## AIエンジニアに資格は必要？

IT職種の経験がない方で、AIエンジニアへの転職を希望している方は少なくありません。AIエンジニアになるには、資格の取得が必要なのでしょうか？AIの資格試験は難解に思えますが、IT未経験者でも取得が可能なのでしょうか？

AIエンジニアになるために資格の取得が条件になるわけではありませんが、**スキル証明となる資格を取得することで、その可能性が大きく広がります。**

また資格を取得するために行った勉強は就業した後にもきっと仕事に役立ちますので、努力を惜しまず勉強をしましょう。

この記事では、IT業界の未経験者がAIエンジニアを目指して転職する際、必要な資質やスキル、資格について解説をしていきますので、ぜひ参考にしてください。

## スキル証明となるAI関連資格8選

AI関連資格は国内だけでも15資格以上ありますが、その中から**AIエンジニアの仕事に役立つ資格、転職時にスキル証明としてアピールできる資格を8つ紹介します。**ご自分に合う資格を選択しチャレンジしてみてください。

G検定はジェネラリスト検定のことで、日本ディープラーニング協会が主催する検定資格です。合格者像は、基礎知識を有しており、適切な活用方針を決定してディープラーニングを事業活用する能力、知識を有していることです。

AIや深層学習などの基本知識の習得と活用能力に重きを置いており、**エンジニアというよりはビジネス向けの資格といえます。**次のE検定と併せて取得するエンジニアが少なくありません。

*【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検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

E資格はG検定と同じ日本ディープラーニング協会が主催する資格です。G検定よりも専門性が高く、また難易度も高い資格です。理論だけにとどまらず、適切な手法を用いて**ディープラーニングを実装する能力や知識が問われる**ため、実務経験のあるエンジニア向けの資格となっています。

*【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

Amazon主催のAI関連資格です。AWSにおける機械学習モデルの構築やトレーニング、チューニングやデプロイに関する知識を求められます。**機械学習モデルの設計や運用能力を問う、主にデータサイエンティスト向けのおすすめ資格です。**

*【参考】：[AWS Certified Machine Learning - Specialty 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/)*

Google社が主催するGoogle Cloud認定資格の1つで、**データサイエンティスト向け資格です。**AI市場でも注目されている資格の1つで、日本語での受験も可能です。データ処理システムの設計・構築、運用、機械学習モデルの運用、ソリューションの品質確保など4つの観点から評価されます。

*【参考】：[Professional Data Engineer 認定資格  |  Google Cloud](https://cloud.google.com/certification/data-engineer)*

### Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は「Pythonエンジニア育成推進協会」主催のPython3資格試験で、Pythonを用いたデータ分析の基礎や方法などを問う試験です。**機械学習やビッグデータでPythonを扱いたい人におすすめする資格です。**

*【参考】：[データ分析試験 | Python試験・資格｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)*

画像処理エンジニア検定は、公益財団法人画像情報教育振興協会が主催しており、ディープラーニングの活用で用いられる画像処理や画像認識の設計・開発に特化した検定です。デジタル画像処理に関する知識を問われます。

画像処理エンジニア検定は直接AIに関係する資格ではありませんが、**顔認証などのAI技術では欠かせない分野ですので、AIエンジニアとしてスキルアップを図る上で有効な資格です。**

*【参考】：[CG-ARTS | 検定](https://www.cgarts.or.jp/kentei/guidance/index.html)*

統計検定は、一般社団法人日本統計学会が認定する、統計知識や統計データを活用する能力を問う検定資格です。1級から4級までありますが、**準1級を取得すると、統計学の応用分野と言われる機械学習の理解に役立ちます。**

*【参考】：[統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/)*

AIエンジニアに限らず、**ITエンジニアを目指すなら、ぜひとも合格しておきたい国家試験です。**ITパスポートの上位に位置し、決して難易度は低くはありませんが、資格取得によって情報戦略立案、システムの設計・開発・構築・導入に関する基礎が身に付く試験です。

*【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：基本情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)*

