## 自然言語処理で多く使用されるPython

自然言語処理は、人間が日常的に使う自然言語をコンピュータやプログラムで処理するための技術で、AIチャットボットやテキストマイニングなどに活用され近年注目を集めています。

自然言語は機械語やプログラミング言語よりも柔軟で複雑な構造を持っており、コンピュータで自然言語処理を行うには、データの下処理や、形態素解析や構文解析、係り受け解析などの様々な処理が必要です。

**Pythonはこれらの自然言語処理に必要な解析を行うライブラリが多く提供されており、自然言語処理の実装に多く使用されるプログラミング言語です。**

Pythonは、シンプルで読みやすい構文を持っていることも特徴です。そのため、プログラミングや自然言語処理の入門者から経験豊富なプログラマまで、読みやすく実装しやすい言語として知られています。

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## Pythonの自然言語処理ライブラリを知ろう

Pythonの自然言語処理用のライブラリやフレームワークには、NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、GiNZAなどがあり、自然言語処理に必要な解析を容易に行うことができます。

*Pythonのライブラリの使い方を学ぶことで、より自然言語処理について理解を深めることにもつながります。*

この記事では、自然言語処理とPythonでの処理に興味がある方のために、自然言語処理にPythonが使われる理由や、代表的なライブラリとサンプルコード、自然言語処理でできることなどについて解説していきます。

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## 自然言語処理で使えるPythonのライブラリとは

自然言語処理ではどのような処理が必要で、Pythonのライブラリを使うことでどのように役立つのでしょうか。

ここでは自然言語処理で行う処理を確認し、Pythonのライブラリでどのようなことができるか確認します。また、自然言語処理でPythonを役立てられる職種の年収についても解説します。

### 自然言語処理で行う処理とは

自然言語処理では、人間が日頃から使用する自然言語をコンピュータが処理できるように様々な処理を行います。

その代表的なものに、以下のような処理があります。

*■形態素解析*
「形態素」とは、言葉を構成する最小単位である単語のことを意味します。形態素解析では、文章を分けられる最小の単位である単語に分解します。

*■構文解析*
構文解析では、形態素解析で分解した単語同士の関連を明らかにして、文章の構造を把握します。単語や句がどのように組み合わさり、どのような役割を果たしているかを解析します。

*■意味解析*
文章の意味を解析する手法で、文章の構造だけでなく言葉やフレーズの持つ意味を解釈し、関連性を抽出します。文章全体や部分的な意味を理解し、言語的なニュアンスをより正確にとらえるための処理です。

*■文脈解析*
文脈解析は、1つの文だけでなく周囲の文・段落・文書全体との関連性を解釈する処理です。特定の単語や表現の意味を正確にとらえ、その文脈の中での適切な解釈を行うために重要な役割を持つ処理です。

### Pythonで使用できる自然言語処理ライブラリ

*Pythonでは、自然言語処理に必要な形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析などの処理を行えるライブラリが豊富に用意されています。*

例えば、NLTK（Natural Language Toolkit）やspaCyでは形態素解析や意味解析を行うことができます。また、TextBlobは単語の持つネガティブ・ポジティブな意味合いを数値化する感情分析機能を持っています。

### 自然言語処理でPythonを役立てられる職種の年収とは

自然言語処理でPythonを役立てられる代表的な職種として、AIエンジニアが挙げられます。

AIエンジニアに最も近いと考えられるプログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年12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やや低めから高めであることが分かります。

AIエンジニアはAIや機械学習、深層学習などの専門的な知識を用いてAIモデルを開発・実装する専門家です。*高度なPythonやR言語の実装スキルや、幅広いライブラリ・フレームワークなどの経験が豊富なAIエンジニアはより高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.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)

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## Pythonの自然言語処理ライブラリのサンプルコード

ここでは、実際にPythonの自然言語処理ライブラリでどのような処理が行えるのかを、NLTK・MeCab・GiNZAのサンプルコードを示しながら解説していきます。

