[8/7 オンライン実施]G検定/E資格を1〜3年後のキャリアに活かすためにの発表資料

©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential. 1
G検定/E資格を1〜3年後の
キャリアに活かすために
2020/08/07
株式会社アイデミー
開発本部コンテンツ部⻑
登坂直⽮

©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.
⽬次
1. アイデミー紹介
2. ⾃⼰紹介
3. 中⻑期的なキャリアビジョンについて
（前回6/26Meetup資料より）

会社名株式会社アイデミー
会社理念先端技術を、経済実装する。
株主
経営陣,経営陣, 東京大学エッジキャピタルパートナーズ(UTEC), Skyland Ventures, 大和企業投資, ダイキン工業,
テクノプロ, 東京大学協創プラットフォーム開発(東大IPC), 千葉道場ファンド, 個人投資家
所在地東京都千代田区神田小川町1-1 山甚ビル3F
技術監修國吉康夫教授（東京大学大学院情報理工学研究科）
設立 2014年6月
資本金 944,335,500円（資本準備金含む）
従業員数 80名（アルバイト・業務委託含む。2020/1/1現在。）
アイデミー紹介
導入企業
合計50社〜導入

⾃⼰紹介
l 東京⼤学→リクルート→アイデミー
l G検定 2019#1
l E資格 2019#2 2020#1
l リクルート在職中にG検定、E資格を取り、副業でE資格の模擬試験
を作成していましたが、実務でAIの知識や技術を活⽤したいと考えて、
アイデミーへの転職を決意しました
l アイデミーでは、AI⼈材を育成するためのe-learningコンテンツを新し
く製作したり、品質管理をしたりする部署の責任者をしています
l ディープラーニングという技術は、”⼈がより⼈らしく幸せに⽣きる”ために
⽋かせないものであり、できる限り早く社会に・産業に経済実装させた
い、という思いで⽇々仕事に取り組んでいます

中⻑期的なキャリアビジョンについて
l ⼤きく①ビジネス領域、②ビジネス⇄エンジニア領域、③エンジニア領
域、の3つの⽅向性に分類される
「G検定・E資格を活かすキャリア」3つの⽅向性
ビジネス領域
ビジネス⇄
エンジニア領域
概要具体例
・ビジネス現場でAIの知識を活
⽤する＆データ分析する（市⺠
データ・サイエンス）
・ビジネスの課題とAIというソリュ
ーションをつなげる
・つなげられる⼈を増やす
・AIをモデリング・デプロイする
・AIの知識を商談に活かす営業
・AIを活⽤した業務改善を企画
し、実⾏する社内スタッフ
・AIプランナー（事業企画）
・AI⼈材の育成（⼈事部）
・AI⼈材育成企業
・AIプロダクト開発企業
・AIエンジニア
・データサイエンティスト

中⻑期的なキャリアビジョンについて
l ⼤きく①ビジネス領域、②ビジネス⇄エンジニア領域、③エンジニア領
域、の3つの⽅向性に分類される
「G検定・E資格を活かすキャリア」3つの⽅向性
ビジネス領域
ビジネス⇄
概要具体例
・ビジネス現場でAIの知識を活
⽤する＆データ分析する（市⺠
データ・サイエンス）
・ビジネスの課題とAIというソリュ
ーションをつなげる
・つなげられる⼈を増やす
・AIをモデリング・デプロイする
・AIの知識を商談に活かす営業
・AIを活⽤した業務改善を企画
し、実⾏する社内スタッフ
・AIプランナー（事業企画）
・AI⼈材の育成（⼈事部）
・AI⼈材育成企業
・AIプロダクト開発企業
・AIエンジニア
・データサイエンティスト
データサイエンスやAI・機械学習の知識が⼀般教養になる
（=⼈材としての価値は下がる）
ビジネス課題とデータサイエンスやAI・機械学習をつなげ、
課題解決を遂⾏できる企画・デザイン型⼈材が求められる
（=⼈材としての価値は上がる）
AI・機械学習技術がコモディティ化する
（=⼈材としての価値は⼆極化する）

