AI実装検定とは？合格率や難易度、メリット・デメリット、学習方法について解説

「AIや機械学習に興味がある」「AIの分野で働けるようになりたい」とお考えであれば、AI実装検定の合格に向けて勉強してみてはいかがでしょうか。

AI技術については、現在も進化している途中であり、AIを扱える人材になることは自分自身の市場価値を高めることにつながるので非常におすすめです。

今回はAI実装検定に関する基礎知識や詳細情報、AI実装検定の資格取得のメリット・デメリット、AI実装検定合格のための参考書の選び方や対策法についてお話しします。

1.AI実装検定に関する基礎知識

はじめにAI実装検定に関する基礎知識について解説します。

AI実装検定とは

AI実装検定とは、AI実装検定実行委員会（AIEO）が実施するAIに関する知識やスキルが問われる検定試験です。B級、A級、S級の3段階のランクがあり、AIの基礎から実務に近い内容を学ぶことができます。

AIという言葉の意味については、過去と現在においては少々定義が異なっていることを知っておく必要があります。過去においてAIとは、限られた範囲内で、あらかじめ与えられた命令（タスク）や条件及びルールをもとに、自動化を行う技術を指しました。

現代においては様々なデータを与えられ、機械学習によってAI自身が学習を行い、そして判断や結果を出力できるようになる仕組みも定義に含まれるようになっています。AI実装検定は現代におけるAI技術の知識やスキルが求められることから、最新の技術に興味があり、将来的にAIに関する仕事に携わりたい方におすすめの資格と言えるのです。

AI実装検定の合格で目指せるキャリアの一例

• AIエンジニア及び研究者

• 自然言語処理エンジニア

• 機械学習エンジニア

• IoTエンジニア

• AIコンサルタント

• データサイエンティスト

• ビジネスアナリスト

上記がAI実装検定の合格で目指せるキャリアの一例です。AIは基本的にデータと関わりのある分野と相性がよく、統計や分析及び解析、数学などのスキルを高めていくことで、どのような領域でも活躍できる可能性が期待できます。

昨今では文書や画像の生成だけでなく、音楽や動画も生成できる技術がどんどん進歩していることから、AIについて深い知識を持ち、その上で様々な生成ツールを使いこなすことができればクリエイターとしての道も開けていくでしょう。

「AI実装検定 意味ない」と言われる理由

AI実装検定について情報収集をしていると、「AI実装検定 意味ない」というサジェストキーワードを見かけたことがあるかもしれません。意味ないと言われる理由としては、AI実装検定は民間資格であり、何らかの許可や認可のための資格でないこと、理論的な部分は難易度が高いものの、実務試験がないことなどが理由として推測されます。

ただし、どのような技術領域においても基礎からしっかりと学ぶことは重要であること、何らかの対外的な評価があることでアピールしやすくなることは大きなメリットであるため、AI実装検定の合格に向けて学ぶことは有意義であることは間違いありません。これからさらに発展する可能性があるAI技術の領域において、知識やスキルを吸収していくことは自分自身の成長につながるということも覚えておきましょう。

2.AI実装検定の詳細情報

次にAI実装検定の詳細情報について解説します。

AI実装検定の詳細

試験名	AI実装検定「B級」	AI実装検定「A級」	AI実装検定「S級」
認定証名	ディープラーニング実装師 B級	ディープラーニング実装師 A級	ディープラーニング実装師 S級
試験会場	CBT-Solutionsに対応したテストセンター ※試験会場の検索はこちら
試験日時	随時 ※テストセンター空席照会はこちら
出題形式	CBT形式 四肢択一
試験時間	40分	60分	60分
出題数	30問	60問 数学：20題 プログラミング：20題 AI：20題	50問
合格基準	各級70％以上
受検料	9,900円 学割：5,500円	14,850円 学割：8,250円	33,000円
前提資格	特になし
試験結果	即時、試験終了後に結果レポートを配布

