人工知能(AI)とは何か?概要や種類をわかりやすく解説

人工知能(AI)とは何かと問われ、すぐに答えられる人は少ないのではないでしょうか。

今回は、人工知能(AI)の概要、種類、現状がたったの5分でわかるように解説していきます!これさえ読めば、人工知能について説明できるレベルになれるので、参考にしてみてください。

この記事の目次

人工知能(AI)とは?

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人工知能(AI)のイメージ

AIの正式名称はArtificial Intelligenceで、この略称で「AI」と呼ばれ、日本語では人工知能と表します。

人工知能の定義

現時点では、人工知能について厳密な定義というものは定っていません。というのも、人工知能研究者や研究機関によって、人工知能の解釈や認識に多少のずれがあり、定義が統一されていないからです。

あえて定義をすならば、人工知能に関する名著「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」の著者である松尾氏の言葉を借りるのが適当ではないでしょうか。

人工的に作られた人間のような知能、ないしはそれを作る技術。人間のように知的であるとは、「きづくことのできる」コンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である

引用元:総務省平成28年版情報通信白書

これが一番わかりやすい「人工知能の定義」と言えるでしょう。

人工知能(AI)の種類とは?

人工知能は、機能や使用目的によって【特化型人工知能(Narrow AI)】【汎用人工知能(AGI)】の2つに分けられます。

また、【弱い人工知能(AI)】【強い人工知能(AI)】という分け方もできます。

特化型人工知能(Narrow AI)と汎用人工知能(AGI)

【特化型人工知能(Narrow AI)】は、1つのことに特化した人工知能(AI)のことを指します。個別の領域に特化して能力を発揮する人工知能のことで、既に人間以上の能力を持つものが数多く実用化されています。例えば、コンピュータ将棋(チェス)、Googleカー(自動運転自動車)、医療診断など、既に実用化されています。

【汎用人工知能(AGI)】は、何でもできる人工知能のことを指します。異なる領域で多様で複雑な問題を解決する人工知能のことです。AGIの正式名称はArtificial General Intelligence(AGI)で、同意義でGeneral artificial intelligence(GAI)を汎用人工知能として書かれる場合もあります。

汎用人工知能は、人工知能(AI)自身による自己理解、自律的自己制御ができるもので、人間が設計した時の想定をも超える働きを期待することができます。

「汎用人工知能」を作ることこそ、人類が人工知能を作り始めた目的でもあります。私たちが小さい頃に憧れた鉄腕アトムも「汎用人工知能」の1つでしょう。とはいえ、汎用人工知能(AGI)は開発のために解決しなければならない問題も多いため、開発に成功し実現されているものはほとんどありません。

弱い人工知能(AI)・強い人工知能(AI)

人工知能(AI)には「弱い人工知能(AI)」「強い人工知能(AI)」という分類方法もあります。

【弱い人工知能(AI)】とは、ある枠の範囲で考える人工知能のこと。ある一定の範囲では既に人間のレベルを超えています。先に挙げた「特化型人工知能(Narrow AI)」の別の呼び方とも捉えられます。

この人工知能(AI)は、あらかじめプログラムされた事以外は何もできません。そのため、人間の能力の補佐や拡張機能として、期待されています。

「弱い人工知能(AI)」とは対照的に、ある枠を超えて考える人工知能を【強い人工知能(AI)】と呼びます。人間のように思考し、認識・理解し、推論・価値判断のもとに実行できる人工知能(AI)を指します。

強い人工知能(AI)は自律的に学び意思決定行うことができるので、先に挙げた「汎用人工知能(AGI)」の別の呼び方と捉えることができます。

人工知能は何がすごいのか

人工知能(AI)が注目され、技術が進歩する今「シンギュラリティ」という言葉を耳にするようになりました。

シンギュラリティ?AIが人間を超えるのか?

