## AIエンジニアとデータサイエンティスト

AIエンジニアは主に機械学習エンジニアを指します。機械学習エンジニアとは、機械学習のアルゴリズムを開発したり実装したりするエンジニアです。データサイエンティストも広い意味ではAIエンジニアの1職種ですが、機械学習エンジニアとは異なる面が少なからずあります。

AIエンジニアを目指す方の中には、将来目標として機械学習エンジニアか、データサイエンティストかの選択で迷っている方が少なくないかもしれません。

この記事では、*AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストとの違いを明らかにし、どちらを目指すべきかの判断材料を提供していきます。*特に、未経験からAIエンジニアを目指す方の参考になれば幸いです。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## AIエンジニアとデータサイエンティストは異なる職種

データサイエンティストは広義ではAIエンジニアの1職種ですが、その役割はAIエンジニアとは大きく異なっています。AIエンジニアは一般的には機械学習エンジニアと同義です。*AIエンジニアはAIの開発が主な役割ですが、データサイエンティストはAI技術を活用してデータの分析と活用を行います。*

職種選択で迷っている人は、「AI技術の開発を行いたいのか」「AI技術を活用したいのか」の視点で考えてみると目標を定めやすいかもしれません。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

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## AIエンジニアとデータサイエンティストの違い

AIエンジニアは主に機械学習を用いてAIを作るのが仕事ですが、データサイエンティストは主にAIを活用する立場です。それぞれ立ち位置は異なりますが、*必要とされるスキルは共通するものが多くあります。*

そのため、AIエンジニアを目指して勉強中の方は、興味や適性次第ではデータサイエンティストを目指すことも可能です。ここでは、仕事内容、必要なスキル、年収などからAIエンジニアとデータサイエンティストの違いを見ていきましょう。

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容の違いについて確認しておきましょう。

*■ AIエンジニアの仕事*
AIエンジニアの仕事は、システムエンジニア（SE）の仕事とよく似ており、クライアントの要望に基づいてAI開発に関する企画・要件定義・基本設計など上流工程を担当します。さらに、AI開発に必要なデータ収集・モデルの構築・AIの学習・テストと評価などを行います。

【参考】：[AIエンジニア - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/325)

*■ データサイエンティストの仕事*
データサイエンティストの仕事はコンサルタントに似ており、最初にクライアントが抱える課題を見つけ、目標設定を行います。その課題解決に向けて、必要なデータを収集し、AI技術を駆使して大規模データの分析を行い、そこから解決策を見出します。

そのため、AIに関する知識・技術に加え、経営や戦略などに関する知識が求められます。データサイエンティストとよく似た職種で、データアナリストがありますが、データアナリストはクライアント寄りの職種で、分析データのビジネスへの活用がメインの職種です。

他にはデータエンジニアという職種がありますが、データエンジニアはデータ分析に必要なデータ環境を用意することが主な役割です。

【参考】：[データサイエンティスト - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323)

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事が大きく異なっていることが分かりましたが、仕事の特性が異なる以上、求められるスキルも異なってきます。ここでは、**求められるスキルの違いについて見ていきましょう。**

*■ 共通して求められるスキル*
両者に共通して必要とされるスキルは、Pythonなどのプログラミングスキル、データベースに関するスキルです。

*「プログラミングスキル」*
AIエンジニア、データサイエンティストともにプログラミングスキルが欠かせません。機械学習やAIの開発で最も利用されるプログラミング言語はPythonですが、データ分析でもPythonを頻繁に利用します。Pythonにはデータ分析、解析に関するライブラリが豊富にあるからです。

*「データベースに関するスキル」*
AIエンジニアの主な仕事である機械学習や深層学習では、大量のデータをAIに与えて反復学習させますが、データサイエンティストもAIを用いてビッグデータを分析し、データから最適解を求めます。

そのため、いずれのエンジニアにもデータベースの操作や運用に関するスキルが必要なのです。

具体的にはDBMS（データベース管理システム）に関するスキルと、データベース言語「SQL」に関する知識が必要です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