*NLTK（Natural Language Toolkit）は、Pythonで自然言語処理を行うためのライブラリで、開発現場でも広く使用されています。*

自然言語処理に使うテキストや話し言葉を大量に集めた50以上のコーパスを提供しており、分類・トークン化・語幹処理・タグ付け・構文解析などの処理を行うことができます。

NLTKで形態素解析を行うために、pipでNTLKをインストールします。

また、Pythonインタプリタで以下のコマンドを実行して機能をダウンロードすると、nltk_dataというフォルダが作成されて形態素解析を行えるようになります。

それでは、「The cat is comfortably sleeping on the carpet now.」という文章を形態素解析してみましょう。

```
import nltk
sentence = "The cat is comfortably sleeping on the carpet now."
morpheme = nltk.word_tokenize(sentence)
pos = nltk.pos_tag(morpheme)
print(morpheme)
print(pos)
```

```
['My', 'cat', 'is', 'comfortably', 'sleeping', 'on', 'the', 'carpet', 'now', '.']
[('My', 'PRP$'), ('cat', 'NN'), ('is', 'VBZ'), ('comfortably', 'RB'), ('sleeping', 'VBG'), ('on', 'IN'), ('the', 'DT'), ('carpet', 'NN'), ('now', 'RB'), ('.', '.')]
```

実行結果の1行目では、文章が最小単位の単語に分解されています。

2行目では、それぞれの単語に品詞タグが付けられています。例えば「PRP$」は所有代名詞、「NN」は名詞、「VBZ」は動詞 （3人称単数の現在形）を意味します。

【参考】：[NLTK](https://www.nltk.org/)

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*MeCabは日本語形態素解析ライブラリです。*MeCabを使用して実際に形態素解析を行ってみましょう。

まずはMeCabの実行プログラム本体を公式サイトからダウンロードしてインストールします。

【参考】：[mecab-python3](https://pypi.org/project/mecab-python3/)

準備ができたら、形態素解析を行います。MeCabは日本語の文章を解析できるので、「私の猫は今カーペットの上で眠っています。」という文章を処理してみましょう。以下がサンプルコードです。

```
import MeCab
text = "私の猫は今カーペットの上で眠っています。"
morph=MeCab.Tagger()
morph2=morph.parse (text)
print(morph2)
```

```
私   名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ
の   助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
猫   名詞,一般,*,*,*,*,猫,ネコ,ネコ
は   助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
今   接頭詞,名詞接続,*,*,*,*,今,コン,コン
カーペット   名詞,一般,*,*,*,*,カーペット,カーペット,カーペット
の   助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
上   名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,上,ウエ,ウエ
で   助詞,格助詞,一般,*,*,*,で,デ,デ
眠っ  動詞,自立,*,*,五段・ラ行,連用タ接続,眠る,ネムッ,ネムッ
て   助詞,接続助詞,*,*,*,*,て,テ,テ
い   動詞,非自立,*,*,一段,連用形,いる,イ,イ
ます  助動詞,*,*,*,特殊・マス,基本形,ます,マス,マス
。   記号,句点,*,*,*,*,。,。,。
EOS
```

実行結果では、文章が単語で区切られて品詞の情報が付与されていることがわかります。

*GiNZAはオープンソース日本語自然言語処理ライブラリです。*spaCyをフレームワークとして利用しており、オープンソースの形態素解析器であるSudachiPyを内部的に利用しています。文節単位の解析APIや、Transformersモデルが利用できるのが特徴です。

ここでは、GiNZAの文節APIを使ってみましょう。あらかじめpipでGiNZAとGiNZAの学習モデルをインストールしておきます。

```
pip install ginza ja_ginza ja_ginza_electra
```

