AIを勉強すると一口に言っても、関連する領域は、下記のように多岐にまたがっています。

基礎数学（確率統計、線形代数、基礎解析）
機械学習アルゴリズム
Pythonなどのプログラミング言語
AIのビジネス応用事例
プロジェクトマネジメント手法
AIモデルのセキュリティ
法的・倫理的取り扱い
データマネジメント

検定合格に向けて勉強する

このように幅広い領域が関連するため、独学で勉強しようとすると、どこから手をつけていいか分からず、途方に暮れる人もいます。そこで、効率的な勉強法の一つに、検定を利用する方法があります。検定はシラバスが用意されているため、勉強の方針が立てやすく、「検定をパスする」という目標があるため、モチベーションも管理がしやすいという長所があります。

非エンジニアの方にお勧めの検定として下記の３つを挙げたいと思います。

１．ディープラーニングforジェネラリスト(G検定）

　主催：日本ディープラーニング協会

　内容：ディープラーニングの技術的知識から社会実装・倫理問題まで幅広い基礎知識を問う。

　難易度：約70%の合格率。範囲は広いが、公式テキストなどで十分対応可

　受験料：13,200円

　URL：https://www.jdla.org/certificate/general/

２．データサイエンティスト検定リテラレシーレベル

　主催：日本データサイエンティスト協会

　内容：データサイエンスの基礎事項。簡単な統計数理から機械学習の基礎までの範囲

　難易度：問題そのものは平易な内容だが、合格スコアが８割程度と高め

　受験料：10,000円

　URL：https://www.datascientist.or.jp/dskentei/

３．ITパスポート試験

　主催：IPA（情報処理推進機構）

内容：ITを使用するすべての社会人向けの内容。AI・IoTの知識のみならず、アジャイルのような開発手法、経営全般の知識、IT(ネットワークセキュリティ）、プロジェクトマネジメントと幅広い分野の総合的知識を問う。

　難易度：50%程度の合格率。対策をすれば難度は高くない

　受験料：5,700円

　URL：https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/?topbana

忘れてならないのは、これらの検定はゴールではなく、あくまでスタート地点だということです。AIとビジネスの架け橋人材となるには、このような検定で得られる一般的知識を自身のビジネスに落とし込む必要があります。これは普段の業務での試行錯誤が必要になりますが、成功すれば、社内だけでなく、業界でも非常に貴重な人材になるでしょう。

前の記事）エンジニアでなくともAIを勉強すべき理由

参考）G検定模擬問題を無料公開＆記念セミナーを10月29日に開催

（ちべ）

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