# 生成AIパスポートを受験 新時代の検定試験、受験してみてどうだったか。 生成AIパスポート おはようございます。 Excel23こと、縦林潤と申します。 ChatGPPAの関連書籍を6冊執筆していたり、 Excelやマクロによる自動化、業務自動化についてのオンライン講座を配信して 17万人に受講されるなど、そういった発信活動をしております。 今回はですね、先週になりますね。 先日、生成AIパスポートというスキル認定試験を受験しました。 ということで、どんな試験だったのか、どんな人におすすめなのか、 といった話を中心にシェアしていきたいと思います。 生成AIパスポート試験ですが、 2024年では第1回ということでですね、半年に1回ぐらいですね、 どうやら今後は開催されるみたいで、 去年ですね、2023年の夏に1回あったんですが、 その時は存在を知らなくて、私受験しなかったんですけども、 今回は存在を知ったために受験を決めました。 でですね、生成AI普及協会という、新しい目の協会が主催している、 インターネットで受験ができる形式となっております。 受験料が1万円ぐらいするので、それなりに結構コストはかかるわけなんですけども、 バックグラウンドとしてはですね、私自身もチャットGPT関連書籍を書いたりとか、 仕事にチャットGPTをバリバリ使っているというものなんですけども、 チャットGPTがですね、世に出てから1年以上経つわけで、 そろそろ技術的な背景や、それから権利とかですね、法律とか、 全般的なバックグラウンド的な、バックボーンとしての体系だった知識が欲しいというところがありまして、 改めて受験を決めたということですね。 ですので、資格そのものの効力というよりは、それを対策することにより得られる体系的な知識を求めて受験を決めたという感じですね。 それでは次のチャプター以降にどんな試験だったのかなどですね、勉強方法などについてシェアしていきたいと思います。 # 仕事に使える速攻ノウハウか？ まずこのチャプターでお伝えするのは、この試験は仕事に使える速攻ノウハウのような試験ではないということを最初に述べたいと思います。 例えばですね、ChatGPTを使っていて仕事に使えるようとかですね、それはもちろんあるんですけども、この試験においてはですね、 そういった明日から使えるプロンプトテクニックとか、そういう感じのノウハウ、速攻ノウハウという感じではないので、 そういった問題はほとんどあまり出題されません。もちろんね仕事にこうやって使うよみたいな事例は出てくるんですけども、 でもそこは少し触れる程度となりますので、そういったものをメインに考えている方はこの試験には合わないかもしれません。 はい、それから技術的なテーマが含まれます。 例えばね、AI、機械学習というところから入っていって、ディープラーニングという予防になって、トランスフォーマーという用語が始まって、 そしてGPTというですね、ChatGPTの元となるモデルが出てきて、GPT1から2、3、3.5、4みたいなね、 そういった技術的な背景を辿っていき、どのようにして現在の生成AIが発展してきたかみたいなところを学んでいく部分が序盤から出てきますので、 その部分でですね、もうすでにノックアウトされてしまう方もいるかもしれません。 ただですね、数学的な知識は必要ないようになっています。 あくまで概念としてですね、理解するということでいいので、数学は出てこないというところがこの試験のポイントです。 ただ簡単ではないですし、理解するためにそれなりにやっぱり勉強が必要でした。 それにテキストもあるんですけどね、やはりテキストだけでは理解しきれないというか、 どちらかというとそういった技術的背景をもう分からないから丸暗記するだけで問題に解ける。 問題もですね、四択問題ですので、解けるという対策をするだけだともちろん解けてしまうかもしれません。 だからそうしたですね、問題に正解するためだけの科学習って言って生成AIと掛けていきますけども、 そういった試験対策だけに終始してしまうと意味がないのかなというところがありますので、 それなりにやはり勉強を工夫していく必要があるなと感じますね。 はい、またここも私が感じた個人的なポイントなんですが、 あまり具体的に突っ込んでいくビジネスケースなどは扱われていないと感じました。 例えばですね、例えば生成AIを使って実務をやっていくと当然出てくるような問題であると思うんですよ。 わかりやすい例で言うと画像生成ですね。画像生成でイラストを作りました。 そしたらですね、既存の作品、有名作品と似たようなイラストが生成されました。 