備忘録で、、、
逆光の高橋尚子さんとプロレスの永田裕志選手（ゲスト）
太平洋の絶景ポイントは行きの有料道路からの眺め
速報
いちご🍓を美味しく食べていたり、風が強くてなかなかに苦戦。速報2時間切りできなくて落胆に暮れる
家族と資さんうどんへ
60組待ち😇
受付機械のトラブルあり1時間20分で着席
おでん 大根増し
ビールが沁みます🍺
あてに焼きうどん
シェアして鍋焼きうどん
鍋焼きうどんが優しいお出汁感満載で、うどんもふわふわではなくちょうど良かったです。柚子胡椒がついているのがポイント高いです_φ(･_･
食べ終わってネットタイム見たら2時間切ってました☺️☺️☺️
足の負担も軽微なので次は佐倉を激走して今年のシーズンを良きものにしたいです🌸🌸🌸
おわり
ひさびさです
2024年のまとめです。
AKB48
劇場公演
| 1 | 92 | 2024年1月9日（火） | A特 | 僕の太陽 |
| 2 | 93 | 2024年1月18日（木） | A特 | 僕の太陽 |
| 3 | 94 | 2024年1月25日（木） | A特 | 僕の太陽 |
| 4 | 95 | 2024年2月5日（月） | A特 | 僕の太陽 |
| 5 | 96 | 2024年2月6日（火） | A特 | 僕の太陽 |
| 6 | 97 | 2024年2月7日（水） | A特 | 僕の太陽 |
| 7 | 98 | 2024年2月26日（月） | A特 | 僕の太陽 |
| 8 | 99 | 2024年3月12日（火） | A特 | 僕の太陽 |
| 9 | 100 | 2024年3月22日（金） | A特 | 僕の太陽 |
| 10 | 101 | 2024年3月25日（月） | A研 | ただいま恋愛中 |
| 11 | 2024年3月27日（水） | A特 | 今日は誰に恋をする？ | |
| 12 | 102 | 2024年4月17日（水） | A特 | そこに未来はある |
| 13 | 103 | 2024年7月26日（金） | A特 | ただいま恋愛中 |
| 14 | 104 | 2024年7月29日（月） | A特 | 僕の太陽 |
久々のブログです。
唐突ですが、G検定を受験して合格しました。
合格までのプロセスと私なりのまとめを備忘録で綴ります。
私のスペックは
・専門学校卒（電気工学）
・微積、基礎解析、代数幾何などはギリ高校で履修 業務で使わないけど概念は解る程度。
学生の時は授業で実習もあり、ゲームを作ったり業務ではマクロを組んでいたので、それなりにPCやプログラムに詳しいつもりでした。
しかし、社内で情報システム部ができてからは専門家任せになって、かなり疎くなり今に至ります。
受験動機は、、、
就職してから仕事に必要となる資格は早々に取得してました。それから約20年近く、リスキリング的なことをしていなかったのです。
最近、仕事でも話題になる、AI、DXの知識を付けようと思ったのがひとつ。この資格が家でも受験できるし、参考書を見ながら受験できるのでなんとなく「なんとかなるんじゃないか」と思ったのがひとつです（甘い）
後者の期待は早々に粉々にされますが、最初の動機はそんな感じです。
まずは、、、
G検について
https://www.jdla.org/certificate/general/
まあまあ合格率が高いです。それも「なんとかなるのかな、、、」という期待がありました。
元々専門学校出身だったので「過去問やりまくる」でなんとかなるかと思ったのです。
参考書は
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版
https://www.jdla.org/news/20240514001/
私の時はまだギリ2版でした。
問題集も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
https://book.impress.co.jp/books/1120101164
を購入しました。
一通り読んで覚えたつもりで受験です。
結果1回目
2023年7月5日
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：50%
２．機械学習の具体的手法：47%
３．ディープラーニングの概要：45%
４．ディープラーニングの手法：44%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：66%