以上、AIエンジニアを目指す上で役立つAI関連の資格を紹介しました。AI時代を迎え、資格はこれからますます重要になってくると思われますので、役立つ資格の取得にはぜひ前向きに取り組むことをおすすめします。

## 未経験からAIエンジニアを目指す方法

結論から述べると、高い専門性が求められる**AIエンジニアを未経験者が目指すのは少々難易度が高くなりますが、決して不可能ではなく、いくつかの方法があります。**まず、AIエンジニアの仕事について理解を深めておきましょう。

AIエンジニアはAI関連エンジニアの総称で、ソフトウェアエンジニアに位置づけられます。**AIエンジニアを分類すると、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストの3つに分かれます。**それぞれの仕事内容について簡単に触れておきましょう。

 *▪機械学習エンジニア*
機械学習エンジニアの主な仕事は、AIの設計です。*AIに関するアルゴリズムの設計、理論構築に重きを置いています。*AIエンジニアは統計学や数学の知識があると仕事に有利です。またプログラミングスキルとしてはPythonやC++、R言語などのスキルが求められます。

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

 *▪データサイエンティスト*
データサイエンティストの主な仕事は、*AIを用いてビッグデータの解析を行ったり、解析結果に基づく課題解決が求められます*。ビッグデータの解析結果をもとにビジネス戦略面のアドバイスを行ったり、戦略立案をしたりするなど、コンサルタント的な役目を担うこともあります。

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

 *▪データアナリスト*
データアナリストの仕事は、*データ分析に特化し、課題解決よりも研究者的な位置づけ*にあります。数学知識や統計解析のスキルが要求されます。

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

AIエンジニアの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」で近い職種の「システムエンジニア」の平均年収は431万円、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。

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、**AIエンジニア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。**

AIエンジニアのキャリアパスですが、AI・機械学習コンサルタント、データサイエンティストとしてキャリアアップ、AIエンジニアとしてキャリアアップ、AI関係マネジメント職などがあります。キャリアアップや、より条件の良い企業へ転職することで年収UPが期待できます。

*【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)*

※【平均年収 調査対象者】2020年1月から2020年12月の間でマイナビエージェントに登録いただいた方

*【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)*

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

### 未経験からAIエンジニアに転職できる条件

未経験からのAIエンジニアに転職するには、次のいずれかの条件を1つ以上満たしていると可能性が高まります。

*・ 大学で情報科学や統計学などを専攻し、統計解析などのスキルがある*
*・ 第二新卒などでポテンシャル採用（求職者の伸びしろを評価する採用方法）に応募する*
*・ PythonやC++、R言語などAI向きの言語スキルがある*
*・ AI関連資格を有し、AIに関する基礎知識を有する*

AIエンジニア募集で未経験者歓迎の案件はありますが、1つ目はポテンシャル採用等で入社後に徹底した人材育成をおこなう企業であり、もう1つは、AIエンジニアの補助業務要員としての採用するケースで、その見極めが必要です。

### ポテンシャル採用に応募する

社内研修制度が整備され、未経験者を積極採用している企業があります。こうした企業は社外セミナーへの派遣、資格手当などの制度などが整っており、人材育成に熱心な企業です。

**こうした企業に転職できれば、AIエンジニアとして活躍できる可能性が広がります**が、研修制度が整った企業のポテンシャル採用案件を、数ある企業の中から自力で探し出すのはたやすいことではありません。

そんな時におすすめしたいのが、転職エージェントです。転職エージェントは各企業の内情に明るく、求職者の転職活動を丁寧にサポートします。しかも完全無料で転職の専門家が親身になって相談に乗ってくれるため、安心して転職活動に臨めます。

*【参考】：[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)*

## AIエンジニアが向いている人とは

意欲次第で未経験者からでもなることが可能なAIエンジニアですが、どのような人が向いているのでしょうか。**以下のような資質を有する人AIエンジニアに向いていると思われます。**参考にしてみてください。

