2020年6月16日（火）に行われた日本ディープラーニング協会主催のオンライン説明会の資料です。 https://jdla.connpass.com/event/179127/

1. 「G検定の疑問・質問全部答えます!」
一般社団法人 日本ディープラーニング協会
理事・事務局長 岡田 隆太朗

2. 一般社団法人 日本ディープラーニング協会
当協会はディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指して
2017年6月に設立された産業団体です。ディープラーニングを事業の核とする企業および有
識者が中心となり、産業活用促進、G検定やE資格※をはじめとした人材育成、公的機関
や産業への提言、国際連携、社会との対話など、産業の健全な発展のために必要な活動
を行っています。
理事長 松尾 豊 東京大学大学院教授
正会員（法人） 27社
有識者会員（個人） 17名
賛助会員（法人） 23社
2020年5月現在
※G検定: ディープラーニングの事業活用に必要な知識を認定する、ジェネラリスト向けの検定試験
E資格: ディープラーニングを実装する技能を認定する、エンジニア向けの資格試験

3. 設立にあたって
日本ディープラーニング協会は、ディープラーニングを事業の核とする企業が中心となり、ディープラーニング技術を日本の産業競争力につなげていこうという意図のもとに設立されたもので
す。2012年ごろから急速に進展してきたディープラーニング技術は、画像認識や音声認識等で大きな性能の飛躍を遂げています。機械にさまざまな状況が「見える」ようになるため、も
のづくりとも相性がよく、また、さまざまな労働力不足の問題を解決する可能性があるなど、日本全体にとって大きなチャンスであると考えます。しかしながら、諸外国のディープラーニングに
関する取り組みは急速に進んでいます。日本がグローバルに戦える体制を整えていくには、早期に「ディープラーニング産業」を拡大する取り組みが必要と考えます。
そのために、まず重要なのは人材育成です。ディープラーニング技術を担う人材、また、ディープラーニングの可能性と限界を正しく理解し、うまく事業に活用する人材の両方が必要です。
ディープラーニングは決して万能なわけではありません。得意なデータや不得意なデータがありますし、ディープラーニング以外のさまざまな機械学習技術を使うほうが有効な場合も多くあり
ます。人工知能、機械学習、ディープラーニングに関する俯瞰的な理解をもった人材を、特に、ディープラーニングを活用したいと考えるユーザ企業のなかで増やすことが、産業全体の進
展にとって大変重要だと考えます。同時に、ディープラーニングを用いたシステムの開発をできる人材も大きく不足しています。さまざまな領域のエンジニアや研究者、学生などに技術を習
得してもらえればと思っています。
人工知能の分野は、良くも悪くも、「人工知能の定義がない」ということに由来する特徴があります。さまざまな技術を取り込む寛容性がある一方で、なんでもかんでも人工知能と言って
しまうことができ、過剰期待を生みやすい性質もあります。だからこそ、人工知能の分野においては、ある一定の知識レベル・技術レベルの基準を作るということが大変重要と考えます。
本協会では、初期の重要な活動としてディープラーニングに関する資格試験を実施したいと考えています。ユーザ企業やエンジニアが、一定の知識レベルを担保することで、地に足の着
いた議論や事業開発ができるものと考えています。
それ以外にも、「学習した結果としての製品」が社会のなかで広く使われるためには、法制度やプライバシー、倫理面の問題など、さまざまな議論が必要です。ディープラーニングを提供す
る企業と社会が、国も巻き込みながらしっかりと議論していくための場を、協会が提供することができればと思っています。
本協会は、その設立にあたって、ディープラーニングを事業の核とする企業、特にスタートアップが中心になって、約１年ほど議論を重ねてきました。協会を設立した意図は、日本全体の
産業競争力を高めるために、ディープラーニングを中心とする産業を大きくしたいというところにあります。我々は、ディープラーニングという技術が、例え今は機械学習の一手法に見えてい
たとしても、大きな可能性をもった技術であり、今後の人工知能の発展、そして日本の産業において重要な基盤技術になるという信念を持っています。本協会の活動に多くの企業の
方々、技術者や研究者の方々が、ご賛同、またご参加いただければありがたいと思っています。
一般社団法人
日本ディープラーニング協会 理事長 松尾 豊