初心者でもわかるSQL：基本から学習方法まで！始めの一歩を解説

*■ AIエンジニアに求められるスキル*
AIエンジニアはLinuxOSを利用した開発や、環境構築に関する知識が求められます。最近では、クラウド上のLinuxサーバーを利用した開発が一般化していますので、クラウドに関する知識も必要です。他、機械学習には機械学習のライブラリをよく利用しますので、ライブラリを扱えるスキルも求められます。

*■ データサイエンティストに求められるスキル*
データサイエンティストはAIを活用して、ビッグデータの分析を行い、その分析結果に基づいてクライアントに提案や報告を行います。また、コンサルタントと同様に経営や戦略面での現状分析と解決策の提示なども行います。

以上のことから、レポーティングスキル、提案スキル、ビッグデータ解析やBIツールに関する知識が求められます。データサイエンティストはAIによって代替される職種との意見もありますが、高い問題解決能力や提案力が求められるデータサイエンティストがAIに代替される可能性は極めて低いと考えられます。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）に比較的近しいシステムエンジニア(制御・組み込み)の年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」では455万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

一方、データサイエンティストに近しいITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」では512万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円ですので、AIエンジニアもデータサイエンティストの職種も一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*総合的に見て、データサイエンティストの年収はAIエンジニアよりは高いと推察できますが、AIの進展や普及次第では、AIエンジニアの年収が今後大きく伸びる可能性も想定されます。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑（システムエンジニア（制御・組み込み））](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑（ITコンサルタント）](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## データサイエンティストを目指す人もまずはAIエンジニアになろう

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いについては理解できたでしょうか。*データサイエンティストを目指す方は、まずはAIエンジニア経験を積むことをおすすめします。*

### なぜ先にAIエンジニアを目指すのか

データサイエンティストは、ITコンサルタントに近いAIエンジニアです。ITコンサルタントはある程度システムエンジニアを経験した方のキャリアパスとして位置づけられ、SEからキャリアアップする方もおり、**データサイエンティストもAIエンジニアの経験を積んだ後に目指すのが自然です。**

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

### どうすればAIエンジニアになれるのか

AIエンジニアはさまざまなスキルが求められます。特に未経験者の方がいきなりAIエンジニアを目指すのは簡単なことではありません。**次の5つのステップを一段ずつ上がっていくことをおすすめします。**

*■ AI開発の基礎レベルを身に付ける*
まずはPythonのプログラミングスキル、データベース言語SQLのスキルを身に付けましょう。プログラマーはシステムエンジニアの登竜門とも言われます。AIエンジニアを目指す方もプログラミングスキルをしっかり身に付けておきましょう。

*■ AI開発の環境構築のスキルを身に付ける*
AIの開発は開発環境を準備、整備するところから始まります。Pythonの開発環境構築、DBMS「データベース管理システム」の導入は必要スキルとして身に付けておきましょう。DBMSについては無償で利用できるMyDQLをおすすめします。

*■ AI開発のスキルを身に付ける*
PythonやSQLの練習問題を解きながら、AI開発のスキルを身に付けていきましょう。最初は感覚がつかめなくとも、いくつもの練習問題を解くうちに次第にAI開発について理解できるようになります。

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト ｜ python.jp](https://www.python.jp/)
【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

*■ AIエンジニアに役立つ資格を取得する*
AIエンジニアにおすすめの資格としては、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」があります。こちらの資格を取得できたら、次は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に挑戦しましょう。他、スキル証明となる「G検定」と「E資格」もおすすめします。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)
【参考】：[Python3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)
【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)
【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

*■ AIエンジニアとして転職する*

AIエンジニアを目指してスキルを磨いたら、AIエンジニアを求める企業に転職しましょう。勤務先にAI開発部門がある方は、自社内でのキャリアアップを目指せますが、そうではない方は転職がAIエンジニアへの早道です。

