生成AIが脚光を浴びており、自然言語処理が多方面で活用されています。**言語処理はプログラミングにも活用できるため、AIによるコーディング支援機能がいくつか発表されています。**ここでは、ソフトウェア開発環境を提供するメジャーなAIコーディング支援機能のリリース状況を整理し、解説していきます。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

### AIによるコーディング支援のメリット

従来からコーディングの自動化の取り組みが行われています。AIによるコーディング支援は、その取り組みを一気に加速させるものです。具体的には、開発工数の低減、開発期間の短縮、開発品質の向上に効果があります。また、自身が知らないプログラミング言語にも対応できるメリットもあります。

*分かりやすく言うとAIコーディング支援は、大変な開発の労力を減らして俊敏なビジネス利用を手助けする、アシスタントのような役割を担ってくれると考えると良いでしょう。*

### AIによるコーディング支援のデメリット

AIによるコーディング支援のデメリットは、ないわけではありません。具体的には、生成AIの種類によっては想定した動作を行わない架空のコードを生成する恐れもあります。同様に多くのコードから学習したコードでは、場合によってはコードライセンスに抵触するリスクもあります。

その他、作成したコードが要件定義に合致しているかはやはり人手での確認が求められます。場合によっては、コードデザイナーやプログラマーの評価に影響を及ぼす場合もありますので、デバッグやコード品質も厳密に行う必要も出てきます。

*このようなリスクを低減するためには、コードのチェックなどのスキルを持つエンジニアが行い、AIに丸投げせずに補助的に活用することも方法の1つです。*

## 代表的なAIコーディング支援ツール

プログラム開発環境は多くありますが、ここではAIコーディング支援機能を搭載する開発ツールやサイトを紹介していきます。*特にソフトウェアデベロッパーが良く活用する開発環境を中心に紹介し、動向を交えて解説していきます。*

*GitHub Copilotは、コード生成のモデルであるOpenAIのCodexをベースに開発された開発支援ツールです。*2021年には、GPT-3ベースのコード生成に対応しており、統合開発環境（IDE）でのコード補完機能の提供を開始しています。

2023年3月には、「GitHub Copilot X」を発表し、GPT-4をプログラミング用に採用することを公表しています。チャット形式でプログラムコードを生成することができます。「GitHub Copilot X」は、テクニカルプレビューとして提供が開始され、料金体系についてはまだ発表されていません。

【参考】：[GitHub ブログ GitHub Copilot X：AIを搭載した開発者体験](https://github.blog/jp/2023-03-23-github-copilot-x-the-ai-powered-developer-experience/)
【参考】：[GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot)
【参考】：[GitHub Copilot X](https://github.com/features/preview/copilot-x)

AIペアプログラマー「GitHub Copilot」の使い方や導入メリットを徹底解説！

*Visual Studio IntelliCodeは、Visual StudioとVisual Studio Code（VSCode）で利用できるAIコード入力補完機能です。*補完する仕組みは、実装されているIntelliSenseを用います。「GitHub」の公開リポジトリを機械学習でトレーニングし、リコメンデーションは質の高いコード作成を支援します。

Visual Studioは統合開発環境（IDE）、VSCodeはコードエディタとして非常に人気があります。その環境でAIコーディング支援が実装されるため、試してみる機会が増えるでしょう。

【参考】：[Visual Studio IntelliCode](https://visualstudio.microsoft.com/ja/services/intellicode/)
【参考】：[Visual Studio IntelliCode の概要](https://learn.microsoft.com/ja-jp/visualstudio/intellicode/overview)
【参考】：[Visual Studio での IntelliSense](https://learn.microsoft.com/ja-jp/visualstudio/ide/using-intellisense?view=vs-2022)

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

*Amazon CodeWhispererは、この4月から一般提供を開始したサービスで「AIコーディングコンパニオン」と呼ばれています。*従来はプレビュー版として限定公開していましたが、生成AIの進歩と活用方法を検討し、AWS利用者に一般提供を開始しました。

