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はじめに
結構昔にG検定向けの動画で、
「JDLAジェネラリスト検定(G検定)さっくり対策(究極カンペの作り方)カンペを見なくても問題が解ける自分の作り方。」
というのを公開しているのだが、
これに対しての問い合わせがちょくちょく来ている。
尚、究極カンペは「アルティメットカンペ」と発音する。(と私が勝手に呼んでる)
サブタイトルにも記載しているのだが、
実際には、カンペに頼らない自分自身の作り方と捉えた方がよい。
結局はカンペすらも自分自身を鍛えるための材料となる。
よって、自分で作らないと意味がない。
さらに、他人が作ったカンペを使用してもあまり意味がないという理屈になっている。
と言っても、問い合わせも出来上がったものが欲しいというより、
作る上でのコツのようなものを聞いてきてる感じのものがほとんど。
(一応、みんな自分で作るつもりはあるっぽい)
動画シリーズ
G検定の究極カンペ関連動画の再生リスト
説明内容
今回の説明内容を記載しておく。
- SNS上のG検定の評判
- 勉強のステージ
- カテゴライズの仕方
- カテゴライズの詳細化
- 因果関係
- 専門家とのコミュニケーション例
- 今後の進め方
「SNS上のG検定の評判」だが、
そこを皮切りとして、勉強のステージのイメージを掴んでもらうことを狙っている。
その上で究極カンペの作り方の方針を知ってもらう。
(少々話が込み入る可能性はある・・・。)
このシリーズを見る前提として、G検定の公式テキストを一通り見ていた方が良い。
用語を覚えている必要はなく、
見覚え、聞き覚えがあると認識できる程度で問題無い。
SNS上のG検定の評判
G検定の評判だけど、ポジティブなものもあれば、ネガティブなものもある。
ここではネガティブなものを中心に確認してみる。
なぜネガティブなものを確認するかというと・・・。
ネガティブな意見は、いわゆる問題提起とも言える。
ただ、その発信の前提条件とかが見えないから鵜呑みにはできないのだが、
そこは、予想される前提条件の仮説を立てることで補完する。
そうすると、結構重要且つ次のアクションにつなげやすい意見に変化する。
この手のネガティブな意見を扱う場合は注意点がある。
- ターゲットを事象にする
- 人ではなく事象に焦点を当てることで、個人攻撃を避け、客観的な分析が可能
- 事象を事実として受け止める
- 事象をまずは単なる事実として受け止め、その事象が起こること自体を普通のこととすることで、偏見や感情的な反応を排除する
- 事象を分解する
- 事象を細かく分解し、各要素を分析することで、問題の真因を特定しやすくする
- 真因を特定する
- 分解した要素をもとに、問題の根本原因を特定し、適切な解決策を見つける
ここらへんを意識しないと水掛け論になって永遠に意見が平行線になる。
主だった意見は、ざっくりまとめると以下が多い印象。
- G検定はひたすら暗記。AIの歴史とかフレーム問題とか、細かい知識を詰め込むだけ
- G検定は実務で使えない。資格取ってもAI開発には関係ない
他にもあるとは思うが、この2点について考えてみる。
両方とも正しいことは言っている気はする。
難しいことを暗記しないといけないし、だからと言って、それがAI開発に使えるわけでもなさそう。
ということはG検定は意味がない！
と、これが答えになると話が全く進まなくなる・・・。
この話は、次の章で説明する、勉強のステージと関連させるともう少し実態が見えてくると思う。
勉強のステージ
まず、勉強のステージというものを書き出す。
私が勝手に定義したものではあるが、一定の納得感はあるとは思う。
- ステージ1：語彙力を付ける
- 専門家とコミュニケーションがそこそこ可能なレベル
- ステージ2：用語の因果関係を把握している
- 専門家とのコミュニケーションにおいて、箇所、範囲を元に効率的なコミュニケーションが可能なレベル
語彙力は用語を知るってこと。
用語を知ったうえで、関係性を把握ってのは普通なことだと思う。
ここで、先ほどの章であった、
「G検定はひたすら暗記。AIの歴史とかフレーム問題とか、細かい知識を詰め込むだけ」
という話を思い出してみる。
ステージ1はひたすら暗記。
ステージ2も暗記な気がするど、ちょっと詰め込むってのとは違う気もする。
この批判は、ステージ1のみでG検定対策をした場合に発生するものということになる。
と言っても、ステージ1のみでG検定対策をすることは普通の話で、
この批判が間違っているという意味では無い。
実際、G検定対策の期間って長い人でも1か月程度。
この期間だと、暗記に頼ったステージ1の範囲の対策になってしまうのは自然なこと。
といわけで、意図的にステージ2を目指した勉強の仕方をすると、暗記による詰め込み感が薄れる。
ちなみに、ステージ2より後ろもある。
G検定の範疇から外れるが、一応簡単に定義している。
- ステージ3：応用力を付ける。
- 学んだ用語や因果関係を実際の問題に応用できるレベル。
- 専門家と高度な議論ができるようになる。
- ステージ4：分析力を付ける
- 複雑なデータや情報を分析し、洞察を得る能力
- 専門家と共に問題解決に向けた戦略を立てることができる。
- ステージ5：創造力を付ける
- 新しいアイデアや解決策を提案し、実行に移す能力を持つ。
- 専門家と共に革新的なプロジェクトを推進する。
G検定の範疇は超えてそうなのは感じとれると思う。
ここでもう一つの批判の、
「G検定は実務で使えない。資格取ってもAI開発には関係ない」
を思い出してみる。
これも、特に間違ったことは言ってないと思っている。
ただ、この批判は、ステージ3以降を想定した批判。
つまり、そもそもG検定の対象範囲外を期待した批判ってことになる。
G検定はAIの開発者というよりも専門家と適切なコミュニケーションが取れる水準で考えるべき検定と言える。
というわけで、ステージ3以降はG検定とは別の話として議論すべき。
それぞれの批判は間違っていないけど、
何に対しての批判なのか、その批判を元にどう対処すべきかってのが少し見えてきたと思う。
まずは語彙力を身に着ける。
そして各用語の因果関係を把握する。
これらを身に着けることで専門家と協力関係が作りやすい。
ここがG検定のゴールってことになる。
そして、これらを身に着けるには上手なカテゴライズというものが必要になる。
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