機械学習分野は日々発展を遂げ、あらゆる分野において業務の効率化や新たな技術革新に貢献しています。AI人材の需要が拡大する時代において、確かな専門性とスキルを証明するための資格取得について解説します。
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AIと機械学習技術が需要拡大する理由
- AI技術の発展スピードの拡大
- AIをシステムやアプリケーションに適用させる人材不足
情報通信技術の発展とインターネットの普及にともない、世界中から集まる膨大なデータから規則性や動向を分析する技術が必要になりました。
企業や組織はデータ駆動型の意思決定に対して、機械学習技術が最適であると考え、幅広い分野において活用と研究が進められています。
2014年に発表されたGANと呼ばれる敵対的生成ネットワークを利用することで、これまで機械には難しいとされた創造性の求められる画像や動画生成タスクにおいても、本物と見分けがつかないほどのクオリティでの制作が可能になりました。
具体的な活用例として、日本語で話す動画を撮影した場合、AI技術を活用して自分の顔と声のままで他の言語に変換できます。これにより、言語の壁を超えてコミュニケーションが可能になり、他の言語圏の方と交流する新たな可能性が広がったのです。
上記のように、AI技術は今後も発展を続けて新たな技術が開発されるため、システムやアプリケーションに適用させる人材の需要は今後も拡大すると予想されます。
AIを扱う主な職種
ここではAI技術を扱う主な職種について解説します。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、大量のデータから有益な情報やパターンを抽出し、企業や組織にとっての意思決定に役立つ洞察を提供する専門家です。
データベースやビッグデータからデータを収集・整理し、統計的な手法や機械学習アルゴリズムを活用してデータの分析を行います。
ビジネスの課題に対する解決策を見つけるために、予測分析やパターン認識によって価値ある知見を得ることが求められる仕事です。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、AIシステムや機械学習モデルの開発・設計・実装を担当する専門家です。
常に最新の研究動向を追いながら、それをシステムやサービスに適用する方法を考える必要があります。
機械学習アルゴリズムを理解し、データの前処理や特徴抽出、モデルのトレーニングなどを行うための高度な数学やプログラミングスキルが求められる仕事です。
AIプロジェクトマネージャー
AIプロジェクトマネージャーは、AIプロジェクトの計画、実行、監視を統括する専門家です。
チーム開発において進捗状況を常に把握し、リスクや課題に対応するための戦略を考え、予算やスケジュールの管理、リソースの配分を適切に行う能力が求められます。
効率的に開発を進める上で欠かせない存在であり、AIプロジェクトに関する豊富な経験が必要です。
AI関連資格を取得する必要性
キャリア選択の際にスキルや知識をアピールできる
AI関連の資格を取得することで就職や転職のキャリア選択の際にスキルや知識をアピールできるようになります。試験に合格した結果を示すことで客観的に自分のスキルを証明できるからです。
これからAI関連の仕事に就きたい場合には、資格を持っていることで有利になります。求人で特定の資格を取得することが要件になっている場合も多いです。
スキルアップの機会になる
AI関連の資格の学習を進めることでスキルアップができます。資格試験がスキルアップのための良い機会になるのです。
資格試験に合格するという目的があることでモチベーションを保ちながらAIの勉強を続けられます。
体系的な知識を得られる
機械学習技術は生物の仕組みを模した数理モデルを基本とし、数学的に定式化します。それをプログラミングを用いて機械に実行させる能力が必要なため、高度かつ複雑な分野の1つです。
資格取得を通して基礎的なアルゴリズムを理解し、実務的なモデルの構築を担当する練習することは、AI実装の能力を身につけたい方にとって最適な学習方法になります。
AI関連資格の選び方
AI関連の資格には、概要や活用方法を問う初心者向けの入門レベルから、具体的なモデル構造やアルゴリズムの実装までに関する知識を問う上級者向けの応用レベルまでさまざまな種類があります。そのため、職種やスキルに応じて最適な資格を選ぶことが重要です。
初心者向けの資格は、AI技術の基本的な概念や用語、代表的なアルゴリズムなどに焦点を当てています。
入門的な資格を取得することで得られる最も良い点は、AIに対する理解を正しくすることです。
また、初心者向けの資格はプログラミングの経験がない方でも取得できるものが多く、AIに興味を持ち始めた方にとって入門の第一歩となります。
上級者向けの資格は、より高度な知識とスキルが求められます。
具体的なモデル構築やディープラーニング、自然言語処理などの応用技術に触れることができるため、AI分野でより専門的なキャリアを追求したい方に適しています。
AI関連の資格は多様な団体や機関から提供されていますが、その中には信頼性のある機関もあれば、信頼性の低いものも存在します。業界の専門家や経験豊富なプロフェッショナルによって設計され、適切な評価基準が設けられた資格であるか、取得した資格が市場で認知され、キャリアのプラスになるかを事前に調査することが必要です。