PythonやJava・JavaScript・TypeScript・C#など、15の言語に対応します。

VS CodeやIntelliJ IDEA・AWS Cloud9などから利用できるほか、AWS Toolkit IDE extensionsから多くのIDEに対応することができます。Lambdaコンソールからも利用可能です。同社は、Amazonのコードについても十分に学習しているため、Amazon EC2やAWS Lambda・Amazon S3などのコード生成が最も正確だとしています。

【参考】：[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/jp/codewhisperer/)
【参考】：[AWS Machine Learning Blog: Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS](https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/announcing-new-tools-for-building-with-generative-ai-on-aws/)

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

JavaScriptとJavaの違いは？質問されたときの説明方法

TypeScript入門編として利用する際に覚えておくポイント

*2023年5月17日、Google Colaboratory（Google Colab）にAIコーディング支援機能の搭載が発表されました。*先日開催された「Google I/O 2023」で発表された、PaLM2をベースとするCodeyが用いられます。

CodeyはGoogle Colab向けにチューニングされており、得意とするPythonのコード補完やコード生成に役立てられます。AIコーディング支援機能は統合されており、チャットボットに相談しながら進めることも可能です。Pythonと機械学習は相性が良く、Google Colabはインターネットから誰でも無償で利用することができます。

機能のロールアウトは、今後数ヶ月の間に徐々に展開され米国から他の地域へ拡大を予定しています。

【参考】：[Colaboratory へようこそ](https://colab.research.google.com/?hl=ja)
【参考】：[Google DEVELOPERS: AI-powered coding, free of charge with Colab](https://blog.google/technology/developers/google-colab-ai-coding-features/)


## AIチャットシステムからコードを生成する

*生成AIをベースとするAIチャットシステムにおいても、コード生成の機能が備わっています。*ここでは、AIチャットシステムやAIベースの検索エンジンを活用して、コーディング支援機能を解説していきます。

*Microsoftの「新しいBing」は、Open AIのGPT-4を検索エンジンに採用したAIベースの検索システムです。*チャット エクスペリエンスが追加された検索が可能です。質問カテゴリーに掲載されている通り、コーディング支援にも対応します。

【参考】：[新しいBing](https://www.bing.com/new?scdexwlcs=1&setlang=ja)
【参考】：[新しいBing よくあるご質問](https://www.bing.com/new#faq)

新しいBingのリリース！AIを活用した検索サービスの登場

OpenAIのChatGPTは、2023年に入りAIチャットシステムとしてニュースや話題になっています。*特に2023年3月にGPT-4が発表されると、その自然な言語応対や認識・生成能力に注目が集まっています。*従来のGPT-3.5はどなたでも無料で利用できます。

GPT-4はChatGPT Plusという有料のサブスクリプションに登録するか、Microsoftの新しいBingを使用するなどで利用することができます。

【参考】：[OpenAI ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt)
【参考】：[OpenAI Introducing ChatGPT Plus](https://openai.com/blog/chatgpt-plus)

OpenAIのGPT-4とは？ChatGPTの進化版について解説！

*GoogleのBardは、2023年3月に試験運用を開始した会話型AIシステムです。*5月には大規模言語モデルを従来のLaMDA・PaLMからPaLM2へと更新し、機能と性能向上により5月からは日本語に対応しています。

BardのFAQを見ると、コーディング支援に活用できることが明らかにされています。試験運用中のため、ある程度自己責任が求められます。コードを引用している場合やライセンス条項については、Bardから提供されることがあります。

【参考】：[Google Bard](https://bard.google.com/)
【参考】：[Google Bard に関するよくある質問](https://bard.google.com/faq)
【参考】：[Google Japan Blog: PaLM 2 のご紹介](https://japan.googleblog.com/2023/05/palm-2.html)

## AIコーディング支援は初心者にも役立ちます

AIコーディング支援では、開発の工数削減や期間短縮、品質向上に役立てられるために、評価段階から実際の利用段階に移りつつあると考えられます。コードの自動生成は簡単なものから複雑なものまで様々な用途で活用できます。