参考元：https://kentei.ai/

上記がAI実装検定の詳細です。パソコンを使った検定試験になっており、自宅ではなくCBT-Solutionsに対応したテストセンターで受験することができます。随時開催とはなっているものの、会場の混み具合によっては任意のタイミングで受けられないこともあるので、空席照会についてはこまめに行っておきましょう。

公式ページにあるサンプル問題をチェックし、出題の文章の意味や答えが読み解けるようになった段階で受験する日程を考えると良いでしょう。また、後述する出題範囲をしっかりとチェックしておき、自分自身の理解が進んでいるかどうかも見ておく必要があります。参考書や問題集を見てスラスラと回答できるようになった段階で受験の予約をしても良いかもしれません。

AI実装検定の出題範囲

次にAI実装検定の出題範囲について、公式ページ を参考に各級ごとにご紹介いたします。

・AI実装検定 B級

01/学習と推論	・学習モデルと推論モデルの概念的理解 ・パラメータの概念的理解
02/データとタスク	・構造化データと非構造化データ（画像・音声データ） ・分類と回帰の概念的理解
03/パターン認識	・評価指標（汎化性能、パラメータの更新） ・世界モデルの概念的理解
04/歴史	・ILSVRCなどのAIコンピティションで競争されたのは何か
05/読み書き表現	・機械学習で頻出するギリシア文字の読み方 ・行列、確率統計、微分がAIの記述に必要な理由 ・プログラミング言語がAIの記述に必要な理由 ・数式表現（線形モデルの内積表現,平均と分散）
06/計算と整理	・CPUとGPUの計算手法の違い/計算量理論（メモリコスト/時間コスト）
07/開発と運用	・学習済みモデルの利用（API利用、転移学習、研究開発） ・エッジAI、オンプレミスとクラウドの概念的な違い

上記がAI実装検定 B級の出題範囲です。AIに関する学習を行うための基礎を学ぶような出題範囲になっており、プログラミング言語のコードをある程度は読み解ける知識が必要になることが伺えます。基本的な専門用語の意味がわからず、説明文や問題文の文章が読み解けない場合は、ITパスポートや基本情報技術者などのIT関連の基礎から学ぶと良いでしょう。

・AI実装検定 A級

AI	ディープラーニングの基本構造であるニューラルネットワークの基礎的な構造の理解 ・入力層と出力層 ・重み ・順伝播の計算 ・行列の掛け算 ・バイアス項の導入 ・sigmoid関数 ・正解値の導入 ・二乗和誤差 ・誤差の微分 ・誤差逆伝播法 ・連鎖律 ・偏微分 ・アダマール積
プログラミング	ディープラーニングの実装においてデファクトスタンダードであるPythonと、数値計算をするための各種ライブラリの実装知識 ・Numpy ・Pandas ・Matplotlib ・Seaborn ・Scikit-learn
数学	ディープラーニングで頻出する数学の内容について、計算が出来るか ・集合と確率 ・数列と行列 ・関数と微分

上記がAI実装検定 A級の出題範囲です。B級の出題範囲を理解した上で、さらにAIに関する高度な知識が求められる出題範囲と言えます。Pythonによるプログラミング及びライブラリーについても出題範囲となっていることから、可能であればPythonが実行できる環境を用意することで理解が進みやすくなるでしょう。また、数学についても範囲に含まれているため、数学が苦手な方は高校や大学程度の基礎的な数学の学び直しをすることをおすすめします。

・AI実装検定 S級

NLP	NLPについて下記範囲を論文範囲からフレームワーク（Pytorch及びKeras）の実装問題を出題 ・seq2seq ・Transformer ・HRED ・Word2Vec(Skip-gram)
Model	ディープラーニングのモデルについて下記範囲を論文範囲からフレームワーク（Pytorch及びKeras）の実装問題を出題 ・VGG ・GoogLeNet ・ResNet/WideResNet ・MobileNet ・EfficientNet ・DenseNet