さて、このイラストはビジネスで利用していいのでしょうか。どんなリスクが考えられるでしょうか。 なんていうですね、具体的なケースについてはこの試験では問われることはなかったですね。 ちょっと突っ込みすぎなのかなという部分もありますけども、 でも実務で使っていく上ではこうしたことが一番気になるところじゃないですか。 そういったときにどのような判断をしていくのかといったところが気になるところではあるんですけども、 そこまでではなかったという感じですね。 あくまで、例えばこのね、シラバスに載っている例で言うと、 著作権とはどのような権利なのかとかですね、 知的財産権とはどのような要素で構成されているかみたいな感じで、 あくまで形式的な概念を学ぶところが主になってくるという感じですね。 というのもですね、この試験で扱われているテーマが非常に広範囲です。 テキスト生成、チャットGPTみたいなものですね。 それから画像生成、音楽生成、動画生成などなど多岐にわたるトピックをカバーしているので、 広く浅くという感じなんですね。 そうなると一つ一つに突っ込んで掘り下げていくような余白があまりないのかなというのも思います。 あと法律とかですね、権利などに関すると、 グレーゾーンなところもありまして、一概には言えないということも結構あるので、 視覚にしづらかった、そうした試験にしづらかったんじゃないかなということも考えられます。 それからもう一つ私が感じたのは、結構ですね、日本が定めた生成AIガイドラインというのがあるんですが、 それに関する質問が思いのほか多くて結構難しかったなぁと感じるというかですね、 ガイドラインというのはですね、日本が定めたもので生成AIを扱う上でこのようなね、 例えば生成AIをサービスとして提供する側としても、そしてユーザーとして、 いつユーザーとして利用する側でもこのような流れでこういった決め事でやっていきましょうみたいなガイドラインがあるんですが、 その辺りがかなり結構ありました。 全体で言うと章一つ分ぐらい、テキストで言うとですね、章一個分全部ガイドラインみたいな感じ。 その部分はですね、結構国が定めたガイドラインは大事だし、それに沿っていくというのは当然重要だとは思うんですが、 急に内容が抽象的になり始めて、5つの原則とかですね、7つの原則みたいな感じの、ひたすら原則が並んでくるみたいな。 その一つ一つについて結構難しい条文で書かれているというところを意味を理解して、選択問題でちゃんと答えられるようにしておくみたいなところがありますので、 正直言ってあまり具体的ではない部分があって抽象的なところが多く、一番個人的には学習が困難だった、心理的には辛いところでしたというのは個人的感想です。 # 試験の形式、難易度、レベル感 はい、それからですね、このチャプターでは試験のですね、難易度とかレベルについてお話をしていきたいなと思います。 で、試験そのものはそんなにひねくれた問題とかは出ないものですね。 4択問題が中心となっております。 4つの選択肢が出てきて、最も適切なものを選びなさい、という4択問題がメインになっています。 もしくは、最も不適切なものを選びなさいというですね、間違っているものを選ぶ形式があります。 で、たまに出てくるのが、正しいものはいくつあるかという問題です。 ここに関しては、選択肢が1つ、2つ、3つ、4つみたいな感じで、何個正しいものがあるかということが問われる問題が出たりしていたので、 これについては難易度が少し上がると思います。 というのも、先ほど述べたような、正しいもの1個だけとか不適切なもの1個だけを選ぶというのは、逆に言うと消去法で解けるんですよね。 4つ選択肢があって、これは間違っているというのが1個ちゃんと分かっていれば、もうそれで即答できるみたいなね。 そういった問題なんかが解きやすい問題なんですけども、 いくつ正しいものがあるかと聞かれると、もう選択肢のすべてについて正しいか間違っているかを判定できないと答えられないわけですね。 ですので、そういった問題もたまに出るわけです。 で、それ以外についてはですね、そんなに選択肢そのものはですね、ひねくれた引っ掛けの選択肢は出てきませんでした。 ものすごくですね、微妙にあってそうででも間違っているみたいな選択肢って、大学入試とかでよくあると思うんですよ。 なのですが、そうしたものではなく、どう見てもあっているもの、どう見ても間違っているといった選択肢内容になっているので、ひねくれてないから割と良門だなというふうに私は思いました。 で、問題集が公式に出ています。 で、問題集がかなり再現度が高いんですね。 