**初心者においても、学習用コードの生成やコードレビューを依頼することも可能ですので、学習ツールの活用の幅も広がるでしょう。**

コーディング規約とは？メリットやデメリット定めるべき内容を紹介

<center>[【関連情報】「AIを仕事で活用する上で必須! 「コマンドプロンプト」作成のポイント｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/08/post-1283.html)</center>

生成AIの登場は、急速に利用範囲を拡大しています。ソフトウェア開発においてもコーディング支援機能がAIによってもたらされています。ここでは、AIによるコーディング支援の概要からメリット・デメリット、そして実際の開発ツールまで解説していきます。

生成AIの自然言語処理はプログラミングにも活用でき、開発ツールに続々と実装されています

メリットは開発労力を低減し、ビジネスの創出や活用を手助けすることです

デメリットもありますが、成果物のヒューマンチェックなどでリスク低減することもできます

AIによるコーディング支援とは？概要とともに実際の開発ツールを紹介

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

## AIには数学の知識が必ず必要なのか？

**AIの学習をするならば、数学の知識は必須と言われています。**しかし、なぜAIに数学の知識が必要なのでしょうか。

それは、AIの仕組みには数学の知識が使われているからです。つまり、AIの仕組みを深く理解して仕事をする場合は、数学を勉強する必要があるでしょう。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

<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>

## データ解析でも数学の知識は必要

先述で、AIの仕組みを理解するなら数学の知識が必要と説明しました。しかし、既にあるライブラリや、ツールを使って開発をするだけであれば、数学の知識はさほど必要ありません。

 一方で、そのライブラリがどのように動いているのかを知りたい場合には、数学の知識が必要です。*さらに、ライブラリを使った結果を分析する際に、統計学をはじめとした数学の知識が必要となる可能性があります。*

そのため、AIの仕組みに使われている数学の知識は、極力学んだ方が良いといえます。

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

## AIエンジニアと数学の必要性について

これまでの説明から、AIの勉強に数学の知識はあったほうが良いということが分かりました。また、**AIエンジニアを目指している方はAIの仕組みについても触れる機会があると思いますので、数学の知識を習得することをおすすめします。**

ここからは、AIエンジニアの仕事内容や参考年収について触れていきます。上記のような職種を目指している方は、是非参考にしてください。

まずはAIエンジニアの仕事内容について説明していきます。AIエンジニアと一言でいっても、データサイエンティストやデータアナリスト、機械学習エンジニアなど様々な職種があります。それぞれ詳しく説明します。

データサイエンティストは、主にデータを解析する技術者です。統計などの情報をもとにデータを分析したり、データを加工したりする業務を担当します。

データサイエンティストに役立つ資格8選！取得のメリットや難易度は？

データアナリストは、データを分析した結果をもとに、ビジネスの課題解決を行うエンジニアです。企業によっては、システムの改良だけでなく、ビジネスの現場で実際に課題解決の提案をするようなことも求められます。

また、データサイエンティストと同様にデータを分析するアナリストもいるため、企業によって業務内容は多少変わります。

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！

機械学習エンジニアは、AIの中でも特に機械学習の分野に特化したエンジニアです。機械学習のシステムの設計や構築、運用保守など多岐にわたって業務を行います。

また、上記の職種は業務内容に違いはありますが、どの職種でもデータを扱ったり、AIの仕組みに関わる分野を扱ったりするため、数学の知識が必要です。

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

AIエンジニアになりたいという方は、年収がどれくらいなのか気になるかと思います。AIエンジニアという職種の年収データがまだ見当たらないため、代わりにシステムエンジニアの年収データを参考に見てみましょう。

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 職業別年収ランキング」での平均年収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。

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、製品開発／研究開発全般の職種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エンジニアという職種は他の職種と比較すると新しい職種のため、年収の平均が定まっていません。*しかし今後、AIエンジニアの需要が増えていくことで、年収がさらに上がっていくことが予想されます。*

【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/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】：[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エンジニアに必要な数学の知識

