愛媛デジタル情報人材育成プログラム キックオフ・フォーラム

AI時代に求められる人材育成

2024年7月18日(木)一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）
岡田隆太朗

日本ディープラーニング協会（JDLA）
専務理事

岡田 隆太朗Ryutaro Okada
1974年生東京都出身。慶應義塾大学在学中に起業。
事業売却後事業会社を連続設立し、2012年 株式会社ABEJAを共同創業。
2015年攻殻機動隊Realize Projectを発足し、コンテンツを活用したアカデミアと産業の連携する場を創設。
同年より、IT経営者のコミュニティイベントInfinity Ventures Summitの運営事務局を設立し事務局長に就任。
2017年、ディープラーニングの産業活用促進を目的に一般社団法人

日本ディープラーニング協会を設立し事務局長に就任。
2018年より同理事兼任。（現専務理事）

JDLA
日本ディープラーニング協会とは？

日本ディープラーニング協会とは？
S i n c e

2 0 1 7 . 6

ディープラーニングを中心とする技術により、

日本の産業競争力向上を目指す産業団体です。
ディープラーニングを事業の核とする企業および有識者が中心となって、産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提言、国際連携、社会との対話 など、産業の健全な発展のために必要な活動を行っていきます。

理事長：松尾 豊

J D LL A
なな
活協
動会 活 動Aののさ
さままざざままS i n c e 2 0 1 7 . 6
S i n c e 2 0 1 7 . 6

AI・ディープラーニングの社会活用のための

JDLAのさまざまな活動
S i n c e 2 0 1 7 . 6
S i n c e 2 0 1 7 . 6

エコシステム構築に向けたJDLAの活動

オウンドメディアやメディアパートナーを通じての情報発信<MEDIA

様々な講演活動や、
Di-Lite等、政府ともPARTNERS>

連携したプロジェクトを

関連情報発信通じた啓発活動

関心層開拓
事業コンテンテストの開催や企業促進

事業化促進

ネットワーク関連書籍の発行や、事例の表彰

資格・連携・講座の提供等を通じた人材育成事業

JDLA
人材育成

公式テキストの発刊や、会員や人材が繋がり、事例の可視化

認定事業制度等によるより良い社会の実現に向けて学べる場の拡大

それぞれが自発的にAI・ディープラーニングを活用していける社会へ

コミュニティ
継続的な学習アップデートや実践の場、

標準化活動

また、学んだ人同士の交流の場として研究会の活動等を通じた標準化のための活動

日本最大級のAI人材コミュニティを運営。

実践の場創り

年間を通じて勉強会や交流会、ハッカソン、など
様々なイベントを開催

正会員（46社）

上場企業（うち入会後上場9社）

2024年7月現在

賛助会員（49社）
PLATINUMGOLDSILVER

2024年7月現在

行政会員（25団体）
地方公共団体北海道 札幌市

宮城県 仙台市

栃木県 那須塩原市

東京都 文京区

新潟県

新潟県 長岡市

長野県 塩尻市

長野県 松本市

愛知県 豊田市

愛知県 名古屋市

石川県 加賀市

和歌山県

三重県 伊勢市

滋賀県

山口県

島根県

香川県 三豊市

香川県 坂出市

高知県

福岡県 北九州市

大分県

大分県 大分市

宮崎県 都城市

広島県教育委員会

山口県教育委員会

教育委員会

2024年7月現在

J D LL A
ま ざ ま な 活情報発信
動
Aののさ
生成AI関連S i n c e

2 0 1 7 . 6

生成AIに関するイベントの開催

JDLA緊急企画︕「⽣成AIの衝撃」〜 ChatGPTで世界はどう変わるのか︖ 〜

2023年3⽉9⽇⽊曜⽇午後7〜9時
⽇本ディープラーニング協会「生成AIの利用ガイドライン」の公開

企業や自治体など組織での利用に向けた
ガイドライン作成時にそのままご活用いただける雛形を作成し配布。

JDLA公式サイトにて無料配布中！

JDLA公式Youtubeチャンネルにてアーカイブ公開中