それをやっておくとだいぶ本番でも同じような、似たような問題が出るという印象がありました。 ですので、私としてはですね、勉強の最終、終盤ではですね、問題集をひたすらやっていて、問題集の中の選択肢の文章を読むことで、それがまた復習にもなるんですよね。 例えば正しいもの、正しいものを一つだけ選びなさいという問題であれば、三つは間違っているわけじゃないですか。 で、その三つのうち、それぞれどう間違っているのかということを回答解説を見ながら、あ、なるほどね、ここは自分の認識が間違っていたなとかですね、自分の知識、理解が足りていなかった部分だなとかですね、そういうところの確認にもなったりするので、 問題解きながら、その正答以外の問題文を読んで、また学びを深めるみたいなことができて、非常に私としては勉強しやすい部分がありましたね。 そして試験の受け方なんですが、IBTと略しまして、インターネットベーステスティングというんですかね、インターネットで完結する受験方法となっております。 ですので、パソコンなどのブラウザ、ウェブブラウザがあって、ログインすれば、指定された試験日の期間内にアクセスすれば問題を解くことができるということですね。 時間内、60分の時間内で問題が60台出るという感じです。 ですので、単純に計算すると1問1分で解けばいいというところです。 なのですが、先ほど言ったように間違ったものを選びなさいみたいな問題だと、ちゃんと理解している部分については即答できる部分があるんですよ。 例えばなんですけども、こんな選択肢ですね。 テキスト生成AIが出力するテキストは必ず正しい内容であるみたいな。 そういうのって速攻で罰がつけられるものですね。 テキスト生成AIが必ず正しいと限らないというところが、やや一般常識になりつつあると思うんですが、 そのあたり分かっていればそれはもう完全に間違っているので、誤っているというふうに即答できるというところがあったりするので、 そうしたら即答問題を外さずにどんどん答えていけば、 割と時間的余裕ができてきて、他のちょっと悩みそうな問題に悩む時間が演出できるかなというふうに思います。 ネット完結の試験で非常に良かったなと思うのが、試験会場に行かなくて済むというところですね。 私みたいに特に日々日常的には子育て、家事などをしているという状況だと、 受験とかがあって、もし外出しなきゃいけないとなると、その日予定を押さえとかなきゃいけなくて、 じゃあ子供は誰が面倒見るの?お母さんなの?ということになると思いますので、そのあたりフットワークが重いところもあるんですね。 ネットで完結するということと、指定の日の指定の時間内なんですけど、24時間いつでも受けられるという部分があって、 私なんかはもう夜11時半ぐらいからスタートして1時間以内に受験するみたいな感じだったんですけど、 かなりフレキシブルに受験できるというのは嬉しかったですね。 ただ受験日は固定になっていまして、今回の試験では2月16日と17日の2日間のうちで受けてくださいという形式でした。 ただこれはですね、メリットもありまして、受験日が固定されていると、ある意味勉強が逃げなくて済むというかね、 試験から逃げられないという強制力が働くという部分がある意味のメリットだと思います。 もしですね、例えばMOS試験とかね、いつでも受験できる形式の受験試験だったりすると、逃げられるんですよね。 というのもそもそも受験日を決めるのが自分ということになるので、いつ受験しようかなと予約しようかなと申し込もうというときにですね、 いやもうちょっと勉強が完璧になってから受けようかなみたいな心理が働いてしまって、先延ばし先延ばしになってしまいがちなんですよね。 そうするといつまで経っても自分で期限を切ることができず、勉強が終わらない、受験できないでズルズルいってしまうみたいなことがあります。 ですが今回の生成AIパスポートに関してはもう完全に受験日が決まっていて、次はいつになるかわからないと。 今回次の受験日が決まったみたいなので夏頃になるみたいなんですけども、そういう感じで既に決まっている日に向けてある程度のプレッシャーをかけていくと。 自分にプレッシャーをかけていくということができたので、その点が非常に良かったかなと思います。 合格点は不明のようです。公開されてないみたいです。 ですが去年のデータでは合格率は公開されていまして、2023年の第1回生成AIパスポート試験の受験者数が1031名、そして合格者数が760名で合格率73.71%だったというふうに発表されています。 これ7割以上が合格しているのは試験としては結構合格率が高いと思うんですね。 