数学の知識といっても、勉強の分野があまりに広いと挫折してしまう方もいるのではないでしょうか。**数学の勉強を進める際には、ただやみくもに勉強するよりも、AIの数学に使われる分野に絞って集中的に学習することをおすすめします。**

ここからは、数学の中でもAIの仕組みに使われている数学の分野をいくつかご紹介します。本記事を参考にしつつ、特に使われる数学の分野から勉強を進めてみましょう。

*線形代数は、代数学と呼ばれる分野の学問で、ベクトルや行列などを扱う学問です。*この線形代数はAIの他にも、統計学や画像処理など様々なところで使われています。

*数理統計学とは、統計学の中でも数学的な分野を指します。*そのため統計学を習ったことのない方は、統計学の概要などを含めて勉強すると、より理解が深まるでしょう。

微分・積分は、高校生で習ったことがある方も多いのではないでしょうか。*AIの仕組みにも、この微分・積分の知識が使われています。*

またAIやデータ分析でよく使われているPythonでは、微分・積分の計算を瞬時に行ってくれます。この際、計算結果を見て分析をするのに、微分や積分の知識がないとデータを読み解けませんので、この分野も学習しておく必要があります。

## AIや機械学習に役立つ数学の勉強方法

*AIの仕組みを学ぶ際に必要な数学の分野を把握したところで、次にどのように勉強していけば良いのかをご紹介します。*

本格的にAIに関する数学の知識を身に着けたい方は、是非本記事を参考にしつつ、勉強に取り組んでみましょう。

AIエンジニアにはいくつか職種があると説明しましたが、その職種の仕事を想定して、実際にデータを分析してみることをおすすめします。

*例えばデータサイエンティストであれば、オープンデータという国などが公表しているデータを分析して、問題解決の情報を探してみましょう。*

例えば、デジタル庁の「データポータルサービス」では、オープンデータを検索することができます。その中には人口動態のうち、出生数や入出国者の数などのデータが提供されています。

この過程の中で、データ分析の手法やPythonの学習をすれば、数学をはじめとした知識の理解が深まるでしょう。また、企業の中にはAIエンジニアのための育成支援を行っている企業もあります。未経験の方であれば、自分にあった企業を探してくれる転職エージェントもおすすめです。

【参考】：[Python 公式](https://www.python.org/)
【参考】：[オープンデータポータル](https://data.e-gov.go.jp/info/ja)
【参考】：[オープンデータポータル オープンデータ 入出国者数2022年7月](https://data.e-gov.go.jp/data/ja/dataset/moj_20230119_0010)
【参考】：[オープンデータポータル オープンデータ 出生数2021年次](https://data.e-gov.go.jp/data/ja/dataset/mhlw_20230120_0093)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

*数学や統計学のオンライン講座を扱っている、学習プラットフォームを活用するのもおすすめです。*オンライン講座は参考書とは異なり、動画を見ながら勉強できるため、講師の説明を聞きながら理解を深められます。

例えば、「gacco」や「schoo」というオンライン学習プラットフォームを利用すれば、統計学などの講義を受講することができます。サービスを利用するには会員登録が必要ですが、どちらも基本的には無料で使えますので気になる方は参考サイトをご覧ください。

【参考】：[schoo 公式](https://schoo.jp/)
【参考】：[gacco 公式](https://gacco.org/)

## AIに必要な数学を学習してスキルアップを目指そう

AIの仕組みを深く理解したい場合や、AIを利用して出た結果を分析するには、数学の知識が必要だと分かりました。また、数学の中でも特にAIに関わる分野から勉強をすると、効率的に学習を進められると理解できたかと思います。

AIエンジニアを目指している方は、数学の知識を身に着けスキルを磨いたうえで転職を目指すことをおすすめします。**しかし、未経験からAIエンジニアを目指す際、ご自身にあった企業を自力で探すのは非常に難しいのではないでしょうか。**

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。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、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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<center>[【関連情報】「AIを勉強に活用するには? ChatGPTなど対話型AIで効率的に勉強する方法｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/10/post-1359.html)</center>

