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公開：2024-04-08

AI検定とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

AI検定とは

AI検定は人工知能に関する基礎知識や技術を評価する検定試験です。近年のAI技術の発展に伴い、社会におけるAIリテラシーの重要性が高まっていることから、2019年に日本ディープラーニング協会によって創設されました。

検定はAIに関する基本的な概念や用語の理解度を問う「AI検定ベーシック」と、AIを活用するために必要な専門知識や技術を問う「AI検定エキスパート」の2種類があります。前者はAIの基礎知識を幅広く学べる入門編であり、後者はAIを実務で活用するための応用力を養成する上級編という位置づけです。

AI検定の出題範囲はAI全般に関する知識から、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識などの個別技術に至るまで多岐にわたります。また、AIの社会的影響や倫理的課題についても問われ、AIを適切に活用するための総合的な理解力が求められます。

合格者には「AI Architect」や「AI Engineer」などの称号が与えられ、AIスキルを客観的に証明する指標となります。企業におけるAI人材の育成や評価、個人のキャリア形成などに活用されており、AIの民主化と健全な発展に寄与することが期待されています。

AI検定はこれからのAI社会を生き抜くための必須のリテラシーを身につける機会を提供しています。AIの基礎から応用まで体系的に学べる検定として、多くの受験者を集めており、今後さらなる普及が見込まれます。

AI検定の出題範囲と試験形式

「AI検定の出題範囲と試験形式」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• AI検定ベーシックとエキスパートの出題範囲の違い
• AI検定の試験形式と問題数
• AI検定の合格基準と認定資格

AI検定ベーシックとエキスパートの出題範囲の違い

AI検定ベーシックの出題範囲はAIの歴史や概念、機械学習の基礎、AIの適用分野など、AIに関する基礎知識全般をカバーしています。数学や統計学の深い理解は問われず、AIについて幅広く学べる内容となっています。

一方、AI検定エキスパートの出題範囲はベーシックの内容に加え、機械学習アルゴリズムの仕組み、ニューラルネットワークの構造、自然言語処理や画像認識の技術など、AIの個別技術に関する専門知識が問われます。また、AIの社会実装における留意点なども出題範囲に含まれ、AIを実務で活用するための応用力が求められます。

つまり、ベーシックはAIの全体像を俯瞰的に理解することを目的とし、エキスパートはAIの個別技術を深く理解し、実践に活かすことを目的としているのです。受験者のレベルや目的に応じて、適切な検定を選択することが重要です。

AI検定の試験形式と問題数

AI検定の試験形式は多肢選択式のペーパーテストです。試験時間はベーシックが60分、エキスパートが120分と設定されています。

出題数はベーシックが50問、エキスパートが100問です。各問題には4つの選択肢が用意され、そのうちの1つを選ぶ形式となります。問題の配点はすべて1点で、合計点によって合否が判定されます。

試験は年2回(6月と11月)に全国の主要都市で実施されます。受験料はベーシックが5,500円、エキスパートが11,000円(いずれも税込)です。試験の申込みはAI検定の公式ウェブサイトから行うことができ、受験票は試験日の約2週間前に届きます。

AI検定の合格基準と認定資格

AI検定の合格基準はベーシック、エキスパートともに100点満点中60点以上の得点が必要です。つまり、ベーシックは50問中30問以上、エキスパートは100問中60問以上の正答が求められます。

合格者には「AI Architect」(ベーシック)、「AI Engineer」(エキスパート)の称号が与えられます。この称号はAIに関する一定の知識と技術を有していることを証明するものであり、履歴書や名刺に記載することができます。

また、AI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セミナーや勉強会に優先的に参加できるほか、AIに関する最新情報や学習コンテンツを受け取ることができます。AI検定は単なる資格取得にとどまらず、継続的なスキルアップとネットワーク構築の機会を提供しているのです。

AI検定の対象者とメリット

「AI検定の対象者とメリット」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• AI検定の主な受験者層
• AI検定合格のメリット(個人)
• AI検定合格のメリット(企業)

AI検定の主な受験者層

AI検定の受験者層は大きく分けて3つのグループに分類できます。1つ目はAIに興味を持つ学生や社会人で、AIについての基礎知識を身につけたい人たちが含まれます。

2つ目はAIを活用したサービス開発やデータ分析に携わるエンジニアや研究者であり、自身のスキルを客観的に評価し、アピールしたいと考えている人たちです。3つ目はAIを導入検討中の企業の経営者や管理職で、社内のAI人材育成や評価の指標として活用したいと考えている人たちでしょう。