https://www.youtube.com/watch?v=TVaB5R4-uOE

https://www.jdla.org/document/#ai-guideline（ オ ブ ザ ー バ ー ）すべてのビジネスパーソンが学ぶべき

デジタルリテラシー

デジタルの「全体」像を踏まえ、描かれる多様なラーニングパスを選択できる社会を目指す。

DXにおけるコアテクノロジーの１つとして重要性の高まる「AI、ディープラーニング」。
その活用のためのリテラシーは、
今や全ビジネスパーソン必携リテラシーになりつつあります。
JDLAは、AI・ディープラーニング活用人材の育成に向け「AI for Everyone」「G検定」「Generative AI Test」「E資格」
これら4つの講座・検定・資格を提供しています。

ビジネス
サイド
の人に
おすすめ

G 検 定 | ジェネラリスト検定

AI
プロジェクトの開発・推進に関わる人に
おすすめ

年6回開催
オンライン
（自宅受験）
E 資 格 | エンジニア資格

認定
プログラム
の受講が
必要

AI・ディープラーニングの活用リテラシー習得のための検定です。

AIエンジニアをはじめ、実際にディープラーニングプロジェクトのディープラーニングをはじめとする、AIに関する様々な技術的な手法や開発・推進に関わる人のための資格です。アルゴリズムの構築や実装等

ビジネス活用のための基礎知識を有しているかどうかを検定します。

実務に関わる理論でな知識やスキルを習得する内容になっています。

・試験時間：120分
・出題形式：知識問題（多肢選択式）
・出題数：200問程度
・オンライン実施（自宅受験）
・年6回開催（1月、3月、5月、7月、9月、11月 頃）
・費用：一般：13,200円（税込）学生：5,500円（税込）

・受験資格：JDLA認定プログラムの修了（試験日の過去2年以内）
・試験時間：120分
・出題形式：知識問題（多肢選択式）
・出題数：100問程度
・各地の指定試験会場にて受験
・年2回開催（2月、8月 頃）
・費用：一般：33,000円（税込）学生：22,000円（税込）

詳しくは、JDLA公式サイトへ
公式サイトでは、各試験概要のほか、各試験に合格後、給与が上がった
キャリアチェンジに成功した 等のG検定 累計受験者: 121,123名
累計受験者

累計合格者: 80,087名

累計合格者

E資格 累計受験者: 10,915名

121,123

累計受験者

112,305

累計合格者

累計受験者

8万名突破

約12万名

80,08773,929

累計合格者

累計受験者

7,000名突破

約1万名

44,912

10,915

7,885
7,018

5,482

3,856

31,695

2,462

21,275
14,523

1,420

1448

6,116

337

823

3,699

234

2017

2018

2020

7,544

5,320

57,991

2019

累計合格者: 7,885名
累計合格者

9,721

88,946

68,28647,375

様々なリスキリング体験事例も掲載！

2021

2022

2023

2024

2018

1,660

中外製薬や野村證券をはじめ、様々な業種や規模の951

企業における人材育成の取り組み事例も多数ご紹介してます2019

JDLA Generative

2020

AI

2021

2022

2023

2024

Test

Generative AI Testとは、生成AIに特化した知識や活用リテラシーの確認の為のミニテストです。
近年、企業活動にも導入がすすむOpenAIやMidjourneyを始めとする生成AIを、企業で安心かつ有効に活用するために必要不可欠な知識を有しているかどうかを確認できます。

生成AIを
活用する人
向け

年2回開催
（6月・12月）
オンライン受験

AGENDAAI時代に求められる人材育成
・AI新時代・AI活用の実態
・AI時代を生き抜くために・AI活用のためのリテラシー・知識AI新時代⑴ Chat GPTによる大規模言語モデル（LLM）の社会実装の衝撃① AI新時代を前提とした新たなAI国家戦略の策定の必要性