それでは、「私の猫は眠っています。」という文章で、文節ごとの主要語の抽出や係り受けの関係を解析する処理を行ってみます。

```
import spacy
import ginza
nlpsampe = spacy.load('ja_ginza')
text1 = nlpsampe('私の猫は眠っています。')
print(ginza.bunsetu_spans(text1))
print(ginza.bunsetu_phrase_spans(text1))
for sentence in text1.sents:
  for relation, bunsetu in ginza.sub_phrases(sentence.root, ginza.bunsetu):
    print(relation, bunsetu)
  print("root", ginza.bunsetu(sentence.root))
```

```
[私の, 猫は, 眠っています。]
[私, 猫, 眠っ]
nsubj 猫+は
root 眠っ+て+い+ます+。
```

実行結果では、文章が文節に分けられ、各文節の主要語が抽出されています。また、「nsubj」は名詞句主語、「root」が修飾される文の主辞を意味し、文節の係り受けの関係を理解することができます。

【参考】：[GiNZA - Japanese NLP Library](https://megagonlabs.github.io/ginza/)

## 自然言語処理でできることとは

ここでは、自然言語処理を用いてどのようなことができるか解説していきます。身近なAIチャットボットでの活用や文章要約・翻訳などだけでなく、さらに多くの便利な処理を行うことができます。

AIチャットボットは、コンピュータによる対話型インターフェースを持つツールで、人間のような自然な受け答えで様々な質問に答えてくれます。

*自然言語処理は、AIチャットボットで自然な言葉で応答を行うために活用されています。*また、ユーザの過去の対話や行動から、それに合わせた応答を生成するなど、より自然な会話を行うために重要な役割を果たしています。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

自然言語処理は文書処理でも幅広い作業に役立てることができます。長い文章を要約したり、言語間の翻訳を行ったりすることが可能です。

*自然言語処理の活用により、大量の文章を処理したり翻訳したりして、効率的でより正確な文書処理を行うことができます。*

### さらに活用の幅を見せる自然言語処理

自然言語処理はさらに、膨大なテキストから有益な情報を抽出するテキストマイニングや、検索エンジンでより精度の高い検索結果を提供するために活用されています。

自然言語処理は人間が日常的に使う言語をコンピュータで処理する技術で、その実装にはPythonが多く使用されています。この記事では、Pythonによる自然言語処理実装に興味がある方のために、Pythonが自然言語処理に使われる理由やライブラリについて説明します。

自然言語処理は人間の言語をコンピュータで処理する技術であり、Pythonはその実装に幅広く使われている

Pythonでは、NLTK、MeCab、GiNZAなど自然言語処理ライブラリが多く提供されている

Pythonの自然言語処理ライブラリを使った実例で文章の形態素解析や係り受け解析が理解できる

自然言語処理をPythonで行うには？ライブラリや実例を紹介

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エンジニアとデータサイエンティスト

AIエンジニアは主に機械学習エンジニアを指します。機械学習エンジニアとは、機械学習のアルゴリズムを開発したり実装したりするエンジニアです。データサイエンティストも広い意味ではAIエンジニアの1職種ですが、機械学習エンジニアとは異なる面が少なからずあります。

AIエンジニアを目指す方の中には、将来目標として機械学習エンジニアか、データサイエンティストかの選択で迷っている方が少なくないかもしれません。

この記事では、*AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストとの違いを明らかにし、どちらを目指すべきかの判断材料を提供していきます。*特に、未経験からAIエンジニアを目指す方の参考になれば幸いです。

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## AIエンジニアとデータサイエンティストは異なる職種

データサイエンティストは広義ではAIエンジニアの1職種ですが、その役割はAIエンジニアとは大きく異なっています。AIエンジニアは一般的には機械学習エンジニアと同義です。*AIエンジニアはAIの開発が主な役割ですが、データサイエンティストはAI技術を活用してデータの分析と活用を行います。*