AIエンジニアは論理的な思考ができることが重要なスキル要件です。AIの開発では、数学、統計学などの難易度の高い理論をベースにしてアルゴリズムや課題解決法を編み出す必要があります。そうした理論を学び、扱うことに対する抵抗がなく、**論理的な考え方を日常的にできる人がAIエンジニアには向いています。**

AI分野は発展途上にあり、日々新しい技術が生み出されている世界です。自ら積極的に新しい技術に関する情報を集め、それらを自発的に学び、習得していく姿勢がAIエンジニアに求められます。そのように**学習意欲の高い人がAIエンジニアには向いています。**

### プログラミングに適性がある人

AI技術の開発や活用において、プログラミングは不可欠です。AI分野、とりわけ機械学習ではPython言語がよく利用されますが、他にもC++、R言語など、さまざまなプログラミング言語が用いられます。こうした**プログラミング言語を学ぶこと、学んだ言語を使いこなすことを苦としない人がAIエンジニアには向いています。**

## 未経験からAIエンジニアを目指すなら

AIは近い将来に人知を超える存在になると言われており、AIエンジニアに対する期待はさらに高まっています。しかしながら、**高い専門性が求められるAIエンジニアはIT未経験者にとっては狭き門です。**このため、スキル証明となるAI関連の資格取得は重要であり、また就職に必要な企業情報や転職ノウハウを得るのも楽なことではありません。その上、数ある求人から自分の希望条件に合う募集案件や企業を探し出すのは至難の技です。

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)です。

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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します。

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が人知を超え、世界を変えると言われており、私たちの周りでも既にさまざまなAIが活躍しています。そんな中、AI業界での活躍を目指す方は少なくないでしょう。今回は未経験の方がAI業界へ転職する上で役立つAI資格について解説しますので、ぜひ参考にしてみて下さい。

未経験からAIエンジニアを目指すには、AI関連の資格取得が近道になる

社内研修制度の整った企業のポテンシャル採用を利用してAIエンジニアを目指す方法もある

AI関連資格は数多くあるが、目指すAI職種に合わせて選択するとよい

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

こんにちは、アンドエンジニア編集部です。

昨年『*[3行要約AIが話題！“東大”発のAIプロフェッショナル集団『ELYZA』が目指す未踏の領域](https://and-engineer.com/articles/YaCkJhIAAB0AgMeo)*』にてインタビューをさせていただいた、AIプロフェッショナル集団『ELYZA』様。** ３行要約AI『[ELYZA DIGEST](https://www.digest.elyza.ai/)』に続き、新たなAIツールを公開し話題となっております！ **

そのツールの名前は、**『ELYZA Pencil』**。

~~国内初、キーワードから約6秒で文章生成ができる 日本語の文章執筆AI 『ELYZA Pencil』。2022年3月28日に一般公開し、リリース後の11日間で11万人が利用。デモサイトPV数は45万PVとなった。（参照：[ELYZA Pencil公式サイト](https://www.pencil.elyza.ai/)）~~

今回は、この『ELYZA Pencil』に関する記事をお届けします！

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今回の案内人そのいち。文系出身の元webデザイナー。

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今回の案内人そのに。アンドエンジニア編集部のえらいひと。

↓前回のインタビュー記事はこちら↓

3行要約AIが話題！“東大”発のAIプロフェッショナル集団『ELYZA』が目指す未踏の領域【前編】

3行要約AIが話題！“東大”発のAIプロフェッショナル集団『ELYZA』が目指す未踏の領域【後編】

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キーワードを入力すると、**AIが日本語の文章を自動生成してくれるツール **だよ。

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うわすごいやつだ！どんなジャンルの文章でもつくれるんですか？

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今サイト上にタブとして存在するのは**「ニュース記事」「メール文」「職務経歴書」の3つだね。 **聞くところによると、リリースしてから11日で11万人が利用したらしい…。

~~ （参照：[”ELYZA Pencil”、公開11日間で11万人が利用。キーワードから約6秒で生成できる文章執筆AI](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000017.000047565.html)） ~~