「シンギュラリティ」とは「技術的特異点」ともいい、人工知能(AI)の性能が全人類の知性衲叢話を超える転換点のことを指します。2005年に人工知能研究の権威であるレイ・カーツワイル博士が著作「The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology」で発表し「シンギュラリティ」の概念が定着しました。

シンギュラリティは2045年に訪れると、レイ・カーツワイル博士は著書の中で述べており、2045年問題と呼ばれています。

シンギュラリティが到来すると、テクノロジーの進化は無限大になるとされており、その後の人工知能(AI)の進化と、進化した人工知能(AI)が生み出す新しいテクノロジーは、人類の予想や予測をはるかに超えるものになる可能性があります。

地球上で最も知能が高いという人類の立場を人工知能(AI)が奪い大きな価値観の転換をもたらすであろうことはわかっても、それが一体どのように変わるのか、正確な答えは誰にもわかりません。2045年問題は本当に2045年に到来するのか、本当にシンギュラリティが到来するのかすら、何もかもが未知数です。

Googleも人工知能(AI)の開発に多額の投資

Googleが人工知能開発のために多額の研究費を投じていることは有名な話です。2016年には、Googleの子会社であるDeepMindの作ったコンピュータ囲碁プログラム「AlphaGo」が、韓国のプロ囲碁棋士「李世乭」を破ったニュースは、世界中に大きな衝撃を与えました。

なぜなら、将棋やチェスに比べて盤面が広く対局のパターンが桁違いに多い囲碁では、人工知能(AI)が人間の能力を上回るまでに時間がかかると思われていたからです。

2016年にはGoogleの開発した自動運転自動車が公道を走り、市営運転バスと事故を起こしたこともニュースになりました。このように、様々な企業が人工知能の開発に多額の研究費を投じることで、人工知能(AI)事業は大幅な進化を遂げてきました。

2045年問題を踏まえ、人工知能(AI)をどのように活用していくのか、どう活用すれば人びとが幸せになれるのか、これからしっかりと向き合っていかなければならない課題と言えそうです。

人工知能(AI)の歴史

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引用元:人工知能の勘所をつかむ http://marketing-base.jp/books/4216

人工知能(AI)の概念そのものは、1947年「Lecture to London Mathematical Society」で提唱され、1956年夏にダートマスで開催された「ダートマス会議」というワークショップで、人工知能(AI)という言葉が初めて使われました。

人工知能の研究の歴史は、「ブーム」と「冬の時代」の繰り返しと言われています。歴史を紐解くと、過去には人工知能がブームとなる時期がありました。その代表例が「第1次ブーム」と「第2次ブーム」、そして2010年から続いている「第3次ブーム」です。

第一次AIブーム…推論と探索の研究(1950年代後半〜1960年代)

第一次AIブームで研究されていたのは、コンピュータを使い「推論・模索」をすることにより問題を解決することでした。

第一次AIブームではコンピュータプログラムにおけるさまざまなアルゴリズムが考案され、知的で難解な問題をコンピュータが次々と解き世間を驚かせました。特に問いプロブレムと呼ばれる、パズルを解く、迷路からの脱出という単純なタスクが得意でした。

一方、ルールが不明確で複雑な計算が必要な現実の問題を、当時の人工知能(AI)は解くことができませんでした。これにより人工知能(AI)への失望感が生まれ、1970年代の冬の時代に突入するのです。

第二次AIブーム…コンピューターに知識を与える(1980年代)

1980年代に訪れた第二次AIブームは、コンピュータに知識を与える試みがなされました。

第1次ブームでは実現できなかった人工知能(AI)による高度な計算を実現するため、「エキスパートシステム」を開発。「エキスパートシステム」とは、専門家の判断を代行するシステム。ルール(条件)に基づいたデータを入力し、投資判断や医学診断などの意思決定を促すシステムが実用化されたのです。

問題となったのは、コンピュータに常識がないこと。人間にとってはごく当たり前の膨大な量の常識をルール化し、コンピュータに入力するのはとてつもない作業になるため、第二次AIブームも収束を迎えます。

第三次AIブーム…機械学習とディープラーニング(2010年〜)

