2020/09/29

2020/10/15

E資格は転職に役立つ?評判とデータを徹底調査!

AI人材関連

ライター:

E資格とは、AIエンジニアの育成を目的としている資格で、ジェネラリストを認定するG検定よりも専門的な知識が問われる。本記事ではそんなE資格の受験者データや評判転職における有用性について解説する。

受験者データ

受験者の年齢

ディープラーニングは比較的新しい技術であるため、受験層は若い。JDLAのデータによると、E資格を取得している人の7割以上が20代・30代で占められている。

出典:E資格結果発表(2020年#1)

受験者の職業

さらに、産業別に合格者の割合を見てみよう。ソフトウェア業・情報処理業の人が最も多く50%程度だ。一方で、ディープラーニングとは直接関係がなさそうな産業に従事している人も合格している。これは、ディープラーニング技術が産業を問わず、幅広く活用を求められていることを示していると言える。また、学生(大学生・大学院生)も一定数合格している。

出典:E資格結果発表(2020年#1)

受験者数の推移

E資格は国内でも珍しい深層学習に関わるエンジニアの資格であるため、受験者・合格者ともに年々増えている。以下のグラフから、受験者が2年で3倍以上に増えていることがわかる。(JDLA試験実施レポートより借用)。

データサイエンティスト・AIエンジニアの求人でも、E資格取得者を優遇することも増えてきており、今注目されている資格の一つであることは間違いないだろう。これからAIやデータの活用が欠かせない社会になっていく中で、さらなる知名度の向上にも期待できそうだ。

評判

E資格を実際に受験し、合格した人からの評判は、以下のようにおおむね好評である。
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話
【合格体験記】AI資格のE資格(エンジニア)2020#1で9割とった勉強法

「結構な試験範囲と結構な課題提出をクリアしたという自信には繋がりました。少なからずAIに関する知見があるという証明にもなりますし。認定プログラムの授業は楽しかったですね。新しいことを頭の良い人たちから教わっているということに非常にワクワクしました。」

「ディープラーニングのエンジニアにE資格取得はあまり意味はないとの声もあるようですが、私はそうは思いません。少なくとも勉強へのモチベーションは上がりますし、(完全なものではないかもしれませんが、)体系的に学べるのも初心者にはありがたいです。」

このような体験記で語られるE資格の感想として「ディープラーニングという広い分野を学習するにあたっての足掛かりになった」というものがよく見られる。ディープラーニングや機械学習の入門として利用している人が多いようだ。

当サイトでも、E資格合格者の体験談がいくつか掲載されている。合格者のリアルな感想や勉強方法等をぜひ確認してみてほしい。

大手機器メーカー勤務の藤丸さん
大手電機メーカーでエンジニアをしている藤丸さんは、業務に生かしたいという気持ちはもちろん、自身のAIに対する強い好奇心からE資格受験を決めた。好奇心を満たす楽しさで大変さが半減したと語る藤丸さん。E資格対策講座を受講し、仕事と学習を両立させて合格を手にした。以下の記事でその勉強時間や合格後の変化などを見ることができる。

VSNのデータサイエンティスト・原さん
エンジニア派遣サービスなどを提供するVSNに勤める原さんは、任意研修に自ら手を挙げて、E資格受験を決めた。JDLA認定プログラムの受講を中心に学習を進めた彼女は、本番でも20分の余裕をもって試験に回答し、合格を手にした。彼女の勉強方法や感想などは以下の記事で見ることができる。

大手電機メーカー勤務の上垣さん
上垣さんは「AIの本格導入が予定されている部門で活躍したい」という思いからE資格受験を決めた。もともとプログラミング経験はあったものの、統計の知識は少なかったという上垣さん。そんな彼もJDLA認定プログラムとディープラーニング講座を受講し、合格を手にした。以下の記事で彼の勉強方法や、日本のAI業界に対する洞察を読むことができる。

E資格は転職に有利なのか

ではE資格を持っていると転職に有利なのだろうか。結論として、一定レベルの知識とスキルを証明して、転職に活用することは可能だ。これからAIエンジニアへの転職を考えていて、実務経験が無い人は、E資格を取得することを薦める。

AI業界の会社のほとんどは、深層学習や統計学を専攻した大学院生の新卒採用を除いて、知識やスキルを重視する傾向にある。そこで、E資格で自分の知識・スキルをアピールするというわけだ。

※そもそもAI業界自体が未経験である場合は、G検定などでAIの基礎知識を固めてからの方が良い。なぜなら、AI業界においては業種を問わずディープラーニングに関する最低限の知識を持っている必要があるからだ。