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うわすごいやつだ…！メール文なんて全人類使えるやつじゃないですか？我々編集部としてはニュース記事も参考になりますね！

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そうだね。あと我々アンドエンジニアの運営元はマイナビエージェントだから職務経歴書も気になるところ…実際にどんな感じの文章ができるのか試してみよう！


## AIで職務経歴書をつくってみた

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そうだなぁ…試しにサンプルキーワードに記載されている「エンジニア」「Python」「3年間」を入れてみようか。

~~ 『ELYZA Pencil』のキーワード入力画面。好きなキーワードを2～8個まで登録可能。 ~~

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3つキーワードを入れて…AI執筆スタート！

~~ わずか6秒前後で執筆完了。 ~~

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本当に秒ですね！？

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文章も自然だね。

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「金融業界向け」などのAIが付け加えた細かい単語は後から調整すればいいですね。そのまま使うというよりは、**自分専用のお手本が用意される**という感覚でしょうか？それだけでだいぶ効率に差が出ますよね。「これだ！」っていうお手本をネット検索で探そうとすると割と時間を使いますもん。

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痒いところに手が届く…。

## AIと人間の文章を比べてみよう

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AIと人間は戦う運命にあるんですよ。

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映画にありがちなこと言い出すじゃない。

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話を聞こうか。

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ルールは簡単！6つの共通キーワードを使って、AI代表：『ELYZA Pencil』と人間代表：私がそれぞれ職務経歴書を作成します。そして作者を伏せた状態で第三者に見せ、どちらがAIかを当ててもらいます！！

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AIがいかに人間に近づいているかという検証だね。映画で見た。

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今回、回答者として[マイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/)のキャリアアドバイザーさんにご協力いただきました。数多の職務経歴書を目にしてきたプロですね…緊張…！

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それでは早速！勝負！！

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共通キーワードは「システムエンジニア」「オープン系」「PHP」「DB設計」「Redis」「Memcache」です。

A.（なお作成）
```システムエンジニアとして、Web・オープン系のシステム開発に携わって参りました。
大規模なウェブサービスを担当したことによって最新の技術に触れる機会が多くなり、PHPによるプログラム、DB設計、Memcache・Redisなどを使った負荷分散、検索システムの構築、リッチコンテンツの開発など多岐に渡る業務に関わりました。```

B.（AI作成）
```私はこれまで、オープン系システムエンジニアとして、大手メーカーや官公庁の案件に従事してまいりました。
また、RedisやMemcacheなどの最新技術についても積極的に取り組んでいます。PHPやDB設計、データベース設計については豊富な経験があります。今後は、これまでに培った知識や経験を活かしつつ、さらに上流工程にチャレンジしたいと考えております。```

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キャリアアドバイザーさんから回答を預かってるよ。

回答
```BがAIかなと思います。理由は「DB設計」と「データベース設計」が同じことを指しており、文章に違和感があったためです。```

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言われてみれば確かに「DB設計」と「データベース設計」は同じだね。

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（言われるまで気付かなかったなんて言えない…）同じものなので本来並列して書くべき単語じゃないですけど、AIが「DB設計」と「データベース設計」は同系統の単語であると学習できているとも言えますね。

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共通キーワードは「プログラマ」「開発」「Java」「リーダー」「管理」「一般法人」です。

A.（なお作成）
```プログラマとして一般法人に向けたさまざまな業務システムの開発プロジェクトに携わって参りました。主な使用言語はJavaで、いくつかのプロジェクトでは開発リーダーを担い、工程管理やコスト管理を意識した開発業務を実践してきました。
また、教育担当として新卒・中途社員が作成したプログラムの品質チェックなども行って参りました。```

B.（AI作成）
```プログラマとして自ら設計、開発を担当した後、2007年からはリーダーとしてプログラマを管理。一般法人および個人顧客のシステム開発に従事してきました。Javaを用いた開発を得意としており、大規模なプロジェクトの管理、進行経験もあります。```

回答
```正直どちらも違和感はなかったのですが…どちらかと言えばBがAIっぽいでしょうか…？Aと比べるとやや箇条書きとなっているような印象を受けました。```