現在は、2010年代前半から始まった第三次AIブームの真っ只中。ディープラーニング(深層学習)技術の発展、ビッグデータの普及、GPUといった計算機の能力の向上が、第三次AIブームが起こった大きな要因だと考えられます。
 
ディープラーニングのより、映像や画像、音声から情報を抽出したり、音楽や文字を生成することが可能に。また、ビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータ処理のため、人工知能(AI)のプログラム自身が学習する仕組みである機械学習が洗煉され、活用されるようになりました。

かつては、人間がルールを定義し人工知能(AI)が問題を解決したり知識を取り出すという手法が主流でしたが、第三次AIブームでは「自ら学習し推測する」という人工知能(AI)の発展に大きく貢献しています。

人工知能(AI)をレベル別に分類すると・・・

人工知能(AI)は、処理することができるレベルによって分類することもできます。ここでは、人工知能をその機能の及ぶ範囲でレベル別に分けつつ、その役割を「会社」という一つの組織に例えて解説します。

レベル別 人工知能 仕事レベル
Lv4 自分で判断基準を設計し、判断できる 経営層
Lv3 ルールを改善して、より良い判断ができる 課長
Lv2 ルールを理解して、判断できる 一般社員
Lv1 言われたことだけをやる アルバイト

Lv1 制御プログラム【アルバイト]


引用元:Anbi公式HP https://www.ambiclimate.com/

最も単純な働きをする人工知能(AI)として、制御プログラムがあります。これは、温度の変化に応じて機能する人工知能で、私たちの身の回りでは、エアコンや冷蔵庫などに使われています。

言われたことを忠実に行うのが彼らの仕事で、会社という組織に例えると、「アルバイト」が最も近い役割となるでしょう。この制御プログラムが搭載されているエアコンや冷蔵庫が、「人工知能搭載の◯◯」といったような売り出しがされることもあります。

最近では、「Ambi Climate」という

  • 温度
  • 湿度
  • 外の天気
  • 日射量
  • オンラインの天候データ
  • ユーザーの服装
  • 時間帯

と、私たち人間が考えうる全てのデータを考慮し、エアコンをコントロールしてくれるデバイスも開発されました。こんなものが一家に一台でもあれば、「クーラーを消し忘れた!」なんてこともなくなり、大助かりでしょう。

Lv2 対応パターンが多い人工知能【一般社員】


引用:ルンバ公式HP https://www.irobot-jp.com/roomba/

レベル2の人工知能は、ただ単純な作業を行うだけでなく、様々な局面に対して対応できるようになります。人間の持つ知識をできる限り多くプログラムとして入れ込むことで、対応できる領域を拡張していくのがレベル2の人工知能です。

ただし、この人工知能は自ら学習することはできません。これがこの後のレベル3、4との決定的な違いでしょう。とはいえ、1つルールを教えれば、そのルールに則って多彩な動きや判断が出来ます。

現在では、将棋のプログラムや掃除のロボット、質問に答える人工知能などが開発されており、先ほどの例で言えば、「弱いAI」がこれに該当します。

Lv3 対応を自動学習する人工知能【課長】

レベル3になると、ある程度のサンプル数から自動的にそのパターンとルールを学ぶことができます。判断軸さえあれば、データからルールを設定・学習してより良い判断ができるのです。

これはGoogleなどの検索エンジンなどに代表されますが、「AはBである」という構造を1から100まですべて理解するのではなく、ある程度のパターンから推察して最も近いであろう選択肢を選べることが最大の特徴です。

実際、私たちがGoogleの検索エンジンを使用してみると、その検索キーワードと似たようなワードも自動的に表示してくれますし、多少検索の際に誤字があった場合でも、ある程度予測して、自動的に検索キーワードを入れ替えてくれています。

