AIのG検定（ジェネラリスト）を取得してみて思ったこと

今、秋の転職に向けて活動（準備）中ですが、今回は資格についてです。
資格にも色々ありますが、今回は、今年の3月に受験して合格した、日本ディープラーニング協会が主催するG検定（ジェネラリスト）に合格してみて思ったことをいくつか。

まず、G検定（ジェネラリスト）とは、いわゆるTensorFlow等のフレームワークを使った実装を行うエンジニアではなく、エンジニアと営業、或いは顧客とを繋ぐ役割を担うための知識を有する検定になります。
具体的には、「AIを入れたい！」という顧客企業と、「AIを入れてみたら？」というIT企業がいたとして、顧客は

• どこ（業務）に導入すればよい？
• どんなのを導入すればよい？
• どれくらい効果があるの？

といった具合に、随分ふわっとした感じで「とにかく流行りのAIを入れたい」という感じの一般企業が多いかと思います。

一方で、AIを導入して欲しいIT企業側は、そういった要件は顧客が出すべき、くらいの感覚、特にエンジニア部門はそんな感じですよね。

ジェネラリストは、幅広いAIの知見をもって、このふわっとした顧客と、要件をうまく引き出せないエンジニアとを繋ぐ、いわば通訳的な役割を期待される、ということです。
今回、自分の場合は、2018年12月下旬から勉強をはじめ、2019年3月上旬に受験し、合格しました。
合格率は比較的高い試験ですが、実務でAIを取り扱ったことがなく、それこそふわっとした状態から勉強を始めたので、よく合格したな、というのが正直な感想です。

でも、今回のこのG検定は、仮に合格できなかったとしても、AIの歴史や、ニューラルネットワークの種類と特性、どういう分野に強いかとか、欠点などをざっくりと知ることができたので、それだけでも自分の財産になったことは間違いありません。

そして、ふと気づいたことが一つ。
G検定に合格した時点では、実は転職する意思は殆どありませんでした。

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現在の会社では受託開発がメインで、残念ながら、全く新たな領域にチャレンジする機会より、同じ技術を熟練させて、より高効率で生産性の高い業務を継続させ（られ）ることの方が多いため、AIの仕事なんて望んでも、なかなかできませんからね。
上手く体が空いても（案件の隙間）、いい感じにAI関連の案件に出会えるとも限りませんからね。
でも、それを言い訳にして「AIはわかりません、仕事でやったことないので」では、自身の成長にはなりませんからね。

いま思えば、LIFE SHIFTの本と、この受験と合格が、転職に舵をきるきっかけだったのかもしれません。
チャレンジするって楽しい、勉強して知識を深めるって楽しい、そんな感じです。
人生100年時代と言われる今、40代なんて若造ですからね。
まだまだ、学ぶことがたくさんです。

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