・「キカイを使い倒しコンテンツが無限に生み出される時代に」（安宅和人・慶應義塾大学ＳＦＣ教授）
・「内燃機関、半導体、インターネットの発明に匹敵するようなことが目の前で爆発的な速度で起きている」（北野宏明・ソニーコンピュータサイエンス研究所所長）
・「これまでのホワイトカラーの仕事のほぼすべてに影響が出る可能性が高い」（松尾豊・東京大学教授）
AI ホワイトペーパー（要旨・案）～AI新時代における日本の国家戦略～
2023年4月 自民党デジタル社会推進本部 AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

世界のAI振興政策の動向⚫ 世界各国で政府主導のAI開発プロジェクト等が立ち上がりつつある。国際連携による日本の政策の高度化も追求する。

 大学におけるAIを含む先端テクノロジー分野の研究に14億ドル（約 1900億円）を拠出することを決定。

 AI開発向け等の大規模計算資源の整備に約９億ポンド（約1500億円）を投資。
 大規模言語モデルの構築とアプリケーション開発に、合わせて1億ポンド（約170億円）を投資。
 今後10年間、AIに関する優れた研究に対し、毎年100万ポンド（約1.7億）の賞金を授与することを決定。

 国内のAI産業等の強化に約4億2400万ドルを投資する計画を発表。
 2023年からは、生成AIを活用した革新的なサービス型ソフトウェアの開発と商業化を支援する新しいプロジェクトが開始される予定。

 政府主導プログラムの下で、インド独自の生成AI「BharatGPT」を開発中。23の公用語と6000の方言があると言われるインドで重要な異なる言語間の翻訳・コ
ミュニケーションを主眼に、独自のデータセットを用いてLLMを開発している。
 今後 3 ヶ所の AI 研究センタ ーの設立や世界最大規模のデータセットの構築を表明。

 AIの計算資源やデータを提供するプラット
フォーム整備に26億ドル（約 3400億円）を投じる方針を表明。
 新たに7つの国立AI研究機関を立ち上げ
るため、1億4000万ドルの資金提供を発表。
 気候、農業、エネルギー、公衆衛生、教育、サイバーセキュリティ等の重 要分野における取組を促進。

AI戦略会議
令和５年５月１１日、岸田総理は、総理大臣官邸で第１回ＡＩ戦略会議に出席しました。会議では、ＡＩ（人工知能）を巡る主な論点について議論が行われました。 総理は、本日の議論を踏まえ、次のように述べました。
「本日は、ＡＩに関する研究、ビジネス、法律、倫理など、様々な知見を有する皆様から貴重な御意見を頂きました。誠にありがとうございました。ＡＩには、経済社会を前向きに変えるポテンシャルとリスクがあり、両者に適切に対応していくことが重要です。ＡＩとの向き合い方については、各国ともに、推進一辺倒、規制一辺倒ではなく、それぞれの事情に応じバランスを模索しているところであると承知しております。国境を越えたグローバルな課題であり、Ｇ７議長国として、共通理
解やルール作りに、リーダーシップを発揮することが求められます。ＡＩ戦略会議の下に設置されたＡＩ戦略チームにおいては、本日の議論も踏まえて、村井補佐官の下で各省緊密に連携し、ポテンシャルの最大化とリスクへの対応に向けて、幅広い分野で検討作業を早急に進めてください。そうした検討を踏まえ、本有識者会議で引き続き御議論いただく内容や成果を、統合イノベーション戦略、骨太方針等の政府方針や、国際ルール作りに反映させたいと思っています。改めて引き続きましての御協力をお願い申し上げ、本日の御礼とさせていただきます。ありがとうございました。」◇ＡＩ戦略会議の有識者メンバー
松尾 豊（座長） 東大大学院教授
江間 有沙
東大准教授
岡田 淳
弁護士
川原 圭博
東大大学院教授
北野 宏明
ソニーリサーチ最高経営責任者（ＣＥＯ）
佐渡島庸平
コルク社長
田中 邦裕
さくらインターネット社長
山口 真一
国際大准教授22令和５年５月２６日 AI戦略会議 論点整理要旨

AI に関する暫定的な論点整理（要旨）〇生成 AI の可能性➢

生成 AI の登場は、内燃機関の発明・IT 革命と同じく、幅広く生活の質を向上させる「歴史の画期」となる可能性。また、生産性の向上・情報アクセスの改善など、諸課題の解消も期待される。

