AI 実装検定(エッジ AI 協会)
**一般社団法人 エッジ AI 協会** が主催する、AI を **実装する力** を測る検定。**S 級(専門家) / A 級(中級) / B 級(入門)** の 3 段階があり、Python / NumPy / PyTorch / TensorFlow による主要モデルのコード理解が中心。**G 検定(概念)と E 資格(高度数学+実装)の中間** に位置する実務寄りの試験です。
どんな検定?
技術的なポジショニングは「**G 検定 → AI 実装検定 B 級 → AI 実装検定 A 級 → E 資格**」の順に難化します。**AI のコードを書く現場** に近い設問が中心で、PyTorch / Keras の基本パターン、CNN / RNN / Transformer の実装目線、エッジ推論や量子化など実務寄りの範囲をカバーします。
試験は **オンライン IBT** で受験可、A 級は 60 問 / 60 分。E 資格と違って **認定講座の修了は不要** で、独学で受けられるのも特徴です。
主な出題範囲
ブロードキャスト、shape、ndarray の挙動。
教師あり / なし / 強化学習、scikit-learn API、評価指標。
順伝播 / 逆伝播、活性化関数、Adam、Batch Norm。
Tensor / Module / DataLoader / 学習ループ。
代表アーキテクチャと実装パターン。
量子化 / 蒸留 / ONNX / 特徴量ストア / ドリフト検出。
対策の方針
- Python + NumPy + scikit-learn の基礎: 本サイトの[Python データ分析 教科書](/certs/python-data/textbook)で基礎を固めると本試験対策にも繋がる。
- NN の概念を 1 周: 順伝播 / 逆伝播 / 活性化 / 損失 / Adam / Batch Norm。本サイトの[AI 実装検定 教科書](/certs/ai-implementation/textbook)で体系学習。
- PyTorch / Keras を写経: 公式チュートリアルのコードを **タイプして動かす**。学習ループ 5 行をスラスラ書けるレベルに。
- CNN / Transformer の実装目線: ResNet / U-Net / Attention の構造を概念図で説明できるレベルまで。
- エッジ + MLOps: 量子化・蒸留・ONNX・ドリフト検出の用語を整理。試験で頻出。
AI 実装検定の学習を始める
本サイトでは AI 実装検定対策の **教科書本編(全 10 章)** と **演習問題** を公開しています。Python / NumPy から PyTorch / Keras 実装、CNN / Transformer、エッジ AI / MLOps まで、A 級合格に必要な範囲を体系的に学べます。
G 検定 / AI 実装検定 / E 資格の比較
| G 検定 | AI 実装検定 A 級 | E 資格 | |
|---|---|---|---|
| 主眼 | 概念 ・ 倫理 | 実装 ・ コード読解 | 数学 + 実装 |
| 数学 | 最小限 | 高校 + 行列基礎 | 線形代数 ・ 微積 ・ 確率 |
| 認定講座 | 不要 | 不要 | 必須(20〜40 万円) |
| 学習時間目安 | 60 〜 120 時間 | 100 〜 150 時間 | 200 〜 400 時間 |
| 向く人 | 企画・DX 推進 | AI エンジニア中堅 | ML エンジニア |
よくある質問
- Q. AI 実装検定とは何ですか?
- A. **一般社団法人 エッジ AI 協会** が主催する、AI の **実装力** を測る検定。**S(専門家)/ A(中級)/ B(入門)** の 3 段階があり、Python ・ NumPy ・ PyTorch / TensorFlow による主要モデルのコード理解が中心です。
- Q. G 検定 ・ E 資格との違いは?
- A. **G 検定** は概念 ・ 倫理が中心(数学最小限)、**E 資格** は高度な数学 + 実装で認定講座が必須。**AI 実装検定** はその中間で、**実装寄りだが認定講座は不要**。独学で受けやすいのが特徴です。
- Q. 学習時間の目安は?
- A. A 級で **100 〜 150 時間** が中央値。Python と NumPy / scikit-learn / PyTorch / Keras を一度実機で触っていれば短くなります。本サイトの[Python データ分析 教科書](/certs/python-data)で基礎を固めてから本試験対策に進むと効率的です。
- Q. B 級から受けるべきですか?
- A. プログラミング初心者は B 級から、Python / NumPy / 機械学習を触ったことがある人は A 級から始めるのが目安。A 級は B 級の範囲を含むので、自信があれば A 級から受験して問題ありません。
- Q. 合格後のキャリア活用は?
- A. **AI エンジニア / 機械学習エンジニア** の中堅以下のシグナルとして機能します。さらに踏み込みたい場合は **E 資格** で深層学習の数学側、**生成 AI パスポート → G 検定** で事業活用側を補強する道が王道です。
AI 実装検定対策に強いスクール
以下は当サイトと提携しているスクールの紹介です。リンク経由でのお申込で運営費を支援できます（読者の皆様の追加負担はありません）。
