【2024】ディープラーニングの資格には何がある？資格の概要と取得するメリット

近年、ディープラーニング関連の資格が増えてきています。そのため、それぞれの内容や取得後の活かし方が気になる方も多いのではないでしょうか？

今回は、ディープラーニング検定の試験概要や取得するメリット、活かせる職種について紹介します。本記事を読めば、ディープラーニング検定の受験前に押さえておくべき情報をひととおり知ることができるでしょう。AI系の資格に興味がある方は、ぜひ最後までご覧ください。

ディープラーニング検定とは

ディープラーニング検定とは、日本ディープラーニング協会が主催する、ディープラーニングに関する知識を有することを証明する資格試験です。日本ディープラーニング協会は、AI技術による産業競争力の向上やAI人材の育成を目的として設立された団体です。

ディープラーニング検定では、ジェネラリストとして事業活用する人材と、エンジニアとしてディープラーニングを実装する人材の育成を目指しており、各々に必要な知識やスキルセットが定義されています。また、資格試験の実施の他にも、日本ディープラーニング協会が認定した事業者によるプログラムが提供されています。

ディープラーニング検定には、AI人材を目指す人たちにとって最適な資格として、「E資格」と「G検定」の2種類があります。

E資格

E資格は、正式名称を「エンジニア資格」といいます。ディープラーニングの知識やスキルを可視化できる資格の一つです。E資格はエンジニアを対象としたAI資格であり、ディープラーニングの実装を担える人材を増やすことを目的に作られました。ディープラーニングの基礎となる機械学習や応用数学、実装技術など専門的な分野からの出題が多く、難易度は決して簡単ではありません。同資格を取得することで、エンジニアとして深層学習に対する技術を有していることを客観的に証明できます。世界初のAI資格として注目度も高く、今後どのような成果を発揮するのか一層注目が集まる資格といえるでしょう。

G検定

G検定は、正式名称を「ジェネラリスト検定」といいます。ディープラーニングに関する知識を有しているかを証明する資格試験であり、AIやディープラーニングの活用が急速に広まる中、非常に注目を集めている資格の一つです。

受験者は年々増加しており、有資格者に対する需要は今後もさらなる拡大が期待されています。日本ディープラーニング協会では、G検定における「ジェネラリスト」ということばについて、「適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有している人材」と定義しています。

E資格とG検定の違い

前述の通り、日本ディープラーニング協会が主催するディープラーニング検定には、E資格とG検定の2種類があります。E資格がディープラーニングを実装するAIエンジニア向けの資格であるのに対し、G検定はAIを事業に活用するジェネラリスト向けの資格です。試験内容もそれぞれ異なります。

E資格では、AIに関連する業務や研究を通じての専門知識が問われるのに対して、G検定では、ディープラーニングを事業に活用するためのAIに関する基礎的な内容が問われます。

ディープラーニング検定を取得するメリット

ディープラーニング検定を取得するメリットには、どういったものがあるでしょうか？また、仕事をするうえで、どのように活用できるのでしょうか？ここでは、E資格を取得する代表的なメリットを3つ紹介していきます。

ディープラーニングに関連した専門知識の習得

ディープラーニング検定を取得することで、ディープラーニングに関連した専門知識が習得できるメリットがあります。

ディープラーニング検定では、単にAIやディープラーニングに関する知識レベルを測るだけではなく、検定取得の勉強を通じて最新のトレンドを学習する機会が得られます。AIに関心を持ち知識をアップデートするきっかけとなり、最新のスキルを社内の業務で活用することができます。

AIやディープラーニングに関する知識を客観的に可視化することで、AI人材としての活躍の場も広がるでしょう。

業界内の人脈が広がる

ディープラーニング検定を取得することで、業界内の人脈が広がるというメリットが得られます。

ディープラーニング検定の合格者は、日本ディープラーニング協会が主催する交流会に参加することができます。協会の理事や会員企業なども参加するため、業界内の人脈作りに大いに活かせるでしょう。歴代のディープラーニング検定合格者が集まる交流会でもあり、成績優秀者の表彰やディープラーニングに関する研究発表が行われます。