６．数理・統計：50%
７．法律・倫理・社会問題：64%
不合格でしたｗ
ぐぐると合格圏はよく70％くらいと書かれています。
これは後述しますが、、、今見ると50％行ってないですね。これでは合格できないｗ
個人的に感じたのは、、、
問題数が多い。試験時間が2時間で200問弱あります。 1問36秒程度で解答することになります。
カンニングOKなので「解らない」「自信がない」ということで、参考書やググって調べるとすぐに2分～3分ロスします。
結果、最後は慌てます。
公式テキストを一通りは読んでいましたが、公式テキストでは大まかな概念しか書いてないので、ディープラーニングをどのように扱うのかは書いてありません。問題集と問題文の表現を変えて出題されています。本質を理解してない状態でテキストを丸暗記しても（カンニングできるけど）合格できないようになっていると感じました。
公式テキストでは歯が立たないと感じたため、いろいろ調べました。
・AI白書
https://www.ipa.go.jp/publish/wp-ai/ai2020.html
買いましたが、、、内容は事例研究になりますが試験には関係なさそうに感じました。
先に過去問をやると書きましたが、過去問集はありませんし、公式に公開されてません💦
で、代わりにこちら
Study-AI模擬テスト（無料）
https://study-ai.com/generalist/
模擬テストで合格できるまではやりこみました。
そして2回目の受験、、、
2回目2024年3月25日
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：83%
２．機械学習の具体的手法：56%
３．ディープラーニングの概要：61%
４．ディープラーニングの手法：46%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：66%
６．数理・統計：16%
７．法律・倫理・社会問題：35%
これで50％、、、60％ギリ行ってない感じですかね。
この時の反省
数理・統計が16％です。公式テキストはほとんど触れられません。
シラバス2021を確認すると、統計検定3級程度になっています。公式テキストにはなっていないので、統計検定3級のテキストを購入してざっと用語や計算方法を学びました。(最新のシラバスにはキーワードの記載で追加されています）
ここまで学びましたが、公式テキストでは概念で、実際の使われ方のイメージが掴めませんでした。
学校で学んでいれば先生などが教えてくれるのでしょうが、独学なのでなかなかに苦戦します。
通勤圏内の丸の内の〇善でいろいろ本を漁りました。
そのなかでお勧めが
インプレス
［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
https://book.impress.co.jp/books/1120101017
オライリージャパン ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
を購入して読みました。
結果、、、大変理解できました。
ただ、、、微積、線形代数の数式が出てくるのでハードルは高いかもです。
とはいえ、公式テキストも知識の組み立てにはとても役に立つと思います。なので並行して学習するといいと思います。
知識を補強しての3回目受験、、、
3回目2024年7月4日
■合否結果
=================
【 合 格 】
=================
総受験者数 4,140名
合格者数 3,080名
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：50%
２．機械学習の具体的手法：56%
３．ディープラーニングの概要：61%
４．ディープラーニングの手法：56%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：66%
６．数理・統計：66%
７．法律・倫理・社会問題：39%
これでも問題に躓いて時間が足りなくなり、30問ぐらいはチェックしたのみです（汗）
余裕はありませんでした。
最初に書きましたが、ネットで合格回答率70％となっていますが実際は60％ではないかと思います。
