G検定の最終調整に欠かせない「チートシート」。本番試験を控えている方の中には、
- どう使えば良い？
- どうやって作ればいい？
などと疑問をお持ちの方もいるのではないでしょうか。
今回は、チートシートの正しい活用方法や自作する際に役立つものを紹介します。またコピペOKの最新版チートシートの例もまとめました。G検定の一発合格を目指している方は、ぜひ最後までご覧ください！
- G検定本番におけるチートシート使用の可否
- チートシートの効果的な活用方法
- チートシート自作に役立つWebサイトやスクール
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G検定に一発合格を狙うにはチートシートを作るべき
G検定を未経験から一発合格した人の多くが、チートシートを活用しています。チートシートを作成することで、最後の確認ができ、知識の定着が進むからです。自分が苦手な分野や、知識不足の分野をチートシートへまとめるうちに整理できます。
そのため特に模擬試験で合格点ギリギリな方や、決まって取りこぼす問題がある方は、チートシートを作ることをおすすめします。
ただし試験本番では使用NG【要注意！】
G検定はチートシートを使っても良い
という噂を聞いたことがある方もいるのではないでしょうか？
試験中にチートシートを使っても良い試験もありますが、G検定では禁止行為に当たるケースがあるため使うべきではありません。ここで公式の禁止事項をチェックしておきましょう。
引用画像：JDLA G検定受験サイト 受験当日の操作マニュアル｜Japan Deep Learning Association
G検定はカンニング行為が疑われる場合には、合格を取り消される可能性がある
G検定は自宅受験でWebカメラなどの監視が特にないため、チートシートを見ながら受験もしようと思えばできます。
しかしながら、ネット上にある間違ったチートシートを使って他の受験生と同じ回答が続いた場合には、カンニング行為を疑われる可能性もあります。合格を取り消されるリスクを抱えてまで、試験本番でのチートシート使用はやめておきましょう。
合格体験記の中には「チートシートを見ながらしました！」などと書いている場合もありますが、基本的には禁止行為に当たるため真似しないでくださいね。正当に合格するためにも、チートシートの本番利用は控えましょう。
合格者はチートシートをどう活用した？
G検定対策としてチートシートを効果的に活用することで、実際に合格を掴んだ方も多くいます。ここでは、どのようにチートシートを使えば合格に近づけるのか、合格体験記をチェックしてみましょう。
- まぁ選択肢を減らすために勉強するようなものだと思っていると気が楽ですね。
- 範囲が膨大＆文章題が多いので、ある程度の単語の意味等はチートシートに頼らず、理解できるようにしないといけません。
- 勉強を進める中で、AIの発展の歴史やAIモデルの名前とその特徴など、混乱しやすい問題もたくさん出てきました。これらの混乱しやすい内容については、いつでも復習できるように一つの紙に自分なりにまとめました。
引用：G検定に合格した時のカンペ（チートシート）と試験対策｜PodtgresWeb・G検定受験記（60時間）チートシートリンクあり・G検定の合格体験記 | 学習スケジュールや勉強方法、おすすめの講座を紹介します！｜スキルアップAI Journal
合格体験記からは、間違えやすい問題をまとめて復習するときのオリジナル教材として利用した例が多く見つかりました。
またG検定は問題数が多く、時間内で解き切るのが課題になる試験です。そのため本番で選択肢を4択から2択以内に減らせるように、勉強がてらチートシートをまとめたのがよかったという口コミもありました。
このような口コミから、直前期のチートシート作りは最後の復習に役に立つといえるでしょう。
最新版！G検定チートシート例【過去問あり】
ここでは、G検定用のチートシートを紹介します。最近の過去問からの抜粋に加え、オリジナル問題をまとめました。チートシートを作りたい方はもちろん、最終チェックをしたい方は参考にしてください。
| 問題 | 選択肢 | 回答 |
| 以下のあ、い、う、えの説明に適した名称の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ（G検定2022#1） | ( あ ) 相関の程度を表す指標