あれこそ、「ある程度のサンプル数から自動的にそのパターンとルールを学ぶ」ことができている何よりの証拠なのです。

Lv4 判断基準を設計する人工知能【経営層】

レベル4は、先ほどのレベル3のものに加えて、物事に対応するための判断軸さえ自らの力で構築するようになります。つまり、パターンとルールさえも、人工知能が自ら学んで知識データとして積み重ねていくのです。なので、判断軸を自分で発見し、自分でルールを設定して、判断を下すことができます。

例えば、2045年に人工知能が人間の思考能力を超える「シンギュラリティ(技術特異点)」が起こると言われていますが、それもこの「レベル4」の人工知能が開発されることで、人間の手を離れたところで学習能力を身に付け、発展させられるようになると考えられているからなのです。

ここまで開発されるようになると、まさに私たち人類にとっては、これから先社会がどのように発展していくのか。検討もつかなくなることでしょう。

また、レベル3とレベル4の段階ではそれぞれ、

  • 機械学習
  • ディープラーニング(深層学習)


という技術が必要です。次はこの2つについて説明していきます。

機械学習と深層学習(ディープラーニング)とは?

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機械学習

まず「機械学習」とは、大量のデータを処理しながら「分け方」を自動的に習得することです。

学習の根幹を成すのは「分ける」という処理である。ある事象について判断する。それが何かを認識する。うまく「分ける」ことができれば、物事を理解することもできるし、判断して行動することもできる。「分ける」作業は、すなわち「イエスかノーで答える問題」である。

引用元:『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』 松尾 豊

この「分ける」ための判断軸を与えれば、それを活かして学習していけるのが「機械学習」と言います。

【10分でわかる】機械学習とは何か?どこよりも簡単にわかりやすく解説!
更新日 : 2020年8月18日

また、機械学習や深層学習を作るプログラミングとしてはPythonがあります。Python言語を学ぶことで人工知能を作る機械学習や深層学習を学ぶことができるわけなんですね!

Pythonとは?特徴やメリット・勉強法を解説【初心者向け】
更新日 : 2020年8月27日

深層学習(ディープラーニング)

ディープラーニング(深層学習)とは、機械学習の手法の1つ。「分けるための軸を自分で見つけることができる」ものを言います。

十分なデータ量があれば、機械が自動的に特徴を抽出してくれ、特に画像認識の領域でよく用いられています。冒頭で触れた「AlphaGo」もディープラーニングを用いたシステムです。

今学ぶなら機械学習がおすすめ

AIと機械学習がほぼ同意義に使われていることが多いのですが、機械学習はAIの手法の1つ。近年のAIブームの中心となっているのは「機械学習」で、なかでも機械学習の手法の1つであるディープラーニング(深層学習)は、第3次ブームの火付け役であると言っても過言ではありません。

ディープラーニングはパターンやルールを発見するために何に着目するかを自ら抽出することができます。コンピューター自らがデータを解析しトレーニングを積めば、分析の精度が上がり、最適な答えを導き出せるようになりますが、単独ではあらゆる分野のどのようなタイプの問題をも解決できる人工知能(AI)が生み出せていないため、実用化に向けた研究が重要視されています。

今からAIエンジニアを目指すなら、機械学習プログラミングからスタートすることをおすすめします。

人工知能(AI)の現状と未来予想図


人工知能(AI)の現状と未来予想図

一体、人工知能はこれからどのように発展していくのでしょうか?

人工知能(AI)の現状

人工知能(AI)とは「自ら思考するコンピューターである」とお伝えしてきましたが、実はその定義に当てはまる「人工知能」はまだ誰も発明できていません。

つまり、本当の意味での「人工知能=人間のように考えるコンピュータ」はまだ完成していないのです。今、日常の中で人工知能と言われているのは、「人間のように考えるコンピュータ」を作ろうとした過程で生まれた副産物です。

例えば、音声認識、文字認識、自然言語処理(かな漢字変換など)、検索エンジンなどが人工知能の研究から世の中に役立つモノとして活躍しているわけです。

これから「ディープラーニング」の研究などを含めて、「本当の意味での人工知能ができるのか」今後の進展に注目していきましょう。

身近にある人工知能(AI)