ディスカッションテーマ

① G検定を取得した後、どのようにキ
ャリアを考えましたか︖
② G検定を取得した後、 E資格を
取得するべきでしょうか︖
③ E資格を取得してよかったことは何
でしょうか︖
④ AI系スタートアップで活躍できる
⼈はどんな⼈でしょうか︖

でしょうか︖

Appendix

G検定とは
l G検定は、「ビジネスへのAI活⽤を企画できるレベルの”⼀般教養として
のAI”の知識を持っている⼈材」であることを証明する資格
⼀般社団法⼈ディープラーニング協会試験実施レポート2020年4⽉版より

G検定の試験範囲
l ⼈⼯知能（AI）の歴史や課題、機械学習・ディープラーニングの⼿法、
研究分野や産業への応⽤・法律・倫理に関する知識を問われる

E資格とは
l E資格は、「ビジネス課題に合わせて適切な⼿法を選択し、エンジニア
としてモデルを実装する技術を持つ⼈材」であることを証明する資格

E資格の試験範囲
l モデルの背景にある数学の知識、実際の機械学習・深層学習のソー
スコードによる実装、開発・運⽤環境に関する知識を問われる

G検定の受験動機
l 「今後必要となるスキルだと思ったから」「この分野に興味があったから」
という⽅が58.3%であり、主体的な受験動機が半数以上

E資格の受験動機
l 「現在携わっている業務や研究への活⽤」「⼈⼯知能やディープラーニ
ングへの興味」という⽅が84%と、こちらもほぼ主体的な受験動機

⽇本版ガートナーのハイプサイクル 2018年
l ビッグデータが陳腐化し、IoTや⼈⼯知能、DevOpsは幻滅期へ
l 市⺠データ・サイエンスは「過度な期待」のピーク期真っ只中へ

⽇本版ガートナーのハイプサイクル 2019年
l エッジ・コンピューティング、市⺠データ・サイエンス、アジャイル・プロジェク
ト・マネジメント、5Gが「過度な期待」のピーク期真っ只中へ

市⺠データ・サイエンス
l 「市⺠データ・サイエンス」は、ガートナー⾃⾝が創った⾔葉であり、専⾨
知識であるデータサイエンスが⼀般教養に近くなることだと考えられる
ü Gartnerは年明け早々に開催した「Data & Analytics Summits」で、「データサイ
エンスの業務の40％以上が、2020年までに自動化される」との予想を発表した。
これは生産性の向上と、データと市民データサイエンティストによる分析を広範
囲に活用することによって実現するという。
ü Gartnerは市民データサイエンティストを「高度な分析、あるいは診断的・処方的
な機能でモデルを生成・作成するが、統計や分析を専門としない人材」と定義し
ている。例えば、研究者でも専門の分析担当でもない営業マンが、Excelでデータ
を分析して仕事に活用する姿の延長上と言ってもいいだろう。
ü Gartnerは市民データサイエンティストを、ビジネスユーザーによるセルフサービ
ス型の分析と、高度な技術を要する専門のデータサイエンティストの間のギャッ
プを埋める存在になりうると解説している。
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/column/infostand/1040267.htmlより

コンテンツ編集者を⼤募集︕
l ビジネス⇄エンジニア領域で、「ビジネスの課題とAIというソリューションを
つなげられる⼈を増やす」ことに関⼼のある⽅は、アイデミーのコンテンツ
編集者もキャリアステップの1つの選択肢になります
l ご関⼼のある⽅は、↓↓こちらの募集要項ページをご覧ください
https://hrmos.co/pages/aidemy/jobs/0000022
l ⽇本のAI⼈材を増やし、AIを社会に・産業に経済実装させ、”⼈がよ
り⼈らしく幸せに⽣きる”世界を実現するために切磋琢磨できる⽅と⼀
緒に、e-learningコンテンツを製作していきたいと思っています︕

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