このような疑問にお答えします。
✓本記事の内容
・試験前に模擬試験を受けるべき理由3選
・試験本番当日（感想）
・合格後
・G検定合格のメリット
・G検定合格のデメリット
私ののプロフィールを以下に記載します。
・高校1年で数学を挫折
・大学は文系卒
・メーカー勤務のサラリーマン（仕事で数学知識は、ほぼほぼ使用しない）
・2020年7月4日開催のG検定受験⇒合格！！
今回は、試験前に模擬試験を受けるべき理由3選と、実際に試験を受けてみた感想も踏まえ、合格したことによるメリット、デメリットについて解説します。
目次
試験前に模擬試験を受けるべき理由3選
別記事の『G検定おすすめ勉強方法5選―秘伝のコツも伝授します！』でも解説していますが、
模擬試験は無料で受けるこができます。
なので、絶対に受けておくことをおすすめします。受けるべき理由は3つあります。
理由①：G検定公式テキスト・問題集に記載のない問題も出題される
【例題】
大規模なニューラルネットワーク（DNN）の学習では学習するべきパラメータ数が膨大となるため、処理の高速化が必要となる。
2012年に提案された分散並列技術である（ア）や画像処理に特化したプロセッサの（イ）は大規模なニューラルネットワークの
学習を実現するために利用されてきた。
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を1つ選べ
1.Hadoop
2.ReNet
3.DistBelief
4.MapReduce
えっ………見たことある2を選択
⇒ ×
正解は3です！
私が戸惑った問題の1例ですが、模擬試験を受けることで、白本にも黒本にも記載がなく、まだまだ理解できていない問題も多数あることが判明。
つまり、自身がまだカバーしきれていない領域があることに気づけます。
問題解説文：
DistBeliefはGoogleが開発した深層分散学習のフレームワークである。これは論文も出されていて、深層分散学習の仕組みを理解できる。
問題集を何周もするのではなく、早めに模擬試験を受けるようにしましょう。
理由②：問題に解くスピードに慣れておく
試験はとにかく時間が足りません。（私の主観によるところもありますが大半がそう感じるはず…）
| 試験時間： | 120分 |
| 問題数： | 220～230問 |
| 問題を解くスピード： | 1問につき2分弱 |
模擬試験で感覚を養いましょう！！
理由③：ググる練習をする
時間が無いなかで、高速にググる必要があります。
私はカンニングペーパーをExcelで作成し、キーワードを検索していましたが、そもそも記載した覚えのないものはググって対応しました。
試験終了時には、ページを10ページ以上開いていました…
問題を解くスピードを鍛えるのと同時に、試験対策として検索する感覚も養いましょう！笑
2020年7月4日 試験本番当日（感想）
本番当日は、13時の試験開始。
午前中は問題集の復習をみっちり行い、いざ本番へ…
自宅での資格試験なんて経験がなかったので、慣れない状況でしたが、コーヒーを入れて気持ちを落ち着かす。
本番が始まると…時事問題！？多くないか………
テンパっている暇はないので、とりあえず、ググって、分からないものは答えを適当に選択して次に進むようにしました。
残り時間2～3分で全問回答…しかし、問題を振り返る時間はなくタイムアップ。
試験の感触としては、50～60％できたかなというところ。
時事問題が分からないものが多く、AI白書をもっと勉強しておけばよかったと後悔。
以下に、実際に受けてみて感じた注意点をまとめます。
・わからない問題はググって、それでもわからない場合は回答を選択して飛ばそう。
・模擬試験同様に公式テキストや問題集に記載のない問題が多数あったのと、表現が少し違く、分かりずらい。
・時事問題が思ったより多く出題されたというイメージ。
試験結果は合格
試験後は、あまり感触がなく落ち込んでいた私ですが、見事（多分ギリギリで）合格していました。
試験結果は試験の約2週間後にメールにて連絡が来ます。
合格後は、G検定の合格証と合格者にのみ配られるロゴをもらうことができます。
このロゴは名刺などに使用して良いようです。
G検定合格のメリット
メリット１：合格者の会に参加できる！
今回はコロナウィルスの影響もあり、YouTubeでの配信となりました。
中では、松尾教授のありがたいお言葉も聞くことができました。
メリット２：G検定・E資格の合格者コミュニティ『CDLE』に参加することができる
合格者限定のコミュニティでは、日本ディープラーニング協会からの公式な案内や、定期的に開かれる勉強会のアナウンス、
企業における機械学習・ディープラーニングを活用した最新情報など、有益な情報を得ることができます。
メリット３：世の中にあるAIが活用された技術に気づけるようになる
G検定で機械学習・ディープラーニングを体系的に学ぶことで、
・コロナ渦で増えた体温を測定する画像認識技術
・Siriなどの音声認識技術 等々
日常での機械学習やディープラーニング技術を応用している技術に気づけるようになりました。
問題意識が向上した気がしています。
G検定合格のデメリット
G検定合格により、体系的な知識を得ることができましたが、当たり前ですが、コードを書けるようになるわけではありません。
私も現在Python学習をしておりますが、あくまで、G検定を入口とし、AI学習を深めていくよう日々継続した努力が必要に感じています。
まとめ：G検定はAI学習の入口！目的を持って学習をすすめよう！！
G検定の学習範囲と同様にAIの実践的なコードを書く知識も果てしなく広い印象があります。
有識者のAIに対する見解でもあったように、今後、AIにとって替わる仕事が増えていくかもしれません。
しかし、AIに対する知識を身につけることで、AI×人間のシナジーによる明るい未来を迎えることも可能と思います。
その一旦を担うようなG検定試験は今後の教養としてとても有益であると私は思っています。
みなさまも、気になった方はぜひ試験にチャレンジしてみてください。