AIエンジニアに最適資格4選
機械学習アルゴリズムを理解し、アプリケーションやシステムに実装する能力を証明する資格を厳選してご紹介します。
資格のレベルも比較しやすく、キャリアを加速させるために最適な資格を選びましょう。
G検定
引用：JDLA公式サイト
G検定は人工知能の定義や歴史、具体的な学習手法の概要に加え、数理統計や法律について幅広く問われる試験です。試験は年に2回実施され、オンラインで受験できます。試験問題は選択式で出題され、試験時間は120分です。受験料は13,200円であり、学生の場合は5,500円と安くなっています。2022年の第2回G検定の合格率は61％でした。
G検定に合格すれば、転職で有利になるでしょう。問題数が多く出題範囲が広いため、しっかりと対策する必要があります。
| 試験概要 | 人工知能やディープラーニングに関する知識を認定する資格 |
| 受験料 | 13,200円、学生5,500円 |
| 難易度 | 合格率61％(2022年第2回G検定) |
| 試験形式 | オンライン受験、選択式 |
| 出題内容 | ・人工知能の定義 ・人工知能分野の問題 ・機械学習の具体的手法 ・ディープラーニングの概要 ・ディープラーニングの手法 ・ディープラーニングの社会実装に向けて ・数理、統計 |
E資格
引用：JDLA公式サイト
E資格はアルゴリズムの数式や実装プログラム例、環境構築に関して深く専門的に問われる難易度の高い試験です。有名な論文から引用した図からの出題やプログラムを読み解いて適切な選択肢を選ぶことが必要とされます。
試験時間は120分であり、選択式の問題が100問ほど出題されます。受験費用は一般が33,000円、学生が22,000円です。2022年2月に実施された試験は合格率が74％でした。
試験範囲は応用数学と機械学習、ディープラーニング、開発・運用環境と幅広いです。合格率は高いですが、基本的にエンジニアが受験する資格のため、専門的な知識が問われます。しっかりと対策をしておかないと合格は難しいでしょう。合格すれば機械学習の開発に必要な知識やスキルのアピールにつながります。
| 試験概要 | ディープラーニングの理論を理解して実装する能力や知識を認定する |
| 受験料 | 一般33,000円、学生22,000円 |
| 難易度 | 2022年2月試験 合格率74％ |
| 試験形式 | 選択式100問ほど |
| 出題内容 | ・応用数学 ・機械学習 ・深層学習 ・開発、運用環境 |
AI実装検定
引用：AI実装検定公式サイト
AI実装検定はディープラーニングの実装能力や知識の判別を行う試験です。
AI実装検定実行委員会が開催するAI実装検定では3つのレベル分けがあり、日本ディープラーニング協会が主催するG検定とE資格の難易度に合わせた設定がなされています。公式サイトによる難易度の高い順では以下の通りです。
- AI実装検定S級
- E資格
- AI実装検定A級
- G検定
- AI実装検定B級
合格すればディープラーニング実装師の称号が付与されるのが特徴です。
ただし、出題範囲や試験方法の違いを考慮すると一概にどちらが難しいかは断言できません。
例えば、E資格は機械学習アルゴリズムに関してはAI実装検定S級よりも広範囲を対象としており、有名なモデルの構造について幅広く把握しておく必要がある一方、AI実装検定S級は範囲こそ狭いものの、問われる内容が専門的であり、深い理解が求められます。
受験料はB級が9,900円、A級が14,850円、S級が33,000円です。テストセンターでCBT形式で受験します。選択問題が出題され、合格基準は70％以上です。B級は入門レベルであり、A級は基本的な内容が出題され、S級は実践的な力が問われます。B級とA級はそれほど難易度は高くなく、S級は難易度が高いです。
|
S級 |
A級 |
B級 |
|
| 受験費用 | 33,000円 | 一般：14,850円 学割：8,250円 |
一般：9,900円 学割：5,500円 |
| 受験資格 | なし | なし | なし |
| 受験方法 | 近くの会場でCBT方式 | 近くの会場でCBT方式 | 近くの会場でCBT方式 |
| 出題内容 | NLP Model |
ディープラーニングの基本 プログラミング 数学 |
AI超入門 |
統計検定
引用：統計検定公式サイト
統計検定は統計についての知識や活用力を評価する試験です。統計検定には1級から4級まであります。統計2級は大学基礎課程レベルのため、まずは2級から目指すと良いでしょう。選択式問題が出題され、問題数は35問程度とされています。2級の受験料は7,000円です。
機械学習を開発する際の基本となる統計学の知識をチェックできます。合格すれば統計学に精通していることをアピールできるため有用性が高いです。統計検定2級の合格率は34.1％(2021年6月20日試験)のため、しっかりと勉強しなければ合格は難しいでしょう。
| 試験概要 | 統計についての知識や活用力を評価する試験 |
| 受験料 | 7,000円(2級) |
| 難易度 | 統計検定2級合格率 34.1％(2021年6月20日試験) |
| 試験形式 | 選択式問題 |
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