職種選択で迷っている人は、「AI技術の開発を行いたいのか」「AI技術を活用したいのか」の視点で考えてみると目標を定めやすいかもしれません。

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

<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)</center>

## AIエンジニアとデータサイエンティストの違い

AIエンジニアは主に機械学習を用いてAIを作るのが仕事ですが、データサイエンティストは主にAIを活用する立場です。それぞれ立ち位置は異なりますが、*必要とされるスキルは共通するものが多くあります。*

そのため、AIエンジニアを目指して勉強中の方は、興味や適性次第ではデータサイエンティストを目指すことも可能です。ここでは、仕事内容、必要なスキル、年収などからAIエンジニアとデータサイエンティストの違いを見ていきましょう。

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容の違いについて確認しておきましょう。

*■ AIエンジニアの仕事*
AIエンジニアの仕事は、システムエンジニア（SE）の仕事とよく似ており、クライアントの要望に基づいてAI開発に関する企画・要件定義・基本設計など上流工程を担当します。さらに、AI開発に必要なデータ収集・モデルの構築・AIの学習・テストと評価などを行います。

【参考】：[AIエンジニア - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/325)

*■ データサイエンティストの仕事*
データサイエンティストの仕事はコンサルタントに似ており、最初にクライアントが抱える課題を見つけ、目標設定を行います。その課題解決に向けて、必要なデータを収集し、AI技術を駆使して大規模データの分析を行い、そこから解決策を見出します。

そのため、AIに関する知識・技術に加え、経営や戦略などに関する知識が求められます。データサイエンティストとよく似た職種で、データアナリストがありますが、データアナリストはクライアント寄りの職種で、分析データのビジネスへの活用がメインの職種です。

他にはデータエンジニアという職種がありますが、データエンジニアはデータ分析に必要なデータ環境を用意することが主な役割です。

【参考】：[データサイエンティスト - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323)

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！

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事が大きく異なっていることが分かりましたが、仕事の特性が異なる以上、求められるスキルも異なってきます。ここでは、**求められるスキルの違いについて見ていきましょう。**

*■ 共通して求められるスキル*
両者に共通して必要とされるスキルは、Pythonなどのプログラミングスキル、データベースに関するスキルです。

*「プログラミングスキル」*
AIエンジニア、データサイエンティストともにプログラミングスキルが欠かせません。機械学習やAIの開発で最も利用されるプログラミング言語はPythonですが、データ分析でもPythonを頻繁に利用します。Pythonにはデータ分析、解析に関するライブラリが豊富にあるからです。

*「データベースに関するスキル」*
AIエンジニアの主な仕事である機械学習や深層学習では、大量のデータをAIに与えて反復学習させますが、データサイエンティストもAIを用いてビッグデータを分析し、データから最適解を求めます。

そのため、いずれのエンジニアにもデータベースの操作や運用に関するスキルが必要なのです。

具体的にはDBMS（データベース管理システム）に関するスキルと、データベース言語「SQL」に関する知識が必要です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

初心者でもわかるSQL：基本から学習方法まで！始めの一歩を解説

*■ AIエンジニアに求められるスキル*
AIエンジニアはLinuxOSを利用した開発や、環境構築に関する知識が求められます。最近では、クラウド上のLinuxサーバーを利用した開発が一般化していますので、クラウドに関する知識も必要です。他、機械学習には機械学習のライブラリをよく利用しますので、ライブラリを扱えるスキルも求められます。

*■ データサイエンティストに求められるスキル*
データサイエンティストはAIを活用して、ビッグデータの分析を行い、その分析結果に基づいてクライアントに提案や報告を行います。また、コンサルタントと同様に経営や戦略面での現状分析と解決策の提示なども行います。

以上のことから、レポーティングスキル、提案スキル、ビッグデータ解析やBIツールに関する知識が求められます。データサイエンティストはAIによって代替される職種との意見もありますが、高い問題解決能力や提案力が求められるデータサイエンティストがAIに代替される可能性は極めて低いと考えられます。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）に比較的近しい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 職種図鑑」では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。

一方、データサイエンティストに近しいITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」では512万円（※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」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

