GENERATIVE AIテスト合格までの舞台裏："初回不合格からのリベンジ方法と学び"
12月にJDLAのGENERATIVE AIテストを受験・合格した経験を備忘録的に共有します。テストの具体的な内容には触れられませんが、その中での勉強方法に焦点を当ててみたいと思います。
（私の知識レベルの背景）
通常業務はIT職以外。文系。生成AIは個人使用の範囲で利用。プログラミングスクールでchatgptのAPIなども学習済み。G検定は2023年に合格、しかし、GENERATIVE AIテストは初回6月の受験で不合格という結果に。
（一回目不合格の反省点）
・試験範囲がJDLAのページ掲載のみで、過去問などの傾向がわからず
・勉強をし始めたばかりで、何の本を読んだら良いかわからず
・JDLAの動画も見た方が良いということで見たが、技術系はベース知識がないため、全然頭に入ってこず（こちら）
・スキルアップAIの無料の対策動画も見たのですが、頭に入ったと思ったのですが入っておらず
こんな状況で、２０問ぐらいで選択式なら大丈夫でしょ。と思い、友人と受験し、自分だけ落ちました
（リベンジ：２回目受験）
２回目をリベンジすることを決意
対策として、以下を実施しました
JDLAからおすすめ本が出たので、こちらから４冊ほど購入。まず、本を読んで、生成AIは何がすごくて、何が課題で、対策はどういうことがされているかを確認
・リスク編（法律）：法律関係は、著作権やどこまで学習データに利用するか。日本とヨーロッパでは、法律が違っているので、この辺りは重点的に勉強
・技術編：技術というより、理論となりますが、この辺りは、本とJDLAの動画を見て、今までと違う点、強い点・弱い点を確認
・利活用編：ビジネス中心の視点で、何をやって良いか、どういったことが期待できるかなど
自分は、エンジニアではないので、リスク・法律は個人的に興味があるので、しっかりと海外との違いなどは、見ておきました。技術も本をある程度読んだ後だと、動画系でのインプットは有効でした
結果、合格！
２回目は、記述があったのと、１回目と内容が全然違ったのですが、それは、半年で、状況が目まぐるしく変わるからだと思います。
本だけでなくて、新聞など、最新情報もチェックして下さいね
興味がある方は、受験してみて下さい！
(試験に使った本とおすすめポイントはこちら）
LLMの技術面や歴史が書かれてます。比較的薄いので、さらっと読んでいたのですが、試験が終わって読んでみて、改めて、技術面などポイントが抑えられてます。技術面が弱い人はこちらがおすすめ
インタビュー記事関係です。
お勧めなのは、その領域TOPの人のインタビューなのと、日経BPなので経済やビジネスの観点があるので嬉しい
法律関係のおすすめ本
法律系は何冊も出ているのですが、専門家むけと、ビジネス向けとあるのですが、今回は利用別で書かれているこちらを購入
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