「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
 [email protected]


2018/6/6 JSAI2018@Kagoshima / NICO : [email protected]
 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


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 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


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 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 


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 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。

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 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。


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 受験に向けて読んだ本


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 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

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 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


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 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


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 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。


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 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。」


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 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


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 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！