令和５年５月２６日 AI戦略会議 論点整理要旨

AI に関する暫定的な論点整理（要旨）〇生成 AI と日本の親和性➢

我が国は、①研究・技術水準の高さ、②ロボット・AI への肯定的イ
メージ、③労働人口急減、④デジタル化への高いニーズ、⑤きめこまや
かさ・創造性など、生成 AI との親和性が高く、大きなチャンス。

令和５年５月２６日 AI戦略会議 論点整理要旨

AI に関する暫定的な論点整理（要旨）〇いま戦略を検討することの重要性➢

我が国に、AI の勃興とともに再び成長の機運が見えており、諸外国の後塵を拝さないよう、今こそ大胆な戦略が必要。

令和５年５月２６日 AI戦略会議 論点整理要旨

AI に関する暫定的な論点整理（要旨）※本論点整理は、最近の技術の急激な変化や広島 AI プロセスを踏まえてAI 戦略会議構成員が AI 関連の論点を整理したものである。

〇生成 AI の可能性
➢ 生成 AI の登場は、内燃機関の発明・IT 革命と同じく、幅広く生活の質を向上させる「歴史の画期」となる可能性。また、生産性の向上・情報アクセスの改善など、諸課題の解消も期待される。
〇生成 AI と日本の親和性➢ 我が国は、①研究・技術水準の高さ、②ロボット・AI への肯定的イメージ、③労働人口急減、④デジタル化への高いニーズ、⑤きめこまやかさ・創造性など、生成 AI との親和性が高く、大きなチャンス。
〇いま戦略を検討することの重要性➢ 我が国に、AI の勃興とともに再び成長の機運が見えており、諸外国の後塵を拝さないよう、今こそ大胆な戦略が必要。

＜リスク＞
透明性と信頼性…機密情報の漏洩や個人情報の不適正な利用のリスク、犯罪の巧妙化・容易化につながるリス
ク、偽情報などが社会を不安定化・混乱させるリスク、サイバー攻撃が巧妙化するリスク、教育現場における生成 AI の扱い、著作権侵害のリスク、AI によって失業者が増えるリスク

国内の動き）AI戦略会議
2023年5月に発足し、2023年は７回開催。国内外のAIに関する議論が進んでいるAIに関する暫定的な論点整理（2023/５/26）

リスクへの対応• AI開発者・提供者・利用者等が自らリスクを評価し、ガバナンス機能を発揮する。
• 必要に応じ、政府を含む多様な関係者によるリスク対応の枠組みを検討・実施する。

AIの利用• 生成AIは、デジタル化を加速させ、我が国全体の生産性向上のみならず、様々な社会課題解決に資する可能性• AI利用を加速するため、医療や介護・行政・教育・金融・製造等のデータ連携基盤の構築・DFFT構想の具体化・
人材育成・スタートアップの事業環境整備を進めるべき。

AI開発力• 生成AIに関する基盤的な研究力・開発力を国内に醸成することが重要。政府は、AI開発におけるインフラとも言うべき、計算資源とデータの整備を行うことが最も重要。

2023年中の議論• AI開発力の強化、知的財産権、政府のAI利用、学習用言語データのアクセス提供• AI学習データの提供促進、人材育成、経済対策におけるAI施策• 広島AIプロセス• AI事業者ガイドライン• 24年1月にもAIの安全性評価機関(AISI)を設置すると発表©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

生成AIの開発に必要な要素• 生成AIの開発に必要な要素

大規模な学習データ

大規模なモデル

大規模な計算資源（GPU）

Yutaka Matsuo 2023

大規模言語モデルのスケール則•••

大規模なモデル

データを増やし、モデルの大きさ（パラメータ数）を増やし、計算資源を増やせば、精度がどんどん上がる。
つまり、大きければ大きいほど性能があがる。
GPT-3は、ウェブの大きなデータ（4000億単語）で事前学習。1750億パラメータ。学習に数億～数十億円のコスト。

データ量 (トークン数)

モデルの大きさ（パラメータ数）

計算資源 (GPU数)

テ
ス
ト
誤
差

“Scaling Laws for Neural Language Models” [Kaplan+ 2020]
Yutaka Matsuo 2023

大規模言語モデルの開発状況

2018年

大規模なモデル

2019年

2020年

日本勢の開発状況は
現在この辺り.