上記がAI実装検定 S級の出題範囲です。B級とA級の基礎的な部分をしっかりと理解した上で、さらに高度なフレームワークの実装問題が出題範囲になっています。サンプル問題を見たところ、プログラムのコードを読み解いて、その上でどのような実装になっているか、どのような機能なのかということを判断し答える必要があるため、かなり難易度が高いランクの試験であるのは間違いありません。

出題範囲のフレームワークやモデルについてよくわからない場合は、B級やA級から挑戦することをおすすめします。

AI実装検定の受験者数

AI実装検定の受験者数は公式には発表されておりません。

ただし、近年AI分野が急速に発展していることを考えると、受験者数は年々増加していると予想できます。AI分野で活躍したい場合にアピールポイントとなるのは間違いないでしょう。

AI実装検定の申し込み手順

1. CBT-Solutionsでアカウント を作成

2. 作成したアカウントにログイン

3. 受験日や試験会場を選択して申し込み

4. 受験料の支払い

5. 指定した日時場所で受験

上記がAI実装検定の申し込み手順です。CBT-Solutionsで検定試験を初めて受ける方はアカウントを作成し、ログインした後に受験日や試験会場の選択と、受験料の支払いを行う必要があります。

受験料の支払いにクレジットカード決済、コンビニエンスストア決済、Pay-easy(ペイジー）決済、銀行ATM、ネットバンキングなどがありますので、申し込んだものの受験料の支払い忘れて受験ができないということがないように任意の方法で早めに支払いを済ませておきましょう。

AI実装検定の有効期限

AI実装検定の有効期限には有効期限は特に設定されていません。そのため一度合格すれば履歴書にずっと記載することができます。また、AI技術に関しては日々進歩しているため、有効期限はなくても常に情報収集を行い、知識やスキルをアップデートしておく必要があるということは知っておきましょう。

AIの分野がリアルタイムに成長している段階であること、そして成長のスピードが早いことを忘れず、自分自身の実力が最新の技術に追いつけるように興味関心を持ってスキルアップしていくことをおすすめします。

同時にAIに関する技術は日本よりも海外の方が進歩が早いことから、ある程度は英語で論文を読めるようにしておくこと、機械翻訳などを利用して少しでも概要を理解しておくことも重要だと覚えておいてください。

AI実装検定の難易度・合格率・勉強時間

AI実装検定の難易度と勉強時間については、受験者のITに関する知識によって大きく異なります。

以下画像がAI実装検定の大まかな難易度です。

画像引用元：https://kentei.ai/

AI実装検定のB級の難易度については、一般社団法人ディープラーニング協会が実施しているG検定（ジェネラリスト検定）より少し難易度が高いでしょう。

少し難易度が高い理由として、出題範囲から推察する限り、G検定に近い基礎レベルの内容を含むが、実装スキルが若干含まれるためです。

なお、G検定の合格率の2024年3月度における合格率が68.03％です。

B級の勉強時間については、初めてAIについて学ぶ方であれば、読み解くための基礎を学ぶ時間も含めて100時間から200時間、ある程度の基礎が固まっている方で50時間から100時間程度か見込まれます。

AI実装検定のA級の難易度について、出題範囲から推測では、A級は実装と基本的な理論が含まれ、ディープラーニングの基本モデルを理解し、Pythonプログラミングの応用が求められるため、一般社団法人ディープラーニング協会が実施しているE（エンジニア）資格より同程度もしくは少し低いでしょう。E資格の2024年9月度における合格率が66.23％です。

A級の勉強時間についてはB級に合格していることを前提として、100時間から200時間程度が見込まれます。

AI実装検定のS級の難易度について、E資格よりも高難易度であり、また、合格率はE資格よりも低くなるでしょう。

勉強時間については、AIに関する理論的な部分だけでなく、Pythonなどのプログラミング言語の理解、論文を読み解いて理解する実力などが求められることから、A級に合格していることを前提として、プログラミング言語などがあるけど理解している方でも100時間から200時間、AI以外の技術について学んでいない方であれば200時間以上の勉強時間が必要になることが推測できます。