分野別の出題数が一律ではありません。多いのが２、３、４、５の項目で恐らく、、、ならすと60％でギリギリ合格だったような気もします（汗）
これは主催者の匙加減なので試験ごとに変わると思います。
勉強時間は独学なので200時間ぐらいかかってそうです。実質1年かかっているので（汗）
必要な勉強時間が「30時間」という記述もちらほら見ます。ただ、大学や業務で情報、数学、統計など知識が備わっている方が試験対策をする時間かと思います。
あと、、、アラフィフのリスキリングは既に老眼がはじまっていて本を読むのも難儀しましたｗ
※本番の試験問題の文字は設定できます。1番大きく設定して受験しました。昔だったらこうはいかなかったかも、、、
あとはマークシートがデフォだった世代ですが、今回みたいに自宅でのパソコン受験や今度受けるITパスポートやデータサイエンスの試験方式「CBT方式」が主流になっています。
危うく化石になるところでした（汗）
とはいえ、私としてはAIや機械学習、ディープラーニングの知識は身について、業務上でも有益と感じています。
アラフォーアラフィフのリスキリングは、今後求められると思うので参考になれば幸いです
終わり
20240326 歓声の入れ方を追加しました。
20170913初版
最近、口上について問い合わせ(相談)をいただいてます。
手紙、ファンレターより、実施する人が限定されていますし、需要があるかわかりませんが、自分なりの口上についてまとめてみました。
最近「口上の3分ルール」がよく言われています。その辺の需要があるのかもです（汗）
今回の例として、2017年5月2日の宮脇咲良さんのHKT48劇場の生誕祭です。
公演は「最終ベルが鳴る」です。
この公演の本編ラストとアンコールまでの時間は4分30秒です。
この時の口上はぴったり3分でした（爆）
（終了後30秒を確認して発動）
本日は、宮脇咲良さんの、19才の生誕祭です。
(歓声)
咲良さんの18才の1年は、
ドラマの主演があり、
ラジオのお仕事も、新しく始まり、
だいすきな映画のコラムのお仕事も、続けています。
CMのお仕事では、博多や天神など、福岡の街を、咲良さんのポスターやTVCMなどで、咲良満開にしています。
(生誕委員 歓声)
また、新しく始めたSNSでは、咲良さんが発信する、すてきな写真が、ネットで取り上げられ、女性を含めた沢山の人を、魅了してくれてます。
(生誕委員 歓声)
本当に多忙な、宮脇咲良さんですが、
48グループのエースとして、新しいことに挑戦し、活躍してくれるはずです。
(生誕委員 歓声)
私たちは、そんな頑張る宮脇咲良さんが、大好きです（大好きの部分を強く）
(生誕委員 歓声 おー)
まだまだ、咲良さんの生誕祭の続きを見たいですよねー！
(生誕委員全員:おー)
咲良さんの、生誕祭を盛り上げるために、アンコールは、盛大なさくらコールでお願いします！
(生誕委員 歓声 おー)
よっしゃー！さくらコールいくぞー！
(コール発動)さ・く・らー
【口上のポイント】
・上記の文字量で3分きっかりです。395文字でした。この時は淀みなく、スムーズに口上をすることができました。途中歓声も入りますので、口上としてはこのボリュームが限界だと思います。
・ポイントとして、生誕祭なので、その年のエピソードを入れます。その次にメンバーの未来の期待を入れてます。
・文章を作ったら読んでみて、時間の確認や口上中の息の入れ方などを確認をしています。プレゼンもそうですが、入れる文字数と時間配分はとても重要です。
・メンバーの呼び方を「咲良さん」と「宮脇咲良さん」さんを混在させています。基本、表現としてタブーですが、口上の印象を強くするためににあえてしています。
気を付けたいのは、決して早口にしないということです。他でも見ますが、噛んだりとちったりするのは早口になりすぎるパターンがほとんどです。
（20240326追記）歓声の部分ですが、生誕祭に入る生誕委員に口上の内容を周知しており、歓声が入るように間をとっています。これで口上をする人が息を入れられるので大分楽になります。また、生誕委員や観客との一体感が生まれると思います。
【追記】シアターの女神みたいな本編終了とアンコールの間の長い演目はアンコール発動を遅れさせればいいとおもいます。
全体のメンバーコールも1分くらいが適当かとおもいます。私の考えですが、アンコールで声を使うよりメンバーが披露してるときの声での盛り上げの方が大切だと思います。
質問あれば個別にメッセージいただければと思います。
さくら咲け！