今、私たちの生活に最も身近な人工知能(AI)といえば、スマートスピーカーが挙げられます。

スマートスピーカーとは、音声操作に対応しAIアシスタントを利用できるスピーカー。AIスピーカーとも呼ばれ、スマートフォンに搭載されたAIアシスタントをスピーカーに応用し、日常生活の中で活用することができます。

総務省の令和元年版情報通信白書によると、スマートスピーカー市場への参入は、GoogleとAmazonが先行し、Google Home、Amazon Echoをそれぞれ販売。日本企業ではLINEやソニーが参入しています。

スマートスピーカーは、内蔵されているマイクで音声を認識し、情報の検索や連携している家電の操作を行います。ニュースや音楽を聞いたり調べ物をしたり、今やとても身近な存在に。それもそのはず、2017年以上、出荷台数は右肩上がり。


IHS Technologyによると、2015年には0だった市場が、2019年には7,000万台の市場に急成長しています。さらに2021年には、出荷台数が1億8,000万台まで増えると予測しています。

人工知能(AI)の未来予想図

人工知能の発達はすさまじいものだということがわかりましたでしょうか?現在の段階ですでにかなり普及しつつある人工知能(AI)ですが、人工知能の発達とともに僕たち人間も危機を感じざるを得ません。人工知能が発達すると人間がやらなくてもいい仕事が増えていくからです、

また、総務省の平成28年版情報通信白書によると、一部の研究者は、2045年頃には技術的特異点に到達すると指摘。AIが人類の知能を超えるポイントであるシンギュラリティが2045年に起こると予言しています。

AIなどの技術が自ら、人間よりも賢い知能を生み出したり改良したりすることが可能になったときに生じる、さまざまな影響や問題が懸念されています。

そのぐらい人工知能の発達は想像を超えていると考えても大きなズレはないでしょう。

人工知能(AI)が使われたおすすめアプリ3選

人工知能が実際に使われたアプリが最近続々とリリースされています。しかし人工知能と聞いても、まったく身近に感じることができないので実際に人工知能がどう優れているのか体験したいという方に今激アツのおすすめアプリを厳選して3つご紹介していきます。

ビジネスを加速させる出会い「yenta」


引用元: AIビジネスマッチングアプリyenta https://talentbase.io/yenta

近年、マッチングアプリが大流行しています。もしかしたらあなたも一度は使ったことがあるかもしれませんね。

マッチングアプリのイメージとしては「恋愛をするために使うもの」だと考えられがちですが、ビジネスシーンに使われるアプリが続々登場しています。その中でもおすすめなのがこの「yenta」です。

「コネがないから〇〇できない」というようなことを口にしたことはありませんか?そう、ビジネスにおいてコネはすごく大切な要素。だからこそビジネス交流会などが盛んに開かれていますよね。

でもそのような場で仕事につながるご縁をいただけるのはごくわずか。一度そういう集まりに参加したことがある方はよく理解していただけることかと思います。

そういった問題を全て解決するのが「yenta」です。メリットを以下にご紹介します。

  • 12時に毎日AIがレコメンドしてくれる
  • AIが自分に必要なマッチングを促してくれる
  • 考えもしなかった意外なつながりが生まれる


以上、ぜひ使ってみてください!

自分専用のスタイリスト「SENSY CLOSET」

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引用元:SENSY CLOSET https://closet.sensy.ai/

服の管理に困る..
同じ服買っちゃった!
毎日の服選びが大変..

そんなことってよくありますよね。そんな時に試してほしいアプリがまさに「SENSY CLOSET」です。

主なメリットは

  • 服を一括管理できる
  • 店で買う前に家にある服と合わせられる
  • 好きなスタイルを分析して自動でコーディネートしてくれる

いずれも、ファッションにまつわる悩みそのものじゃないですか?