難易度や勉強時間については受験される方の実力に応じて変わること、あくまでも目安であることを理解し、自分自身の理解度に合わせて無理のない勉強計画を練ること、無理のないランクから挑戦するようにしましょう。

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3.AI実装検定の資格取得のメリット

次にAI実装検定の資格取得のメリットについて解説します。

AIに関する知識やスキルを段階的に身につけられる

AI実装検定の資格取得のメリットとして、AIに関する知識やスキルを段階的に身につけられることが挙げられます。3段階のランクがあることから、自分自身の理解度に合わせて挑戦しても良いですし、再学習も含めてB級から挑戦するのも大きなメリットになります。

また、AIに関する技術を学ぶ際の指標にもなる検定資格でもあり、自分自身にどの要素の技術や知識が足りないのかを見極めることにも役立つでしょう。例えば、数学の部分が苦手、プログラミングや実行環境を用意するのが苦手といったような場合は、弱点となっている箇所を補いながら学ぶことで実力を成長させることができます。

AIに関連する別の領域のスキルを習得しやすい

AI実装検定の資格取得のメリットとして、AIに関連する別の領域のスキルを習得しやすいことが挙げられます。AI実装検定自体は実務試験ではないため、直接的にプログラミングのスキルなどは必要ないものの、学ぶ中でPythonや実行環境を用意することに興味関心や意欲を出せるのが理由です。

例えばPythonについては、どのOSで動かすべきか、ライブラリをインストールして実行するには何が必要かなど、かなり高度なことが求められることから、実務でAIを利用する際の作業的な基礎が身につきます。WindowsのWSLなどで実行するだけでなく、Linuxなども利用できるようになれば、エンジニアとしての土台となる実力も身についていくでしょう。

AI関連のキャリアチェンジやキャリアアップが期待できる

AI実装検定の資格取得のメリットとして、AI関連のキャリアチェンジやキャリアアップが期待できることが挙げられます。AIに関する基礎や応用力とともに、AIを利用するための実務的な技術力が身についていくことで、業界や業種問わずAIエンジニアやAI技術者として市場価値が高まるのが理由です。

また、AIに関連する職種での実務経験や実績が増えることで、キャリアチェンジやキャリアアップの可能性もさらに高まっていくのもメリットと言えるでしょう。実務経験を積んでいく中で、自分自身と相性の良い新しいスキルの発見も期待できることから、技術者やエンジニアとしての成長の伸びしろが増え続けていくのも大きな魅力です。

4.AI実装検定の資格取得のデメリット

次にAI実装検定の資格取得のデメリットについて解説します。

AI実装検定に合格するための学習時間や金銭的なコストがかかる

AI実装検定の資格取得のデメリットとして、AI実装検定に合格するための学習時間や金銭的なコストがかかることが挙げられます。特にIT技術に関する知識に疎い場合、基礎を学ぶための時間も必要となること、その分の参考書や技術書も必要になることからかなりのコストになるのが理由です。

ただし、基礎がないままAI実装検定に挑戦しても合格できる可能性が低いため、むしろ遠回りに感じても基礎的な部分から学んだ方が、結果的に労力や費用などコストが少なく済むということも知っておく必要があります。IT技術に関しては、関連する知識がどれだけあるかによって理解度や進捗度が異なるため、基本的な用語を一つ一つ覚え、関連性を意識しながら、実力を身につけていくことが大切です。

AIに関する理論を知っているだけでは評価に結びつきにくい

AI実装検定の資格取得のデメリットとして、AIに関する理論を知っているだけでは評価に結びつきにくいことが挙げられます。AI実装検定においては、Pythonのフレームワークやライブラリについても触れられてますが、実務的な試験ではないため理論ベースで完結してしまうのが理由です。

