HOME/ AINOW編集部 /日本ディープラーニング協会始動、2020年までに技術者を3万人育成!認定資格制度や取り組みが明らかに
2017.10.04

日本ディープラーニング協会始動、2020年までに技術者を3万人育成!認定資格制度や取り組みが明らかに

10月3日より幕張メッセで開催されているCEATEC JAPAN 2017

そこで『日本ディープラーニング協会(英称:Japan Deep Learninng Association、以下JDLA)』の設立発表が行われた。
会場には、協会の取り組みに注目しているメディア、業界関係者が数多く参加しており、協会への高い期待を伺う事ができた。

日本の産業競争力向上を目指す『日本ディープラーニング協会』(JDLA)

ディープラーニングの産業活用を目指した設立背景

シンポジウムの冒頭、理事長の松尾 豊氏より『日本ディープラーニング協会』(JDLA)設立の背景について表明がなされた。

AIブームの火付け役となったディープラーニング。世界で注目されている技術だが、技術者の育成や環境整備、社会実装など国内では課題が数多い。米国や中国などのインターネット関連企業は、著名な研究者を迎え、ディープラーニングに対する多大な投資が行われて成果を上げている。製造業を中心とした日本にとってもまた大きなチャンスであるが、技術に対する理解や事業者不足、人材不足等の理由で他国と比べてディープラーニングの導入が遅れていることに、JDLAの会員各社は大きな危機感を抱いていたそう。

そこで、JDLAは日本の産業がディープラーニングとより有効に活用して、産業競争力を高めていくことを目指し、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授を理事長とし、産学官の有識者が中心となり、産業促進、資格試験事業をはじめとする人材育成、公的機関や産業への提言活動、社会との対話を行っていくそうだ。

人材育成に重きを置いた活動内容

まずは、日本の産業力を上げるために応用事例や導入課題の共有を図る、イベントやワークショップを開催してディープラーニング技術の導入を進めていく。また、ディープラーニングを扱える人材育成が産業発展の大きな課題となっているため、認定資格制度の募集を本日から開始していくそうだ。

1) 産業活用促進
2) 資格試験事業をはじめとする人材育成
3) 公的機関や産業への提言活動
4) 国際連携活動
5) 社会との対話

資格試験詳細

ディープラーニングの基礎知識を活用できる人材の育成を目的とした(ジェネラリスト)とディープラーニング理論を理解し実装する能力をもつ人材(エキスパート)の育成を目指して資格認定制度を今年から開催していくそうだ。各試験の詳細については、下記の通り。ジェネラリスト検定は年内、エキスパート試験は来年度からWeb上での試験となるそうだ。

■ G検定(ジェネラリスト検定)
名称:JDLA Deep Learning for GENERAL 2017
概要:ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する
受験資格:制限なし
試験概要:120分、知識問題(多肢選択式)、オンライン実施(自宅受験)
出題問題:シラバスより出題(推薦図書あり)
受験料:12,960円(税込)程度(初回 学生9,720円)
初回試験:12月16日(土)13時~15時
申込期間:11月17日(金)~12月9日(土)

■ E資格(エンジニア資格)
名称:JDLA Deep Learning for ENGINEER 2017
概要:ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する
受験資格:JDLA認定プログラムを修了していること
試験概要:会場試験(初回は東京・大阪)、知識問題(多肢選択式)と実技試験で構成
出題問題:シラバスより、JDLA認定プログラム※修了レベルの問題
使用フレームワーク、ライブラリに依存しない問題を出題
受験料:32,400円(税込/予定)
初回試験:2018年4月頃予定

※「JDLA認定プログラム」は、高等教育機関や民間事業者が提供する教育プログラムで、当協会が別途 定める基準およびシラバスを満たすもの

理事会会員

<理事長>
松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科 特任准教授

<理事>
井﨑 武士 エヌビディア合同会社 エンタープライズ事業部長
上野山 勝也 株式会社 PKSHA Technology 代表取締役/ファウンダー
岡田 陽介 株式会社 ABEJA 代表取締役 CEO
尾形 哲也 早稲田大学基幹理工学部表現工学科 教授
川上 登福 株式会社 IGPI ビジネスアナリティクス&インテリジェンス 代表取締役 CEO
草野 隆史 株式会社ブレインパッド 代表取締役会長
佐藤 聡 株式会社クロスコンパス 代表取締役社長
南野 充則 株式会社 FiNC 取締役 CTO

<監事>
渡辺 英治 渡辺税理士事務所

<正会員(アルファベット表記順)>
株式会社ABEJA
株式会社ブレインパッド
株式会社FiNC
株式会社GRID
株式会社IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス
エヌビディア合同会社
株式会社PKSHA Technology
株式会社STANDARD
株式会社UEI
株式会社クロスコンパス
株式会社zero to one

有識者会員

(五十音順)
浅川伸一 東京女子大学情報処理センター博士
江間有沙 東京大学教養教育高度化機構 特任講師
岡谷貴之 東北大学大学院情報科学研究科 教授
尾形哲也 早稲田大学基幹理工学部表現工学科 教授
巣籠悠輔 株式会社情報医療最高技術責任者/東京大学大学院工学系研究科招聘講師
中嶋浩平 東京大学大学院情報理工学系研究科特任准教授
松尾豊 東京大学大学院工学系研究科特任准教授

賛助会員

トヨタ自動車株式会社

無料メールマガジン登録

週1回、注目のAIニュースやイベント情報を
編集部がピックアップしてお届けしています。

こちらの規約にご同意のうえチェックしてください。

規約に同意する

あなたにおすすめの記事

生成AI導入の推進責任者とは?役割・スキル・任命基準と失敗例を解説

生成AI社内導入の問題点7選!情報漏洩・定着失敗など失敗事例と対策も

生成AIの保守運用費用は?内訳と予算超過を防ぐ7つの削減策も

生成AI活用のモチベーションが続かない原因と維持するための7つの施策!企業事例も解説

生成AIを予算内で導入する5つの鉄則!相場・配分・補助金で投資額を最大化

生成AI導入で法務が押さえるべき7つの論点と対応手順!必見のチェックリストも

生成AI社内浸透を成功させる7つの施策!利用率を倍増させた企業事例も

【5ステップ】生成AI導入スケジュールの立て方!期間目安と遅延を防ぐコツ

生成AI導入が社員に浸透しない原因!理解を深めて定着させるコツを解説

生成AI導入は外注すべき?判断軸5つと費用・期間の目安を解説

あなたにおすすめの記事

生成AI導入の推進責任者とは?役割・スキル・任命基準と失敗例を解説

生成AI社内導入の問題点7選!情報漏洩・定着失敗など失敗事例と対策も

生成AIの保守運用費用は?内訳と予算超過を防ぐ7つの削減策も

生成AI活用のモチベーションが続かない原因と維持するための7つの施策!企業事例も解説

生成AIを予算内で導入する5つの鉄則!相場・配分・補助金で投資額を最大化

生成AI導入で法務が押さえるべき7つの論点と対応手順!必見のチェックリストも

生成AI社内浸透を成功させる7つの施策!利用率を倍増させた企業事例も

【5ステップ】生成AI導入スケジュールの立て方!期間目安と遅延を防ぐコツ

生成AI導入が社員に浸透しない原因!理解を深めて定着させるコツを解説

生成AI導入は外注すべき?判断軸5つと費用・期間の目安を解説