( い ) 他の変数の影響を除いた相関の程度を表す指標 ( う ) 偏差積の全データについての平均 ( え ) 偏差を2乗したものの平均 |
A） |
| ニューラルネットワークにおいて、どのような条件のときに勾配消失問題が起こりやすくなると考えられるか。最も適切な選択肢を1つ選べ（G検定2022#1） | A）使用している活性化関数の微分値が大きい
B）学習データの数が多い C）バッチ正規化を行っている D）ネットワークの層が深い |
D) |
| コンピュータによる画像中の物体認識の精度を競う国際コンテストILSVRC にて、2015年にMicrosoft社が開発し、人間に勝るとも劣らない認識率を示したと報告され大きな話題となったスキップ結合を特徴とするモデルとして、最も適切な選択肢を1つ選べ（G検定2022#1）
|
A）ResNet
B）AlexNet C）ZFNet D）VGGNet |
A） |
| ディープフェイクに関する以下の記述のうち、最も適切な選択肢を1つ選べ（オリジナル） | A) ディープフェイク技術は個人のプライバシーを保護するための有効な手段である。
B) ディープフェイク技術は、偽の情報を広める目的でのみ使用される。 C) ディープフェイクを検出するための方法は存在しない。 D) ディープフェイク技術は、倫理的な問題を引き起こす可能性があるが、芸術やエンターテイメントにも活用されている。 |
D) |
| 6面体サイコロを1回振ったとき、出る目が偶数である確率を示すものとして、最も適切な選択肢を1つ選べ（オリジナル） | A) 1/3
B) 1/4 C) 1/2 D) 2/3 |
C) |
| 6面体のサイコロの出る目の確率が以下の式に従う場合の(x)の期待値として、最も適切な選択肢を1つ選べ（G検定2022#3）
|
A）1
B）3 C）3.5 D）0 |
C) |
| 正解率を表す式として、最も適切な選択肢を1つ選べ（オリジナル） | A) (真陽性＋真陰性) / (真陽性＋偽陰性＋真陰性＋偽陽性)
B) 真陽性 / (真陽性＋偽陽性) C) 真陽性 / (真陽性＋偽陽性＋真陰性) D) (真陽性＋真陰性) / (真陽性＋偽陽性＋真陰性＋偽陰性) |
A) |
| あるクラスのテストの点数が「 80, 85, 90, 95, 100」である時、これらの中央値、標準偏差、平均値として、最も適切な選択肢を1つ選べ（オリジナル） | A) 中央値：85, 標準偏差：10, 平均値：90
B) 中央値：90, 標準偏差：7.5, 平均値：90 C) 中央値：87.5, 標準偏差：8.66, 平均値：90 D) 中央値：92.5, 標準偏差：5, 平均値：90 |
B) |
| 2019年1月施工の改正著作権法30条の4第2号として、最も適切な選択肢を1つ選べ（オリジナル） | A) インターネット上での著作物の共有に対する罰則
B) 著作権者が著作物の一部を利用する権利を持つことを定めた規定 C) 著作権者の死後、著作権が自動的に放棄されることを定めた規定 D) 著作権者が作品の複製権を行使する際に公正な報酬を受け取る権利を保障した規定 |
D) |
| AIを用いた顔認識技術については、近年様々な倫理的な問題が指摘されている。この点に関して、最も不適切な選択肢を1つ選べ（G検定2022#1） | A）顔認識技術については、肌の色が濃い人や女性において認識精度が下がるサービスが存在すると指摘されている。この原因として、学習に用いたデータセットの偏りが指摘されている。
B）顔認識技術の利用にあたっては日本では個人情報保護法を遵守する必要があるが、それだけではなくプライバシーの観点から同法を超えた対応や措置を実施することが重要な場合がある。このような対応や措置の参考として、経済産業省が公表する「カメラ画像利活用ガイドブック」が存在する。 C）IBM社は2020年6月に、顔認識技術を利用することの倫理的課題などを原因として、今後警察に汎用顔認識技術の提供を行わないことを表明した。 D）アメリカでは都市によっては条例等により顔認識システムの利用を禁止しているが、その禁止対象は民間企業による利用ばかりではなく、警察などの公共性の高い公的機関による利用も含めるものが主流である。 |
D） |
