昨今話題のディープラーニング技術を就職や業務に活かしたいと考えている方も多いのではないでしょうか？
この記事では、ディープラーニングに関係する主要な資格を初心者向けから最難関まで詳しく解説していきます！
この記事はこんな人におすすめ！
この記事は、ディープラーニングに興味を持つ方々に特におすすめです。
ディープラーニングは、AI（人工知能）の一分野であり、その応用範囲は日々広がっています。
資格はその専門性を証明するための一つの手段です。
特に、以下のような方々にこの記事は有用です。
- ディープラーニングに興味があるが、何から始めていいかわからない人
- 資格取得のメリットやデメリットを知りたい人
- 資格の試験内容や対策方法を知りたい人
ディープラーニングとは？資格があると有利！
ディープラーニングはAI（人工知能）の一分野であり、その応用範囲は日々広がっています。
資格はその専門性を証明するための一つの手段です。
このセクションでは、ディープラーニングの資格について、その種類と特徴、そしてなぜそれが必要なのかを解説します。
ディープラーニングは、ニューラルネットワークを基にした機械学習の一手法です。
近年では、自動運転車、医療診断、製造業など、多くの産業でその有用性が認められています。
しかし、このような高度な技術を理解し、実際に応用するには、専門的な知識とスキルが必要です。
ここで資格が登場します。
資格は、一定の基準に達した知識とスキルを持っていることを証明する公的な証明書です。
ディープラーニングの資格は、この専門性を証明するための一つの手段となります。
資格を取得することで、自分自身のスキルを証明するとともに、雇用機会も広がる可能性があります。
資格の種類には、一般的なものから、特定のツールや言語に特化したものまであります。
この記事では、それぞれの資格について詳しく解説していきます。
G検定とは？
G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する資格試験で、ディープラーニングの基礎から応用に至るまでの広範な知識とスキルを評価します。
この資格は、ディープラーニングの基礎知識を持ち、それを事業で適切に活用する能力と知識を有するかを検定するものです。
試験の特徴と申し込み方法
試験は年に数回、主にオンラインで開催されます。
試験時間は120分、知識問題（多肢選択式・200問程度）が出題されます。
申し込みには一般で13,200円（税込）学生で5,500円（税込）の「受験チケット」の購入が必要で、このチケットは1年間有効です。
ただし、割引もあります。
①2年以内の再受験の方
②「AI For Everyone」講座修了証をお持ちの方
③JDLA会員の方
上記の方は、クーポンコードの入力によって割引料金で受験が可能です。
該当の方はぜひ割引を活用しましょう！
受験資格に制限はなく、学生から業界のプロフェッショナルまで幅広い人々が受験しています。
試験範囲（シラバス）
試験の内容は多岐にわたり、人工知能（AI）の基本から、機械学習の具体的手法、ディープラーニングの概要と手法、さらには社会実装に向けた数理・統計などが含まれます。
詳しくは公式サイトのシラバスをチェックしてくださいね！
合格後のメリット
合格すると、合格証やオープンバッジが発行されます。
また、合格者は日本最大級のAI人材コミュニティ「CDLE」にアクセスでき、ネットワーキングや情報交換の場として利用することができます。
このように、G検定はディープラーニングの基礎から応用、さらには事業活用に至るまでの全体的な知識とスキルを評価する資格試験です。
そのため、この資格を持つことで、ディープラーニングの専門家としての信頼性が高まり、キャリアにおいても大きなアドバンテージが得られると言えます。
E資格とは？
E資格（エンジニア資格）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する、ディープラーニングの高度な理論と実装能力を評価する資格です。
この資格は、G検定よりも専門的な知識とスキルが求められ、特にディープラーニングの専門家を目指す人に推奨されています。
試験の特徴と申し込み方法
試験は年に一度、指定された試験センターで行われます。
試験時間は120分で、多肢選択式の知識問題が約100問出題される形式です。
出題範囲はJDLA認定プログラムの修了レベルに基づいており、試験内容も非常に高度で、多くの場合、数年以上の実務経験や研究が必要とされます。
試験費用は一般で33,000円（税込）、学生で22,000円（税込）、会員で27,500円（税込）です。
公式サイトから申し込むことができます。
受験資格とJDLA認定プログラム
E資格の受験資格には、JDLA認定プログラムを過去2年以内に修了していることが必要です。
JDLA認定プログラムは、高等教育機関や民間事業者が提供する教育プログラムで、JDLAが基準およびシラバスを満たすものとして認定しています。
プログラミングフレームワークの選択
試験では、Pythonでのソースコードを含む問題が出題されます。受験者は試験開始時に、PyTorchまたはTensorFlowを選択する必要があります。