料理で例えると、料理のレシピや道具の使い方は知っているけれど、実際には料理をしたことがないと言ったような状況と言えるでしょう。ただし、実務経験を積むためにはAIに関する基礎を身につけて、企業の求人や案件に応募する以外に方法がないのも事実です。まずは検定資格に挑戦して合格し、採用される可能性を高めて、実務経験が得られるようにしていくという意識を持つことをおすすめします。

AIを実行できる環境を構築する難易度が高い

AI実装検定の資格取得のデメリットとして、AIを実行できる環境を構築する難易度が高いことが挙げられます。例えばPythonを実行するためには物理的なデバイスであるパソコン、そしてOSやソフトウェアを扱える基礎的な知識、ライブラリやフレームワークを使いこなすための知識が必要です。

ただし、昨今ではオンラインで文章生成や画像作成、チャットによるAIを体験できるサービスも豊富であることから、ライブラリやフレームワークという難しい部分からではなく、実際にAIが何ができるのかということから体験してみることで理解が進みやすくなります。利用したオンラインサービスなどでどのような技術が使われているのか調べながら、AI実装検定の出題内容と紐づけていくことで、プログラミングのコードやライブラリ及びフレームワークについても理解しやすくなっていくでしょう。

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5.AI実装検定合格のための参考書の選び方や対策法

次にAI実装検定合格のための参考書の選び方や対策法について解説します。

公式ページで紹介されている書籍や参考書から選ぶ

AI実装検定の合格に向けて、公式ページで紹介されている書籍や参考書から選ぶことから始めてみましょう。B級にはYouTube動画も用意されており、A級などの参考書を読み解いていくことで、自分自身の足りない部分やこれから学ぶべき技術が理解できるようになります。

また、最初にサンプル問題に挑戦し、自分自身の現在の実力を確認することも大切です。全く分からないと感じた場合は1つ下のランクにすること、B級でも難しいように感じた場合はITの基礎であるITパスポート や基本情報技術者 の参考書を読み解くことから始めると良いでしょう。

AI実装検定に関連する技術を把握して基礎を身につける

AI実装検定の問題文や説明文を読み解いて正解率を上げるためにも、AI実装検定に関連する技術を把握して基礎を身につけることをおすすめします。例えばPythonやLinux、プログラミングやデータベースの基礎、機械学習やディープラーニング、AIによる様々な生成技術及びオンラインサービスについても体験しておくことが大切です。

また、数学や統計学といったデータに関連する基礎的な知識及びスキルについても、得意不得意にかかわらず学んでおくと良いでしょう。特にAI実装検定のA級やS級については、前提として理解しておくべき内容が技術的な範囲としても広いため、自分自身がまだ学んだことのない分野にも興味関心を持ちながら学習を進めていくと良いでしょう。

AIの理論だけでなく実際にOSやソフトウェアを動かしてみる

AI実装検定に合格するためにも、AIの理論だけでなく実際にOSやソフトウェアを動かしてみることも非常に大切です。特にパソコンの操作が不慣れな方の場合、理論だけを学ぶ形にしてしまうと具体的なイメージをしにくいですし、理解の進捗が遅くなってしまうのが理由です。

Pythonを実行できる環境を整え、ライブラリやフレームワークをインストールし、サンプルコードやサンプルデータで学べるような環境を整えていくことで、理論的な部分についても理解が深まりやすくなります。プログラムやコードを読み解けるようにするためには、実際に動かしてどのような挙動になるかを体験することが重要であると理解し、積極的に手を動かす作業についても実践してみてください。

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6.まとめ

今回はAI実装検定に関する基礎知識や詳細情報、AI実装検定の資格取得のメリット・デメリット、AI実装検定合格のための参考書の選び方や対策法についてお話ししました。

AI実装検定の合格に向けて学んでいくことで、AIの基礎から高度な応用力まで身につけられる可能性が高まります。同時にAIに関連する技術やスキルも身につけていくことで、AIに強いエンジニアとしてアピールしやすくなりますので、是非とも合格に向けて勉強を頑張ってみてください。

最後までお読みいただきありがとうございました。

本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。