「G検定」を受けてみた。　2018/6/6 JSAI2018

「G検定」
を受けてみた。
2018/6/6 JSAI2018
AI事業開発室
伊藤明裕
Akihiro ITO
akit@nishikawa.jp

2018/6/6 JSAI2018@Kagoshima / NICO : akit@nishikawa.jp
西川コミュニケーションズ（株）
1906年　名古屋市にて創業
1995年　「らくだ書店」をオープン
2007年　西川印刷（株）から社名変更
2016年　マスキングテープ「bande」の製造・販売を開始
2017年　JDLAに賛助会員として参画（12月）
2018年　AI事業開発室を新設（2月）
※ jdla.org より

AI
CRM
基盤事業
ICT
ロジス
ティク
ス
マーケティング
印刷、DM、
コールセンター
BPO ラベル
印刷 3D
社内起業
支援
ここ数年の事業モデル 2018年度からの事業モデル

軽く自己紹介（最近）
● 各種セミナー、udemy.com、aidemy.net などでも勉強しつつ、
● Jetson, ubuntu, Python, anaconda, Numpy, TensorFlow……
● 社内AI勉強会も
情報処理
安全確保
支援士
第007287号
Aidemyエヴァンジェリストとしても活動中

軽く自己紹介（昔話〜2016年頃）
● IBM3090 / MVS / Assembler（証券オンライン保守、東証のオンライン化対応）
● HP / HP-UX / C, C++（FS-X空戦シミュレータ開発用のCASEツール開発等）
● NeXT / NeXTSTEP / Objective-C（購買管理、給与計算システム開発等）
● Open系 / Linux / PHP + PostgreSQL, MySQL（DAMなど各種webDBシステム開発）
● nicoでは、社内外向けwebシステム開発、社内インフラ管理など ICT全般のマネジメント
● Cloud系 / kintone, G Suite + GAS
ここまで統計分析、機械学習の
知識・経験はまったく無し。

G検定を受けるに至った経緯
● 2015年頃、社内マーケティングチームでベイズ推定の適用例などが出るようになっ
た。（が、統計理論についてはほとんど理解できず……）
● 2016年には、社長以下会議体でもAIへの取り組みが話題になってきた。
● ABEJA社との取り組みも始まり、これはちょっと勉強せねばと情報収集を進めるう
ち、JDLA参画、部署新設の話が持ち上がる。
”G検定取得者”が必要となり、ICTチームで先行して勉強していた伊藤が必然的に
挑戦者第一号に指名される。
● 2017年12月の第一回G検定は、3名受験、2名合格。

受験に向けて読んだ本

試験自体は簡単? 難しい?
■試験時間：２時間
■問題数　：100問
例題：｢強いAI･弱いAI｣に関する説明
として適切なものを2つ選べ。
⇒ 4つの文章から選択。
■試験時間：２時間
■問題数　：100問
　※小問題（表示される問題数）232問
株式会社STANDARD　石井社長：
「難易度と反応速度の両面で知識が問われる問題を目指
しました｡」（※試験後のFacebookコメントより）
!?
7200秒 ÷ 232 ≒ 30秒/1問

追加例題 1
―　ディープラーニングの概要　追加例題（６）
以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つずつ選びなさい。
従来の機械学習で利用されていた最適化手法である最急降下法は、一度の学習にすべてのデータを利用する
ことから（ア）と呼ばれている。しかし、ディープラーニングの場合データが大規模であることからそれが難しい。
よって、確率的勾配降下法という手法が用いられることも多い。ひとつのサンプルだけを利用する手法は（イ）と
呼ばれる。（ア）と（イ）は、どちらにも長所と短所があり、一定数のサンプル群を利用する（ウ）が採用されること
が推奨される。
選択肢：語群
1. セット学習　　　　2. バッチ学習
3. オンライン学習　　4. ポイント学習
5. サンプリング学習　6. ミニバッチ学習
解答: （ア）2　（イ）3　（ウ）6
※ jdla.org より

追加例題 2
―　ディープラーニングの手法　追加例題（７）
以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を語群の中から1つずつ選べ。
画像認識の国際的なコンペティションのひとつに、ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition
Competition）がある。ここで、2012年にCNNのモデルである（ア）が優勝を飾った。それからというもの、続けざま
にCNNのモデルが高い成果を上げている。2014年にはインセプションモジュールという構造を利用した（イ）が優
勝し、（ウ）もまたそれに迫る優秀な功績を収めた。また、2015年には残差学習という深いネットワークの学習を
可能にした（エ）がそれぞれ優勝している。
選択肢：語群
1. AlexNet　2. ElmanNet　3. GoogLeNet　4. ImageNet
5. LeNet　6. ResNet　7. VGG　8. WaveNet
解答: （ア）1　（イ）3　（ウ）7　（エ）6
※ jdla.org より

押さえておくべきポイント
● 幅広く情報を押さえておく。
● 勉強している中で不明な言葉が出てきたら随時調べて理解する。
● 技術的な内容は正確に理解しておく必要がある。
活性化、偏微分、CNNの畳み込みなど基本的な計算問題も解けるように。
● 法律、倫理、国別の取り組みなど、少ないが出題される。
● 時間が足りないので、時間配分はとくに重要。最後まで目を通せるように。

G検定の本来の目的
松尾理事長が、SIX2018のセッションでも云われていたこと。
「ユーザが学んで知識レベルを上げれば、自ずとベンダーのレベ
ルも上がる。
ユーザ企業の方々こそがG検定を取っていただくことで、日本のAI
開発全体のレベルアップに繋げて欲しい。」

労働環境における競争の本質
「AI vs 人間」ではなく、
「データやAIの力を使い倒す人と、そうでない人」の戦いになる。
「人に言われたこと」「前例があること」をきっちりこなす力ではな
く、”あったらいいな”を想像し、それを形にする力が求められる。
※「AI白書 2017」より

目標！
2020年までに10万人の
ジェネラリスト輩出。
みなさんもぜひチャレンジを！

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