この資格を持つと、高度なディープラーニングのプロジェクトに参加できるだけでなく、プロジェクトマネジメントやリーダーシップの能力も評価されます。
資格を取得した後は、大企業や研究機関での就職・昇進のチャンスが格段に上がるはずです！
データサイエンティスト検定とは？
データサイエンティスト検定（DS検定）は、一般社団法人日本データサイエンス協会が主催する、データ分析に関する資格試験です。
この試験は、データ分析の世界に興味を持っている方や、既にデータ関連の仕事に従事している方々に向けて、幅広いスキルセットを提供しています。
試験の特徴と申し込み方法
試験は年に数回、全国のテストセンターで受験可能です。
試験時間は90分で、選択式問題が90問出題されます。
出題範囲は、スキルチェックリストの3カテゴリ（データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力）の★１（見習いレベル）相当と数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）におけるモデルカリキュラムを総合した範囲です。
詳しい内容や模擬問題のチェック、試験の申込は公式サイトから確認してください。
試験費用は一般で11,000円（税込）、学生で5,500円（税込）です。
合格後のメリット
合格すると、合格証やオープンバッジが発行されます。
この資格の取得により、データサイエンティストに必要なデータサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力をそれぞれ見習いレベルの実務能力や知識、また数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの実力として証明できます。
DS検定は、これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソンや大学生、専門学校生など初学者でも充分に挑める内容になっています。
これから発展していくデータサイエンス領域への挑戦として、まず目指してみるとよいでしょう。
AI実装検定とは？
AI実装検定は、AI実装検定実行委員会（AIEO）が行っている「ディープラーニングに関する実装能力と知識の識別」のレベルを図るテストです。
この資格は誰でも受験資格がありますが、AIの知識・実装力を示す指標として「B級」「A級」「S級」の3つの認定レベルを設けています。
試験の特徴と申し込み方法
試験は随時開催されており、全国のテストセンターにて受験することができます。
「B級」「A級」「S級」はどれも四肢択一の選択問題ですが、それぞれ受験料や難易度が大きく異なりまったく別の試験であるという認識をするべきです。
ご自身のレベルや目的に合わせた選択をするとよいでしょう。
| 試験名 | レベルの説明 | 配点 | 試験時間 | 受験料（税込） |
|---|---|---|---|---|
| B級 | AIの概要を7つの側面から問う初級レベル。G検定の前段に相当する。高校理系卒業・大学生程度。 | 30題 | 40分 | 一般：9,900円 学割：5,500円 |
| A級 | 数学、プログラミング、AIに関する中級レベル。難関資格のE資格に相当する。理系大学生・社会人程度。 | 数学：20題 / プログラミング：20題 / AI：20題 | 60分 | 一般：14,850円 学割：8,250円 |
| S級 | 様々なディープラーニングモデルに関する上級レベル。AIの最難関資格。 | ディープラーニングの様々なモデル：50題 | 60分 | 33,000円 |
多様な業界でAIの導入が進む今日、AIに熟練した専門家の存在は大いに評価されています。
AI実装検定の資格を取得することで、ビジネスの舞台で活躍するために必要な知識と実装力を獲得できます。
随時開催なので自分のペースで目指すことができる点がおすすめの資格です。
資格取得のメリットとデメリット
ディープラーニングやデータサイエンスの分野での資格取得には、さまざまなメリットとデメリットが存在します。
このセクションでは、資格取得のメリットとデメリットについて詳しく解説します。
メリット：キャリアアップ
資格取得はもし合格出来なかったとしてもその過程で、自己成長と専門知識向上に繋がります。
新しいスキルや知識の習得により、仕事の幅が広がり、キャリアの成長を後押しします。
資格は特定分野の専門知識を証明し、他の人と明確に差別化するため自己アピールや就職活動において強力な武器とななるはずです。
さらに、資格取得は自己信頼を高め、新たな挑戦に対する意欲を生み出します。
業界内での信頼性も向上し、同僚やクライアントからの信頼を得る手助けとなるでしょう。
さらに資格取得は自己実現の可能性を広げ、興味や情熱を持って学び、キャリアパスや将来の方向性を探求するきっかけとなります。
総合的に考えると、資格取得は費用と努力に見合う価値があります。自己成長、専門知識の増加、自己実現への道を切り拓くために、資格取得は意義深い選択です。
デメリット：費用と時間