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おみごと！！ぎ、ぎりぎり

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それほど『ELYZA Pencil』のAIの精度が高いということですね。キャリアアドバイザーさんもさすが！

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共通キーワードは「プロジェクトリーダー」「システム構築」「開発環境」「開発言語」「上流工程」「フレームワーク」です。

A.（AI作成）
```<プロジェクトリーダーとしての経験>
約3年間、金融業界でシステム開発に従事し、要件定義や設計、テスト、保守運用などを担当した後、2018年からはシステム構築の上流工程に携わっています。
プロジェクトリーダーとして、顧客やメンバーの管理、全体のスケジュール調整、開発言語の選定など幅広い業務を担当。メンバーへの適切な指示や顧客との調整により、システムの品質を維持しながら期日通り納品できています。```

B.（なお作成）
```入社後プログラマとして経験を積み、3年目からプロジェクトリーダーとしてチームを牽引して参りました。
プロジェクト発足にあたっての開発言語、フレームワーク、ミドルウェア等の選定を含めた開発環境整備の経験が豊富にあり、予算面や開発ターゲットなどシステム要件に応じて最適な開発環境を選定することができます。
また、担当案件ではチームを率いると同時に自身も上流工程担当として基本設計および実装工程を担当し、常にプロジェクトの状況把握および調整を行いました。```