なのですが私が思うに、これパスした人が結構いるかもしれません。 つまり申し込んだけども実際にテストは受けなかったということで全く回答しない人もいると思います。 その人たちは覗かれているんじゃないかなと思いますね。 結構ちゃんと準備をしてきて、さあ試験を受けるぞという人が1031名いてしっかりと結構対策をしてきたと。 そのし760名が受かったということだと多分思うんですけど、そうなると割と自信のある人が受けているということなので合格率が高かったんじゃないかなというふうに個人的には予想しています。 # テキストや問題集 はい続いてですね教材テキストなどを紹介したいと思います。 生成AIパスポートに準拠した 公式の公認のテキストというものが今の現在ですね2種類出ています。 私が一番使ったのはですね より後に出た方というかね発売された方の問題集付きのですね ものですね生成AIパスポートテキスト&問題という テキストおよび問題付きというものなんですね。緑色の表紙になっていたかと思います。 これはですね最後の章まではずっと普通のテキストとして内容が説明されているわけです。 もちろんですね試験のシラバスに準拠した形で掲載されているというものなんですが、最後の章がですね模擬試験となっていまして 試験本番と同じような形式ですかね。 で60台ですので試験本番と同じような台数問題数になっています。 で選択問題で出題形式も同じような感じという形です。 私はかなりこれをですね最終的には何度も解いていたという学習方法をとっていて 結論から言うと試験本番でもかなり似たような問題が出たなと思います。 なのであの選択肢の文言 レベルで同じかもしれないなとまあそれもね 全く同じかはわからないんですけどかなり似たものだったなというふうに思います。 もちろん今後の試験の中で そういったものが改定される可能性もあるので次の試験以降も全くね そういった同じ傾向が見られるかどうかは保証できないんですけども今回の私の感じ たのはこの問題集を持っておいてよかったなという感じでしたね ただしですね問題数がいっぱい収録されている 判明というかまあそのトレードオフとなりまして テキスト部分つまり教科書部分ですかねは結構コンパクトにまとめられていて若干説明が あまりないというふうに感じました なのでですね初学者でゼロから学ぶという方だったり 機械学習とかディープラーニングとかについて全く学んだことがないという方にとっては このテキスト部分だけで理解するのはかなり困難ではないかなというふうに思います それからもう一個ですね公式テキストというものがあります これの方が先に発売されていました 白い白に青のですね 今日あの表紙のものかな生成 ai パスポート公式テキストというものです こちらはですね純粋にテキストというものになっていますので問題集などは全くついてい ません なんですがもう一個のね先ほど紹介したものよりも説明のことにページ数を多く ますのでより丁寧というかね内容を掘り下げて文章で説明がなされているかなと感じました 両方を持っていて 両方の側面から勉強すると万弱かなというふうに思うんですがどちらか 一冊だけ持っておきたいという方であれば先に説明した問題集付きの方を私はお勧めしたい それで教科書部分でちょっと理解しきれないな勉強しきれないなぁという部分があれば 後で紹介するようなですね youtube のチャンネルとかそういったところを保管して 知識を保管すると良いのではないかなというふうに思います 結構私もそういう学び方が好きで1本骨組みはテキストとして持っておくんだけど周辺で自分が 掘り下げたいことは別のなんか youtube とかですね 他のサイトとかいろんなところを見て枝を伸ばしていく その幹はテキストなんだけど枝は自分で伸ばしていく感覚 だんだん肉付けをしていく感覚が私としては学びに繋がりやすい気がしていて そんなところに感じております # 【URLあり】YouTubeの参考動画の選び方 ではこのチャプターでは、YouTubeでどのように学習したかということをざっくり説明していきたいなと思います。 先ほども申し上げた通り、テキストだけでは学習が足りないというか、たぶん理解するというところとか実感するところまではたどり着くのは難しいと思うんですよね。 私自身がそうでした。なので、どのように学習したかというと、まずYouTubeをいろんな動画を見漁ったということですね。 いろんな動画を見漁るというメリットは何かと言いますと、様々な人が様々な切り口で説明しているので、多角的な角度から説明を受けて、 自分に合っている説明、イメージしやすい方法もありますし、いろんな側面から一つのことを学ぶというと、立体感がある学びができるという感じですね。 