ども、Tomonaritです。最近はカンボジアの地雷原へ行ったり、ベトナムの消防署へ行ったり、ブラジルの警察へ行ったりなど、なかなかエキサイティングな日々を過ごしています。そんなわけでブログもサボりがちになってきましたが、年初に掲げた「週イチ」ペースでの投稿という目的達成を目指して、今から挽回していこうと思います。
さて、タイトルのとおり９月９日にG検定を受けてみました。
G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している検定試験で、「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」ものです。
私は昔からわりと資格試験にトライするのが嫌いではなく、いつでも転職が頭の片隅にあるようなキャリアなので、単純に履歴書に書ける資格は取っておいて損はなし！という感じで、これまでもいくつかの資格試験にトライしてきました。また、ICT4Dを専門としつつも、エンジニア経験がないコンプレックスもあり、特にIT系の資格は結構取って来ました。
とはいえ、30代半ばを過ぎてからは、会社で強制的に受けたTOEIC以外、資格試験にトライしてないなぁ・・・という思いと、AIとかディープラーニングとかって、なんとなく本とか読んで知った気になっているが、果たして自分は人並みの知識があるのか？という不安から、８月下旬に温泉旅行に行き一人露天風呂に浸かっているとき、「あ、G検定、受けてみようかな・・・」と思い立ったのでした。
早速、温泉旅行の帰り道、TSUTAYAによって、公式参考書となんとなく良さげな問題集を購入しました。これが８月２７日でした。
と、いうことで８月２７日から早速、参考書と問題集で試験勉強を開始！
また、ネットでG検定について色々と調べてみると、自宅からオンラインで受ける試験なので、Google先生に聞いたり、参考書を見たりと、所謂「カンニング」ができるということでした。カンニングのときにパッとキーワード検索ができるように参考書は電子書籍版を購入することをオススメするという意見もありました。
ただ、2時間の試験時間で200問程度の問題に回答しないといけないので、選択式とはいえ時間的に余裕はなさそうだし、調べものはハマると焦るので、やはり小細工なしで自力で回答する方針にしました。
試験までの２週間で参考書と問題集をほぼ２〜３回繰り返して解き、ディープラーニングの仕組みが本当にディープに理解できているかはさておき、とりあえず昔から選択式の問題はなぜか得意だったので、なんとか合格きるかも、という感覚をえて９月９日の試験当日を迎えました。
実際に受験してみた感想は以下のとおりです。
- 参考書のあの辺りにあったなぁ・・・、という問題ばかりなので、ついつい参考書を見直したくなる
- ただ、そうやってると時間がなくなるので、あえてそこまではせずに、自分の感覚を頼りに回答したら、２０分くらい時間が余って見直しができて良かった
- 色々な分野の問題がランダムに出てくるので、試験というよりも、一問一答のクイズのよう
- Web試験の機能として見直し用に、問題にはチェックをつける機能があり、これはありがたかった
- でも、自分の回答に不安な問題を見直すために、不安な問題にチェックをつけていったら半分以上、不安な問題になってしまった（逆に、自信がある問題にだけチェックをつけたほうがよかった）
- 私は文系かつ数学は高２以来、まったくやってないので、計算問題は捨てるつもりで臨んだのは悪くなかった
- 試験中、我が家の猫が邪魔をしてきるリスクがあったので、猫は部屋の外へおいやっておいて良かった
こんかふうに受験し、約２週間後に送られて来るという結果をまつことに。そして、待つこと２週間、９月２５日に試験結果がメールで届きました・・・！
■合否結果
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【 合 格 】
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総受験者数 3,309名
合格者数 2,390名
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：72%
２．機械学習の具体的手法：86%
３．ディープラーニングの概要：67%
４．ディープラーニングの手法：64%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：88%
６．数理・統計：16%
７．法律・倫理・社会問題：67%
「おおっ！合格！」
合格できて良かったです。受験料13,200円（税込）が無駄にならずにすみました。
しかし、「６．数理・統計：16%」とは我ながら本当に数学が苦手だと思いました。この試験には「各領域で50％以上の正解率であるとこ」みたいなルールがなくて良かった〜。
まぁ、受験者の3分の2以上が合格している試験なので、そこまで難易度は高くないですが、ひと通り勉強して色々と知ることができたのが良かったです。
以上が私のG検定合格体験記でしたが、ICT4D分野でもAIやディープラーニングを活用するソリューションの話や、AIやディープラーニングによって格差が拡大するといったリスクについては、今後、より重要なテーマになってきそうです。例えば、以前、Kanotが「データと倫理」とおいう観点からNewsletterにこんなことを書いていました。
- 犯罪率が低いグループに絞った広告はありかなしか？
アメリカでハウスオーナーが家を売る時に、犯罪率が低い確率が高いからという理由で、白人のみにFacebook広告が出るようにするのは是が非か。 - Google検索の予測キーワード候補はデータに忠実だとまずい？
アメリカで黒人の名前をGoogle検索すると、次の予測キーワードに「逮捕」が出てきやすい。これは、過去の検索履歴に基づき、予測キーワードが機械的に表示されるからである。（米での黒人犯罪率は白人より高い。） これはGoogleの人種差別にあたるのだろうか？ - データサイエンスはマイノリティ支援には有効じゃない？
実は、マジョリティに対してマイノリティに関するデータは少ないため、政策を打つ根拠データが作りにくくデータサイエンスを活用すればするほどマイノリティに不利な政策になりかねない。
こう言った問いは、国際開発にデータを活用していく中でも必ずぶつかる論点になりますよね。上記の例だと、白人やマジョリティを先進国、黒人やマイノリティを開発途上国に置き換えるだけで、国際開発でも同じ問いが発生しうると思います。来たる（というかもう来てる）データ時代に備えて、ちゃんと自分の言葉で答えられるように頭を整理しておきたいところですね。
ICT4D Newsletter Vol. 03 (2020/7/14)
G検定でも「法律・倫理・社会問題」という分野で近しい問題が出題されていました。今回の試験勉強で幅広い領域を広く浅く知ることはできたので、今後はもっとディープに理解できるよう学んでいきたいと思います！
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