4. 協会活動
JDLA
活用
促進
社会
提言
人材
育成
国際
連携
社会
対話
産業活用事例や取組み手法の発信
認定事業者による教育・資格試験倫理・法・社会課題に関する国際連携
情報発信・対話による相互理解促進 公的機関・産業界への提言

5. 書籍

6. ディープラーニング活用に必要な人材
ジェネラリスト
ディープラーニングの基礎知識を有し
適切な活用方針を決定して
事業応用する能力を持つ人材
エンジニア
ディープラーニングの理論を理解し
適切な手法を選択して
実装する能力を持つ人材

7. ディープラーニングをビジネスで活用するために
知識を体系化し、ビジネスでの活用を拡大
人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
人工知能をめぐる動向
探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
人工知能分野の問題
トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、
特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
機械学習の具体的手法
代表的な手法、データの扱い、応用
ディープラーニングの概要
NNとディープラーニング、既存のNNにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
ディープラーニングにおけるデータ量
ディープラーニングの手法
活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
深層強化学習、深層生成モデル
ディープラーニングの研究分野
画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス （強化学習）、マルチモーダル
ディープラーニングの応用に向けて
産業への応用、法律、倫理、現行の議論

8. 取得したい資格
日経xTECH IT資格実態調査2019 2019年9月26日

9. 234名 245名
472名
709名
103名
142名
224名
333名
2018 2019#1 2019#2 2020#1
E資格 累計受験者: 2,462名 累計合格者: 1,660名
合格者 不合格者
823名
1136名
1740名
2500名
3672名
4652名
4198名
625名
852名
940名
936名
1471名
1928名
2100名
2017 2018#1 2018#2 2019#1 2019#2 2019#3 2020#1
G検定 累計受験者: 27,573名 累計合格者: 18,721名
合格者 不合格者
1,448
1,988
2,680
3,436
5,143
6,580
6,298
337
387
696
1,042
G検定およびE資格 最新結果

10. G検定合格者: 日本のAI人材はどこにいる
G2017からG2020#1 の累計（海外を除く）

11. E資格合格者: 日本のAI人材はどこにいる
E2018, E2019#1, E2019#2, E2020#1 の累計

13. CDLE
Community of Deep Learning Evangelists
G検定およびE資格保有者のコミュニティ
資格保有者の更なるスキルアップ機会、 スキル実践の場、資格保有者同士または資格保
有者と企業・研究機関とのコミュニケーション機会の提供
• ハッカソン
• ミートアップ
• コンテスト参加 etc.

14. 12,307名
参加

15. CDLEハッカソンの取り組みが日本オープンイノベーション大賞「経団連会長賞」を受賞
https://www8.cao.go.jp/cstp/openinnovation/prize/2020taishogaiyo.pdf

16. JDLA資格試験 合格者の会 CDLE
合格者だけが参加できるAI人材コミュニティ
2019年7月2日 於: 砂防会館

17. 関心層開拓
DLをビジネス活用しよう
と考える
ビジネス層
G検定
エンジニア層
E資格
プログラム認定
学べる場所の拡大
ビジネス活用アワード
実施事例の収集
トライアル
ハッカソンなど
優秀事例の表彰
書籍発行
関連情報発信
勉強会
レポート発信
CDLE
活動
標準化活動
シラバス策定

18. 良貨である合格者の活躍こそが、
ディープラーニングの社会実装！
合格者のみなさんの活躍を応援し、依怙贔屓します！

20. 最後に
https://twitter.com/JDLANews
info@jdla.org
www.jdla.org