その他、ディープラーニング検定の合格者は名刺に認定マークを記載することができます。ディープラーニング検定は確かな専門知識の証であるため、商談やビジネスにおいても有利に働くでしょう。

就職・転職活動に活かすことができる

ディープラーニング検定を取得すると、就職・転職活動に活かすことができるというメリットがあります。ディープラーニング検定の取得は、AIやディープラーニングに関する知識を有していることを客観的に証明できるため、企業に対してアピールできます。

AIやディープラーニングに関する技術は、業種を問わず活用されるようになりつつありますが、AI人材が不足していることが課題となっています。

AI人材とは、機械学習、ディープラーニング、データサイエンスなどに関する深い知識を持ち、それらの技術を用いてAIシステムを構築・運用したり、技術を改善したりする人材のことです。ディープラーニング検定の取得により、それらの知識を習得していることを客観的に証明によりアピールできるようになるのです。

ディープラーニング検定の試験概要

続いては、E資格とG検定のそれぞれの概要について解説していきます。G検定がオンライン受験であるのに対して、E資格は会場受験であるため注意が必要です。また、試験概要に関しては試験申込前に最新の情報を確認するようにしましょう。

E資格の試験概要

E資格の試験概要は下の表のとおりです。試験範囲はシラバスよりJDLA認定プログラム修了レベルの出題とされています。試験概要については変更となる可能性があるため、試験に申し込む際には最新の情報を確認してください。

G検定の試験概要

G検定の試験概要は下の表のとおりです。試験範囲はシラバスから出題されるとされており、機械学習とディープラーニングが中心となっています。試験概要については変更となる可能性があるため、試験に申し込む際には最新の情報を確認するようにしましょう。

ディープラーニング検定の難易度

ここでは、ディープラーニング検定の難易度について、E資格とG検定のそれぞれについて紹介していきます。ジェネラリスト向けの資格であるG検定に対して、E資格はエンジニア向けの資格であるため、難易度がより高くなっています。

E資格の難易度

E資格の受験者数・合格者数・合格率を下表にまとめます。E資格の合格者数は、受験者数の増加に比例して増えていることがわかります。また、合格率も初回実施分では69.44％でしたが、2021年以降は75％前後で推移しています。

E資格の受験者は、ある程度の知識や技術を持っている人がほとんどであるため、受験者の習熟度が、合格率が高いことに影響していると推察されます。試験内容は広範囲の出題分野から専門的な知識について問われるため、初学者の方とって決して簡単な試験ではありません。日本ディープラーニング協会認定プログラムを活用し入念な試験対策が必要です。

G検定の難易度

G検定の受験者数・合格者数・合格率を下表にまとめます。合格率は60%～70％程度で推移しており、合格率だけでいえば受験者の過半数が合格する試験です。

しかし、試験の出題範囲は大学レベルの比較的高度な数学や、理論的な背景に関する理解が求められる問題も多いため、誰でも簡単に受かる資格ではありません。

独学での合格は難しい？

E資格は、独学の合格が難しい資格試験であるといえます。これは、過去問や合格点などが開示されておらず、実際の試験内容に対する自身の習熟度の把握や具体的な対策が取りづらい点が最大の理由です。

また、受験資格に「JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること」が定められているため、最低でも外部機関が提供するJDLA認定プログラムの学習が必要となります。そのため、JDLA認定プログラムによるE資格講座の受講を通じて、合格に必要な知識を体系的かつ効率的に学ぶのが合格の近道といえるでしょう。

一方、G検定は独学でも十分に合格可能な試験です。概念的な内容について問われる問題も多いため、テキストを中心に学習を進めていくことで対応可能でしょう。

ディープラーニング検定が活かせる職種

ここでは、ディープラーニング検定が活かせる職種について代表的なものを2つ紹介します。ディープラーニング検定を取得することで、これらの仕事に関連した求人へ応募する際に有利に働くことでしょう。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアとは、AI開発の中でも機械学習の技術に特化した業務を行う職種です。