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、AIエンジニアもデータサイエンティストの職種も一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*総合的に見て、データサイエンティストの年収はAIエンジニアよりは高いと推察できますが、AIの進展や普及次第では、AIエンジニアの年収が今後大きく伸びる可能性も想定されます。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑（システムエンジニア（制御・組み込み））](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】：[マイナビエージェント職種図鑑（ITコンサルタント）](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.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)

## データサイエンティストを目指す人もまずはAIエンジニアになろう

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いについては理解できたでしょうか。*データサイエンティストを目指す方は、まずはAIエンジニア経験を積むことをおすすめします。*

### なぜ先にAIエンジニアを目指すのか

データサイエンティストは、ITコンサルタントに近いAIエンジニアです。ITコンサルタントはある程度システムエンジニアを経験した方のキャリアパスとして位置づけられ、SEからキャリアアップする方もおり、**データサイエンティストもAIエンジニアの経験を積んだ後に目指すのが自然です。**

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

### どうすればAIエンジニアになれるのか

AIエンジニアはさまざまなスキルが求められます。特に未経験者の方がいきなりAIエンジニアを目指すのは簡単なことではありません。**次の5つのステップを一段ずつ上がっていくことをおすすめします。**

*■ AI開発の基礎レベルを身に付ける*
まずはPythonのプログラミングスキル、データベース言語SQLのスキルを身に付けましょう。プログラマーはシステムエンジニアの登竜門とも言われます。AIエンジニアを目指す方もプログラミングスキルをしっかり身に付けておきましょう。

*■ AI開発の環境構築のスキルを身に付ける*
AIの開発は開発環境を準備、整備するところから始まります。Pythonの開発環境構築、DBMS「データベース管理システム」の導入は必要スキルとして身に付けておきましょう。DBMSについては無償で利用できるMyDQLをおすすめします。

*■ AI開発のスキルを身に付ける*
PythonやSQLの練習問題を解きながら、AI開発のスキルを身に付けていきましょう。最初は感覚がつかめなくとも、いくつもの練習問題を解くうちに次第にAI開発について理解できるようになります。

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト ｜ python.jp](https://www.python.jp/)
【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

*■ AIエンジニアに役立つ資格を取得する*
AIエンジニアにおすすめの資格としては、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」があります。こちらの資格を取得できたら、次は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に挑戦しましょう。他、スキル証明となる「G検定」と「E資格」もおすすめします。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)
【参考】：[Python3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)
【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)
【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

*■ AIエンジニアとして転職する*

AIエンジニアを目指してスキルを磨いたら、AIエンジニアを求める企業に転職しましょう。勤務先にAI開発部門がある方は、自社内でのキャリアアップを目指せますが、そうではない方は転職がAIエンジニアへの早道です。

初めての方にとって転職活動はかなりの負担を伴いますので、転職エージェントの活用をおすすめします。

<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)</center>

## データサイエンティストを見据えてAIエンジニアを目指そう

本記事では「AIエンジニアとデータサイエンティスト」をテーマに、それぞれの職種の違い、求められるスキルの違い、年収の違いや、AIエンジニアを目指す方法について解説しました。

AIエンジニアとして採用し、育ててくれる企業、データサイエンティストにキャリアアップさせてくれる企業への転職が夢を叶えるための近道だと分かりました。

*しかし、今の仕事を続けながら、勉強や資格試験に取り組み、AIエンジニアとして採用し、育成してくれる企業、自分の能力を引き出してくれる企業を探しだすのは容易なことではありません。*

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。

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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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AIエンジニア（機械学習）とデータサイエンティストは何が違うのでしょうか？AIエンジニアを目指す上で、どちらの職種を目指せば良いのでしょうか？この記事ではAIエンジニアとデータサイエンティストの違い、求められるスキル、なる方法などについて解説します。