AIエンジニアを目指す際、数学の知識が必要なのか気になる人も多いでしょう。結論としては数学の知識はあった方が良いですが、具体的にどこまでの知識が必要なのでしょうか。本記事では、AIに関する数学の分野や、勉強方法をご紹介します。

AIの仕組みや、データの分析をするときに数学の知識が必要です

AIに関する数学の分野は、線形代数などいくつかの分野が主に使われています

数学の知識を学習する際は、オンライン講座やデータを実際に分析してみることをおすすめします

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

近年AI技術の普及に伴い、AIの活用が進む業界や、AIを業務に活かしたいと考える企業が増えています。AIが得意とする分析・予測や自然言語処理・画像処理・音声認識などは、今後一層幅広い分野で使われることが予想され、これからますます発展するものと考えられます。

AI技術を支えるのが、AIを実装するエンジニアです。ディープラーニングなどのAIに関する豊富な知識を持ち、高度なプログラミングスキルでコーディングを行います。

**AI実装検定とは、このようなAIの実装を担うエンジニアを対象とした、ディープラーニングに関する実装能力と知識のレベルを測る検定試験です。**AIの学習をしたいと思っている方から、AI技術者として活躍している方まで、学習の習熟度やスキルを評価する指標となります。

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

## AI実装検定の受験を検討してみよう

今後、需要が高まることが予想されるAI技術ですが、AI技術を活用できる人材の不足が懸念されており、経済産業省でも積極的に実践的なAI人材を育成する取り組みを行っています。

【参考】：[実践的なAI人材育成について（METI/経済産業省）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AIQuest.html)

AI実装検定は、AIに関心のある方やAIを活用したい方にとって、自身の実装能力と知識の評価・証明に役立つものです。*AIの発展に伴い、AI実装検定の取得は就職やキャリアアップにおいて有利な要素となることでしょう。*

この記事では、AI実装検定の受験を検討している方のために、AI実装検定の試験概要やレベル別の試験内容、受験のメリットなどについて解説していきます。参考にして、AIの実装能力と知識を証明する機会として、ぜひ受験を検討してみてください。

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

ここでは、AI実装検定の概要や試験要項、AI実装検定を活用できる職種の年収など、基本的な情報について解説していきます。

*AI実装検定は、AI実装検定実行委員会（AIEO）が主催する資格試験であり、日本国内で100万人がAIに関連した知識を学ぶことを理念に掲げ、日本のAI技術の発展に繋げることを目的とした資格です。*

AI実装検定では、「B級」「A級」「S級」の3つの認定レベルが設けられていて、AIに初めて触れる初心者から、高度なAI技術を持つエンジニアまで、受験者がそれぞれに目標を設定してチャレンジできます。

また、AI実装検定の合格者には「ディープラーニング実装師」の称号が与えられます。

AI実装検定は、中学校までの義務教育を修了した方で、AIに興味があれば誰でも受験することができます。

*試験は、コンピュータで行われるCBT（Computer Based Testing）形式で行われ、選択問題（四肢択一）の形式で回答します。*

会場は全国のテストセンターから希望の受験場所を選択できます。試験日は、希望のテストセンターで空きがある日の中から、都合の合う日を選ぶことが可能です。申し込みはインターネットにて行います。

級ごとの受験費用は以下の通りです。A級とB級は学割もありますので、学生の方も気軽に受けることができます。合格者には、各レベルに応じた合格ロゴが発行されます。

*■S級*：33,000円
*■A級*：一般　14,850円／学割　8,250円
*■B級*：一般　  9,900円／学割　5,500円

【参考】：[AI実装検定 | CBT-Solutions CBT/PBT試験 受験者ポータルサイト](https://cbt-s.com/examinee/examination/equ.html)

CBT試験とは？概要やメリット、採用されている資格一覧を紹介！

### AI実装検定を活用できる職種の年収

AI実装検定を活用できる職種であるAIエンジニアに近い、システムエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は431万円（※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、AIエンジニアは一般平均年収よりも、同程度からやや高めであることが分かります。