2023年

基本的にはいずれも2018年に発明されたトランスフォーマーと呼ばれる構造を利用．
GPT-3登場以降，米国企業を中心に複数の研究機関が独自の大規模言語モデルを開発．
Yutaka Matsuo 2023

今後の見通し：バーティカルLLMと汎用LLMのどちらが市場をとるか

大規模なモデルバーティカルLLM（領域特化のLLM）が勝つか、それとも単一の汎用LLMが勝つか。医療領域を例に。
バーティカルLLMより、さらに大きな汎用LLMが特化タ
スクで勝った• Flan-PaLM：汎用LLMのPaLMをファインチューニン
グしたモデル

汎用LLMより、バーティカルLLMのほうが特化タスクで勝った• PubMedGPT：医療データを用いて学習したモデル

ところが

現状バーティカル、単一の汎用LLMのどちらが市場をとるかの結論はまだみえていない
バーティカルであれば、汎用LLMに勝る例はあるが、より大きな汎用LLMをファインチューニングするとバーティカルに勝るより大きなバーティカルをつくると更によい精度がでる可能性
https://texal.jp/2023/01/06/google-and-deepmind-unveil-med-palm-a-large-scale-language-model-focused-on-healthcare/https://arxiv.org/abs/2212.13138, https://arxiv.org/pdf/2302.08091.pdf https://www.mosaicml.com/blog/introducing-pubmed-gpt

国内でも各企業がLLM自体の開発を計画／実行

大規模なモデル

現状、100億パラメータ程度の開発が多い。本格的なバーティカルLLMはまだ登場していない。
会社名

富士通,理研、東工大、東北大

ステータス

概要

8/18に100億パラメータサイズ・日英2ヶ国語対応の大規模言語モデル“Weblab-10B”を公開

公開済みの日本語大規模言語モデルで最高水準
今後Weblab-10Bのさらなる大規模化を進める

5/10に和製GPTの開発検討を発表
7/6 GPUへ200億円規模の投資計画を発表

LINEにおいてGPT-3.0～3.5程度の学習ベースあり
AIが触れるメンバーを1000人規模でピックアップし、開発メンバーにアサインを検討

7/4に400億パラメータのモデル開発を発表。
1790億パラメータモデル開発中

Webから収集した350 GBの日本語テキストを用いて開発。従来から利用していた高品質な日本語テキストを事前学習することで、約4か月で開発

7/6に130億パラメータのモデルの開発を発表

クラウド／オンプレミス環境での運用が可能。性能面でも、世界トップクラスの日本語処理能力を実現。
GPU1枚で動作する程度にパラメータ数を抑えた上で、多量のデータと膨大な計算時間をかけ開発

5/11社内で130億パラメータモデルの開発完了を発表

日本語に特化した独自の大規模モデル。
チャットボットやRPAをはじめとする業界特化型のLLMの構築や、各企業と連携したLLMを活用したビジネス開発の推進を予定

6/9開発の推進を発表
今年度中に完了を予定
70～300億パラメータ

NTTは使い勝手と運用コスト低減を強みとし、汎用的な生成ＡＩを展開する米テック企業とは一線を画す戦略をとる3/16ABEJA LLM Series（130億パラメーター）商用サービスとして展開

2018年より独自で本領域における研究開発推進。GPT-3をベースに学習した最大130億パラメーターを持つ日本語に特化したモデルの一部をオープン化

20年9月Elyza Brainを発表

特定の技術課題ではネイティブな日本語話者の精度を超える。
テキストを扱う様々な業務に適用可能

5/22に計画発表
24年3月末に成果物をGithubなどで公開予定「富岳」の政策対応枠において、LLMの分散並列学習手法の研究開発を予定。東工大が全体統括、
東北大はデータの収集とモデルの選択、富士通は、理研は分散並列化/通信高速化を予定（富岳は現状GPUベースではない）大規模なモデル

