書籍「ディープラーニング G検定対策 テキスト」ご紹介
ディープラーニングを取り巻く現状
「ディープラーニング検定」をご存知だろうか。一見するとIT業界限定の資格なので、自分には関係ないと思う人もいるだろう。しかしこの検定は社会で叫ばれる「DX（デジタル・トランスフォーメーション）」にも関わってくる。DXの定義は様々だが、「ITやデータを活用して業務を効率化・自動化する」という側面がある。こうした業務改革を進めるにあたって、「ディープラーニングとは何か？」「ディープラーニングで何ができるか？」「ディープラーニングの強みは何か」という知識が必要になる。
現代において、様々な仕事で直接間接を問わずIT・データが関わっており、本書で紹介するディープラーニングは決してIT業界"だけ"で使われるものではない。昨今のDXブームの中でビジネスパーソンとして「DXで何かすべき」という場面は、業種業界を問わず求められるのだ。そこで技術体系について把握しておかなければ、企画立案すらおぼつかない。そして数年前に起こったAIブームにおける失敗例としては、企画立案における「丸投げ」が挙がられる。DXブームでも同じく「自分はわからない」と丸投げすれば、同じ失敗を繰り返すのである。このように仕事におけるDX知識の必要性が高まり、これを機にディープラーニングを学び資格取得に挑んではいかがだろうか。
ディープラーニング協会とG検定の概要
G検定を主催する「一般社団法人日本ディープラーニング協会」について、解説しておこう。同団体はディープラーニングに関わる大手企業や大学により設立されており、一般社団法人 データサイエンティスト協会や独立行政法人 情報処理推進機構などITに関わる団体とも連携している。定期的に資格試験も開催されており、信頼と実績のある団体と言えるだろう。資格である「G検定」の概要は同協会のページで解説されているが、AI・ディープラーニングにおける基本的な内容となる。別途「E検定」もあるが、こちらは経験を積んだITエンジニア向けなので、一般的なビジネスパーソンであればG検定を先に受講すべきだろう。IT資格について様々な意見があるものの、幅広い知識を体系的に学べる点や勉強する目標として役立つことを覚えておいてほしい。
同協会が発表する受験者の割合を見ると年齢、職種、業種、役職など幅広いことがわかる。
既にITエンジニアとして活躍する人には転職やキャリアアップのきっかけとなるし、これから目指す人なら基本を学べる教材としても活用できる。エンジニア以外の職種やIT業界以外で働く人にとっても、前述したように「ディープラーニングをどうやって仕事で活かすか？」を身につける意味で役立つだろう。こうした知識は技術職だけでなく、顧客対応やエンジニア採用、広報などでも応用できるため、幅広い方が受験している点への証左とも言える。本書でもまえがきに当たる部分で体系的かつ幅広く学びながら、ビジネスでディープラーニングを活用できる人材を目指すことを示している。
本書の使い方
ここまでディープラーニングとG検定の必要性を説明したので、本書「ディープラーニング検定 G検定 対策テキスト」について紹介したい。まず本書は2021年1月に発売された書籍から最新のシラバスで対応したものなので、いわばアップデート版と言える。こうした改訂版は最新情報に対応するだけでなく、わかりにくい部分や間違いなども修正される。そもそも最新版にアップデートされるという点も信頼にもつながるので安心だ。
本書の特徴として、主要キーワードをランク付けして優先度の高いものから覚えていく点がある。初学者がすべて覚えるのは難しいが、こうしたガイドがあると迷わず学習できるので安心できるだろう。
著者はテービーテック株式会社で、大手自動車メーカーと長年に及ぶシステム開発の実績がある。自社でAI講座も実施しており、社長や経験のあるエンジニアが中心となって執筆されている。
本書の概要
まえがきとなる0章から5章まで6章構成となっており、各章の内容についてイメージできるよう紹介していく。
第0章 合格へのコツをつかもう
前述のキーワードによる解説も含めて、「どうやって勉強するか」「事前準備で必要なもの」「試験の進め方」などが解説されている。
第1章 人工知能の歴史
「人工知能とはなにか」という定義に始まり、 過去のAIブームと第三次AIブームを経た現状、ディープラーニングが生まれた経緯などが紹介されている。概要として学ぶ必要がある部分のみ絞って簡略に説明されている。