初めての方にとって転職活動はかなりの負担を伴いますので、転職エージェントの活用をおすすめします。

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## データサイエンティストを見据えてAIエンジニアを目指そう

本記事では「AIエンジニアとデータサイエンティスト」をテーマに、それぞれの職種の違い、求められるスキルの違い、年収の違いや、AIエンジニアを目指す方法について解説しました。

AIエンジニアとして採用し、育ててくれる企業、データサイエンティストにキャリアアップさせてくれる企業への転職が夢を叶えるための近道だと分かりました。

*しかし、今の仕事を続けながら、勉強や資格試験に取り組み、AIエンジニアとして採用し、育成してくれる企業、自分の能力を引き出してくれる企業を探しだすのは容易なことではありません。*

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

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アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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AIエンジニア（機械学習）とデータサイエンティストは何が違うのでしょうか？AIエンジニアを目指す上で、どちらの職種を目指せば良いのでしょうか？この記事ではAIエンジニアとデータサイエンティストの違い、求められるスキル、なる方法などについて解説します。

AIエンジニアはAI技術の開発、データサイエンティストはAI技術を活用してデータの分析とその活用を行う

AIエンジニアとデータサイエンティストに共通して必要なスキルは、プログラミング、データベースに関するスキル

データサイエンティストはAIエンジニアとして経験を積んでから目指すのがよい

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを理解して目標設定をしよう

## ディープラーニング検定試験とは？

ディープラーニングはAI開発に欠かせない機械学習における深層学習のことです。今、評判のディープラーニングに関するスキル証明となる検定が「ディープラーニング検定」です。ディープラーニング検定は、一般社団法人の日本ディープラーニング協会（以下JDLA）が主催する検定資格です。

*ディープラーニングに関する知識を事業に活用する人材向けの『G（ジェネラリスト）検定』（以下G検定）と、ディープラーニングの実装を行う人材向けのE（エンジニア）資格（以下E資格）の2種類があります。*

各々の資格は年数回実施されますが、ディープラーニング技術は進化のスピードが速いため、取得時期が一目で分かるように、合格証明書や（合格）オープンバッジには検定資格の実施年と回数を表す記号が「G検定2023 #3」というように付与されます。

この記事では、ディープラーニング検定（G検定とE資格）の概要や試験内容、難易度、資格取得者の年収、エンジニアがG検定を受ける意味、ディープラーニング検定の勉強法、ディープラーニング検定資格を活かせる仕事などについて解説していきます。

【参考】：[一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/)

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

## ディープラーニング検定の概要

ディープラーニング検定には、G検定とE資格の2種類が存在します。*G検定は主にディープラーニングを活用するビジネスパーソン全般を対象とし、E資格はディープラーニングの実装を行うエンジニアが主な対象である点が異なります。*ここでは、G検定とE資格について、それぞれの概要や出題内容、難易度を解説します。

**G検定はディープラーニングに関する基礎知識を有し、その適切な活用方法を決定でき、事業に活用する能力、知識を問う検定試験です。**試験は1年に3回、Web形式で実施されています。

受験資格には特に制限はなく、誰もが受験可能です。G検定の受験形式は、自宅でのオンライン受験です。試験時間は120分、その間に220問程度の問題を解きます。

G検定資格の有効期限は設けられていませんが、合格証・合格者ロゴには取得年度が「2022 #1」（2022年1回目の意味）のように表示されています。AI分野は日進月歩で発展しているため、定期的に更新することが推奨されています。

【参考】：[G検定とは ｜ 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/general/)

*■ G検定の出題内容*
G検定の出題範囲は、AIに関するあらゆる分野に渡っています。人工知能（AI）に関する定義から、AIの歴史、探索や推論の手法、機械学習やディープラーニングに関する手法、ディープラーニングの実装に向けた課題など、広範囲に出題されます。

試験範囲の詳細については、公式サイトのシラバス※で確認しましょう。

【参考】：※[G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】G検定の試験範囲（シラバス）と例題](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03)

