人工知能プロジェクトマネージャー試験って？
正しいアナリティクスの知識を基に
ビジネスを推進・牽引できる人材の輩出を目指しています。
- 試験の背景
- 本試験はマネージャーとしてチームを目標達成に導く人材の育成を目指すものです。多くの企業でAIプロジェクトを担うリーダー人材が不足しており、我が国企業・社会・個人の競争力を著しくそいでいます。業務遂行力とAI知見の両方を持った人材が切望されています。
- 合格者像
- 本試験の合格者像は、「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」と定義しています。
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AI構築知識
実現性ある妥当な方法で
目標までの道のりを設計する力 - AI 構築のプロジェクト全体像を理解し、前処理、特徴量選択、アルゴリズム選択、実装、モデル評価、パラメータチューニングの各段階で必要な知見をそなえていること
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マネジメント
プロジェクト中の諸課題を解決し組織に成果をもたらす力
- 目標を定義し、その達成までの仮説を立案、必要な工数・妥当な手法・リスクを予見しつつ、完成までの諸トラブルを乗り切ってモノづくりを完遂できること
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ディレクション
専門家ではない意思決定者に
要点を伝える力 - 組織へのビジネスインパクトを設計し、AIとバリューアップの関係性を理解し、AI構築までのコストとリスクを整理しながら、客観的かつ妥当な立場で意思決定者に説明できること
人工知能プロジェクトマネージャー試験の
ここがスゴイ！
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仕事に活かせる - 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を目指せる。プログラマからマネージャーへ、技術のわかるプランナー／投資家へキャリアアップ
- 就職・転職に活かせる
- たんにAI構築技術を持つだけでなく、AIで組織に成果をもたらせる人材であることを証明
- 企業のイメージアップ！
社員のモチベーション向上に - 法人受験にも対応。対外的に社員のスキルレベルを証明し、信用度の向上に。また社員の採用・昇格判断や育成基準に
活用事例
個人受験者様
- 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
- 自社社員の対外的なスキル証明
- 採用・昇格判断の基準に
- 社員のスキルアップに対するモチベーション向上に
社会人大学院/理工系大学院等の教育機関様
- AI関係講座の修了基準に
- 自大学学生の就職活動支援に
試験概要
人工知能プロジェクトマネージャー試験は、人工知能の構築・導入を進めるプロジェクトで「マネージャー」職を務めるに必要なスキル・知識を確認する試験です。マネジメントに関するスキル／知識と、エンジニアとしての専門知識についてバランスよく問い、マネージャーとしてチームを目標達成に導く人材の育成に貢献するものです。
- 試験時間
- 合計90分
※各分野の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
- 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
- 公式ページ掲示のシラバスに準ずる
- 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
7つの分野
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
movie
試験の概要や受験メリットについて、
動画で分かりやすくご紹介します。
主催団体
| 名称 | 一般社団法人 新技術応用推進基盤 |
|---|---|
| 英称 | New Technology Management Association |
| 代表理事 | 谷村勇平 |
| 設立日 | 2019年9月 |
| 所在地 | 東京都 千代田区 九段南 1-5-6 りそな九段ビル |
| URL | https://newtech-ma.com/ |
| 実施事業 | 人工知能に関する資格試験の提供、法人研修の提供、技術調査・コンサルティングの提供、ツール・レポートの配布など |