G検定の難易度と将来性は?文系がAI知識をG検定で習得できる理由とは?

非エンジニアのビジネスマン(ジェネラリスト)向けのAIの試験をご存知ですか?

「G検定」とは、簡単に説明すると

AI(人工知能)の知識を有し、業務活用のスキルがあると証明される検定試験です。

2017年度から始まった「G検定」は、まだ知名度は低いです。

しかし、年々、企業の需要が高まる将来性の高い資格です。

近い将来、文系は多くの仕事をAIに奪われてしまうと予測されています。

自分が関わる業界でも数年後は、AI技術で仕事が劇的に変化すると感じています。

建築業界では、職人など空前の人手不足です。

AI技術を現場の施工業務にまで積極的に取り入れる動きが出ています。

不動産業界でも海外の「不動産テック」が導入されつつあります。

AI技術の導入は、従来の業界慣習も一新することになりそうです。

日本の不動産業界では、ベンチャー企業を中心に革新的な業務の効率化を進めてます。

今回は、このG検定の概要と将来性を検証します。

文系の視点からAI時代の生き残りの手段になるのか?

文系でAIを仕事に活用したい人は、今回のG検定の記事は必読です!

AI時代に求められる人材とは

文系の人は、プログラミングや数学が苦手な人が多いです(私も同じです)。

今後「G検定」は、文系が通用するスキルを、効率よく身につける手段になるか?

まず企業がAIを活用するためには、どのような人材が必要か?を考えてみます。

AI技術を導入するためには、下記の人材が不可欠です。

・エンジニア技術者

・データサイエンティスト

・コーディネーター 

エンジニアはプログラミングコードが作成できる。

サイエンティストになるには、数学の素養が必要です。

数学とプログラミングができない文系は、何ができるか?

1番相性が良さそうな仕事は、「AIコーディネーター」です。

ただ、文系の特性を活かし、AI技術の導入をコンサルする仕事は、簡単な事ではないです。

・AIエンジニアと対等に会話ができる知識。

・適切な活用方針を決定して事業に応用する能力

技術者でない文系には、AI技術の基本的な知識が必要です。

そして、上記の知識を身につけるには、「G検定」は最適です。

G検定とJDLAとは

G検定の主催元は、一般社団法人日本ディープラーニング協会です。

通称:JDLA (Japan Deep Learning Association)

このJDLAの協会は、AI技術の普及と日本の産業競争力の向上を目的に人材育成に取り組んでいます。

機械学習、ディープラーニングを事業の核とする企業や有識者を中心に設立されました。

理事長には、AI研究の第一人者である東京大学 特任准教授の松尾 豊氏が就任しています。

ディープラーニングと実用化

ディープラーニング(別名:深層学習)とは、AIの機械学習の手法の1つです。

人間が自然に行う行動をコンピュータに学習させます

ディープラーニングまたは深層学習(しんそうがくしゅう、英: deep learning)とは、(狭義には4層以上の)多層のニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN)による機械学習手法である

(引用:ウィキペディア(Wikipedia)より)

2012年、ディープラーニングは最先端の画像認識技術で一躍脚光を浴びました。

そして、2015年頃から、ビジネス分野でディープラーニングを使うサービスの適用が進みました。

自動車メーカーで研究が進められている自動運転技術。

医療研究では、がんの研究者達が自動認識画像の技術を使い実用化を進めています。

一瞬でガンを判別するなど、高い学習効果を出しています。

私が仕事をする不動産業界でもAIを活用し、顧客と物件マッチングの精度が高くする技術の導入が進んでいます。

このようにディープラーニングは、第3次AIブームを牽引する重要な分野です。

世界的にAI研究者の獲得競争がおきています。

日本でもAI技術者不足が深刻な状態になることから、早急にAI人材を育成する必要があります。

JDLAは「G検定」と「E資格」の2つを開催

検定はジェネラリトを対象とする「G検定」とエンジニア用「E資格」の2つがあります。

(引用画像:「JDLAの公式サイト」より)

「G検定」は、ディープラーニングの基礎知識を問う問題が中心になります。

事業に応用できる力がつくジェネラリストを認定する検定です。

一方、「E資格」は、エンジニア向けです。

ディープラーニングの理論を応用して、実務に実装できるレベルまで求められます。

順序としては、「G検定」を取得後に、「E資格」を目指す人が多いようです。

JDLAでは、2020年までにジェネラリスト10万人、エンジニア3万人規模のAI人材の育成を目指しています。

G検定の試験日程

2019年度の試験は、「G検定」は年3回、「E資格」年2回が予定されています。

【年間スケジュール】

G検定は、3月、7月、11月、年に3回開催されます。

(引用画像:「JDLAの公式サイト」より)

試験の実施概要

「G検定」には特定の受験資格は不要です。

誰でも受験できます。

進歩的な試験だと感じるのは、オンライン実施(自宅受験)もあることです。

(引用画像:「JDLAの公式サイト」より)

申し込みは、JDLAのサイトから可能です。

申し込み画面です。

(引用画像:「JDLAの受験申込ページ」より)