| 個人情報保護法の説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ（G検定2022#2） | A）メールアドレスのユーザー名及びドメイン名から特定の個人を識別することができる場合、そのメールアドレスは、それ自体が単独で個人情報に該当する
B）個人情報は新聞やインターネット等で既に公表されているとしても、個人情報保護法の保護の対象となり得る C）外国に居住する外国人の個人情報は、個人情報保護法の保護の対象となり得る D）顧客との電話の通話内容を録音したものは、通話内容から特定の個人を識別することができない場合、顧客IDなどで顧客データベースと突合する事が出来たとしても、個人情報に該当することはない |
D） |
| AIに関する説明責任の範囲として、最も不適切な選択肢を1つ選べ（オリジナル） | A) AIの説明責任は、技術者や開発者による技術的な側面に限定される。
B) AIの説明責任は、データ収集からモデル訓練、展開、そして使用段階に至るまで、技術的な側面だけでなく、倫理的、社会的な側面も含まれる。 C) AIの説明責任は、エンドユーザーにのみ負うべきであり、技術者や開発者には責任が及ばない。 D) AIの説明責任は、法律上の要件に適合することのみを意味し、その他の側面は無視される。 |
B) |
| GPT-3のベース手法として、最も不適切な選択肢を1つ選べ（オリジナル）
|
A) AlexNet
B) DCGAN C) Transformer D) LSTM |
C) |
絶対落とせない頻出問題
G検定には毎回のように出題される3つの分野があります。
- 専門用語の定義
- 分析手法の内容
- 人物名
頻出問題に使われている内容は類似している用語や意味が多く、それぞれの違いを理解しているかが問われます。頻出問題は比重が大きいため、取りこぼさないように間違いやすい内容はチートシートにまとめておくとよいでしょう。
ここでは、頻出分野の問題を4問まとめたので、順番に解きながら確認していきましょう。
( あ ) 相関の程度を表す指標
( い ) 他の変数の影響を除いた相関の程度を表す指標
( う ) 偏差積の全データについての平均
( え ) 偏差を2乗したものの平均
A）( あ ) 相関係数 ( い ) 偏相関係数 ( う ) 共分散 ( え ) 分散
B）( あ ) 偏相関係数 ( い ) 相関係数 ( う ) 共分散 ( え ) 分散
C）( あ ) 相関係数 ( い ) 偏相関係数 ( う ) 分散 ( え ) 共分散
D）( あ ) 偏相関係数 ( い ) 相関係数 ( う ) 分散 ( え ) 共分散
答え：A）
こちらをチェックして知識を深めましょう！
A）使用している活性化関数の微分値が大きい
B）学習データの数が多い
C）バッチ正規化を行っている
D）ネットワークの層が深い
答え：D）
こちらをチェックして知識を深めましょう！
A）ResNet
B）AlexNet
C）ZFNet
D）VGGNet
答え：A）
こちらをチェックして知識を深めましょう！
A) ディープフェイク技術は個人のプライバシーを保護するための有効な手段である。
B) ディープフェイク技術は、偽の情報を広める目的でのみ使用される。
C) ディープフェイクを検出するための方法は存在しない。
D) ディープフェイク技術は、倫理的な問題を引き起こす可能性があるが、芸術やエンターテイメントにも活用されている。
答え：D)
画像処理の知識はこちらで最終チェック！
慣れが肝心の計算に関する問題
G検定の計算問題は、確率や期待値など数学の基礎的な問題が多く出題される傾向にあります。複雑な計算が必要ないことから、出題傾向に慣れることで確実に得点できるようになります。短い時間でも正解を導けるように、チートシートで計算問題に慣れておくとよいでしょう。
ここでは、よく出る計算分野の問題を3問まとめたので、確認していきましょう。
A) 1/3
B) 1/4
C) 1/2
D) 2/3
答え：C) 1/2
こちらをチェックして知識を深めましょう！
A）1
B）3
C）3.5
D）0
答え：C）
こちらをチェックして知識を深めましょう！
A) (真陽性＋真陰性) / (真陽性＋偽陰性＋真陰性＋偽陽性)
B) 真陽性 / (真陽性＋偽陽性)
C) 真陽性 / (真陽性＋偽陽性＋真陰性)
