AI資格の大本命！G検定・E資格についてJDLAの事務局長に直接取材してきました！

日本ディープラーニング協会の佐々木です。よろしくお願い致します。

日本ディープラーニング協会の理事 兼 事務局長の岡田です。よろしくお願い致します。

はい。まず、そもそもなぜ日本「ディープラーニング」協会なのか、というところからになりますかね。つまり、「人工知能」協会ではない理由です。

やはりディープラーニングというのが汎用技術にこれからなっていくであろうという中、人工知能・AIという言葉がバズワード的に各地で言われるようになってきています。

一方で1956年から人工知能というジャンルは存在しています。人工知能は決して新しい概念ではなく、非常に歴史の長い分野なわけです。

そして人工知能の技術でも色々なアプローチがあるのですが、

その中で、今一番進化を遂げている、役に立つものがディープラーニングという手法だということを、しっかり分かっていただきたいと考えています。

分かっていただくとはすなわち、産業に実装していただくということ、使うということ。技術は使わなければしょうがないですから。

アメリカや中国ではディープラーニングに関する論文を無料で公開していたりします。そしてGAFAをはじめあらゆる産業で、これらをどんどん使って成果を挙げているにもかかわらず、日本ではなかなかディープラーニングの導入が進まない。

今ではAIという言葉を見ない日ってないじゃないですか。だけど、AIっていっぱいあるので、そのうちの何なの？というレベルで話ができる必要があるのです。

ITもそうじゃないですか。まとめてITと呼んでいるけど、それって結局何なのという話になってくる。このままでは人工知能の分野でも、IT業界において日本でクラウドが生まれなかったのと同じことが起こってしまう。

このような状況を危惧して、「人工知能」ではなく「ディープラーニング」協会として、教会を立ち上げ活動しているというわけです。

まあ当初は事務局は僕1人しかいなかったので、「1人でも事務局長！」といった感じでしたけど笑

協会の理事長である松尾豊は、2015年ごろから今の人工知能の盛り上がりに対して物凄い危惧を感じていて、

このままだと人工知能はまたブームで終わってしまうと（人工知能は過去に2度ブームがあった）いうことで、夜な夜な同じ問題意識を抱えている方々と共に話をし始めました。

その中でデータサイエンティスト協会の草野会長とも話し合いながら、協会を作ってディープラーニングを盛り上げていくべきだという話になりました。

実際に協会を設立するのはすごく大変でしたけどね笑

そういった風潮があるのは否めませんね。まあ昔は変換機能やエアコンも人工知能と呼ぶこともありましたからね笑

先ほど協会の設立目的とも関係してくるところで、協会としては日本のディープラーニングについてのリテラシーを高めたいという考えがあったのですが、リテラシーをどう上げるかといった話になりまして。

それまでも人工知能及びディープラーニングに関する書籍は既にたくさん出ていたんですね。一方で、人工知能に興味を持って本を読もうと思い至っても、どれを買っていいかわからない。何を勉強したらいいかわからない。

そこで協会を設立してすぐに行ったのが「シラバスづくり」でした。何を学ぶべきかというシラバスをまず作ろうと。今この時点で分かっておくべきことって何なのかの道しるべを作りました。

ですからG検定はディープラーニングのことだけではなく、人工知能・AIと言われていることの中から知っておくべきことをまとめていて、言ってしまえば「AI概論」のような内容となっています。

これらの内容は上智大学の理工学部などでも講義を行っています。履修すればちゃんと単位も取れるらしいですよ。

なので、テキストを見ていただければ分かるのですが、最初は人工知能の歴史みたいなところから入るんですよ。人工知能って定義がないんだよ、みたいなところから分かってもらえるようになっています。

そこから機械学習・深層学習・それぞれの方法論や事例など、全ビジネスマンを対象に知っておくべきことを体系的に学ぶことができます。

また、テクニカル的な話だけでなく「AIと社会の結びつき」についての内容も非常に大切にしています。

ディープラーニングの機能は「どう使うのか」というのが何より大切で、去年とかだとソニーをはじめとする大企業などは「AIポリシー」のようなものを出しています（人権を脅かすような使い方などをせず、AIの技術を健全に活用していくことを示すもの）。