試験の約1ヶ月前頃に申し込みは開始されます。

受験料は12,960円とやや割高ですが、オンライン試験(自宅試験)は便利です。

申し込み手続きも楽なので、気軽に受験できそうです。

「G検定」のシラバス

2時間で「小問228」を解きます。

下記の範囲が出題されます。

【シラバス】

・人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
・人工知能をめぐる動向
・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研究分野
・ディープラーニングの応用に向けて

(参照:「JDLAの公式サイト」より)

文系にとって難しいのは、関数やデータの取り扱いなどの基礎知識が問われる問題です。

「機会学習の具体的手法」や「ディープラーニングの手法」などは、初心者は不利です。

CPU と GPUなど初めて聞く単語も出てきます。

エンジニアならば、馴染みがありそうですが、文系にとっては未知の分野です。

試験中は、資料を見ながら解くことができます。

主に調べて解く問題が中心になるので、暗記したら合格する試験ではありません。

文系は、機械学習の基礎知識を身につける試験対策が必要です。

G検定の受験者の年齢層

G検定の受験者は、30代が1番多いです。

合格者も1135人中、30代が447人と39%以上を占めます。

40代と20代の受験者が次に多く、50代、60代の受験者もいます。

(引用画像:「JDLAの公式サイト」より)

G検定と受験動機

G検定では、前向きな動機が大半を占めます。

・主な受験動機は、業務や学業への活用が45%

・人工知能やディープラーニングへの興味が41%

上司や会社の指示で受験する人は僅かです。

(引用画像:「JDLAの公式サイト」より)

AI(人工知能)に対して社会の関心が高いことが現われています。

職種別の受験者数と合格者数

気になる合格率ですが、2018年11月の合格率は64.9と高いです。

G検定の受験申込者数は計2,745名。

受験者数は2,680名、そのうち、合格者は1,740名。

受験者の職種は、情報システムや研究開発の人が半数を占めます。

エンジニアの受験者が多そうです。

(引用画像:「JDLAの公式サイト」より)

文系の場合は、やや苦戦するようです。

文系の合格率は平均の64.9%より低いです。

【文系の受験者が多い職種と合格率(2018年度)】

職種 受験者数 合格率
企画・調査マーケティング  168 54.1%
営業・販売 140 40.7%
経営・社業全般 69 36.2%
経営企画 45 51.1%
総務・経理・人事 42 45.2%

(参照:「JDLAの公式サイト」のデータより)

ただ、50%以上の合格率を出している職種もあります。

一概に文系が受験しにくい検定でもなさそうです。

エンジニアである「研究・開発」の人は有利で、合格率も高いです。

【理系の受験者が多い職種と合格率(2018年度)】

情報システム・システム企画 478 59.6%
研究・開発 581 67.2%

(参照:「JDLAの公式サイト」のデータより)

G検定は、全体の合格率が高いので、比較的取得しやすい資格です。

資格は国家資格ではないので、G検定者しかできない独占業務は未だ無いです。

しかし、回を重ねる度に受験者は増加し、合格率も高まっています。

【試験実績】

  実施日 合格者/受験者数 合格者率
G検定2017  2017年12月 823名/1,448名 56.8%
G検定2018#1 2018年06月 1,136名/1,988名 57.1%
G検定2018#2 2018年11月 1,740名/2,680名 64.9%

(参照:「JDLAの公式サイト」のデータより)

そのうち合格者が絞り込まれて難易度も上がるかもしれません。

AIの普及のスピードと将来性を考えると、早く取得する方が有利かもしれません。

G検定のメリットとデメリット

G検定は、資格としての効力よりも、AIの知識習得に役立つと評価する人が多いです。
 
検定に向けてAI(人工知能)について集中的に勉強します。
 
短期間で知識を習得する手段として資格試験の受験は、最も効果的です。
 
 
また、 AIの知識を活かして新規事業の提案やサービスの企画ができるようになった受験者もいます。
 
文系は、営業企画の職種につく人が多いので、自分の強みが出せそうです。
 
下記が、実際にG検定を受験した人のアンケートです。

G検定を受験して良かった点

・人工知能関連の知識を体系的に整理できた

・AIベンダーやエンジニアとの会話が成り立つようになった

・周囲から、一定の知識を持っていると認められるようになった

・AI関連の製品や展示会の内容がわかるようになった

(引用:「JDLA試験実施レポート2018」より)

G検定への不満

・合格しても周囲でG検定を知っている人がいなかった

(引用:「JDLA試験実施レポート2018」より)

新しい検定試験には、よくあることですが、知名度はまだ低いです。

G検定に合格する3つのメリット

文系がAIの知識を短期間で習得するためには、G検定の取得が手取り早いです。

ジェネラリストの試験らしくAI全般の幅広い知識が問われます。

技術の基礎知識だけでなく、産業への応用、法律などの問題も出題されます。

G検定に合格すれば、3つのメリットがあります。

・AIの専門家として認知され、仕事に役立てることができる

・合格すればJDLAの交流会に参加できるので、人脈が広がる

・AIの基本知識を短期間で習得できる
 
取得して損にはならないので、文系の人は挑戦する価値はあります。
 
次は、「G検定」の試験対策について書いていきたいです。

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