生成AIは、従来のAIでは不可能だった、様々な創造的な作業を人間に代わって行える可能性があることから、産業活動・国民生活に大きなインパクトを与えると期待されています。その生成AIの鍵を握るのは、基盤モデル開発です。基盤モデルは、生成AIを活用した様々なサービスを支えるコアの技術基盤であり、その開発力の有無は、我が国における生成AIの利用可能性や創出するイノベーションの幅を決し得ます。
経済産業省では、日本国内の基盤モデル開発力を底上げし、また企業等の創意工夫を促すため、Generative AI Accelerator Challenge(GENIAC)を立ち上げました。GENIACでは、計算資源の提供、利活用企業やデータホルダーとのマッチング支援、 グローバルテック企業との連携支援やコミュニティイベン
トの開催、 開発される基盤モデルの性能評価を実施します。
生成AIによって世界の変革がもたらされようとしている中、
GENIACは、国内外の関係者の知見を結集し、日本の開発力向上を目指します。

大規模なモデル

戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）
Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program
令和６年度 公募要項
【対象課題】 「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」【募集期間】 令和６年２月２２日（木）～ 令和６年３月２２日（金）（９時まで） 令和６年２月

数年後のランドスケープ：こういったサプライチェーンが形成されるのでは
汎用巨大LLM

ファインチューニング

アプリケーション（プロンプト＋検索データ）

汎用アプリ

LLM

A社
B社

オープンソース
LLM

LLM

アプリ1

C大学

アプリ2

D自治体

アプリ3

E社

アプリ4

SC管理ツール

F社
業界特化
LLM
LLM
…

業界特化
LLM
…

業務管理ツール

セキュリティ
データ管理
プロンプト管理ブロック化

DX

転載：第6回 AI戦略会議（2023.11.07）資料より抜粋

• 生成AIの開発に必要な要素

大規模な学習データ

大規模なモデル

大規模な計算資源（GPU）

Yutaka Matsuo 2023

• 生成AIの開発に必要な要素

大規模な学習データ

大規模なモデル

大規模な計算資源（GPU）

Yutaka Matsuo 2023

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

海外への支出の拡大～技術ギャップに伴う国富の流出～

大規模なデータ⚫ 足下では、コンピュータサービス領域における貿易赤字が大きく拡大。
現在のペースでいくと、2030年には貿易赤字が約8兆円に拡大するおそれ。
コンピュータサービスの国際収支と国内パブリッククラウド市場の比較[兆円]2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2024年2025年2026年2027年2028年2029年2030年
2015年

2020年

2025年

2030年

0

-2

ー0.18兆円
国内パブリッククラウド市場の実績・予測
コンピュータサービスの国際収支-4-6－1.40兆円

原油の輸入額
6兆9,190億円（
2021年）

約8兆円/年の赤字※-8※積算の根拠コンピューターサービスの国際収支の赤字額について、実績ベースで、国内パブリッククラウド市場の規模に近似していると見なし、今後、国内パブリッククラウド市場の民間予測に基づく成長率と同程度に拡大すると仮定すると、2030年には年間約8兆円の赤字額になると推計。
（出所）貿易統計（財務省）、国際収支関連統計（日本銀行）及び 国内パブリッククラウドサービス市場 売上額予測（IDC Japan）を基に経済産業省作成

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

AI利用により変革をもたらすべき分野のデータ整備・連携・活用の促進

大規模なデータ⚫ AI開発には大量かつ良質なデータが必要。個人情報や著作権等に留意しつつ、NICT等の公的機関が保有する日本語中心のデータを整備し、アクセスできる仕組みを構築する。
⚫ 一方、インターネットや公的に整備されたデータ以外に、様々な組織が保有するデータがAIを高度化させる可能性がある。DX推進の下でデータ活用は進みつつあるが、加速させたい。
⚫ エンタメ等の生成AIの影響を大きく受ける分野や、ものづくり等の日本が強みを有する分野、行政、医療、金融等の公共性の高い分野など、AI利用により変革をもたらすべき分野のデータの整備・連携・活用に向け、データや技術を保有する多様な主体が、技術的・制度的な課題に対応する取組を支援することが重要ではないか。
業界A
AI利用者
データ