具体的なチャンネルなどについては、ここで全部紹介していると紹介しきれないぐらいありますので、このチャプターのURL欄にブログノートの記事を貼り付けておきます。 そちらを見ていただくと、お勧めのチャンネルのリンクを貼ってありますので、一覧で見ることができますので、そちらを見てみてください。 ここではどのような選定基準で動画を見ていったのか、といったポイントを紹介したいなと思います。 私は4つ挙げます。全部4つに分類しました。 1番が試験に準拠した、つまりシラバスに準拠している動画です。 これあるんですよね、実はですね。非常に親切に動画で解説してくださっている動画があります。 2番目が、1つの用語について掘り下げた動画ですね。 例えば、生成AI、GPT、トランスフォーマー、そういったディープラーニングでもいいですし、 そういった用語1つについて解説されている、1本の動画を追加して解説されているものですね。 3番目がですね、技術が何に使われているのか、世の中の何に役立てられているのか、といったことを紹介されているような動画ですね。 例えとして挙げたいのですが、ディープラーニングの体系の中でBERTという機械学習の手法がシラバスの中でも出てきます。 BERTってテキストなんかで見ていると、何に使われているんだ、と。 実際にこの技術は今も我々が目にするサービスなどに入っているのか、分かりにくかったりとか、実感が分からなかったりしますよね。 どういう利点があって、利点は何か書いてあるかもしれないけど、どういうサービスに使われている、その活かされているのかな、みたいなのが分かりづらいという部分があって、 例えばですが、私が調べていたのは、Google検索エンジンに導入されているというような説明を見ました。 そもそもBERTという仕組み自体がGoogleさんが開発して、そして検索エンジンに応用したのです。 その発展系をFacebook AIが利用しているとか、そういった周辺知識を学んでいくというか、得ていくと、 そういうところで役に立っているのか、夜中でこういうところで目にする技術に使われているのかというのが非常にイメージができやすくて、記憶しやすくもなりますよね。 そういったものを紹介されているような動画なんかも非常に役に立ちました。 そして4つ目のポイントとして私が重視したのが、技術がどのようなステップ、流れで歴史的にというか時系列でどのように発展してきたかという一連の動きを解説されている動画だったりします。 例えば、ディープラーニングからの流れを全体として、例えばChatGPT、他の言語モデルが出てくるまでの流れとか、かなり長い全般的な歴史をたどられて紹介されている行為なんかもありましたし、 あとはGPTというモデルの系譜みたいなところを追いかけているような一つの動画なんかもあります。GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4みたいな形ですね。 それらが、例えばそこまでの技術によってこんなことが実現できた。ただ問題点もあったり、解決できない部分もあったといった問題があって、それを解消するべく次のモデルが出てきたみたいな。 でも、そのモデルにもまだまだこういう問題があって、その次のモデルでこれが解消されたんだけど、まだ解決できていないものがあったと。そういったストーリーを知ることによって、どのように発展を遂げてきたかというところがより理解しやすくなるし、ただ丸暗記するだけじゃなくて実感しやすくなるかなというところがありますね。 ということでですね、具体的なチャンネルとか動画のご紹介はですね、URLに貼り付けておきますので、その記事から見ていただければと思います。 # 勉強にChatGPTをフル活用＆GPTsの紹介 はい、そしてChatGPTを学習にフル活用した方法とか、プロンプト、命令文とかですね、GPTsのご紹介というところですね。 私の学習の方法としては、テキストをですね、結局紙のテキストですね、電子版じゃなくて紙のテキストを持って、問題文ですかね、問題集の方を解きながら、 問題の選択肢も読むことで学ぶことができるし、合ってるかどうかという自分の正解不正解のチェックをしながらですね、書き込みをしたりして周辺の知識なんかをまとめていくみたいなことをします。 あんまりきれいにノートをまとめるタイプではないので、その問題集やテキストにガシガシと周辺知識を書き込んでいくという学習方法の方が私はしっくりくるんですね。 