！

※※※

上記の内容を見ると、初心者向けで簡単な資格に見えますが、落とし穴があります。

それは問題数です。

160問程度を120分で解きます。

……つまり、１問を45秒以内に答え続けなければならないわけです。

それでも、問題が簡単なんでしょう？　……という方のために、再びGrokに例題を作ってもらいました。

※※※

問題1：AIの基礎知識

質問：人工知能（AI）の定義として、最も適切なものはどれか？

a) 人間の脳を完全に再現するコンピュータシステム

b) 特定のタスクを自動的に実行できるプログラムやシステム

c) プログラミング言語だけで構築されたソフトウェア

d) 人間の感情を模倣するロボット技術

正解：b) 特定のタスクを自動的に実行できるプログラムやシステム

解説：AIは、画像認識や翻訳など特定のタスクを自動化・最適化する技術を指します。aは誤りで、AIは脳の完全な再現を目指すものではありません。cは狭すぎ、dは感情に限定されすぎです。この問題は、AIの基本的な定義を問うもので、公式テキストの冒頭で学ぶ内容。初心者でも「AI＝自動化」と覚えれば解けます。

難易度：★☆☆（易しい）。用語の意味を覚えるだけでOK。

問題2：ディープラーニングの仕組み

質問：ディープラーニングのニューラルネットワークにおいて、以下の役割のうち「重み（weight）」が担うものはどれか？

a) 入力データの保存

b) 学習結果の最終出力

c) ノード間の情報の重要度を調整

d) ネットワークの層の数を決定

正解：c) ノード間の情報の重要度を調整

解説：ニューラルネットワークでは、「重み」はノード間の接続の強さを表し、学習中に調整されてデータの重要度を決めます。aは入力層、bは出力層、dはネットワーク設計の話で、重みとは無関係。この問題は、ディープラーニングの基本構造（ニューラルネットワーク）を理解しているかを問うもので、公式テキストの「ディープラーニングの基礎」部分でカバーされます。初心者には「重み＝データの影響度」とイメージすればわかりやすい。

難易度：★★☆（普通）。用語と簡単な仕組みの理解が必要。

問題3：ディープラーニングの理論

質問：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）における「プーリング層」の主な役割として、最も適切なものはどれか？

a) 入力データのノイズを増幅してモデルの汎化性能を向上させる

b) 特徴マップの空間サイズを縮小し、計算量と過学習を抑制する

c) 重みを更新してモデルの学習を加速する

d) 異なるフィルタを適用して多様な特徴を抽出する

正解：b) 特徴マップの空間サイズを縮小し、計算量と過学習を抑制する

解説：プーリング層は、CNNで畳み込み層の後に配置され、特徴マップのサイズを縮小（例：最大プーリングや平均プーリング）することで、計算量を減らし、過学習を抑えます。aは誤りで、ノイズ増幅はデータ拡張の役割。cは誤りで、重み更新はオプティマイザ（例：SGD）の仕事。dは誤りで、特徴抽出は畳み込み層の役割。この問題は、CNNの構造と各層の役割を深く理解する必要があり、シラバスの「ディープラーニングの手法」部分に該当。

難易度：★★★（難しい）。初心者には「プーリング＝サイズ縮小」と覚えるだけでも大変。用語の役割を混同しやすい。

※※※

……こうした問題を160問やっていくわけですから、結構、しんどいです。

単純に問われる知識の幅も広く、過去問をやっていれば全てカバーできるかといえば

そんなこともないので、暗記だけではなく、理解が必要となります。

ただ、大きな希望もあります。

それは試験の形式です。

オンラインで自宅から受験可能。選択式問題（多肢選択）。

……つまり、カンニングし放題なのです！（人聞きが悪い）

それなら楽勝じゃんと思われるかもしれませんが、ここでネックになってくるのがやはり問題数で、45秒間で調べて解答までというのは、中々にハードです。

また、前述の通り問われる知識の幅が広いため、事前に用意したチートシートで全て対応できるかと言えばそんなこともありません。

それでは地道に勉強するしかないのかと言えば、それはその通りなのですが、正直、これを完全に自力でクリアできるだけの知識を学習するのは、30〜50時間程度（1〜2ヶ月）では到底無理だと思った私は、生成AIの力を借りることにしました。

有体に言えば、私の代わりに生成AIに回答してもらうということです。

生成AIの進歩は目覚ましく、先ほどからちょいちょい出ているGrokや、生成AIの代名詞となっているChat GPTなら、G検定の問題は高確率で解答可能です。

もちろん、生成AIも間違えることがありますが、自分の解答よりも正答率が高いと信じことができるなら、これは非常に有効な手だと思いますし、実際、私もこの方法でG検定に合格することができました。

さらに言えば、この方法でなければ合格できなかったと断言できます。

ただ、それなら楽勝なのかと言えばそんなことはなく、以下のような注意点がありますので、生成AIでG検定の合格を目指してみようと思った方は、ぜひ一読をお願いいたします。

①本番ではコピペができない

シンプルではありますが、これが一番の注意点です。

つまり、生成AIに回答してもらうには、問題と解答を書き移す必要があるわけです。

ここでネックになってくるのが問題数で、45秒間で問題と解答を書き移し、生成AIに回答してもらうというのは、非常に大変です。

そこで私は、生成AIにこの流れを迅速にするためのツールを作ってもらいました。

ツールといってもエクセルのVBAを使った単純なもので、使い方は以下の通り。

1.問題の内容に合わせ、プルダウンメニューでタイプを選ぶ。（デフォルトは「正しいものを選べ」となっており、他には「誤っているものを選べ」「正しいものをすべて選べ」「誤っているものをすべて選べ」「並べ替えよ」がある）

