エンジニアがE資格で得たスキルを活かすには? AIは「従来の知識でカバーできない」だからこそ高まるニーズ

[G検定 合格者インタビューvol.14]ディープラーニング × エンジニアのキャリアパス

インタビュー vol.14
Sky株式会社
進藤 孝司さん(クライアント・システム開発事業部/G検定2017、E資格2018 合格)

 ソフトウェア開発を行うSky株式会社で、エンジニアとして受託開発などを担当している進藤 孝司(しんどう たかし)さん。前職時代に、AI・ディープラーニングの必要性の高まりと、新しい技術への興味関心から、いずれも第1回目の開催だったG検定とE資格を取得。その後Sky株式会社に転職し、AIを活用した自社製品の開発にも携わっている。

 そんなAIエンジニアとして活躍する進藤さんに、E資格取得後の業務での活用方法や、AI・ディープラーニングを学んだ先のキャリアパスの可能性について聞いた。

Sky株式会社 クライアント・システム開発事業部 進藤 孝司さん

G検定・E資格ともに第1回目を受験、合格

――まず、現在のお仕事内容を教えてください。

進藤

 弊社は自社パッケージ製品の開発・販売と、受託開発事業の2つの事業体で成り立っています。私は、後者にあたるクライアント・システム開発事業部に所属し、エンジニアとして働いています。

 具体的な業務内容は、プログラムを書くことはもちろん、プロジェクトのマネジメントを行うことや、技術アドバイザーとしてスポット的に案件に入ることもあります。

 2022年1月に発売した営業支援 名刺管理サービス「SKYPCE(スカイピース)」にも携わっています。名刺画像をもとに情報をデータ化したり、オペレーターがデータを入力・修正したりする際に、AI-OCR やディープラーニングを活用しています。

――G検定・E資格を受験したきっかけを教えてください。

進藤

 受験したのは前職のときです。前職では、Webアプリやスマホアプリをつくるエンジニアをしていました。当時は第3次AIブームの真っ只中で、新聞などのメディアにも「AI」「ディープラーニング」という言葉が出るようになり始めたころ。前職の会社でもAI活用の方針を掲げて、技術者の育成を始めていました。

 私も元々新しい技術は好きでしたし、AI・ディープラーニングには非常に興味を持っていました。また、その時点ですでに情報セキュリティスペシャリスト(現 情報処理安全確保支援士)試験やネットワークスペシャリスト試験などを取得していたのですが、「体系的に学ぶには資格勉強が近道だ」という考えも持っていました。

 社内アナウンスでG検定やE資格という資格ができたことを知り、社内の同僚たち数人とともに、G検定第1回目となるG検定2017を受験。私はエンジニアであることにこだわりを持っていて、本来はE資格を受けたいと思っていたのですが、まだその時点ではG検定しか受験できなかったんですよね。その後、E資格も第1回目であるE資格2018を受験しました。

――当時のG検定は公式テキストもありませんでしたが、どのように勉強されていましたか。

進藤

 G検定を受験する時点で、業務でAI・ディープラーニングを使っていたため基礎知識はありました。G検定は持っている知識で対応することができました。歴史や法律・倫理の範囲は『AI白書』で勉強しました。

――G検定の学習時点で、AI・ディープラーニングを業務で活用されていたんですね。学生時代からその領域に接点があったのでしょうか。

進藤

 いえ、学生時代には接点は全くありませんでした。先に述べたとおり、AIブームで会社がAI活用の方針を掲げたため、勉強を始めていました。当時も受託開発でシステム開発の仕事をしていたのですが、お客様から偶然AI関係の仕事をいただく機会もあり、その中で勉強をしていくことで、知識を身につけていった感じですね。

――E資格は、認定プログラムを受講して知識問題と実技課題を修了したのち、選択式の試験を受験するという流れになっています。この形式はいかがでしたか。

進藤

 認定プログラムの内容は想定通りで、そこまでハードルは高くなかったように感じました。私が想像するエンジニアとして必要な知識・スキルを扱っていたと思います。

 ただ、当時教科書のような扱いだったイアン・グッドフェローの『深層学習』という分厚い本がありましたが、そちらの内容はとても難しく、「これを100%理解しなきゃいけないのか」と思うと大変でした。

 本番の試験も、認定プログラムと比べると難易度は高かったですね。ただ、出題形式は工夫されているなと思って、プログラムの穴埋めをするような問題もあり、扱っている知識は難しいけれども、きちんと理解していたら応用的に考えて解ける問題になっていたように思います。

 当時としては、AI・ディープラーニングのエンジニアとして活動するのであれば「ちょうど良かったな」というのが率直な印象です。