E資格の知識・スキルを活用できる職種

E資格で得た知識・スキルを特に活用しやすい職種は「AIエンジニア」と「データサイエンティスト」の2つだ。以下で必要なスキルと業務内容を解説する。

AIエンジニア

AIエンジニアは、文字通りAIのほぼ全ての領域に携わるエンジニアである。現在、AIによる予測モデルの需要が各業界で高まっているため、これから必要とされる職種の一つである。具体的には

  • 機械学習モデルの選択
  • 学習環境システムの設計・構築
  • データの前処理・APIの整備
  • 機械学習に関する論文や技術の調査・研究

などの業務を担当する。AIエンジニアになるためには、Pythonなどのプログラミング言語の実装技術、AIに関わる統計学や数学の知識を必要とする。そのため、E資格試験範囲を網羅することは、AIエンジニアになるためには必須である。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、上記にて紹介したAIエンジニアと非常に近しい関係にある職業で、データ分析に特化した業務を行うことが多い。株式会社SASの定義を参考に、データサイエンティストが行う業務を以下にまとめた。

  • 分析手法に関する最新動向の把握(機械学習、ディープラーニングなど)
  • 統計情報の的確な理解(統計的検定と統計的分布を含む)
  • データに潜むパターンの発見と、ビジネスの最終利益に寄与する傾向の特定
  • IT部門および業務部門との協働

ただし、厳密にデータサイエンティストの仕事領域、AIエンジニアの仕事領域が分断されるわけではなく、実際にはケースバイケースであることは留意して欲しい。

AIエンジニア・データサイエンティストの求人例

AI業界の市場は現在好調で、人材不足による影響もあってAIエンジニアの給与は比較的高水準だ。求人ボックスによると、AIエンジニアの平均年収は約640万円。日本の平均年収より高い水準を誇っている。以下に、主要企業のAIエンジニア職の年収をいくつか紹介する。

企業名 職種 年収
NEC ビジネスイノベーション/AI創薬事業部 ¥5,000,000~¥8,000,000
NTT研究所 研究・開発職 ¥2,580,000~¥3,300,000
アクセンチュア株式会社 AIエンジニア ¥4,500,000~¥20,000,000
ファーウェイジャパン AIエンジニア ¥8,000,000~¥14,000,000
フューチャーアーキテクト株式会社 AI・機械学習エンジニア ¥5,500,000~¥12,000,000
チームラボ 機械学習 / 人工知能エンジニア ¥3,000,000~
グリー株式会社 エンジニア(データサイエンス) ¥4,200,000~
CyberAgent 機械学習エンジニア(エキスパート認定) ¥7,200,000~
DeNA
エンジニア職AIスペシャリストコース ¥6,000,000~¥10,000,000

上で挙げたNTT研究所を始めとする企業の多くは、学歴重視の採用を取りやめ、スキルや経験を重視した即戦力採用を始めている。そのため、エンジニア未経験で実務経験が無い人がこれらの職種を志望する場合は、E資格を取得してスキルをアピールしよう。実力を本当に証明することが出来れば、これらの企業に就職するのも夢ではない。

AIエンジニア職は、これからさらに待遇が良くなる可能性を秘めている。ITR Market View:AI市場2019によれば、日本のAI市場規模は2018年度時点で前年度比53.5%増の199億5000万円。そして2023年度には640億円(約3.2倍)にまで跳ね上がる見込みだ。(IT MEDIA 2020年01月14日より)

 

まとめ:E資格は転職に使えるのか?

E資格を持っていると、AIに関して一定レベルの知識とスキルを証明できるため、AI業界への転職の材料になる。

E資格の他にも業界未経験者が能力を証明する方法はある。例えば、企業主催のコンペティションである「Kaggle」などに挑戦・好成績を残して、その実績をアピールするなどだ。ディープラーニングについて独学できる人であれば、費用も抑えられるし、より実践的な技術力があると認められやすい。独学だと効率よく学べない人は、認定講座があるE資格取得から始めるのがオススメだ。

ただし、E資格で得られる知識や経験は実務経験と比べればわずかなものなので、過信は禁物だ。E資格はあくまで「ディープラーニングの素養がある」ということを証明できる程度の資格ということは留意してほしい。E資格をAIエンジニアやデータサイエンティストへの転職の材料として使いたい人は、このあたりを踏まえてしっかり考えることが大切だ。

(totalcount 541 回, dailycount 122回 , overallcount 2,787,553 回)

ライター:

AI人材関連

COMMENT

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。
*は必須項目です。




CAPTCHA