検定資格「G検定」「Ｅ資格」「統計検定」とは

この記事では、Pythonの知識も問われる検定資格であるG検定とE資格やAIエンジニアに必要な知識が問われる

統計検定について解説していきます。G検定とE資格は人工知能であるAIやディープラーニングついての知識や技術を持った人材の育成を目的として作られたとされています。そして、統計検定の知識はAIエンジニアやビッグデータ解析に役立たせる事ができます。

ディープラーニングとはコンピュータが自動的に大量のデータの中から、そのデータの特徴を発見できる技術の事になります。さらにコンピュータに多くのデータを反復的に学ばせてパターンを見つけ出す機械学習の技術でもあります。ディープラーニングを勉強するにはPythonの文法の知識のみならず数学・統計学・機械学習などの基礎知識が必要になります。

G検定とは

G検定とはジェネラリスト検定の略称で、JDLAという日本ディープラーニング協会が主催する検定試験になります。ジェネラリストとは「基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材」と定義されています。

G検定はディープラーニングについての基礎知識と、その知識を活用することができるスキルがあるかを判定する試験です。

具体的なG検定の試験内容は人工知能(AI)やディープラーニングに関する基礎知識とディープラーニングの手法や研究分野についてや、ディープラーニングの応用や機械学習や応用数学といった広い範囲の知識が問われます。

「応用に関する社会課題」という試験範囲の中では、人工知能の技術を社会に実装していく中で起こりうる倫理や法律に関する問題が取り上げられます。。

G検定は特別な受験資格はなく基本的に誰でも受験する事ができます。試験はオンラインのため自宅で受験する事が可能な試験になっています。

試験概要は下記になります。

受験資格	制限なし
試験概要	120分（前回は小問226問から構成される多肢選択式の知識問題）
試験会場	オンライン実施
試験日程	年2～3回公式サイトより確認と予約が可能
受験料（税込）	一般: 12,960円　学生: 5,400円

「G検定」についての公式サイトはこちらになります。

Ｅ資格とは

E資格は「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か」を日本ディープラーニング協会のJDLAが認定する資格になります。こちらの検定資格はディープラーニングを実際に実装するエンジニア向けの資格になります。

2019年に始まった比較的まだ新しい資格です。JDLAが認定するもう一つの検定資格「G検定」を合格した次のステップとして受験すると良い検定資格になっています。

Ｅ資格は、数学の微分や確率などの応用数学、深層学習、機械学習、実装能力の4つを学ぶ必要があります。G検定より難易度の高い検定資格となっていて、さらに受験資格として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条件になっています。

JDLA認定プログラムとは、ディープラーニングの理論を理解するための高等教育機関や民間事業者が提供する教育プログラムです。受験資格であるJDLAが認定する講座には8つのプログラムがあり、8つのプログラム講座には様々な内容があります。自分に合ったプログラム講座を探して講座を受講する必要があります。

E資格のPythonプログラミングに関してはライブラリのnumpyを使ってニュートラルネットワークを組み上げるという問題が出題されます。このことからPythonのライブラリであるnumpyの使い方を理解することが必要です。

E資格の過去問は公開されていません。また受験者には受験した内容を公開することが禁じられており、さらに合格点も非公開となっています。

E資格は高い専門性を持ったAIエンジニアを認定することから、E資格の合格者はデータサイエンティストやAIエンジニアとして活躍の場が広がります。合格すると合格認証ロゴマークを使用できる権利を得ることができ、専用コミュニティであるCDLEへの参加が認められます。CDLEは日本にあるAIコミュニテイになります。

試験概要は下記になります。

試験時間	120分
形式	選択式(100問程度)
試験会場	全国の会場から申込時に選択
受験料（税込）	一般：33,000円　学生：22,000円

「E資格」についての公式サイトはこちらになります。

統計検定とは

AIの開発に必要な統計学が統計検定を通して学ぶ事ができます。統計検定は統計に関する知識を幅広く証明できる一般社団法人統計質保証推進協会が主催する検定資格になります。

統計検定は4級から1級に分かれていてAIエンジニアがスキルの証明のために取得するのであれば2級以上を取得するのが望ましいとされています。

統計検定はAIに関連する資格ですが実際は数学的な観点から設けられている資格になるのでAIエンジニアに必要な知識だけではなく一般的な統計学の知識も出題されます。

統計検定は受験するレベルによって難易度が大きく異なり難易度には大きな差がありますが、AI開発者に必要とされる知識は2級や準1級程度からとされてます。出題内容は数学的なものが多くあります。

統計の知識を持っていればビックデータ解析などに役立たせる事ができます。以前は統計のような知識は、AIエンジニアではなく数学的な専門家が関与していましたが、現在は役割分担するのではなく1人のエンジニアでこなせた方が効率が良いという事からAIエンジニアがこれらの知識を持つのが望ましいと考えられています。

統計検定の試験概要はそれぞれ受験するレベルにより異なります。

「統計検定」の公式サイトはこちらになります。

まとめ

Pythonの知識も問われる検定資格であるG検定とE資格やAIエンジニアに必要な知識が問われる統計検定について解説しました。

人工知能、データ分析、機械学習、ディープラーニングなどのデータサイエンスに関する仕事に携わる方や、初めて人工知能やデータサイエンスを学ばれる方で幅広く知識を身につけたい方や、さらに転職やキャリアアップのために有資格者であるという客観的な評価の指標として活用したい人が受験すると良い検定資格になります。

G検定とE資格の試験で問われるディープラーニングを理解して、それらを実際に実装できたり、統計の知識がある人材のニーズが高まっています。以上、「G検定」「E資格」「統計検定」についてでした。

Pythonに関連する検定資格である「Python3エンジニア認定基礎試験」と「Python3エンジニア認定データ分析試験」の解説はこちらの記事になります。