テキストもあってノートもあってて分けてしまうと情報が一元化されないので、あまり私は好まないんですよね。 一つにどんどん書き込んでいく方が自分としてはね、学習しやすいなというところです。 で、それですね、例えばなんですが、子供がプールの水泳に通ってるんですけども、その水泳やってる間にですね、車の中でずっと待ってたという感じの時があるんですよ。 そういう時に約45分くらいですかね、その限られた時間の中で、その時はですね、車の中で待ってる。 この車の中で待ってるという状況はですね、非常にチャンスでして、声を出しながら勉強できるんですね。 結構そのブツブツと声を出しながら、声を発しながら勉強することで、ある程度自分の記憶に入りやすいという、自分のやりやすい勉強方法というのがありますね。 ブツブツ言いながら、ああそうかとかね、やりながら。 しかもですね、ChatGPTに声で質問できる。これが大きいですね、最近の学習法としては。 気になったことがあったら、これ何で?とか、ChatGPTに音声で聞く。 だからスマホのChatGPTをずっと活用しているという感じですね。 で、なぜですか?とか、このAとBの違いは何?とかですね。 特に今回のテーマである生成AIとか機械学習とかですね、の話ではChatGPT、特に非常に知識が豊富で、明確に説明をしてくれるし、 分かりにくいという時にはですね、説明を例で表してくれたりとか、例え話にしてくれるというところがあったり、AとBの違いは何なの?とかいうことが聞きやすいですね。 あとですね、これ実際に何のビジネスに使われているの?こういった質問にも結構答えてくれるですね。 世の中の何に役に立っているの?この技術はどこに繋がっているのか?みたいなところですね。 あとは知識の解釈の確認ですね。私はこういう風に解釈しているんだけど、それで合っている?みたいな質問をして、いやそれは厳密には違いますね、みたいなところですかね。 そうですね。そういったところを自分でアウトプットしながらも、ChatGPTのフィードバックを受けて、違いとか解釈のズレなんかをチェックしていくということもできますね。 結構ツイッターでおっしゃっている方で、シラバスとかを読み込ませて、ChatGPTに問題を出させるという活用方法をされている方もいましたね。 私もそれはいいとは思うんですよね。いいと思うんですけども、私の場合はすでに問題集というですね、かなり本番を想定しているであろう問題があったので、そっちを問題を出すメインにしておいて、 そこでわからなかったこととか納得いかないことをChatGPTに聞くという方が、時間のパフォーマンスがいいかなと思ったんですね。 結構ChatGPTに問題を作らせると、生成時間がそれなりにかかるじゃないですか。特に有料版のGPT-4を使ったりすると、問題1個を出すのに結構時間かかる。 あと、選択肢を4つ出させるのにも結構生成時間がかかっちゃうんですか。 私の場合はどちらかというと、どんどん問題をパッパッパッパって目を通していくという方がいいですし、 あと紙に残っていた方がですね、何の方で勉強をして頭に入るなと思ったので、問題を出すということについてはChatGPTにはあまり明示なかったんですね。 といった活用をしてきました。 それからGPT図のご紹介ですが、GPT図でないという方はもう検索していただければ、ああそういうものかってわかるとは思うんですけども、 私が活用したのは主に2つですね。 ボックススクリプト。 YouTube動画のURLを貼り付けると、その内容を要約したり、こちらの質問に回答してくれるということです。 これが一番使いましたね。 特にYouTubeで情報を得てですね、解説を見ながら、何だろう、ここは何でだろうというところがあるわけですね。 YouTubeのチャンネルのですね、大なさに効くというのはもう本当に最終最終手段だと思っていて、 ある程度のところは他の情報源から解説できるかなと思っていまして、 だからそのボックススクリプトにその気になったYouTube動画について貼り付けて、 この動画ではこのように説明されていますが、私はこっちの解釈を持っています。 なぜですか、どう違うんですかみたいなことをChat GPTに問い詰めるという感じですね。 そうするとChat GPTは動画を要約した上で、この動画ではこういうふうに解釈していて説明されていますが、 あなたの解釈はちょっとこういうふうに連れていますよみたいなことを踏まえて答えてくれるので、 そういうですね、理解の違いというところを解決するのに非常に役に立ちました。 もう一つがですね、WebPilotですね。 