D) (真陽性＋真陰性) / (真陽性＋偽陽性＋真陰性＋偽陰性)
答え：A)
こちらもあわせてチェック！
A) 中央値：85, 標準偏差：10, 平均値：90
B) 中央値：90, 標準偏差：7.5, 平均値：90
C) 中央値：87.5, 標準偏差：8.66, 平均値：90
D) 中央値：92.5, 標準偏差：5, 平均値：90
答え：B)
こちらをチェックして知識を深めましょう！
差が出る法律・時事問題
G検定では、「著作権・個人情報保護」などデータプライバシー関連の問題も出題されます。また時事問題として、今後はGPTなど生成AI関連の問題も増えることが予想されます。
関連法や時事問題は特に追うのが難しく、合格者と不合格者との差が出やすい点です。落としすぎると不合格になる可能性が高まるため、ある程度網羅しておくことが重要です。
ここでは、押さえておきたい法律・時事問題を5問まとめたので、確認していきましょう。
A) インターネット上での著作物の共有に対する罰則
B) 著作権者が著作物の一部を利用する権利を持つことを定めた規定
C) 著作権者の死後、著作権が自動的に放棄されることを定めた規定
D) 著作権者が作品の複製権を行使する際に公正な報酬を受け取る権利を保障した規定
答え：D)
A）顔認識技術については、肌の色が濃い人や女性において認識精度が下がるサービスが存在すると指摘されている。この原因として、学習に用いたデータセットの偏りが指摘されている。
B）顔認識技術の利用にあたっては日本では個人情報保護法を遵守する必要があるが、それだけではなくプライバシーの観点から同法を超えた対応や措置を実施することが重要な場合がある。このような対応や措置の参考として、経済産業省が公表する「カメラ画像利活用ガイドブック」が存在する。
C）IBM社は2020年6月に、顔認識技術を利用することの倫理的課題などを原因として、今後警察に汎用顔認識技術の提供を行わないことを表明した。
D）アメリカでは都市によっては条例等により顔認識システムの利用を禁止しているが、その禁止対象は民間企業による利用ばかりではなく、警察などの公共性の高い公的機関による利用も含めるものが主流である。
答え：D)
A）メールアドレスのユーザー名及びドメイン名から特定の個人を識別することができる場合、そのメールアドレスは、それ自体が単独で個人情報に該当する
B）個人情報は新聞やインターネット等で既に公表されているとしても、個人情報保護法の保護の対象となり得る
C）外国に居住する外国人の個人情報は、個人情報保護法の保護の対象となり得る
D）顧客との電話の通話内容を録音したものは、通話内容から特定の個人を識別することができない場合、顧客IDなどで顧客データベースと突合する事が出来たとしても、個人情報に該当することはない
答え：D）
A) AIの説明責任は、技術者や開発者による技術的な側面に限定される。
B) AIの説明責任は、データ収集からモデル訓練、展開、そして使用段階に至るまで、技術的な側面だけでなく、倫理的、社会的な側面も含まれる。
C) AIの説明責任は、エンドユーザーにのみ負うべきであり、技術者や開発者には責任が及ばない。
D) AIの説明責任は、法律上の要件に適合することのみを意味し、その他の側面は無視される。
答え：B)
A) AlexNet
B) DCGAN
C) Transformer
D) LSTM
答え：C)
こちらをチェックして知識を深めましょう！
G検定のチートシート作成で役立つもの4選
ここでは、自分でG検定用のチートシートを作成する際に役立つものを4つ紹介します。
- 問題集：徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ)
- Webサイト：DS Media
- アプリ：スキルアップAIのG検定対策用アプリ
- スクール：TechTeacher
各方法で挙げる教材で学べる内容を簡単に解説します。自作する際の参考にしてください。
問題集
問題集は分野ごとの問題が多いため、設問数が豊富なチートシートを作れます。どの分野も満遍なく復習できるチートシートを作りたい方は、問題集を活用するとよいでしょう。
数多くある問題集の中でも特に役立つのが、「徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集」です。