回答
```BがAIだと思います。「自身も上流工程担当として基本設計および実装工程を担当し、常にプロジェクトの状況把握および調整を行いました。」の一文と、上流工程を担当しているという記載がある中で実装工程を担当している点に違和感がありました。```

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ううーん結果1-2ですけど、2問目のことを考えるとほぼ引き分けみたいなものですね？

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ある意味1番「AIが人間に近づいている」結果かもね。ELYZAさんのAIとマイナビエージェントのキャリアアドバイザー、どちらも大変優秀という結果になったかと思います。

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AIと人間…争うのではなく共存の未来を歩んでいきたいですね。

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映画の締めみたいなコメントだなぁ。

## 『ELYZA Pencil』について、もっと詳しく聞きたい！

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と、いうわけで…今回も曽根岡さんにいろいろとお話をお伺いいたしました！

~~株式会社ELYZA 代表取締役の曽根岡侑也さん~~

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こんにちは、今回もこのような機会をいただきありがとうございます！

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それでは早速ですが…３行要約AI『ELYZA DIGEST』がSNSで話題となったのも記憶に新しいですけれど、今回『ELYZA Pencil』を開発した背景はどのようなものでしょうか？

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背景としては、まずひとつ目に、ここ3年で言語・文章を扱うAIが大きな進化を遂げていることが挙げられます。**「大規模言語AI」と呼ばれる技術の登場によって、まさにパラダイムシフトが起きているんです。**

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[前回記事](https://and-engineer.com/articles/YaCkJhIAAB0AgMeo)の、**「コンピューターの性能向上」「ベースとなるモジュールの進化」「膨大なデータを読み込めるモデルの大規模化」という要素の掛け合わせによって大幅に精度が向上しパラダイムシフトが起きた**…というお話ですね。

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はい。3年前までのAIは人間に遠く及ばない精度でしたが、このパラダイムシフトによって、**英語では人間より精度高く現代文の問題を解いたり、人間と遜色のないレポートを書くようになってきています。**

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このような背景の中で、我々ELYZA（イライザ）は、**人間超えの精度で日本語を扱うAI技術を3年ほど研究開発してきており、このAI技術を用いて、日常生活や仕事のあり方を変えることができないか**と年間100社を超える企業の方と議論をしておりました。

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年間100社！すごい数ですね…どの企業も困っていることは共通しているのでしょうか？

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そうですね、議論を通して**「文章の要約作業」「コールセンターや会議での対話内容のメモ作成業務」が非常に負担になっている**ことを認識しました。そこで弊社サービスの第一弾として開発し、昨年8月に公開をしたのが、長文要約AI『ELYZA DIGEST』です。

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ああーーー！３行要約AI！！ああーーーーー！！！繋がりました！！！！！

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"議論を通してキャッチアップした課題"を解決するためのツールが満を持して登場！だったんですね。これは喜んだ方がたくさんいらっしゃったのでは？

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大変ありがたいことに、**5日間で13万人を超える方にご利用いただくほど、反響をいただきました。**

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今回は、その第二弾として**「ホワイトカラーの業務の30%以上を占める文章を書くという業務をAIでサポートしたい」**と思い、文章執筆AI『ELYZA Pencil』の開発・公開を行ったんです。

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それが開発背景の2つ目ですね。ちなみに、構想から実現までにどれくらいの時間が掛かりましたか？

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かれこれ3年以上の研究開発してきた技術を元に、構想から4ヶ月弱でリリースにいたりました。

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満を持してだ…。

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AIをキチンと狙い通りに動かすのはとても大変そうと思うのですが、特に大変だった点などはございますか？

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いろいろ大変だった点はありますが、一番大変だったのは**AIに差別表現・暴力的な表現などの不適切な文章を書かせないようにすること**でした。

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差別表現・暴力的な表現などの不適切な文章を書かせない…？気を付けないと書いちゃうんですか？