WebPilotは同じく他のウェブサイトとか、それからPDFファイルなどそのあたりのURLを貼り付けると、 それを読み取った上で質疑応答ができるというGPTですね。 何か別サイトとかですね、記事とかそういったものを読み込ませて、 このケーススタディアとどうなのみたいなことを質問したいときにはWebPilotを用いたりしています。 # 【参考図書】Excelでわかるディープラーニング超入門 はい、私がですね、かつて非常にお世話になった書籍がありまして、それがですね、XSでわかるディープラーニング長にもという書籍なんですね。 これはお世話になったのが、もう7、8年ぐらい前なのかなという感じなんですけども、 当時はですね、ディープラーニングという言葉が非常に話題になっていたという部分があります。 で、今みたいにチャットGPTとか、生成AIとか、そういうワードがバズっているわけではなくてですね、 当時はディープラーニングすごい、ディープラーニングを学べ、みたいな感じのトレンドが一時期あったというところがあって、 その時にですね、それについて学びたい、興味を持っていたんですが、 その、実際手を動かして実感が持てる形でですね、学びたいなと思っていたんですね。 で、多くの方はPythonというプログラム言語を用いて実装してみましょうみたいなことをやっていたんですけども、 私は当時からあまりPythonという環境には慣れ親しんでいなかったことですから、 自分の慣れ親しんだツールであるExcelというもので何とか学べないのかなと。 完全にそのディープラーニングを実装できないとしてもですね、 実感ができる形で手を動かして、何らかの形で学べないのかなと思っていた時に、 この本書ですかね、Excelでわかるディープラーニング超入門という本があったんですね。 これはですね、Excelのシート上でできるというのが非常に魅力的ですね。 目に見える形で計算を行って、そして画像解析をするというゴールを抱えているものだったんですけども、 非常にユニークだし面白いしですね、計算の過程をちゃんとExcelの関数が使いながらですね、やっていくものですから、 最終的にパラメーターの設定というのはSolverというExcelのアドインツールを使ってやるんですけども、 私はそれが一番理解しやすかった、自分の慣れ親しんだツールであるものですからという感じですかね。 私の場合ではそのような教材を使うことで、いわゆる人工ニューロンってどういうものなのかとかですね、 それがネットワークになってニューラルネットワークとなって、いっぱい重ねたものがディープラニウムという実感がよりシート上で、 慣れ親しんだExcelのシート上で学びやすかったという部分があります。 でも当然ですね、数学的な説明なんかも含まれているので、全ての人にオススメかというとそうでもないかもしれないんですけども、 私はどちらかというと、何らかの形で手で動かさないと実感が持てない、最終的には実感を持てないタイプだったので、 そういった方には多少、生成やパスポートの勉強から少し遠回り、遠からずという感じなんですけど、 遠回りになるかもしれないけども、こうしたものを参考にしていただくのも、 ノット、Pythonプログラマーの方にはオススメできるかもしれないなというふうに思います。 # まとめ・総括 はい、最後にまとめます。長くなりましたが、生成AIパスポートを勉強してみたこと、これによって感想ですね。 まず、生成AIパスポートの試験を学ぶ上での当初の目的である、AIおよび生成AIについてのある程度の体系的な知識を学ぶという目的は達成できたんじゃないかなというふうに思います。 もちろん試験に準拠して学んで、試験対策というのが頭の中では非常に多くなっているので、完全な理解というのができたかというと難しいというのはあるかもしれません。 それは実装していない部分もありますし、おそらくこれで完全に理解したというのは私としては言えない。 ただ、研究者の方とか開発者の方、レベルでも理解できたかというとそんなことはないというのは思います。 ただ、大きな流れや知識の体系、そういったところを学ぶことができたのが大きかったなというふうに思いますね。 また、ChatGPTと共に学び、そしてYouTubeも多量に漁りながら学習して、いわゆる検定試験を勉強するという体験を通して、 効果的に学習する方法というか、自分に合った新しい勉強方法、これを垣間見ることができたのも非常に有益な体験だったなというふうに思います。 もし、また次の以降、生成やパスポート試験を受けられる方が、この音声が参考になったというようであれば非常に幸いです。 それでは、ご清聴ありがとうございました。