AI実装検定を持つシステムエンジニアやプログラマーは、AIを活用できる様々な分野で活躍できます。*さらに、AIの専門家であるAIエンジニアやデータアナリストへのキャリアアップで、より高い年収を得ることが期待できます。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.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)

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

## AI実装検定のレベル別試験内容

ここでは、AI実装検定の3つのレベルの違いや、試験範囲について解説します。

*AI実装検定B級は、AIに興味がありながらも知識がない入門者にとって、初めの目標として挑戦できる試験です。*ディープラーニングや機械学習の基本的な概念を習得していることを認定します。

これまでAIとは縁のなかった方々やAIエンジニアを目指す方々にとって、AIに関わる基礎知識を身につけるための一歩となる資格と言えます。

試験では、学習と推論、データとタスク、パターン認識、歴史、読み書き表現、計算と整理、開発と運用といった7つの側面から、AIの概要について問われます。

B級の出題は30題で、試験時間は40分、合格基準は70%以上です。

*AI実装検定A級は、ディープラーニングの実装に必要とされる基本的な数学とプログラミング知識を持つこと、AIの理論的な書籍を理解できること、独学の準備ができる能力があることを認定します。*また、ニューラルネットワークの基礎的な構造についての理解が問われます。

AI実装の学習を自己で進めたい方や、AIに関する書籍を読んでAIへの理解を深めたい方におすすめの資格です。

試験では、ディープラーニングの実装に必要なプログラミング言語であるPythonと、数値計算ライブラリの知識が問われます。また、ディープラーニングでよく用いられる、高校数学と一部の大学数学の計算ができるかも試されます。

A級の出題は数学 20題・プログラミング 20題・AI 20題で、試験時間は60分、合格基準は70%以上です。

なお、A級の勉強法については、公式の参考書が出版されていますので、こちらを使って学習を進めると良いでしょう。

*■AI実装検定　公式テキスト　－ A級 －*
▪著者：佐々木　淳（ささき　じゅん） 著／AI実装検定実行委員会 監修
▪ページ数：352ページ
▪出版社：大学教育出版
▪発売日：2022/06/03
【参考】：[AI実装検定　公式テキスト　－ A級 －｜株式会社大学教育出版](https://www.kyoiku.co.jp/00search/book-item.html?pk=1119)

*AI実装検定S級は、AIの実装力だけでなく、主に画像処理を中心とした実践的なスキルや、自然言語処理、有名モデルなどの応用的な実装ができる力を認定します。*

現在のAI分野で最も難易度が高い資格とされており、AIエンジニアとして活躍している方やAIエンジニア転職を目指す方には特におすすめです。

試験では、NLP（自然言語処理）においてseq2seq、Transformer、HRED、Word2Vec (Skip-gram)、ディープラーニングのモデルにおいてVGG、GoogLeNet、ResNet/WideResNet、MobileNet、EfficientNet、DenseNetの範囲で、論文範囲からフレームワーク（Pytorch及びKeras）の実装問題が問われます。

S級の出題はディープラーニングの様々なモデルから50題で、試験時間は60分、合格基準は70%以上です。

【参考】：[AI実装検定|レベル別試験内容](https://kentei.ai/#examdtl-sec)

## AI実装検定を取得するメリットとは

AI実装検定の取得は、AI技術を活用したいエンジニアにとって様々なメリットがあります。AI実装について現場で活躍できる知識やスキルが身につくこと、社内評価の向上やキャリアアップに役立つことなどが挙げられます。

### AI実装の知識やスキルが身につく

AI実装検定を受けることで、AI実装関連の知識を体系的に学ぶことができ、受験者のレベルに応じて必要なスキルを身につけることができます。

B級ではAIの概要や、実際のAI実装に必要な基本的な知識を学ぶことができ、A級やS級の学習では、ディープラーニングの基礎や応用知識、有名モデルの実装、応用的なモデル実装などを学ぶことができます。

*AI実装検定を受けることで、AI実装関連の知識を体系的に学ぶことができ、知識とスキルのレベルアップを図り、AI領域での活躍の幅を広げることができます。*

### 現場で活躍できるIT人材になれる

近年、社会ではIT化が進んでいますが、思ったようにDX推進が進まない企業もあります。その多くは、AIをはじめとした最新IT技術を理解し、活用できるエンジニアを求めています。