AIエンジニアはAI技術の開発、データサイエンティストはAI技術を活用してデータの分析とその活用を行う

AIエンジニアとデータサイエンティストに共通して必要なスキルは、プログラミング、データベースに関するスキル

データサイエンティストはAIエンジニアとして経験を積んでから目指すのがよい

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを理解して目標設定をしよう

## ディープラーニング検定試験とは？

ディープラーニングはAI開発に欠かせない機械学習における深層学習のことです。今、評判のディープラーニングに関するスキル証明となる検定が「ディープラーニング検定」です。ディープラーニング検定は、一般社団法人の日本ディープラーニング協会（以下JDLA）が主催する検定資格です。

*ディープラーニングに関する知識を事業に活用する人材向けの『G（ジェネラリスト）検定』（以下G検定）と、ディープラーニングの実装を行う人材向けのE（エンジニア）資格（以下E資格）の2種類があります。*

各々の資格は年数回実施されますが、ディープラーニング技術は進化のスピードが速いため、取得時期が一目で分かるように、合格証明書や（合格）オープンバッジには検定資格の実施年と回数を表す記号が「G検定2023 #3」というように付与されます。

この記事では、ディープラーニング検定（G検定とE資格）の概要や試験内容、難易度、資格取得者の年収、エンジニアがG検定を受ける意味、ディープラーニング検定の勉強法、ディープラーニング検定資格を活かせる仕事などについて解説していきます。

【参考】：[一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/)

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

## ディープラーニング検定の概要

ディープラーニング検定には、G検定とE資格の2種類が存在します。*G検定は主にディープラーニングを活用するビジネスパーソン全般を対象とし、E資格はディープラーニングの実装を行うエンジニアが主な対象である点が異なります。*ここでは、G検定とE資格について、それぞれの概要や出題内容、難易度を解説します。

**G検定はディープラーニングに関する基礎知識を有し、その適切な活用方法を決定でき、事業に活用する能力、知識を問う検定試験です。**試験は1年に3回、Web形式で実施されています。

受験資格には特に制限はなく、誰もが受験可能です。G検定の受験形式は、自宅でのオンライン受験です。試験時間は120分、その間に220問程度の問題を解きます。

G検定資格の有効期限は設けられていませんが、合格証・合格者ロゴには取得年度が「2022 #1」（2022年1回目の意味）のように表示されています。AI分野は日進月歩で発展しているため、定期的に更新することが推奨されています。

【参考】：[G検定とは ｜ 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/general/)

*■ G検定の出題内容*
G検定の出題範囲は、AIに関するあらゆる分野に渡っています。人工知能（AI）に関する定義から、AIの歴史、探索や推論の手法、機械学習やディープラーニングに関する手法、ディープラーニングの実装に向けた課題など、広範囲に出題されます。

試験範囲の詳細については、公式サイトのシラバス※で確認しましょう。

【参考】：※[G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】G検定の試験範囲（シラバス）と例題](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03)

*■ G検定の難易度*
G検定の難易度はどの程度なのでしょうか。公式サイトによれば、合格率は本年度2023年3回目で68.75%であり、比較的高めの合格率です。

問題の形式も多肢選択式で、自宅受験ができることから難易度が高くないと思われがちですが、120分間に220問程度の解答をしなくてはなりませんので、時間配分には注意が必要です。

【参考】：[「2023年 第3回 G検定」開催結果](https://www.jdla.org/news/20230724001/)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

E資格はG検定と同じJDLAが主催するディープラーニング関連の検定資格です。**AI機械学習エンジニアのスキルを問う試験内容で、エンジニア寄りの検定資格です。**AI関連の民間資格としてはよく知られた資格です。

G検定と大きく異なるのは、E資格は会場での受験であること、受験回数が1回少ない年2回であること、出題範囲がAI技術の中でもより専門的かつ理論的であり、AI開発が中心になる点です。E資格は試験時間120分で、出題数は100問、多肢選択式です。