もし一度でも

  • 手持ちの服が多すぎて、何があって何がないのか明確に分からない
  • 店で選んで買ったアイテムが手持ちの服に合わなかった
  • 服選びが面倒くさい

と思ったことがあれば、使ってみる価値あるアプリです。

スケジュールとタスク管理「Onefunc Plan」

引用元:App Store

スケジュール管理とタスク管理が合わさったアプリ。AIによる自動スケジュール調整機能をはじめ、現代的な機能を備えていながら、UIがとてもシンプルで、操作方法がひと目で直感的にわかるので、使いやすいアプリです。

AIが予定を学習し、忙しさを客観的に評価。友人や家族、同僚と予定を共有することができ、場合によってはコメントやチャットのやりとも可能。タスクと予定をひと目で確認できるので、仕事効率化が図れます。

既存のカレンダーアプリやタスクアプリの使い勝手になんとなく違和感を抱いているなら、是非使ってみてください

人工知能(AI)に「奪われる仕事」「奪われない仕事」

労働人口の47%がAIに代替されるって、本当?

英国オックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授とカール・ベネディクト・フレイ博士は、米国において10~20年内に労働人口の47%が機械に代替可能であると試算しています。

また、野村総研とマイケル・オズボーン准教授とカール・ベネディクト・フレイ博士との共同研究によると、日本国内601種類の職業について、人工知能やロボット等で大学される確率を試算。日本の労働人口の約49%が、10〜20年後に人工知能やロボット等に代替えが可能という推計結果が出ています。

引用元:野村総合研究所

人工知能(AI)に奪われる仕事・奪われない仕事

まずは、奪われる仕事の例をざっと挙げてみましょう。

【代替可能性の高い職種】
一般・経理事務員、受付係、クリーニング取次店員、建設作業員、自動車組立工、自動車塗装工、スーパー店員、タクシー運転者、宅配便配達員、電車運転士、路線バス運転者、通関士

引用元:All About 『AI(人工知能)に奪われる仕事、危険な職種は…?』

奪われない仕事の例をざっと挙げると以下の通り。

【代替可能性が低い職種】
アートディレクター、インテリアコーディネーター、フラワーデザイナー、メイクアップアーティスト、映画監督、クラシック演奏家、ゲームクリエーター、テレビタレント、はり師・きゅう師、美容師、保育士、マンガ家、ミュージシャン、経営コンサルタント、産業カウンセラー、中小企業診断士

引用元:All About 『AI(人工知能)に奪われる仕事、危険な職種は…?』

人工知能に奪われない仕事の特徴は、人とのつながりを大切に考えられている職業であること。また、人工知能が行うよりも人間がやった方がはるかにコストパフォーマンスが良い場合も人工知能に奪われる可能性が低い仕事だと判断されます。

それともう一つ。
人工知能に仕事を奪われない職業として「プログラマー」を挙げたいと思います。なぜ「プログラマー」か。それは、人工知能を作る唯一の職業だからです。

人工知能を使う側でもあり、作る側になる。

この考えこそが時代の流れに沿った仕事の考え方かもしれません。

AIに奪われない「プログラマー」になりたいあなたへ

AIが発達していくにつれて、奪われる仕事がたくさん増えてきます。これは止めようのない事実で、そこに対して個人が対応していく必要があります。それでないと仕事がなくなり、生活することも苦しくなってくるからです。

これからの時代は、富と貧困の2極化がさらに深刻に進み、そこに比例して仕事も増え続けていく人、減り続けていく人と分かれていきます。これは年々深刻化し、ついには仕事に就けなくなる時代が訪れてしまう可能性もあります。

どうすればいいの?今から用意して間に合うものなの?

という不安がある方も多いと思いますが、まず必要なのはロジカルな人生設計と目標です。人生設計という地図があれば、今どんなことをすればいいのかを考え、答えを導き出すことが可能となります。さらにそこに目標があれば、着実に前に進むことができ、将来的には確実に豊かな生活を送ることができます。

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人工知能(AI)を作るために学ぶべきこと

Python

人工知能(AI)を作るために学ぶべきこと

じゃあ、人工知能を作るにはどうすればいいの?
人工知能を作る研究に携わるには、どういった勉強をすればいいの?

