人工知能プロジェクトマネージャー試験

試験概要

人工知能プロジェクトマネージャーの合格者像は、
「AI構築に関する専門知識の全体像を理解し、自身でもAI構築可能な技術的背景を持ちつつ、”組織に成果をもたらせるAI”の構築のために目標を設定し、責任を持ってチームを牽引して、予算、品質、スケジュールの面で計画通りプロジェクトをマネジメントできる人材」です。

試験時間:合計90分 ※各制限時間内に回答すること
出題数:大問で78問 ※大問中に複数の小問が入ることがある
配点:990点満点 合格基準は85%程度の正答率 ※試験に応じ合格水準は調整が入る場合がある
「組織及びマネジメントに関する分野(A,F,G):計360点」と「技術的専門知識に関する分野(B,C,D,E):計630点」の合計点で合格を判定する

 大問数配点制限時間
分野A:目標設定能力1020011
分野B:統計的理解1620023
分野C:統計理解の実装力1515018
分野D:モデルの評価/向上能力1620020
分野E:システム構築能力7806
分野F:プロジェクト遂行能力7806
分野G:法令理解7806
合計7899090分

出題形式:択一式 ※ただし、回答の為に計算が必要なものがある
出題範囲:公式シラバスに準ずる
受験環境:2021年はWEB試験にて開催
授与資格:合格基準を満たしたものに「人工知能プロジェクトマネージャー」の資格を授与する


認定資格

試験の合格者は「(一社)新技術応用推進基盤認定 人工知能プロジェクトマネージャー」資格を取得することができます。
※人工知能プロジェクトマネージャー試験は一般社団法人新技術応用推進基盤の商標登録済資格です。
履歴書への記載はもちろん、名刺、Linkedinの自身のページへの記載などにご活用いただけます。


資格の活用と身に付く力

AIプロジェクトの難しさは、一般的なITプロジェクトやコンサルティングと比べ先の見通しを立てることの困難さにあります。AI技術を企業の売上に変換する為には、社内戦略や顧客の課題をAIで解けるように翻訳し、案件としてまとめて完成に導く人材が不可欠です。
本資格は、まさにこのような人材であることの証明になります。合格を目標に知見を蓄積することで、この"AI業界で最も不足し、重要な人材"となる力を身につけることができます。

個人受験者様のメリット

  • AIプロジェクトに求められるスキル/知識の整理とレベルアップ
  • プログラマからマネージャー/投資家/経営者へのキャリアアップ
  • 自身が経験から得てきたスキルの証明

社員様に受験を奨励する企業様のメリット

  • 自社の社員の対外的なスキル証明
  • 採用・昇格判断の基準
  • 社員のスキルアップに対するモチベーション向上

社会人大学院・理工系 大学院等の教育機関様のメリット

  • AI関係の講座の修了基準に
  • 自大学の学生の就職活動支援に

試験実施背景と意義

近年、人工知能(AI)は企業活動のアナリティクス・デジタライゼーションにいっそう活用されるようになりました。もはやAIはアカデミズムをはなれ、「ビジネスとして地球を科学する」ツールとなっています。

しかし人工知能をビジネスに用いる時、

1. あるべき目標感を設定し、
2. 実現性ある妥当な方法論で目標までの道のりを設計し、
3. 法令を遵守しながら、
4. 関係各所と折衝をおこない、
5. 納期までに価値をだす

ことを正しいアナリティクスの知識を基に実行できる人材は多くありません。いわゆる「プロジェクトをまわせる」人材が極めて少ないのが我が国の実情です。

これまで関連各社の努力によって、PythonやRといったプログラミングを学ぶ環境とcertification(能力の証明としての資格)は整備されてきました。これにより逆に顕著となってきたのが、「優秀なプログラマ」だけではビジネスが成立しないという事実です。ビジネスの推進には、組織の目標を理解し、To-Be(あるべき姿)に向けた現実的な方法論を構築することができ、必ずしも専門家でない「意思決定者」に要点を伝え、組織として物事を前進させていく人間が絶対に必要です。

しかし、ビジネスがソースコードで成り立っているわけではないことに同意する方は多いにも関わらず、これまでの我が国のマネージャー向け教育・資格はずいぶんおざなりだったように思います。マネージャーの成長は個人的経験に任されているというのが実態ではないでしょうか。

人工知能プロジェクトマネージャー資格は、このような状況を打破し、真に"マネジメント"をできる人材の輩出を目指しています。技術を知らない"なんちゃってマネージャー"でも、ビジネスを知らない"プログラムオタク"でもない、本来の意味のマネージャーであることを証明する資格です。

本当の意味でのマネージャー人材こそ、アナリティクスのユーザー企業・提供企業ともに、もっとも社内で育成すべき人材であると確信しています。


出題範囲と質問意図

試験は7つの分野からなります。問題は各分野のすべてから必ず出題され、ある分野から問題が出題されないということはありません。
90分の試験時間で、78問の課題に回答することが求められます。
また、合否は重ね重ね85%の正答率になるように設定されています。

一般的な資格試験と比べ合格の正答率を高めに設定しているのは、「プロジェクトマネージャーは品質管理の最終責任者である」からです。マネージャーがチームNo.1の技術力を誇る必要はありませんが、逆に"まったく知らないこと"はあってはなりません。また、安定的なパフォーマンスを発揮することも重要です。そのため、どの分野でも高い正答率を出すことを要求しています。

分野A:目標設定能力
架空のケースを基に、思考力を確認する分野です。
(例)
・人工知能で何の課題を解決すべきか
・それは組織全体の課題の中でどんな意味をもつのか
・どういう状態になれば解決されたといえるのか

分野B:統計的理解
分析に関する技術的な理解度を確認する分野です。
(例)
・回帰分析、決定木、SVM、NNなど各手法の概要理解
・ハイパーパラメータの理解
・目的変数と説明変数の選択への理解

分野C:統計理解の実装力

分析を自立的に行うための技術的な理解度を確認する分野です。
(例)
・Python/R等の基本的なプログラミング言語への理解
・各種ライブラリへの理解と利用力
・各種統計ツールへの理解

分野D:モデルの評価/向上能力
作り上げたモデルを評価し、説明し、改善の打ち手を考える能力を確認する分野です。
(例)
・"良いモデル"とはなにか
・"良いモデル"とする為の前処理のノウハウ
・"良いモデル"とする為のパラメータフィッティングのノウハウ

分野E:システム構築能力
システム構築に関する技術的な理解度を確認する分野です。
(例)
・エッジコンピューティングのNW構成をどうするか
・セキュリティを担保したDB構成はどうするか
・商用化におけるモデルアップデート方法はどうするか

分野F:プロジェクト遂行能力
プロマネに関する推進能力を確認する分野です。
(例)
・稼働管理 / 線表の引き方
・遅延リスクの予測と解決策の提示力

分野G:法令理解
人工知能プロジェクトに必要な法令知識を確認する分野です。
(例)
・データ / モデルの所有権は誰にあるか
・ プロジェクト中の技術的発見の所有権は誰にあるか
・NDA(秘密保持契約)の締結について


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