*■ G検定の難易度*
G検定の難易度はどの程度なのでしょうか。公式サイトによれば、合格率は本年度2023年3回目で68.75%であり、比較的高めの合格率です。

問題の形式も多肢選択式で、自宅受験ができることから難易度が高くないと思われがちですが、120分間に220問程度の解答をしなくてはなりませんので、時間配分には注意が必要です。

【参考】：[「2023年 第3回 G検定」開催結果](https://www.jdla.org/news/20230724001/)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

E資格はG検定と同じJDLAが主催するディープラーニング関連の検定資格です。**AI機械学習エンジニアのスキルを問う試験内容で、エンジニア寄りの検定資格です。**AI関連の民間資格としてはよく知られた資格です。

G検定と大きく異なるのは、E資格は会場での受験であること、受験回数が1回少ない年2回であること、出題範囲がAI技術の中でもより専門的かつ理論的であり、AI開発が中心になる点です。E資格は試験時間120分で、出題数は100問、多肢選択式です。

【参考】：[E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

*■ E資格の出題内容*
E資格の試験範囲は公式のシラバスで公開されていますが、確率・統計などの応用数学と情報理論、機械学習と深層学習、開発・運用環境に至るまで範囲が大変広いのが特徴です。詳細はシラバスで確認しましょう。

【参考】：[E資格の試験出題範囲（シラバス）E2022#2〜](https://www.jdla.org/download/e-syllabus_2022/)

*■ E資格の難易度*
E資格はG検定とほぼ同じ程度、70%前後の合格率で推移しているため、難易度の低いと思われがちですが、E資格は出題範囲が広く、確率や統計などの応用数学が出題されること、エンジニアとしての知識やスキルが必要となるため、決して難易度の低い試験ではありません。

またE資格には受験資格が設けられており、受験の2年以内に「JDLA認定プログラム」の受講を終了していることが条件です。

【参考】：[「E資格（エンジニア資格）2023#1」結果発表（1,112名が受験し、807名が合格） - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/news/20230310003/)
【参考】：[E資格認定プログラム事業者一覧 - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/)

E資格の難易度はどのくらい？出題範囲、合格率や感想から徹底考察

## ディープラーニング検定資格取得者の年収

ここでは、ディープラーニング検定資格を活かせるデータサイエンティストに近い職種である、システムコンサルタントの年収について紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は610万円（※2023年7月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近しい職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりもやや高めであることが分かります。

データサイエンティストは顧客の抱える課題を、データの分析や統計解析で解決するためのシステムを開発します。	*問題解決にも有効な、専門的なAI技術やディープラーニングの知識やスキルを身に付けることで、より高い年収を得られる可能性があります。*

また、AI関連の分野は日進月歩で進化していきます。社会や企業から求められるエンジニアであるには、スキルアップを目指して積極的に資格取得などの学習機会を逃さず、最新知識を日々学ぶ姿勢が大切です。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/it_01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)


## エンジニアはG検定とE資格どちらを取得するべき？

初めてディープラーニング検定を受験するエンジニアは、どちらを先に受けるのが良いのか、どちらに絞れば良いのか迷うかもしれません。ここでは、*エンジニアがG検定を受ける意味について解説をします。*

### エンジニアがG検定を受ける意味

エンジニアはE検定を受けるものだという見方が一部にあるようですが、ではエンジニアがG検定を受けるのは意味ないことなのでしょうか？エンジニアにとってG検定資格の取得はメリットがないのでしょうか？

G検定試験では、プログラミングやAIを実装するスキルは問われないため、AIエンジニアを目指す人の中には必要性が低いと考える人がいるのかもしれませんが、*AIエンジニアを目指すには、ディープラーニングの基礎知識が求められますのでG検定を受ける意味は十分にあります。*