テクノロジーが進化する中でできることは増えて行きますが、同時に社会への影響というのも大きくなってくるということを知っておく必要があるのです。

E資格の方は、エンジニア向けの資格となっています。

実は、今でもAIの技術を実装しようと思えば便利なフレームワークやライブラリーがいっぱいあるので、AI実装の環境はかなり整備されていると言えます。

これらを活用する人というのはどんどん増えてくるでしょう。画像認識くらいであれば一日あれば簡単な実装もできるようになっています。

こうした実装のさらに上に立つ、背景の理論を分かった上で実装できる人。それがE資格取得者に求められている人物像です。

これからのディープラーニングはいろんな業種で使われることになります。そして、当然その業界業種ごとに適切なライブラリーというのが異なってきます。

こうした事情の中で、E資格は「最適なライブラリーづくりができる人材」を育てるという目的で作りました。

G検定とE資格のレベル感としては、情報処理技術者試験で例えると、GがITパスポートと同じくらいです。Eはレベル3（基本情報処理技術者）を目指していたのですが、結果的にレベル4（応用情報処理技術者）くらいになってしまいました。

エンジニアの方ではないのでしたら、E資格はひとまず関係ないでしょう。

G検定についてですが、そもそも人工知能の知識は当たり前の常識になる話であり、その前提で世の中がこれから作られていくことになります。

ですので資格の取得メリットを申し上げるというご質問でしたが、Gについてはもはや「知らないとやばいよ」というくらいの感じです笑

E資格の方は、なんといっても取得が大変なんですね。

まずJDLA認定プログラムを受講していただいて、それが終わって初めて受験資格を得られるという試験ですし、プログラムの勉強時間も50時間ほどかかるので。

ただ、Eを持っているということは本当にレアなことなんですね。取得者はまだ950人ほど （2020年1月時点）です。

そのため取得するメリットもかなり大きくて、名だたる大手企業が歓迎要件にE資格を採用していたり、書類選考が免除される例もあります。

それくらいE資格を持っている方は希少人材なのです。

そういう意味では、Eを持っていることはかなり自慢になると思います。かつ、社会もEを持つ人材を待っています。

実際、（日本トップクラス企業）なんかだと100人単位でE資格取得者を増やしたいということで、団体受験をされていたりもしますね。

エンジニアの方だと自称「ディープラーニング人材」って一杯いると思うんですけど、どれくらいできる人なのかっていう適切な物差しが分かりにくいという実態があります。

それこそ一人ひとりにしっかりとヒアリングしないと、どれくらいのレベルなのかが分からないことも多いと思うのですが、

E資格はきちんとシラバスがあって、そのシラバスに基づいた認定プログラムを受講した上で、さらに試験に合格する必要があるので、資格取得者は「この範囲はできる」というひとまとまりのセットを実力としてきちんと示すことができます。

E資格は自分の実力やできることを示すラベルになっているというところがポイントかなと思います。

これは設立目的の話に戻る内容でもあるのですが、往々にして「悪貨は良貨を駆逐する」ものです。

つまり、適切な情報・手段を知らないにも関わらず「分かってます風な人・会社」が増えてしまうことで、世の中のAI・人工知能に対する期待を裏切ることになってしまうのです。

こうした裏切りは「技術に対する失望」に繋がってしまうので、分かっている人に対してしっかりとラベリングをする、「良貨です」と示してあげることは、極めて大切になってくるだろうと感じています。

資格という意味ではそうだと思います。世界でもAIエンジニアの教育は行われていますが、その証明として資格を使うという事例はあまり目にしないですね。

日本を含めアジア圏の方々は資格による証明を好みますから、「日本」ディープラーニング協会としては、資格を作ろうと考えたということになります。

具体的な数値等は非公開となっていますが、今言えるのは「分かるべきことが分かっているレベル」とさせていただいているということです。

いくつかの指標をもとに、合格ラインを決めさせていただいております。

ただ、今後は合格基準等を具体的に公開していくことにもなるかもしれません。

それについては、こちらで難易度を変更しようとするような話は一切ございません。

一方でGもEも年度ごとに出題すべき問題が変わるので、結果として難易度が変わる可能性はあります。

これについてもう少し掘ってお話すると、GもEもなんですが、それぞれ試験合格者にお渡しするロゴがあり、合格した年の年号が入っています。

G検定などで学ぶ内容って日々アップデートされるものなので、毎回問題が変わってくるのです。例えば昨年2019年に行った試験では2018年に出てきたBERTやELMoのような「新しい技術で知っておくべきもの」が出題されました。

当然2017年で受験された方はこうした問題には触れてこなかったわけです。このように試験問題が更新されていくことで、難易度にもある程度影響は出ていると思います。

そういうことです。また、こうした最新技術に関する知識は日々アップデートしていかなければならないので、GやEは「いつ取ったのか」という点も大切になってくる資格でもあります。