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そうですね、ありとあらゆる日本語の文章…具体的には、**日本語のWikipediaの全ページに書かれている文章の50倍以上のテキストを読んで勉強している**ため、その過程でAIが差別的な表現を少し学んでしまうんです。

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ああーーー確かにWikipedia50倍以上のテキスト量があったら、差別的表現が文中に含まれている可能性もありますよね…！

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なので、そういう表現をしないように、**学習するデータから不適切な文章を取り除いたり、システムの方で不適切なワードを検知して出力させないようにしています。**

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また、現時点でも残る課題ですが、日常生活や仕事で使うには、まだ精度が少し足りていない印象があります。**今後は、実際に日常で利用いただけるレベルに昇華できるよう、学習データ量を増やしたり、特定の文章に特化させることで精度をあげていきたいと思います。**

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もっと賢くなっていくんですね！楽しみです！

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『ELYZA DIGEST』の価値として「長い文章を要約すること」が挙げられますが、『ELYZA Pencil』の価値はいかなる点にあると考えておられますか？

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『ELYZA Pencil』の価値は、「文章を書く作業の簡略化」になります。

アンドエンジニア編集部員。文系出身の元webデザイナー。

編集部：なお

アンドエンジニア編集部でいちばんえらいひと。

編集部：松本

曽根岡さん

文章執筆AI 『ELYZA Pencil』とは？

『ELYZA Pencil』でどんなテキストが作れるのか？人が作ったテキストと比較してみた

株式会社ELYZA 代表取締役の曽根岡侑也さんにお話しを伺ってみた

約6秒で文章を執筆するAI 『ELYZA Pencil』！どんな文章がつくれるの？その開発背景や課題とは？【体験レポート/インタビュー】

SNSで大きな話題となり、**公開わずか5日間で13万人が体験**――

音楽やゲームなどエンタメ系の新製品のニュースのようですが、これは実は、**“東大”発**の**AIプロフェッショナル集団**による**自然言語処理**の**AIツール**「[ELYZA DIGEST（イライザ ダイジェスト）](https://www.digest.elyza.ai/)」の話。

一見、一般人の日常生活とは縁遠く感じる最先端の「ELYZA DIGEST」がバズったのは、**どんな長文でも3行に要約する**というキャッチーさと、その結果の面白さ（正しくても間違っていてもシェアしたくなる！）、そして**会員登録もインストールもなしに無料で試せる手軽さ**が理由でしょう。

開発した**株式会社ELYZAは、東京大学・松尾研究室発のスタートアップ企業**。いま大きな注目を集めており、2021年3月には今後著しい成長が期待されるスタートアップ企業を表彰する**『EY Innovative Startup 2021』**を、11月には事業や社会を前進させた方々を表彰するアワード**『Forward Award 2021』にて『テクノロジー賞』**を受賞しています。

今回は「ELYZA DIGEST」のお話を中心に、ディープラーニングやAI技術、自然言語処理（NLP）の現在と未来について、CEOの曽根岡侑也さんと、自然言語処理プロジェクトのリーダーを務める中村朝陽さんにインタビューしました。

前回のインタビュー記事はこちら↓

## 共同研究の依頼は100以上。日本語AIに期待する時短ニーズ

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英語の自然言語処理技術が驚異的に進化していることはわかりましたが、日本語は英語よりずっと難しい言語だというイメージがあります。「うちがやる」と、さきほど曽根岡さんはおっしゃいましたが、日本語でもできるんですか？

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アルファベットは26文字ですが、**日本語はひらがな・カタカナ・漢字と文字の数が多いですし、英語のように単語を半角ブランクで区切ることもしないので前処理の段階で難しい**ですね。しかも、web上にある日本語の文章が少ないので、学習のための材料も足りず、ディープラーニングには厳しい環境で、遅れがちなのは事実です。

#### balloon eriko_ichibangase left
にもかかわらず、御社が日本語の自然言語処理に挑戦しているのはどうしてですか？

#### balloon nakamura right
**英語圏でできていることが、日本語でできないのはつまらない**じゃないですか。どうせやるなら、**日本語で面白いことをしたい、日本語で遊びたい**、というのが個人的な想いです。

#### balloon soneoka right
私もほぼ同じですね。さきほども申し上げたように、**BERTのようなパラダイムシフトを日本語で経験したい**んです。

#### balloon eriko_ichibangase left
その想いから生まれたのが、「ELYZA DIGEST」にも使われている**日本語の自然言語処理エンジン「ELYZA Brain」**なんですね。「BERT」の日本語版に当たる存在だと思いますが、「ELYZA Brain」では今、どんなことができますか？

#### balloon soneoka right
**「ELYZA Brain」を使うことで人間を超えた挙動や「ELYZA DIGEST」のような“WOW！”となるAIの動きを実現**できます。具体的には**文章の要約**、**文章の作成支援**、**高精度な対話システム（チャットボット）の構築**といったことですが、企業様との共同開発で“WOW！”となるようなことを実現できないかとチャレンジしている段階です。

「ELYZA Brain」は、NLP（自然言語処理技術）領域における国内最大の日本語AIエンジンです。国内最大の日本語テキストデータの学習量及び国内最大のモデルの大きさを有しており、特定の技術課題ではネイティブな日本語話者の精度を超えています。テキストを扱う様々な業務に適用可能であり、十分な学習データを準備することができれば「読む」「書く」「対話」を含む業務を高精度に支援するツールを実現可能です。