実際に2023年3回目のG検定者の職種別合格者※を見ると、研究・開発部門21.18%、情報システム部門22.7%とエンジニア系の方が4割以上を占めています。

**G検定は、エンジニアがAIエンジニアを目指す際のキャリアスタートとして有効であり、またAIエンジニアへのキャリアアップ、キャリアチェンジの際のスキル証明としても有効です。**以上の理由から、エンジニアがG検定資格を取得する意味はあります。

【参考】：※[「2023年 第3回 G検定」開催結果](https://www.jdla.org/news/20230724001/)

G検定を受けても意味ない？取得のメリットや活用できる職種を解説！

## ディープラーニング検定の勉強方法

ではエンジニア、エンジニアを目指す人がディープラーニング検定の資格を取得するには、どのように勉強をするとよいのでしょうか。*ここでは効果的な勉強方法について解説していきます。*

G検定のおすすめ本10選！試験概要から想定スキルを合わせて解説

### 公式テキストや問題集を活用する

一般的な試験では過去問を徹底的に解くことが試験対策として有効ですが、ディープラーニング検定は過去問が公表されていません。また各資格試験の過去問を掲載している「過去問道場」でも過去問は見当たりません。

そこで、公式サイトにあるサンプル問題を解くことで、試験問題に慣れる必要があります。**最も効果的な勉強方法は、公式が出版しているテキストで徹底的に学習し、市販の問題集で反復学習することです。**公式テキストとおすすめの問題集を以下に紹介します。

*■ 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版*
G検定を主催するJDLAが監修したテキストであり、出題内容を網羅しており、最適な教材と言えます。ただし、AIとディープラーニングが中心で、機械学習をしっかり習得したい方は、他の教材や問題集を追加した方がよいでしょう。

▪著者：一般社団法人日本ディープラーニング協会監修、執筆者多数
▪ページ数：404ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2021/4/27

【参考】：[深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798165943)

*■ 最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）問題集 第2版*
問題集でありながら、解説だけで206ページを割くなど、問題を解いて学べる参考書です。G検定に頻出の「AIの社会実装」、「ディープラーニングの手法」を中心に問題数を増やし、また豊富な図表によって理解しやすい設計になっています。

▪著者：株式会社AVILEN、高橋光太郎、落合達也、渡邉雅也、志村悟、長谷川慶　著
▪ページ数：412ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022年8月25日

【参考】：[最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12926-2)

*■ 徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版*
E資格の「黒本」とも呼ばれる対策問題集です。全19章からなり、多数の模擬問題を収録しています。問題の正解が丁寧かつ具体的に解説されており、理解しやすいと好評です。認定講座の受講が受験の前提となっていますが、認定講座とセットでディープラーニングの理解を深められます。

▪著者：スキルアップAI株式会社 小縣 信也、斉藤 翔汰、溝口 聡、その他
▪ページ数：520ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2021年5月31日

【参考】：[徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版](https://book.impress.co.jp/books/1120101184)

## ディープラーニング検定資格を活かせる仕事

G検定およびE資格の試験に合格して資格を取得した後に、その資格を活かせる仕事はなにか、気になるところです。*ここではディープラーニング検定資格を活かせる仕事を紹介します。*

本資格と直接的に関係のある仕事がデータサイエンティストです。ビッグデータを活用して企業に利益をもたらすことを目的とする同職種では、AIを活用することが必須と言っても過言ではありません。

そのAIを使いこなすには、数学、統計学などの理論知識だけではなくコーディング力も必要です。同職種を目指すのであれば、**E資格に加えてG検定資格を取得しておくと、企業から即戦力を有する人材と見られ、データサイエンティストへの道が開けるでしょう。**

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

機械学習エンジニアは機械学習に関わるあらゆる分野に携わるエンジニアのことです。具体的には、機械学習に関する調査・研究、機械学習モデルの選択や学習環境システムの設計と構築、データの前処理やAPIの整備など、非常に担当範囲が広いエンジニアです。

機械学習エンジニアはPythonなどのプログラミングスキル、実装技術、統計学や数学知識が求められますが、E資格に加えてG検定の範囲をカバーすることで、**AI開発や活用などにおいて主導的な立場に立つことができます。**また転職の際には、G検定資格を取得しておくと有利でしょう。