AI検定はそれぞれの立場や目的に応じて、幅広い層の人々にメリットをもたらします。AIの基礎知識を学びたい人から、実務で活用するスキルを身につけたい人まで、多様な受験者のニーズに応えられる検定となっているのです。

AI検定合格のメリット(個人)

AI検定の合格は個人にとって大きく3つのメリットがあります。1つ目は客観的な指標でAIスキルを証明できることです。AIに関する知識や技術を有していることを、履歴書や職務経歴書にアピールできます。

2つ目はAI関連の仕事やプロジェクトに携わる機会が増えることです。AI人材の需要は高まる一方で、適切なスキルを持つ人材が不足しているのが現状です。AI検定の合格はそうした人材ニーズに応える強力な武器となります。

3つ目は自身のキャリア形成や学習意欲の向上につながることです。AIの知識や技術は今後ますます重要になることが予想されます。AI検定の合格を機に、継続的なスキルアップに取り組むことで、将来のキャリアパスを切り拓くことができるでしょう。

AI検定合格のメリット(企業)

AI検定の合格は企業にとっても大きなメリットがあります。1つ目は社内のAI人材の可視化と育成に役立つことです。AI検定を社内研修に取り入れることで、社員のAIスキルを客観的に評価し、不足している知識や技術を特定できます。

2つ目は採用活動における指標として活用できることです。AIに関する知識や技術を有する人材を採用する際、AI検定の合格を条件とすることで、応募者のスキルレベルを担保することができます。同時に、AI人材の採用を促進するインセンティブにもなり得ます。

3つ目は企業イメージの向上や競争力の強化につながることです。AI人材を多数擁する企業はAIを活用した革新的なサービスやソリューションを生み出すことができます。それは企業の技術力やブランド力の向上につながり、市場における競争優位性を高めることにつながるでしょう。

AI検定の学習方法とリソース

「AI検定の学習方法とリソース」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• AI検定の公式テキストと模擬試験
• オンライン学習プラットフォームの活用
• AI関連書籍や論文による知識の深化

AI検定の公式テキストと模擬試験

AI検定の効果的な学習方法の1つは公式テキストを活用することです。日本ディープラーニング協会が発行する「AI検定 公式テキスト」は検定の出題範囲をカバーした内容となっており、体系的にAIの知識を学ぶことができます。

また、公式テキストには過去の検定問題や解説が掲載されており、実際の試験形式に慣れることができます。さらに、日本ディープラーニング協会のウェブサイトでは無料の模擬試験が提供されています。模擬試験を繰り返し受験することで、弱点の把握と克服が可能になるでしょう。

公式テキストと模擬試験を組み合わせることで、効率的かつ効果的にAI検定の合格に向けた学習を進めることができます。ただし、テキストの内容をただ暗記するのではなく、AIの基本概念や技術の仕組みを深く理解することが重要です。

オンライン学習プラットフォームの活用

AI検定の学習にはオンライン学習プラットフォームを活用するのも有効です。Coursera、Udemy、edXなどのプラットフォームではAIに関する豊富な講座が提供されています。講座の中にはAI検定の出題範囲に沿ったものもあり、動画や演習問題を通じて、AIの知識を効果的に習得できます。

オンライン学習の利点は自分のペースで学習を進められることです。仕事や学業で忙しい人でも、空き時間を活用して学習を継続できます。また、講師との質疑応答やほかの受講者とのディスカッションを通じて、理解を深めることもできるでしょう。

ただし、オンライン学習では自己管理能力が求められます。計画的に学習を進め、わからないことは積極的に質問するなど、主体的な姿勢が重要です。また、講座の選択に当たっては講師の専門性や受講者の評価を確認し、信頼できる情報源を選ぶことが肝要です。

AI関連書籍や論文による知識の深化

AI検定の合格後も、AIに関する知識の深化を継続することが重要です。そのためにはAI関連の書籍や論文を読むことをおすすめします。書籍ではAIの歴史や哲学的な背景、最新の研究動向などを網羅的に学ぶことができます。

また、論文ではAIの個別技術に関する詳細な情報を得ることができます。機械学習アルゴリズムの数学的な原理や、ニューラルネットワークの構造、自然言語処理の手法など、専門的な知識を深めることができるでしょう。

ただし、論文を読むためにはある程度の数学的な素養が必要です。まずは基礎的な数学の書籍から始め、徐々に専門的な内容に進むとよいでしょう。また、AIの研究は日進月歩で進んでいるため、常に最新の情報をキャッチアップする姿勢が求められます。学会やセミナーに参加するなど、積極的に情報収集に努めることが肝要です。

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