取得から2年以上期間が開いた時には、ぜひもう一度試験を受けていただきたいですね。

私もG検定に合格しているので、その時のお話が参考になればと思います。

私は日本ディープラーニング協会にくるまでAIに関する知識を全く持っておらず、さらに数学も超苦手なタイプの人間でした。

少なくても20時間くらいは勉強したかなと思います。20から30時間といったところでしょうか。

私の場合は基礎の基礎から知らなかったので、公式テキストに入る前に、よりとっつきやすい松尾先生の「人工知能は人間を超えるか」などから読み始めましたね。

勉強期間でいうと1~2ヶ月くらい、週に1~2回、3~4時間まとめて勉強する、といった感じでしたね。

勉強時間については、先日面白い話を聞く機会があったので共有しますね。

（某企業）ではAI推進部門を設けていて、そこは入社3年以内に絶対取るべき資格としてG検定を位置付けていました。そこのG検定合格者の会に先日呼んでいただいたのですが、

その会では70人近くの方が合格されていたので、合格者の方が実際にどうやって勉強していたのか、自分なりにした工夫、みたいな話をたくさん聞くことが出来ました。

そこでみなさんおっしゃっていたのが、やはり1~2ヶ月の勉強期間だったということですね。

まあエンジニアの方が多い企業さんでしたのである程度の素養はあったとは思うのですが、基本的には「テキストを2周3周と読んでまずは全体像を掴んで、そこから自分なりにノートを作り始める」といった勉強方法をされる方が多かったですね。

また、1日1時間でコツコツ勉強される方や通勤時間に勉強される方が多かったのですが、やはり皆さん2週間くらい前からスパートをかけるという感じでしたね。

僕らにしてみればGは受験者のリテラシーを高めることを目的としているので、用語や手法を記憶していることを問いたいわけではないんですね。

ただ、そもそも試験では230問くらいを2時間で捌かなければならないので、一問あたり30秒くらいしか時間が使えないようになっています。

要は内容が分かっていないと基本的に間に合わないですし出題領域も幅広いので、全く勉強せずに人からカンペだけもらって合格できるかといえば、難しいとは思いますね。

Gの課題としては、やはりもっと多くの方に受験していただきたいということですね。

僕らとしては今年中に10万人にG検定を受けてもらいたいと考えています。これは2017年、資格の設立時に打ち立ててしまった目標なのですが…。

あんまりその辺りを考えずに目標を打ち立ててしまいました笑

今はもう1万5000人までは来ているわけなのですが、10万人にいくような道のりに入ってほしいなと思っています。

現在、Gの方は試験が年に3回しか行われていません。ただやっぱり、いつでも受験できる状況というのは作りたいと思っていて、

今年中は厳しいかと思うのですが、来年を目安にいつでも受験できる形式にして、アップデートを日々行っていきたいと考えています。

いつでも誰でも受験できる状況を作って受験者数をふやすことで、G検定で学べるAIの知識を一般常識にしていきたいです。

あと、英語版もやりたいなと考えています。日本で働きたいと考えてくださっている外国の方に受けていただいて、持っていることで日本の企業での就職などに役立てていただきたいなと思っています。

また、これはGもEも共通することなのですが、

資格を取った方々が社会で活躍することが、僕ら協会の目的なんですよ。つまり、ディープラーニングの社会実装ですね。

そのため、僕らとしては合格した皆さんをどんどん「えこひいき」したいなと思っています。

主なものとしては、合格者コミュニティであるCDLE（Community of Deep Learning Evangelists、シードル） があります。

このコミュニティをどんどん盛り上げていきたいと考えています。

去年（2019年）は協会主催の「合格者の会」を2回行ったのですが、今年は3回以上など、より積極的にやっていきたいと思っています。

今後は「合格者の会」を合格した方たちが、自分は資格取得で得た知識を使ってどうしてるのかといった事例の話だとか、技術的な話だったりとかを、それぞれジャンル毎あるいは業界毎に分かれて行っていくというようなカンファレンスイベントにして、先端情報をみんなで学び合う場にもしていきたいと思っています。

また、自社だと基本的に自社のデータしか使えないじゃないですか。やはり色々なデータを弄ってみると面白いと思うので、去年はCDLEでハッカソン（与えられた期間内にプログラミングを行い、アイディアや成果を競い合うエンジニア版マラソン）を行いました。

CDLEハッカソンということでGの合格者3人とEの合格者2人で5人のチームを作ってもらって行ったのですが、これがかなり面白かったですね。色々な会社の方が同じチームを組んで行うので、非常に学びが多かったようです。

これも今年も複数回実施して、このようなチャレンジできる場を提供していきたいと考えています。

こうした交流の場を積極的に作っていき、合格者の方が社会で活躍できるようにどんどん優遇していきたいですね。