【参考】：[E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

*■ E資格の出題内容*
E資格の試験範囲は公式のシラバスで公開されていますが、確率・統計などの応用数学と情報理論、機械学習と深層学習、開発・運用環境に至るまで範囲が大変広いのが特徴です。詳細はシラバスで確認しましょう。

【参考】：[E資格の試験出題範囲（シラバス）E2022#2〜](https://www.jdla.org/download/e-syllabus_2022/)

*■ E資格の難易度*
E資格はG検定とほぼ同じ程度、70%前後の合格率で推移しているため、難易度の低いと思われがちですが、E資格は出題範囲が広く、確率や統計などの応用数学が出題されること、エンジニアとしての知識やスキルが必要となるため、決して難易度の低い試験ではありません。

またE資格には受験資格が設けられており、受験の2年以内に「JDLA認定プログラム」の受講を終了していることが条件です。

【参考】：[「E資格（エンジニア資格）2023#1」結果発表（1,112名が受験し、807名が合格） - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/news/20230310003/)
【参考】：[E資格認定プログラム事業者一覧 - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/)

E資格の難易度はどのくらい？出題範囲、合格率や感想から徹底考察

## ディープラーニング検定資格取得者の年収

ここでは、ディープラーニング検定資格を活かせるデータサイエンティストに近い職種である、システムコンサルタントの年収について紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は610万円（※2023年7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」から近しい職種の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、データサイエンティスト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。

データサイエンティストは顧客の抱える課題を、データの分析や統計解析で解決するためのシステムを開発します。	*問題解決にも有効な、専門的なAI技術やディープラーニングの知識やスキルを身に付けることで、より高い年収を得られる可能性があります。*

また、AI関連の分野は日進月歩で進化していきます。社会や企業から求められるエンジニアであるには、スキルアップを目指して積極的に資格取得などの学習機会を逃さず、最新知識を日々学ぶ姿勢が大切です。

【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/income/category/it_01.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)


## エンジニアはG検定とE資格どちらを取得するべき？

初めてディープラーニング検定を受験するエンジニアは、どちらを先に受けるのが良いのか、どちらに絞れば良いのか迷うかもしれません。ここでは、*エンジニアがG検定を受ける意味について解説をします。*

### エンジニアがG検定を受ける意味

エンジニアはE検定を受けるものだという見方が一部にあるようですが、ではエンジニアがG検定を受けるのは意味ないことなのでしょうか？エンジニアにとってG検定資格の取得はメリットがないのでしょうか？

G検定試験では、プログラミングやAIを実装するスキルは問われないため、AIエンジニアを目指す人の中には必要性が低いと考える人がいるのかもしれませんが、*AIエンジニアを目指すには、ディープラーニングの基礎知識が求められますのでG検定を受ける意味は十分にあります。*

実際に2023年3回目のG検定者の職種別合格者※を見ると、研究・開発部門21.18%、情報システム部門22.7%とエンジニア系の方が4割以上を占めています。

**G検定は、エンジニアがAIエンジニアを目指す際のキャリアスタートとして有効であり、またAIエンジニアへのキャリアアップ、キャリアチェンジの際のスキル証明としても有効です。**以上の理由から、エンジニアがG検定資格を取得する意味はあります。

【参考】：※[「2023年 第3回 G検定」開催結果](https://www.jdla.org/news/20230724001/)

G検定を受けても意味ない？取得のメリットや活用できる職種を解説！

## ディープラーニング検定の勉強方法

ではエンジニア、エンジニアを目指す人がディープラーニング検定の資格を取得するには、どのように勉強をするとよいのでしょうか。*ここでは効果的な勉強方法について解説していきます。*

G検定のおすすめ本10選！試験概要から想定スキルを合わせて解説

### 公式テキストや問題集を活用する

一般的な試験では過去問を徹底的に解くことが試験対策として有効ですが、ディープラーニング検定は過去問が公表されていません。また各資格試験の過去問を掲載している「過去問道場」でも過去問は見当たりません。

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