## ディープラーニング検定を取得してAI分野で活躍しよう

本記事ではディープラーニング検定を仕事に活かす方法について解説をしてきました。*AIの開発、実装のみならず、AIを活用できるエンジニアを目指す方に向けて、ディープラーニング検定の効果的な勉強方法、資格を活かせる仕事を紹介しました。*

身に付けた資格やスキルを活かすには、その能力を最大限発揮できる仕事や求人を見つける必要がありますが、膨大な求人情報から自分にあった求人を見つけ、独力で求職活動を行うのは簡単なことではありません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
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・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

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「ディープラーニング検定」は日本ディープラーニング協会が主催するAIの実装や活用に関する民間資格です。本記事ではディープラーニング検定の内、G検定とE資格それぞれの概要や試験内容、エンジニアがG検定を受ける意味、勉強法、ディープラーニング検定資格を活かせる仕事などについて解説します。

ディープラーニング検定はJDLAが主催するAIの実装、活用に関する民間資格

ディープラーニング検定にはエンジニア向けのE検定と、AIの利活用に関するG検定がある

ディープラーニング検定資格を取得することで、AIの利活用スキルが高まり、活躍分野が広がる

ディープラーニング検定とは？概要や勉強法、取得後の活躍分野を紹介

## ChatGPTに独自データを学習させることは可能？

現在、AI領域の技術発達が進み、ビジネス分野でもChatGPTなどのAIツールの需要が高まっています。業務などでChatGPTを活用している方も多いのではないでしょうか。

**ChatGPTは非常に便利なツールですが、未学習のまま利用すると期待通りの回答を得られない場合もあります。**そのため、ChatGPTに独自データを学習させたい方も多いでしょう。

結論から言うと、ChatGPTに直接独自データを学習させることはできません。ただしAPIなどを利用して、間接的に独自データを学習させる方法はあります。そこで本記事では、ChatGPTに独自データを学習させる方法を詳しく解説します。

【参考】：[ChatGPT公式](https://chat.openai.com/)

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

## 独自データを学習させる目的について

ChatGPTに独自データを学習させたい方は、どういった目的があるのでしょうか。独自データを学習させる目的によって学習方法も変わるため、まずは目的を整理しましょう。

**ここでは、ChatGPTに独自データを学習させる目的について解説します。**

### 決まったフォーマットで出力させたい

独自データを学習させたい方の中には、特定のフォーマットで出力させたい方も多いでしょう。例えば、議事録やレポートの生成、特定の書式に基づいた書類を作成したい場合などが考えられます。

議事録や書類を作成する場合、規定のフォーマットに沿って自動で文章を生成できればベストです。しかし、未学習のChatGPTでは応答時のフォーマットが固定されていないため、文章で回答する時もあれば、箇条書きで回答が表示される時もあります。*そのため、ユーザはChatGPTの生成した文章を、規定のフォーマットに入力し直す必要がありました。*

ChatGPTに独自データを学習させれば、作成したい成果物の書式に合わせて書類を自動生成できるようになります。

### 特定の業界知識を追加で学習させたい

特定の業界知識を前提として、文章を生成したい方も多いでしょう。例えば、医療や法律、金融の分野では専門知識や最新の法律の情報が求められます。

現在のChatGPTは、インターネット上にある一般的な知識から情報を収集して文章を生成するため、専門的な知識に特化した質疑応答や文章作成は難しいです。

*しかし、学習データを追加すれば、より精度の高い文書を生成できます。*例えば、ChatGPTに法律に関するデータを学習させると、契約書のレビューや法律用語の解説、法規制の解釈などを指示できます。