という思いもあなたの中にはあるかもしれません。そこでこれから人工知能に関わっていきたい方向けに、オススメの学習方法もこちらでお伝えしていきます。

Python言語の基礎学習をしよう

機械学習を効率よく進めるにはPyhtonの知識が必要です。Pythonとはプログラミング言語の一つで多くの機械学習に用いられています。

Pythonを独学で学ぶ場合、おすすめの学習方法は

  • プログラミング学習サイト
  • 専門書籍

この2つを併用した方法です。学習サイトから基礎的な部分を学んで、専門書籍で補足知識を学んでいく流れになります。「Pyhtonってなに?」という根本の部分から知りたい方は下記の記事をご覧ください。基礎学習・アプリ開発・仕事獲得まで体系的にまとまった記事となっております。

Pythonは機械学習だけでなく様々な分野で活用されている言語なので、これから学習する方には特におすすめの言語の1つです。

Pythonとは?特徴やメリット・勉強法を解説【初心者向け】
更新日 : 2020年8月27日

Python3エンジニア認定試験について


引用元: Python試験https://www.pythonic-exam.com/exam

人工知能(AI)の開発に最もよくつかわれるプログラミング言語Pythonの学習の目安を提供し、習熟度チェックを行う目的の試験です。人工知能(AI)に関わるエンジニアを目指すなら、取得しておきたい資格です。

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施し、「Python3エンジニア認定基礎試験」「Python3エンジニア認定データ解析試験」の2つがあります。

「Python3エンジニア認定基礎試験」は、Pythonの文法や基礎知識について問う試験。プログラミング未経験者なら、プログラミングの基礎知識を身につけるところからスタートし、試験対策していくのがおすすめ。受験料は11,000円(税込)。

「Python3エンジニア認定データ解析試験」は、2020年春にスタートした新資格。Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法、数学やデータ分析ライブラリ「Pandas」に関する問題が出題されます。受験料は受験料は11,000円(税込)。

いずれの試験も、こちらのサイトでOdyssey IDを取得し、試験会場を指定し申し込みます。テストセンターによって受験できる日が異なりますので、事前に確認しましょう。

機械学習を学べる初心者向け「サイト」と「書籍」を紹介

「ディープラーニング(深層学習)」は特徴量を自分で見つけ出すことができる優れた技術なのですが、見つけ出す特徴をプログラマーがアルゴリズムに指示しなければなりません。

そのため、実装には高度なプログラミングスキルを必要とします。ですので人工知能を作ろうと思った方はまずは機械学習から始めることをおすすめします。

とはいえ、機械学習なんてやったこともないし、何からはじめればいいのか分からないという方は「【簡単入門】機械学習初心者がまず最初にやるべき5つのこと」を読んでみてください。

こちらの記事でご紹介しているステップを踏んでいただければ、スムーズに機械学習の入門を果たすことができますよ。ぜひご活用ください。

【機械学習入門】初心者が機械学習を始めるための具体的な4ステップ
更新日 : 2020年6月25日

これから機械学習に手をつけようとしている人や、すでに取り組みはじめている人のなかには、取り組んでいるコンテンツが難しくて挫折しそう。といった方もいらっしゃると思います。

最適な学習サイトが見つからない方は、ぜひこちらの記事を読んでください。初心者でも0からPythonを使って機械学習入門できるコンテンツを7つご紹介しています。

【保存版】Python機械学習のレベル別コンテンツ厳選7選
更新日 : 2019年4月30日

超入門者、入門者、初級〜中級者と、それぞれのレベルに合ったおすすめのコンテンツをご紹介しています。あなたのレベルに合ったコンテンツで、機械学習をスムーズに進めることができます。

ここで、7つの中から初心者向けのプログラミングサイト「ドットインストール」をご紹介します。


おすすめの理由は、1動画3分で学習できること。プログラミング初心者にもわかりやすいと、かなり定評があります。3分というスキマ時間を有効活用しながら、機械学習が一体どんなものなのかという大枠を理解できると思います。

