【G検定】機械学習の代表的な手法・アルゴリズムを解説
目次
はじめに
こんにちは。クラウドソリューショングループのnakashima.aです。
皆さん、G検定はご存じでしょうか？
今回は「G検定とは？」と「G検定の中身の一部紹介」といった内容で解説します。
AIを日常的にも使用しているが、実際その中身はどんな処理がされているのかの一部を紹介します。
この記事を通じてG検定受けてみたい！やAIの中身をもう少し知りたいと思えたら幸いです。
G検定とは？（概要）
G検定は、AI・ディープラーニングをビジネスで活用するための基礎知識を証明できる資格です。
AIの仕組みや、どのような業務に適用しやすいかを理解し、ビジネス活用に必要な知識を体系的に
身につけることができます。
AI導入の検討や課題解決の提案に携わる方に特に有用な資格です。
主な内容は以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 正式名称 | JDLA Deep Learning for General（ジェネラリスト検定） |
| 主催 | 日本ディープラーニング協会（JDLA） |
| 対象 | 主にAIを「使う側」であるビジネスパーソン、企業、SIer、非エンジニアも対象 |
| 目的 | AI・ディープラーニングの基礎知識を体系的に理解し、ビジネスで活用できるリテラシーを証明する |
| 試験形式 | オンライン試験 / 会場試験 |
| 試験時間 | オンライン：100分 会場：120分 |
| 問題数 | 約145問 |
| 出題方法 | 知識問題（多肢選択式） |
| 出題範囲 | ・AIの歴史・概念 ・機械学習・深層学習の基礎 ・ディープラーニングの概要・要素技術・応用事例 ・AIの社会実装に向けて ・法律・倫理・社会的影響など |
| 受験料 | 一般：13,200円（税込） |
| 開催頻度 | 年6回（1月・3月・5月・7月・9月・11月） |
※記載内容は執筆時点の情報です。最新の情報は公式サイトをご確認ください。
公式サイト：https://www.jdla.org/certificate/general/
機械学習の全体像（3つの学習手法）
G検定の中身を実際に少し触れていきましょう。
機械学習では、解きたい課題やデータの性質に応じて、使用する手法が大きく異なります。
そのため、モデルごとの特徴を理解し、適切な手法を選ぶことが重要です。
機械学習での代表的な手法は以下の3つです。
・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習
【手法①】教師あり学習
・教師あり学習とは、事前に正解ラベル付きのデータを使って学習する方法です。
使用例）
画像から「猫」、「犬」などを特定したい。
メールから「スパム」、「非スパム」を特定したい。
今月の売上データ から 翌月の売上予測をしたい。
・特徴として売り上げデータなど数値による予測をする問題は「回帰問題」といい、
動物などカテゴリを予想する問題を「分類問題」といいます。
また、教師あり学習では「入力データ」と「正解ラベル」のセットが必要であり、
学習後は未知のデータに対しても予測が可能になります。
代表的な手法としては、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、
ニューラルネットワークなどがあります。
正解ラベルが明確なため、精度評価がしやすい一方、ラベル付きデータを大量に準備する
必要がある点も特徴です。
【手法②】教師なし学習
教師なし学習とは、正解ラベルを与えずに、データの構成を自動で見つける手法です。
使用例：
売り上げデータから顧客をグループ分けをしたい。
異常検知
特徴：
・データの特徴や傾向を自動で発見する。
・正解がない領域の理解に向いている。
・代表的な手法として、k-means、階層的クラスタリング、主成分分析（PCA）などがあります。
・大量の未分類データからパターンを発見できる一方、結果の解釈には人の判断が必要になる場合があります。
【手法③】強化学習
強化学習は、行動に対して報酬を与え、より良い行動を学習していく手法です。
例：
自動運転で表現すると、
行動は「進む」、「止まる」、「左折する」、「右折する」など
それに対して報酬は
「事故を起こさず目的地に着く」→プラス報酬
・正確なデータを与えなくても、経験から最適な運転方法を取得できる
特徴：
・試行錯誤をしながら報酬が最大になる行動を学ぶ
・現実世界での応用も増加中
・「状態」「行動」「報酬」の組み合わせで学習が進むのが特徴。
・代表的な手法にはQ学習、Deep Q-Network（DQN）、方策勾配法などがあります。
・一連の試行を繰り返すため、学習には多くの計算資源が必要になる場合があります。
・ゲーム、ロボット制御、在庫管理など、試行錯誤が許される環境で特に強みを発揮します。
まとめ
G検定は、AIや機械学習の基礎知識を体系的に身につけられる資格です。
特に今回紹介した 3つの学習手法（教師あり学習 / 教師なし学習 / 強化学習）は、
AIを理解する上での土台となります。
G検定では、この他にも深層学習（ディープラーニング）や実務活用事例、法律・倫理といった分野も出題されます。
また、この資格で得られる知識は、AI案件の企画・要件定義、技術選定、社内提案、データ活用の判断 など、
日々の業務で活かせる実践的な内容が多く含まれていますので、AIを勉強したい方にはおすすめの資格です。
この記事が、AIへの理解や G検定への挑戦の後押しになれば幸いです。
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