AI技術を活用したソリューション企画やサービス化の実行を行い、AIソリューションを持つ各ベンダー、メーカーとの信頼関係の構築の他、トレーニングやセミナーの開催、執筆など、AI領域のマーケティング活動も行うため、エンジニアとして後進の育成にも携われます。

具体的な仕事の一例としては、セキュリティ関連開発の仕事などが挙げられます。セキュリティシステムの社会実装では、PythonやC言語を使ったコーディングスキルや機械学習を使用した開発経験などが求められます。

実際の求人では、年収800万円〜1,000万円の年俸制での提示が多く、E資格の有資格者を歓迎要件の一つに挙げている場合も少なくありません。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、さまざまな意思決定の局面において、データにもとづいて合理的な判断を行えるように意思決定者をサポートする職種です。具体的には、データ分析、データ利活用、AIに関わる対顧客向けの上流プロジェクト（企画構想、PoC）の遂行や、データ利活用サービスの企画および推進に関するコンサルティング支援などがあります。

具体的な仕事の一例としては、データドリブンの主導部門に対する包括分析支援などが挙げられます。IBM SPSSやDataRobotを使用した3ヶ月以上の分析設計や分析経験が必要となるケースが多いです。フルリモートでの勤務も可能な求人が多く、年収は700万円〜1,000万円程度で提示されていることが多いでしょう。

また、実際の求人では、E資格やG検定の保有者を歓迎要件の一つに挙げている場合も少なくありません。

ディープラーニング検定の将来性

続いては、ディープラーニング検定の将来性について解説していきます。

AI関連市場の急成長を背景に、AI人材の不足は今後も続くことが予想されます。ディープラーニング検定は、国内でAIやディープラーニングに関するスキルを証明する唯一の資格として、今後も企業からの需要の高まりが期待されます。

ディープラーニングの市場規模

アメリカの調査会社であるトラクティカ社のレポートによると、全世界のAI市場は2030年に3,671億ドルまで拡大すると試算されています。2017年時点の市場規模が約100億ドルであることを踏まえると、わずか8年で36倍以上に成長すると見込まれていることが読み取れます。

これは年平均の成長率にすると63.5％と驚異的な数値です。したがって、AIやディープラーニングのスキルに対するニーズは、市場の成長に比例して今後も高まっていくことが予想されます。

また、経営コンサルティングファームのボストンコンサルティング・グループでは、2018年に日本、アメリカ、オーストラリア、スイス、中国、ドイツ、フランスの7ヶ国の企業を対象に、AIの導入状況に関する調査を実施しました。同社が公表するレポートである「Mind the (AI) Gap: Leadership Makes the Difference」に記載された調査結果によれば、自社で「一部の業務をAIに置き換えている」もしくは「一部の業務でAIのパイロット運用を行なっている」のいずれかに該当し、AIの導入に成功していると評価した「AIアクティブプレイヤー」の割合は日本が最も低く、わずか39％に留まりました。

それに対して、1位の中国は85％、次点のアメリカは51％と、自国の半数以上の企業がAI導入に成功しているという調査結果になりました。この結果から、各国の企業がAI技術の活用に注目し、その導入に力を注いでいることが読み取れます。

また、それと同時に、日本のAI人材不足が深刻な問題であるということもわかります。日本においてAI人材の育成は急務であり、政府は2019年6月に発表した「AI戦略 2019」の中で、初等・中等・高等教育・社会人すべての世代でAI人材を育成していく方針を示しています。

また、政府は2025年までに、「すべての大学、高専の年間卒業生約50万人が、初級レベルの数理、データサイエンス、AIを習得」「文理問わず一定規模の大学、高専生の年間卒業生約25万人が、自らの専門分野における数理、データサイエンス、AIの応用基礎力を習得」「社会人から年間2,000人のエキスパート人材、100人のトップ人材を育成」といった具体的な目標を掲げています。