こうしたコンテンツではなく、書籍でじっくり学習したいという方には、こちらの記事がおすすめ。Pythonを使った機械学習を学べる入門書を紹介しています。ゼロからディープラーニングを作っていくような本格的な書籍もご紹介しているので、ご興味ある方はぜひご覧ください。

狙い目はココ!Pythonの機械学習を効率的に学べる本を厳選7冊
更新日 : 2019年5月3日

ディープラーニングの資格について


日本ディープラーニング協会が運営する「G検定」と「E資格」があります。

「G検定」は、ジェネラリスト向けの資格。ディープラーニングに関する基礎知識を持っていることと、事業に応用するための能力を問う資格です。試験は年3回、オンラインで実施。受験料は一般12,000円、学生5,000円(いずれも税抜)です。受験資格は特にありません。

「E資格」はエンジニア向けの資格。ディープラーニングの理論を理解し、実装する能力がある人に与えられます。協会認定のJDLAプログラムを終了した人のみが受験できます。試験は年3回、各地の指定試験会場にて実施。受験料は一般33,000円、学生22,000円(いずれも税抜)です。

AI実装検定について


引用元: http://kentei.ai/

Study-I株式会社が運営する資格試験。ディープラーニングの実装に必要な数学の知識、プログラミングの知識、実装の基礎理論の理解が問われます。G検定、E資格よりも難易度が少し易しいので、人工知能(AI)学習の最初の目標にするとよいでしょう。

A試験に合格すると「ディープラーニング実装師」の称号が付与され、上級資格であるE資格の勉強に取りかかれる実力を備えます。試験は年2回。オンライン受験です。受験費用歯3,500円(税込)です。

より効率的にPythonを学びたい方は…

学習サイトと書籍を用いることで初心者の方でもPythonを学ぶことが出来ます。しかし、プログラミング学習はエラーの連続です。エラーの対処方が分からないと、プログラミング学習が思うように進まず挫折してしまう可能性もあります。

そこでオススメなのが経験者に直接指導してもらうことです。最近では機械学習についてのセミナーや勉強会が多く開催されています。

そういった集まりに参加して、学習をサポートしてくれるメンターを見つけることがもっとも効率的な学習方法となりますよ。

しかし、なかなか初心者が経験者と知り合うのは難しいですよね。そんな時は「プログラミングスクール」をご活用下さい。スクールでは、現役エンジニアやその分野の専門家が講師としてPython学習をサポートしてくれます。

また、学習だけでなく就職・転職サポートまで行ってくれるスクールも多いので、学習から仕事獲得までを手に入れることが出来ますよ。

【2020最新】Pythonで仕事獲得できるスクール・教室おすすめ5選
更新日 : 2020年7月29日

人工知能(AI)で確実に仕事獲得したい方は・・・

これまで人工知能についての基礎的な知識を解説してきました。人工知能には無限の可能性が秘めていると確信しつつも、人工知能の発達により失われる仕事もたくさんあるという事実にも目を向けると冷や汗をかいてしまう方もいるかもしれませんね。

正直何から手をつけていいのか分からない・・・

そんな方にはプログラミング学習をおすすめしていますが、いきなりプログラミングスクールに入らずにまずは独学でできないかを考えてみることをおすすめします。

プログラミングスクールに入った方が効率的なんじゃないの?

そう思った方もいるかもしれませんが、まず独学をしてみて「プログラミング」を使った仕事に触れてみることをおすすめしています。その方が、この先学習する上で確実にモチベーションを保てますし、早く実力が身につきます。

とはいえ、プログラミングの効率的な学習方法なんか知らないし・・・

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最後に

人工知能(AI)について、概要や種類、未来について、解説してきました。

これからの未来、きっと人工知能は、日常生活のあらゆる場面に進出し、どんどん身近な存在になっていくことでしょう。だからこそ、恐れることなく、しっかりとした知識を持って活用し、共存していければいいと思います。

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