引用画像：徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ)
機械学習手法や数学の基本はもちろん、法律や最新技術動向まで対応しています。出題分野が網羅されているので、抜け漏れのないボリューミーなチートシートを作れるでしょう。
Webサイト
AI系のメディアでは、機械学習や統計手法の説明が詳しくまとめられています。そのため用語や手法の基本をチートシートへまとめたい方におすすめです。
例えば「DS Media」では、下記のような統計学の内容やAI手法を無料で学べます。
引用画像：平均・分散とは？基本統計量を分かりやすく解説！｜DS Media
引用画像：【AI入門】初心者必見！AI開発に必要な機械学習モデル4選｜DS Media
またDS Mediaのコラムの中にはQ&A形式で理解度をチェックできるものがあり、チートシートの設問づくりに活用できます。
引用画像：平均・分散とは？基本統計量を分かりやすく解説！｜DS Media
そのためDS Mediaを利用すれば、選択肢を絞る際に役立つチートシートを作れるでしょう。
アプリ
直前期でチートシートを作成したい方はアプリを活用するとよいでしょう。理解度をチェックしながら、間違えた問題をコピペもしくはスクショ保存してそのままExcelへまとめられるため、時間が限られていても良質なチートシートを作れます。
アプリを利用する場合には、スキルアップAIの「G検定対策アプリ」がおすすめです。
このアプリには新シラバスに沿った問題が320問あるため、最新手法や動向にも対応したチートシートを作れます。またAI関連のニュースを提供しているブログもチェックできるので、時事問題の対策も可能です。
スクール【1番おすすめ】
チートシート作りやG検定対策で最もおすすめなのがスクール活用です。そもそもチートシート作りが必要になるのは、「間違える問題が多い＝知識の定着が不十分」だからです。模擬試験や過去問で合格圏内ではない場合には知識不足のため、大量の設問をそろえたチートシートが必要になるでしょう。
スクールを頼れば、プロの講師からAI・統計関連の知識やG検定の問題傾向を教えてもらえるため、4択でも迷うことなく確実に得点できるようになります。間違える問題が減るため、結果的にチートシート作成の時間も大きく減らせるでしょう。
スクールを活用するなら「TechTeacherのG検定対策個別指導」がおすすめです。
G検定対策講座では、AIの基礎概念・機械学習手法などのG検定合格に必要な知識をプロの講師から教えてもらえます。TechTeacherを活用すれば、講師のわかりやすい解説でAIや統計に関する知識を定着できるため、効率良くチートシートを作れるでしょう。
『Tech Teacher』3つの魅力
魅力1. オーダーメイドのカリキュラム
『Tech Teacher』では、決められたカリキュラムがなくオーダーメイドでカリキュラムを組んでいます。「質問だけしたい」「相談相手が欲しい」等のご要望も実現できます。
魅力2. 担当教師によるマンツーマン指導
Tech Teacherでは、完全マンツーマン指導で目標達成までサポートします。
東京大学を始めとする難関大学の理系学生・院生・博士の教師がが1対1で、丁寧に指導しています。
そのため、理解できない箇所は何度も分かるまで説明を受けることができます。
魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講
Tech Teacherでは、授業を受けた分だけ後払いの「従量課金制」を採用しているので、必要な分だけ授業を受講することができます。また、初期費用は入会金22,000円のみです。一般的なプログラミングスクールとは異なり、多額な初期費用がかからないため、気軽に学習を始めることができます。
まとめ
・魅力1. 担当教師によるマンツーマン指導
・魅力2. オーダーメイドのカリキュラム
・魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講
質問のみのお問い合わせも受け付けております。
まとめ
G検定の合格を掴むためには、チートシートの活用が重要です。スクールやWebサイトを活用して、自分の最終調整に役立つチートシートを作りましょう。