資格取得には受験料が必要であり、教材の費用もかかるため場合によっては高額な負担も考えられます。
さらに、高度な資格ほど試験勉強に多くの時間を費やす必要があり、試験の幅広さや難易度に対応するため、十分な準備が欠かせません。
また、せっかく取得した資格も、会社によっては充分に活かせない場合があります。
これは、資格を持つことが求められていない職場や、資格取得後のスキルを実際の業務で活用する機会が限られている場合です。
資格取得には、仕事やプライベートの時間とのバランスを考えて効率的な勉強計画を立て、計画的に取り組むことが大切です。
もちろん、会社からの支援がない場合は経済的な負担も考慮しながら進めましょう。
以上のように、資格取得には費用や時間といった面でのコストがかかる一方で、その価値を最大限に活かすためには、会社の状況や自身のキャリア目標との調和を考慮していく必要があります。
資格取得のための勉強法と対策
資格取得のために効率的な勉強法と試験対策は重要です。
以下は一般的なアプローチですが、資格ごとにカスタマイズすることが大切です。
- スケジュールの設定: 試験日までの期間を計画的に設定し、勉強スケジュールを立てましょう。適切な期間を確保し、無理なく進めることがポイントです。
- 教材の選定: 資格に合わせた教材を選びます。公式テキストやオンラインコース、参考書など、複数の情報源を活用すると効果的です。
- 実践的な学習: 試験内容を理解するだけでなく、実際のプロジェクトや課題に取り組むことでスキルが定着します。実践的な学習を取り入れましょう。
- モック試験の受験: 複数のモック試験を受験し、試験形式に慣れることが重要です。間違えた部分を分析し、不足している知識を補完しましょう。
- グループ勉強や相互サポート: 同じ資格を目指す仲間とグループ勉強を行ったり、疑問点を共有したりすることで、理解が深まります。
資格取得のための勉強は、地道な努力と計画性が求められます。
自身の目標に合わせて最適な方法を見つけ、着実に取り組んでいきましょう。
ディープラーニング資格についてよくあるQ&A
このセクションでは、記事内で触れていない、よくある質問とその回答を紹介します。
Q：資格取得後の転職市場はどうなっている？
ディープラーニングの資格取得後の転職市場は非常に活発です。特に、AIやデータサイエンスが求められる企業では、資格は大きなアドバンテージとなります。
しかし、実務経験やスキルも同様に重要です。ディープラーニングの分野は急速に発展し、専門家の需要が高まっています。
ディープラーニングの資格を持つことで、AIプロジェクトへの参加やデータ分析の専門家としてのキャリア形成が可能です。
転職市場での競争力を高めるためには、資格取得に加えて、実際のプロジェクト経験や継続的な学習が重要です。
Q：資格は自学自習で充分？
自学自習は、興味やスケジュールに合わせた自分のペースで学習できるため、柔軟性があります。
また、資格取得にかかる費用を節約することも可能ですが、一人で進めるためには疑問を解決する手段が限られてしまい、モチベーションを保つことが課題となる場合があります。
一方、スクールなどは多少費用がかかる場合がありますが、専門的な指導を受けながら学習できる利点があります。
資格試験の出題範囲に密接に関連したカリキュラムや実践的なプロジェクトが用意されていることの強みがあるだけでなく、講師からのフィードバックや同じ目標を持つ仲間との交流が学習の質を向上させる助けとなります。
取得を目指す資格の難易度や将来どう活かしていきたいかをよく考えて選択しましょう。
Q：資格取得の際のおすすめの参考書は？
資格試験の対策において、選ぶ参考書にはいくつかの重要なポイントがあります。
試験の内容に密接に関連した最新版のテキストを選ぶことや、試験範囲が明確に記載されているテキストを選ぶことが大切です。
公式のテキストや過去の問題集、専門的な解説書など、さまざまな資料も多く存在します。
たとえば、JDLAはディープラーニングの活用に関する教科書や法律・倫理に関するテキストも監修しており、これらの書籍はG検定の試験対策だけでなく、ビジネスでAIやディープラーニングを活用する際の参考資料としても高く評価**されています。
資格取得を目指す際には、複数の参考書を比較検討し、自分の理解度に合ったものを選ぶことが重要です。
また、最新のテクノロジー動向やアップデートされた内容をカバーしているかどうかも確認しましょう！
さらに、参考書に含まれる実践的なプロジェクトや演習問題を通じて、理解を深めることも大切です。
資格取得の道において、適切な参考書の選択は成功への重要なステップとなります。
まとめ
この記事では、ディープラーニング資格についての全体像から、各資格の特徴、資格取得のメリットとデメリット、そしてよくある質問に至るまで、幅広く解説しました。
資格はキャリア形成において重要なステップの一つですが、どの資格が自分に合っているかは慎重に選ぶ必要があります。
この記事が、ディープラーニング資格取得の参考になれば幸いです。
ディープラーニングの分野は進化し続けており、資格取得を通じて最新の知識とスキルを身につけることで、今後のキャリアに大きな影響を与えることでしょう。