2.問題文を書き写す。

3.選択肢を書き写す。

4.出力のセルを選択し、Ctrl+Cでコピーする。

5.Chat GPTの入力案にCtrl+Shift+Vで貼り付ける。（こうしないと画像で貼り付けてしまい、タイムロスになる）

6.Chat GPTが解答したら、それを選んで次の問題へ。（数秒はかかる）

また、事前にChat GPTには簡潔に答えるようにと指示しておきましょう。

このツールがあれば、Chat GPTへの直打ちよりも早く、ミスなく指示ができるため、かなり時間の節約になったと思います。

一方で、問題によってはツールでは対応できない場合もあり、適宜アドリブでChat GPTに質問することも必要になることも念頭に置いておきましょう。

なお、問題文を全て書き写す必要はないですが、省略した言葉が解答に必要なキーワードだった場合、生成AIが誤答しやすくなってしまう点には要注意です。

②時間が足りない

これは何度も言いたいですが、時間の猶予は全くありません。

少なくとも、私は見直しをするような時間はありませんでした。

上記のツールを駆使しても、160問を2時間で解ききることはほぼ不可能なので、時間を確保するためにも、自力で即答できる問題を増やすことが不可欠です。

即答なら45秒も必要ないので、その分、他の問題に余裕が生まれます

私は結果的に100問以上、Chat GPTに回答してもらっていたようですが、それができたのも即答で答えられる問題があったこそです。

また、時間の節約と言う意味では、書き写すのが非常に困難な長文の問題については、適当に回答して次に進んで時間を確保するのも有効だと思います。

私が勉強に使ったのは公式のサンプル問題及びテキストと、アプリの問題集、そして過去の合格者が自作したチートシートです。

ノー勉だとそもそも何を問われているのかが分からず、問題を要約して書き写す際にも、重要な言葉を書き漏らすリスクもあるため、勉強は必須だと思います。

③生成AIには制限がある

GrokもChat GPTも無料で利用できますが、その場合には制限がかかります。

そのため、生成AIに100問以上解答して貰うには、課金して制限に余裕を持たせておくことが必要です。

ちなみに、私はChat GPTに回答を一任し、もしもの時はGrokという体制でした。

結果的に、Chat GPTだけでどうにかなりましたが、予期せぬ不具合が発生する可能性も捨てきれないため、複数の生成AIを準備することをお勧めします。

④不正と判定される可能性がある

自宅でのオンライン受験とはいえ、何をしても良いと言うわけではありません。

問題を生成AIに応えて貰うことに関しては、当の生成AIに聞いたとしても、その行為は禁止されていると答えることでしょう。

極端な話、全くの別人が受験をするのと同じようなことですからね。

なので、私はこの方法での受験を推奨しません。

ただ、個人的にG検定は非常に学ぶことが多かった試験だったことは事実です。

AIの知識はもちろん、AIと二人三脚で合格に向けて頑張り抜けたことは、自分にとって大きな糧になりました。

前述のツールにしても、VBAが全く使えない私でも、生成AIの力を借りれば作り上げることができたのですから。

私は合格の通知を受け取ったものの、今後、その資格が無効とされる可能性も十分にあると思います。

あるいは、生成AIの利用に対する対策（問題文の長大化や、さらなる問題数の増加など）が行われるかもしれません。

それでもなお、このような記事を書いたのは、生成AIを使ってG検定を受験することを推奨したいわけではなく、生成AIを使えばこのようなことすら実現できるのだということを、ただお伝えしたかったからです。（生成AIの正答率が低かったら、そもそもこの手は使えませんからね……！）

この先、いかなる分野においてもAIとは無関係でいられなくなると思います。

ただ、それは魔法の力というわけではなく、積み上げられてきた技術の結晶です。

AIとはどういうもので、どういうことができるのか……それらに触れるという意味でも、G検定の受験に生成AIを利用することは、意味があることだと思うのです。

私のように実際に試験に使うことではなく、G検定の勉強をどう進めていけばいいかなど、学習において生成AIを活用することを強くお勧めします！（私の場合は、生成AIの可能性を追求することが楽しくなってしまった故の暴挙ですから……！）

生成AIはこちらのリクエストに対して、全力で答えてくれます。

それは、自分が実現したいことを、実現に向けて協力してくれるということです。

私は独力では不可能だったG検定合格を、生成AIの力で実現させました。（その是非はともかく）

何か実現させたい何かがある方は、ぜひ生成AIにその話をしてみてください。

そして、実現に向けて生成AIと共に一歩を踏み出しましょう！

【補足】

G検定に関する記事においては、カンニングはセーフだけどなりすましはダメといった、どこからどこまでがセーフで、どこからどこまでアウトなのかという基準が、書き手によって異なっています。

どのように受験するにしても、受験規約には「なりすまし、カンニング、試験中に援助を受けたりするなど、不正行為があったと判断された場合、もしくはそのような行為が疑われる場合は結果を取り消される可能性があります」と明記されており、規約に同意しなければ受験はできないということだけはお忘れなきように。

……それでも、「2025年 第3回 G検定」の受験者数は4,284名、そのうち合格者数は3,501名、合格率は81.72％という結果ですからね……まぁ、何も言うまい！