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はじめに
気づけばすっかり寒くなりましたね。秋はどこへいったのやら・・・
この寒暖差で体調を崩しがちですが、皆さんもお身体お気をつけください。
さて、今回はG検定について書いていきます。
G検定の概要
G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定試験です。ディープラーニングに関する知識を事業に活用する人材（ジェネラリスト）向けに主催する試験で、誰でも受験することができます。
また、ディープラーニングを実装する人材向けにはE資格という試験があります。
G検定とは – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
試験内容は、上記JDLAの公式HPにあるシラバスから出題されます。出題される範囲は以下
【技術要素】
・人工知能とその動向
・機械学習
・ディープラーニング
・AIの社会実装
・AIに必要な数理統計
【法律・倫理】
・AIに関する法律と契約
・AI倫理とガバナンス
試験は、オンラインで実施（オフラインもあり）され、2時間で160問程度の問が出題されます。
ディープラーニングとは
ディープラーニングは、AI技術における機械学習の一つです。最近では、ChatGPTやsoraなどといった生成AIが話題になっていますが、これらはディープラーニングの技術が使われています。
AIの意味については広く知られているかと思いますが、一般には、人の言葉の理解や認識、推論、学習といった知覚や知性を人工的に再現する技術と言われています。これをAIで自動的に学習させる技術が、機械学習とよばれるものです。
機械学習は、大量のデータを取り込んで解析し、パターンや規則を見つけて予測や分類を行います。ただ、その判断基準である特徴量と呼ばれるものを、人間側で指定する必要があります。その特徴量さえも、AIが学習する過程で決定する技術が、ディープラーニングになります。
ディープラーニングとは？ AI・機械学習の違いを解説｜Ｓｋｙ株式会社
ディープラーニングは、人間の脳の神経回路の構造を模したニューラルネットワークをベースに、データを受け取る「入力層（input layer）」、データを処理する「隠れ層（hidden layer）」、処理結果を出力する「出力層（output layer）」の3つで構成され、これらをつなぎ合わせてデータ処理や伝達が行われます。
このニューラルネットワークを多層化（隠れ層の増加）することで、大量のデータの中に含まれる特徴を段階的により深く学習することができ、認識精度の向上につながっています。
ただ、多層化することによる課題もあり、それをどのように解決しながら認識精度を向上させるか日々研究がされています。詳細な内容は、G検定の公式教材で解説されていますので気になる方はどうぞ。
なぜAIに関わるならG検定なのか
前述の通り、G検定は、AI・ディープラーニングに関する知識を事業に活用する人材の活⽤リテラシー習得試験です。
ディープラーニングの技術は、ChatGPTなどで使われる自然言語処理や音声認識、画像認識といった技術へ大きく貢献しており、事業のAI活用に欠かせないものになっています。
G検定を通してAI・ディープラーニングについて体系的に学ぶことで、「AIで何ができて、何ができないのか」「どこにAIを活用すればよいか」「AIを活用するためには何が必要か」を理解することで、データを活用した新たな課題の発見やアイデアの創出、デジタル施策の推進などこれからのビジネスにつながる知見が得られるかと思います。
さいごに
今回はG検定とディープラーニングについてご紹介しました。これからの時代、AIを使用できる人材がより重視されるようになっていきます。G検定は年々受験者数が増えてきており、AI技術もどんどん向上しています。
AIに関心がある方は、是非G検定を受けてみてください。学生の方は通常の半額以下で受けられますのでお得です。それではまた次回もご期待ください！
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