ディープラーニングのスキルは早く習得するほど有利

ディープラーニングのスキルは、早く習得するほど有利に働きます。というのも、急成長しているAI市場においては、日本国内のAIエンジニアが非常に不足しているためです。

このような状況の中で、ディープラーニングのスキルを習得することの将来性は非常に高いでしょう。また、AIエンジニアが不足している今だからこそ、スキルを早く習得し未経験から実務経験を習得できるチャンスといえます。

しかしながら、未経験からの挑戦の場合、経験者に比べると難易度が上がります。AIエンジニアは不足していますが、誰でも簡単に転職できるわけではないという点を改めて認識しておきましょう。

ディープラーニング検定は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有していることを認定する資格です。AIやディープラーニングに関する国内唯一の資格であり、資格保有者は企業に対してAI人材としての知識や技能を客観的に証明することができます。

その他のディープラーニング・AIに関する資格

最後に、その他のディープラーニング・AIに関する資格について紹介していきます。ディープラーニング検定は「E資格」と「G検定」の2種類ですが、AI資格全体をみると、G検定やE資格、AI実装検定といった、AIの知見・技能の認定にフォーカスした民間資格から、AIを含めた広範なIT知識・技能を認定する国家資格まで多岐にわたります。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定は、一般社団法人データサイエンティスト協会が主催している資格試験です。データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに必要なスキルや知識を「スキルチェックリスト・タスクリスト」で4段階のレベルに定義しています。

2022年12月現在は、4つのスキルレベルのうち、最下層の「アシスタント データサイエンティスト」の実務能力と知識を証明する「データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル（DS検定™★）」が用意されています。

AI実装検定

AI実装検定は、株式会社EQUATIONが「AIを100万人が学ぶこと」をビジョンに実施している資格試験です。S級、A級、B級の3種類のレベルに分かれており、基礎的な知識から実践的な実装能力までを測定することができます。

ITパスポート

ITパスポートは、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施している国家試験です。情報処理促進法に基づく、情報処理技術者試験の一つでもあります。

同資格の取得により、ITを利活用するすべての社会人・これから社会人となる学生が備えておくべき、ITに関する基礎的な知識を保有していることが証明できます。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験（FE）は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施している国家試験です。情報処理促進法に基づく、情報処理技術者試験の一つでもあります。

試験範囲は、基礎数学からPythonやC#などのプログラミング言語の実装、経営戦略や事業戦略にまで多岐にわたります。ITエンジニアとして働く際に必要な基礎知識が総合的に問われるため、ITエンジニアを志す方は取得をおすすめします。

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験（AP）は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施している国家試験です。情報処理促進法に基づく、情報処理技術者試験の一つでもあります。

高度情報処理技術者試験への登竜門といわれており、合格率は20％程度と難易度が高い資格試験です。基本情報技術者試験の延長線上に位置する国家試験であり、より高度な実務知識が問われます。

ディープラーニング検定の勉強方法

ディープラーニング検定向けの学習手段は多様化が進んでおり、さまざまな方法で学ぶことができます。ここでは、ディープラーニング検定の勉強方法を5つ紹介します。また、それぞれの特徴やメリットを踏まえて、「どのような方におすすめの学習方法か」についても解説するので、参考にしてみてください。

参考書や公式教材で独学

1つ目は「参考書や公式教材で独学」する方法です。

ディープラーニング検定はAI系の資格の中でも人気が高く、「図解付きでわかりやすい解説本」や「直前対策用の問題集」など、さまざまな参考書が提供されています。また、「G検定の公式テキスト」や「JDLAが監修している教科書」など、公式教材も充実しています。

本を利用して独学する方法は、自分で読み進める必要があるため、自分のペースでじっくり知識を深めたい方におすすめの方法です。

なお、E資格におすすめの参考書と問題集は、『E資格には過去問がない？活用したい問題集・参考書は？』で詳しく解説しています。

Webアプリ・Webサービスを利用する

2つ目は「Webアプリ・Webサービスを利用する」方法です。

最近は、Web上でディープラーニング検定の知識をインプットできるツールも増えてきています。たとえば、各試験のシラバスに基づいた「ディープラーニング検定用の問題集アプリ」や、AIの基礎問題が詰め込まれた「基礎力チェックリスト」など、さまざまなWebアプリが無料で提供されています。