このように、業界に特化したタスクを実行させたい場合は、独自データの学習が必要不可欠でしょう。

## ChatGPTに独自データを学習させる方法一覧

ここからはChatGPTに独自データを学習させる方法を紹介します。**技術レベルや達成したい目的を踏まえて、どの学習方法を選ぶか検討してください。**

ChatGPTにはAPIが提供されています。*このAPIを利用すれば、特定のフォーマットでの出力や、指定したプロンプトに基づいた応答を生成できます。*

ただし、APIの利用には料金がかかりますので注意が必要です。APIは使用する機能やモデル、リクエストの量に応じて料金が異なります。

そのため、完全に無料で独自データを学習させたい場合は、後述するプロンプト設計などの別の方法を選びましょう。また、APIを利用する際には事前に費用を計算してから作業を行ってください。

例えば、GPT-4ターボという新しいモデルでは、1,000トークンあたり入力に0.01ドル、出力に0.03ドルかかります。その他にもモデルによって料金が異なりますので、詳細を知りたい方は以下の参考URLを参照してください。

また、ChatGPTの公式サイトには、APIのドキュメントも用意されています。APIでのデータ追加の方法が気になる方もチェックしましょう。

【参考】：[ChatGPT APIについて](https://platform.openai.com/docs/api-reference/making-requests)
【参考】：[ChatGPT APIの料金](https://openai.com/pricing)

ChatGPTのAPIとは？概要や使い方を分かりやすく図解

プロンプトとは、ChatGPTに対しての指示文を指します。下図のように、ChatGPTを起動すると「Message ChatGPT」という入力欄があり、通常であればここにプロンプトと呼ばれる指示文を入力します。

~~【図】：ChatGPTを起動した画面~~

*プロンプト設計とは、このプロンプトの入力内容を精査・設計することで、応答の質を高めることを指します。*この設計を行うときは、コンピュータが読みやすいようにいくつか工夫するのが重要です。

例えば、下図のようにコンピュータが分かりやすいように箇条書きで命令を書く必要があります。また、補足情報を提供したり、出力形式を指定したりすることもポイントとして挙げられます。

上記のようなプロンプトで期待通りの結果が返ってこなかった場合、さらにプロンプトを調整したり、命令文を追加したりすることをおすすめします。このようにプロンプト設計では、指示文に工夫を凝らして最適な回答が得られるように調整を行います。

ChatGPTのプロンプトとは？回答精度を高めるための秘訣を解説

プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

*既存のモデルを特定のタスクに最適化する方法としては、ファインチューニングというものもあります。*しかし、ファインチューニングとはモデルに対してデータを学習させる方法のため、ChatGPTに直接ファインチューニングを行うことはできません。

OpenAIが提供するモデルにファインチューニングをして、新しいモデルを構築したい場合は、公式サイトのAPIリファレンスなどを参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT APIリファレンス](https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction)

*エンベディングとは、テキストや画像、音声などのデータを、数値ベクトル化することです。*ベクトル化を行うことで、コンピュータがデータの特徴や関連性を理解できるようになります。エンベディングで業界特有の情報のデータなどを学習させれば、ChatGPTはそれを踏まえてた回答ができます。

また、ChatGPTを提供しているOpenAIでは、エンベディングを行うためのモデルを提供しています。このモデルを利用すれば、テキストデータからエンベディングを実行し、データ間の類似性や関連性を評価できます。

つまり、ChatGPTのエンベディングを行えば、より高度な応答を得られるようになります。ただし、ChatGPTでエンベディングを行うにはPythonのコードを操作する必要があります。Pythonへの知識がある程度必要になりますので、注意してください。

また、現在ではOpenAI以外でも、多くのエンベディングツールが公開されています。ツールによっては、ノーコードで利用可能なものもありますので、自分に合ったツールを探してみましょう。

【参考】：[エンベディングとは](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings)
【参考】：[エンベディングのモデルの使用例](https://cookbook.openai.com/examples/using_embeddings)

**ここまでChatGPTで追加学習を行う方法をいくつか紹介しましたが、本記事ではエンベディングの方法を紹介します。**

手順はそれほど難しくありませんので、ぜひ一緒に手を動かしてみましょう。

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