Yukkyさん、E資格おじさんになるってよ。

というわけで、おじさん、某協会のE資格取得に向けて勉強をすることにしました。直接的なきっかけは、以下のサイトを見たこと、です。E資格てなんやねんて方は、ぐぐって調べるよろし。

https://ai999.careers/rabbit/

さて、私が界隈で「これ、資格ビジネスなんでねーの？」と陰口の絶えない某協会の某ラーニングの発行するE資格取得に踏み出した理由はなんなのか？結論から言うと、「これまでより格安で、ある程度体系だった知識を習得するためのカリキュラムと、目標と締め切りが得られそうだから」につきます。

ぶっちゃけ、いろいろと考えました。まずこのE資格、受験するだけで結構なコストがかかるんですよ。G資格と違って、「協会指定の受講機関にて全カリキュラムを修了すること」が必須条件なんです。はい、カネの匂いがしますね。なにせ、そのカリキュラムをすべて受講するだけで3~40万円ほどかかっちゃう。さらに、受験料でさらに2万円ちょっとかかる。なんだかぼろもうけです。私の経験からしても、E資格が対象とする「実装」のスキルは、体系だったカリキュラムを受動的にこなすよりも、実践的な課題にあたり、とにかく手を動かす方がコスト低く習得できる類のものなので。。。そして、少なくとも私の知る「まともな」エンジニアであれば、単純な資格の有無で相手のスキルを推し量ることはまずしません。なので、試験を合格した、という肩書を高いコストを払って得ることそのものってのは、本当に大した意味は無いんです。ていうかむしろ、「受験料を払って受験すること、およびその取り巻きにカリキュラムにお金を払うことが、イビルな組織のイビルな活動に加担してんじゃねーか」的な考えすら時々頭をよぎります。ごめんなさい言いすぎました。※Yukkyは、当該協会や教育事業をやられている方におかれましては、篤い志のもと活動をされており、資格を餌に不当に利益をあげるといった悪意は無いと考えています。E資格受験条件においても必要性を熟慮の上のことであり、また上記の受験料およびカリキュラム受講料においても各事業の運用に必要な経費の捻出に充てられているものと認識しています。

また、表題となっているディープラーニング技術が今どうかというと、従来期待されていた「学習」あるいは「判別、モデル化」という領域では、はっきり言うと陳腐化してしまっている、という印象ですね。実装支援環境もかなり整ってますし、コモディティ化がすごい勢いで進んだ。なので、この技術が世の中に広く知れ渡ったころならともかく、今更「資格」というものの取得に時間とお金をかけるのは、どういうこっちゃとなるわけです。

では、なぜ私が「今更」「資格」を取ろうとしているのか。いくつか理由はあります。例えば、私の会社でのプレゼンスを上げること。おそらく一時期よりは過熱状態ではないのでしょうが、どう考えてもディープラーニングでこなすべきではない課題に対してディープラーニングを使いたがるおじさんは一定数いる。そういったおじさんは傾向として「まともではない」ので、肩書をちらつかせながらディープラーニングを使うべきでないと主張した方が効果的だったりします。ただし、これはあまり主たる理由ではない。

主たる理由一つめは、資格のためのカリキュラムを（曲がりなりにも）こなすことで、体系だった知識体系を得られること。私、これまで完全に独学でやってきたので、自分の知識の「偏り」に気づきにくい状態です。やはり練られたカリキュラムというものはそれなりに価値があって、こういう「偏り」が生じづらくなるようにできている。もちろん物事を習得していくと最終的には独学にならざるを得ないのですが、そこに至る過程のどこかで、いったん立ち返って偏りをほぐす時期も必要だと考えています。今の私のフェーズはそういう偏りをほぐす時期であり、そしてURL記載のプランを受講することが手段として良い方法と判断しました。

主たる理由二つめは、それなりの目標がそれなりの時期に設定されていること。人間（というか私は）、基本的には怠惰にできているので、自分で積極的に目標をわざわざ設定しそれに向かって計画的に動く、なんてことは基本やらないようにできています。そんな私が動くとすれば、こうやって「外部に」妥当な目標と締め切りが設定された時くらいなのであります。つまり、今年の8月末に、世の中では「難しい」とされている試験があって、これに向けたカリキュラムが用意されている状況、最高ではないか、というワケです。

そして、最大の理由ですが、URLにて見つけたrabbitプラン、独学で賄うべき部分が多い分、従来より格安なんです。通常3 ~ 40万円かけて受講すべきカリキュラムを、実質4万円程度に抑えることが出来る。これなら安月給の私でも手が届く。そして、独学の方法は一昨年あたりから地味に磨いてきた、という自負もある（最初に挙げた理由と部分的には矛盾しているのは秘密です）。

また、ディープラーニング技術が陳腐化していると述べましたが、新たに「生成」という別のジャンルでディープラーニングが使われるようになるのではないか、という勝手な予想があります。おそらく数学的には「判別」の延長線上に「生成」がある（なぜなら、情報の生成とはすなわち取捨選択の連続であり、すなわちこれまでとは比べ物にならないくらいの「判別」がなされることで生成になるから）のだと思います。変化もおそらくドラスティックというよりは連続的なものでしょう。しかし、あるところで、今まで考えられていた、そして勝手に「ディープラーニングは陳腐化した」という一部の（そして私もつい先日まで似たような考えでいた）主張を根底から覆すような産業的利用価値を提示してしまう可能性を秘めているのではないか。そして、そこまで昇華した暁には、第４次AIブーム（あるいは第２次ディープラーニングブーム）と呼ぶべきフェイズが来るのではないかと、勝手に期待しているワケです。もちろん期待外れになることも多いけど。

てなワケで、E検定に向けてこれから勉強していくワケです。私が勝手に敬愛しているAICIA Solidちゃん（およびそのマスター）ばりのつよつよエンジニアになりますので、よろしくお願いします。