第2章 機械学習
AIのベースとなる技術の機械学習について、様々な手法が解説されている。主要な手法でも数十種類あるが、目的に応じて用いる手法は異なる。それぞれの手法や特徴を知っていれば、それだけ有利になる。また、どうやってディープラーニングが認識や予測をしているかという仕組みも、図を用いて丁寧に解説されている。
あくまで手法の解説であり、難しい数式などは掲載されていない。ITエンジニアとしては数学における理解も必要だが、G検定はあくまで利用する側なのでそこまでは求められない。こうした配慮も初心者向けの本として重要である。
さらに機械学習のワークフローとして、作業全体の流れも補足されている。ディープラーニングには、データの収集と前処理（データの整備）、そして精度の評価も重要となる。評価指標として正解率や適合率なども解説されている。実業務ではデータの準備に労力を割く場面も多く、精度や評価も重要になる。多くの分析手法を知るだけでなく、こうした業務に必要な知識も説明されている点は、実業務にふれる著者ならでは長所だろう。
第3章 ディープラーニング
この章では手法としてのディープラーニングについて詳しく説明されている。AIにおける機械学習という技術の一つがディープラーニングであり、なぜ既存手法よりも圧倒的に精度が高いのかなどを説明している。しかしディープラーニングも万能ではなく、注意点としてデータ量や計算量が増えるので注意したい
第4章 ディープラーニングの手法と活用分野
ディープラーニングによる分析手法として、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などが解説されている。特に画像認識で高い精度を誇るので、認
識領域の紹介もある。
また、ディープラーニングの特徴として学習内容から類似したものを生成する点がある。いわゆるアイドルっぽい顔や、短編小説などをディープラーニングで作るというものである。文章においては「自然言語処理」と呼ばれて、意味を解析したり翻訳で高い精度を出せるのが特徴である。また、SiriやAlexaなどの音声認識・音声合成でも使われている身近な技術だ。
ここまでは技術解説や理論が中心となっている。ここまで学んだ内容が、ディープラーニングを仕事でどう活かすかというヒントになるだろう。
第5章 AI開発と法律・倫理
ここまでの技術論から離れて、ディープラーニングの利用における人や社会への影響を学ぶのが本章である。どんな技術でも法律やルールを守るのが大前提であり、ビジネスとして利益も出さなければならない。これらの分野はエンジニア以外の職種にとって重要であり、エンジニアの負担を軽減することにもつながる。直接法律やルールには抵触しないものの、利用者の感情やプライバシーなどにも配慮する場面もあるからだ。また、データはただ集めて分析するだけでなく、個人情報の保護やセキュリティにも注意する点が説明されている。併せてディープラーニングにおける開発業務に関する契約のガイドラインも紹介されており、精度が出ない場合や完成品の所有権など開発業務で問題になりやすい点にも言及されている。
模擬試験・解答・解説
ここまで学んだ内容を元に、模擬試験で自分の理解度を確認できる。模擬試験は全部で191問あり、試験とも同じ設問数である。解説も充実しているので、繰り返し学びながら合格に向かって勉強しよう。
まとめ
「ディープラーニングG検定対策テキスト」は、最新シラバスに対応した内容に加えて模擬試験も含めた339ページというボリュームである。なお、次回のG検定開催日は3月5日なので、今すぐやれば最短合格にも間に合うだろう。受験料は一般：13,200円学生：5,500円（いずれも税込）だが、オンライン学習プラットフォームのCourseraで「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座・無料）」を修了しておくと、受験料が30％引き（一般：9,240円・学生：3,850円（いずれも税込））となる。
G検定の申し込みについては下記を参照してほしい。
本書は「これ1冊でG検定に合格できる」と言える構成になっており、G検定に関心がある人は是非一読してください。
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