AIの実装スキルを高めても、その能力があることを外部に証明することは簡単ではありません。*そこで、AI実装検定を取得していれば、一定以上のAI実装技術を持つことが証明でき、現場で活躍できるIT人材として、社内評価の向上やキャリアアップが期待できます。*

DX推進が捗らない企業が、喉から手が出るくらいに欲しいIТ人材とは

## AI実装検定を取得してAIエンジニアとして活躍の幅を広げよう

ここまで、AI実装検定の概要や各レベルの試験内容、受験のメリットなどについて解説してきました。AI初学者から現場で活躍するAI技術者の方まで、幅広く活用できる資格であることがお分りいただけたと思います。

AI実装検定を取得すれば、社内評価の向上や、AI関連の職に就職・転職する際にも有効なアピールポイントにもなります。*検定の取得を機に、自分のAIエンジニアとしての将来像を思い描ける企業に転職を考えるのも良いでしょう。*

しかし、1人で転職活動を行うのには、困難がつきものです。希望の企業を探し、面談の準備など、するべきことも多く、今、携わっている仕事の合間に転職活動を行うのは大変でしょう。

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。 

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AI実装検定は、AIの知識と実装能力を評価する検定試験で、近年のAI技術の普及に伴い、AIを活用したい企業や個人にとって役立つ検定です。この記事では、AI実装検定に興味を持つ方のために、AI実装検定の試験概要やレベル別の試験内容、受験のメリットを解説します。

AI実装検定は、ディープラーニングに関するAIエンジニアの習熟度やスキルを評価する指標となる

AI実装検定にはB級、A級、S級のレベルがあり、初心者から高度なAI技術を持つエンジニアまでレベルに応じて挑戦できる

AI実装検定を取得すると、AIの知識と実装能力を持つことが証明でき、キャリアアップにつながる

AI実装検定とは？試験概要やレベル別の試験内容、メリットを解説！

## AIはどうやって勉強すれば良い？

AIへの注目は近年ますます高まっており、社会人の中にもこれからAIを学んで自らのキャリアに活かそうとする方が増えています。

しかし、AI関連のスキルの勉強方法が分からない、という方は多いと予想されます。*なぜならAIが注目され始めたのは最近のことなので、まだ勉強方法が広まっていないためです。*

例えばAIを理解するのに何を勉強すれば良いのか、プログラミング言語は何を選択すれば良いか、などご存知ない方は多いのではないでしょうか。

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

## AIの勉強はまず機械学習アルゴリズムから

一口にAIと言っても、自然言語処理・音声認識・画像認識など幅広いですが、どの分野に参入する場合においても、まずは機械学習アルゴリズムを覚えるところから始めることをおすすめします。

**機械学習とはコンピュータに大量のデータを学習させる手法のことです。**最近話題の将棋AIやチャットボット、生成系AIなどにも、機械学習の技術が導入されています。

機械学習を行うアルゴリズムにはいくつかの種類があります。これらのアルゴリズムを自分で実装してみて、AI開発の楽しさを実感できるようになるところから始めることをおすすめします。

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## AIに関する基礎知識をおさらい

具体的な勉強方法に入る前に、AIに関する基礎知識について解説します。そもそもAIとは何かや、AIが注目されている理由、AIエンジニアの年収についてまとめました。

AIとは「Artificial Intelligence」の略で日本語で人工知能を表します。*人工知能とは、人間のような振る舞いをするコンピュータ、あるいはそのようなコンピュータを開発する研究分野を指します。*

AIと機械学習はよく混同されますが、機械学習はAIに内包される技術の1つです。また、ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習の中でも多数のニューラルネットワークを用いるものを指します。

ニューラルネットワークとは？仕組みや関連用語をわかりやすく解説

**昨今AIが注目されてきた理由は、技術の進歩によってAIが活躍できる環境が整ってきたためです。**

技術の記事（7ページ目）