~~引用元：[プレスリリース](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000047565.html)~~

#### balloon eriko_ichibangase left
他社との共同開発も多いとのことですが、具体的にどんなお話が進んでいますか？答えられる範囲で結構ですが……。

#### balloon soneoka right
大丈夫ですよ（笑）。例えば**SOMPOホールディングス様とは、コールセンター領域のDXパートナーとして提携**しています。コールセンターのオペレーターさんのお仕事って、電話で話を聞く以上にレポート入力に時間がかかるという現実があるんです。実証実験段階なのでどこまで実用化できるかはわかりませんが、電話応対時の音声データを文字起こししてシステム入力する、という作業をAIでサポートできたらいいですよね。

#### balloon eriko_ichibangase left
それは画期的ですね！同じような話では、医療分野のカルテや法律関係の議事録にも活用できそうな気がします。

#### balloon soneoka right
はい、そのあたりは当然ですね。法律の分野ではリーガルテック（リーガル・Legal＋テクノロジー・Technology）という言葉もあり、法律業務はAIやITで効率化していく流れです。実際弊社も、**森・濱田松本法律事務所様とともに法律業務におけるAI活用の共同研究**を行っています。

#### balloon eriko_ichibangase left
まさに最先端ですね。ほかに、どんな分野に応用できそうですか？

#### balloon soneoka right
すでに締切済みのプロジェクトですが、2020年に共同開発のパートナーを募集しました。そのときに以下の30のユースケースを示しています。医師や弁護士など業界に特化したジャンル、人事や営業、カスタマー対応などさまざまな業界を横断して必要とされるジャンル、要約や言い換えなどB2Cで活用されそうなジャンルに分けています。

#### balloon eriko_ichibangase left
30に加えて「＋その他業界」とありますが、興味を持たれているジャンルや企業はありますか？

#### balloon soneoka right
100以上の企業様から共同研究の引き合いをいただいているので、こちらからアプローチしたいジャンルや相手というのは現状、ありません。ただ、**自然言語処理の課題を提案してくださる企業が100以上集まったことは弊社にとって宝です**。いただいた課題を抽象化することで、「文章を書くこと、特に要約や議事録の負担が重い」ということがわかり、「ELYZA DIGEST」ができた、といった経緯もあります。たくさんお話をいただくことで、研究対象や方向性が決まっていっていますね。

## AI業界に進むには、英語と数学。勉強は誰でもすぐに始められる。

#### balloon eriko_ichibangase left
これから自然言語処理のAIを勉強したい、この道に進みたい、という読者も多いと思います。AI研究者になるには、どんな勉強をすればいいですか？

#### balloon soneoka right
研究室で指導してきた経験上、**ひととおりAIを勉強するには、フルコミットで3ヶ月**ですね。3ヶ月というと短い気がするかもしれませんが、本業のある社会人が**週末だけで勉強しようとすると2～3年**かかってしまう計算です。概要を理解するだけならもう少し短くてもいいのですが、**勉強の仕上げとして論文を読み込む必要がある**ので、社会人だとその時間を確保するのがかなり難しいと思います。なので結果的に、ELYZAには大学や大学院でAIを専門的に勉強したメンバーが多くなっています。

#### balloon eriko_ichibangase left
2～3年、ですか。2～3年経てばAIの技術がさらに進化していますよね。理論上は2～3年後だけど、社会人が本業を持ちながら勉強するのは実質不可能、ということなんでしょうか？

#### balloon nakamura right
もちろん、この分野の状況が大きく変化する可能性はあります。でも、その基礎となる部分は変わらないと考えているので、**社会人が勉強するのも不可能ではない**と思います。
**AIを作ることが一番身になる**と思いますので、Kaggle等の機械学習コンペティションへ参加したり、自分の実現したいAIを自由研究感覚で作ってみたりすることをおすすめします。私は、**研究者のTwitterやHugging Face（オープンソースの自然言語処理のライブラリを作っているコミュニティ）関連のフォーラム**もよく見ますね。

~~（出典：[Hugging Face](https://huggingface.co/)）~~

#### balloon eriko_ichibangase left
では逆に、まだ若い、中高生へのアドバイスはありますか？

#### balloon nakamura right
**英語と数学は必須**です。英語は、論文を読んだり、論文のオーサーのSNSをチェックするのに必要になります。**日本語に翻訳されるまで待つと、すでに遅い**ですからね。また、ディープラーニングという技術が線形代数（行列演算）・微積分・最適化・統計論などを複合させた応用分野なので、**起きていることを理解し改善するためには数学が必要**になります。根本的な部分では、自然言語処理や画像処理等の領域に関わらず同じ技術を用いていますよ。

#### balloon eriko_ichibangase left
では、AIを勉強するのは、大学に進んでから、ですか？

#### balloon nakamura right
いえ、**中高生だからまだできないなんてことは何もない**です。「自然言語処理　始め方」と検索すれば、自分で作ってみるための情報はいくらでも出てきます。本格的な勉強ができるのは大学なので、大学に入るための勉強はおろそかにできませんが、時間の許す範囲で遊び感覚でAIを触ったり、フォーラムに参加したりして、できることをすぐに始めてほしいですね。

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