Webアプリ・Webサービスで学ぶ方法は、スマホからでも気軽に学べるため、隙間時間を有効活用したい方におすすめの方法です。

資格取得に特化したスクールに通う

3つ目は「資格取得に特化したスクールに通う」方法です。

ディープラーニング検定対策用のスクールでは、数学やAIの基礎知識を学べる「座学」と、AIプログラミングのスキルを習得できる「実技」を長期間こなすカリキュラムが組まれており、合格に必要な総合力を身につけることができます。

また、アドバイザーによる学習進捗サポートがあるものや、疑問点をいつでも講師に質問できるチャットサービスがあるものなど、効率良く学習を進められるサポート環境が整っているスクールも多くあります。

スクールに通う方法は、じっくり時間をかけてディープラーニング検定に必要な知識とスキルの両方を習得したい方におすすめの方法です。

AIが学べる大学の講座を受ける

4つ目は「AIが学べる大学の講座を受ける」方法です。

東京大学や中部大学などの国内の大学において、AIを学べる講座が開講されています。たとえば、オープンカレッジ形式の講座やオンライン形式の公開講座など、社会人でも受講しやすいものも多くあります。

大学の講座を受ける方法は、最先端のAI研究を行う講師から直接教えてもらえるため、ディープラーニング検定合格に必要な知識だけでなく、それ以上に深い知識も得たい方におすすめの方法です。

ディープラーニング検定専用のセミナーを受講する

5つ目は「ディープラーニング検定専用のセミナーを受講する」方法です。

ディープラーニング検定の対策セミナーでは、E資格・G検定のそれぞれの過去問やシラバスに基づいてカリキュラムが組まれており、合格に必要な知識をプロの講師から直接学ぶことができます。また、セミナーは1〜3日程度の短期集中型のものが多く、他の勉強方法と比較して少ない期間で知識を習得できるメリットがあります。

そのためセミナーで勉強する方法は、仕事や家業が忙しく、短期間で知識を学びたい方におすすめの方法です。

ディープラーニング検定に関するよくある質問

最後に、ディープラーニング検定に関するよくある質問をまとめました。ディープラーニング検定を深く知るために、それぞれチェックしておきましょう。

何時間勉強すれば合格できますか？

ディープラーニング検定対策講座の学習時間は、100〜200時間程度で設定されています。また、G検定合格者に実施された学習時間に関するアンケートでは、0〜200時間のうち30〜50時間で済んだと答えている合格者が最多です。

対策講座の学習時間と合格者の傾向から見ると、ディープラーニング検定合格までには最低でも「30時間以上」勉強する必要があるといえます。

どのJDLA認定プログラムがおすすめですか？

AI研究所の「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」がおすすめです。

• E資格対策ディープラーニング短期集中講座

当セミナーでは、機械学習や統計学などE資格に必要な知識を事前学習コンテンツと実践課題を通して、段階的に習得することができます。

なお、おすすめのJDLA認定プログラムは『JDLA認定プログラムおすすめ19選！内容比較＆選び方』で詳しく紹介しています。

資格の有効期限はありますか？

ディープラーニング検定の資格に有効期限はありません。そのため、有効期限切れによる更新手続きや再受験も必要ありません。

まとめ

ディープラーニング検定の難易度や取得メリット、勉強方法について解説しました。

近年、ディープラーニング検定のニーズ拡大から、AI系のスクールやセミナーにおいてさまざまな対策講座が提供されています。多種多様な講座がある中で、短期間でディープラーニング検定の合格を目指したい方には「ディープラーニング検定用のセミナー」がおすすめです。セミナーでは、最短1日でディープラーニング検定に必要な知識やスキルを学べます。

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