データ

業界B
AI利用者
データ

サービス

モデル

データ

データ

業界C
AI利用者
データ

サービス
データ

モデル

データ

データ

データ

サービス
データ

モデル

データ

大規模なデータ

転載：第6回 AI戦略会議（2023.11.07）資料より抜粋

大規模なデータ

転載：第6回 AI戦略会議（2023.11.07）資料より抜粋

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

データ連携・利活用に向けた取組

大規模なデータ⚫ 我が国において、産学官をあげた体制を構築し、企業、業界、国境を跨いだデータ連
携・利活用の実現を目指すイニシアティブとして「ウラノス・エコシステム（Ouranos
Ecosystem）」を推進する。
データ連携・利活用のイメージ

ステークホルダ関係・成果物のイメージ
1 アーキテクチャ設計
産

学

官

参画
共同プロジェクト＠IPA（DADC）

報告書

ガイドライン

技術仕様

OSS

サービス

インセンティブ

2 研究開発・実証
支援

産

官
学

3 社会実装・普及
インセンティブ
産

官

実施
競争
サービス

協調
サービス*1

公共サービス*2*1 公益デジタルプラットフォームの整備・認定等を実施。産業界における運営主体の創設が必要。
*2 技術仕様・OSSその他公共性の強い共通サービスの提供等を公的機関としてIPAが実施。

AI用計算資源の量的・質的拡充

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

大規模な計算資源⚫ AI用計算資源として国内最大（0.8EFLOPS）の産総研ABCIは、3000者弱が利用。
一方、世界最先端のLLM開発では、10倍以上の計算資源を１者が利用している模様。
⚫ 世界で計算資源の獲得競争が生じており、政府も関与しつつ可及的速やかに、GPUをコアとする計算資源を拡充していく。
⚫ 計算資源の電力需要が大きな課題となる中、省エネ半導体等の開発を進め、早期に社会実装を図る。

計算資源
量的・質的拡充

高度化に向けた
研究開発

半導体（GPU）（省エネ半導体等）

既存予算を活用した計算資源の速やかな拡充

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

大規模な計算資源⚫ 令和４年度補正予算を活用し、産総研ABCIの拡充と、民間企業の支援を通じた計算 資源の拡充を速やかに実施。
⚫ 急激な需要増への対応には、国の研究機関による計算資源の整備も重要であるが、必要となる計算資源は将来にわたり増加していくことが見込まれる中、収益を投資に回す民間の 拡大再生産のメカニズムが不可欠。
民間による高度な計算資源の利用環境整備
利用料の支払い

ABCI（AI-Bridging Cloud
Infrastructure：AI橋渡しクラウド）

クラウドサービスとして提供

高度な計算資源補助（最大1/2）

利用料収入• スタートアップ等によるソフトウェア開発を促進するため、高度な計算資源を提供する取組に対し、最大1/2を補助。
• 「経済環境変化に応じた重要物資サプライチェーン強靱化支援事業（クラウドプログラム）」（200億円）を活用し、AI用の計算資源として、＋3EFLOPS拡充予定。

（出所）産業技術総合研究所HP• 2018年8月に運用開始した当時、世界最大規模。
• 現在0.8EFLOPSの規模。利用者は約3000者に上る。
• 「量子・AI融合技術ビジネス開発グローバル拠点の創設」（320億円）の内数（約100億円）で、AI開発
用の計算資源として、+2EFLOPS拡充予定。

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

AI用省エネ半導体の開発

大規模な計算資源⚫ 必要な計算量の急増に伴い、消費電力量も急速に増加。 計算能力の確保とともに、低消費電力化も早急に進めていく必要。
⚫ ハードウェア設計の工夫等を通じ、AI用に特化させる形で消費電力性能を向上させる
半導体の開発を支援する。
⚫ 事業者は今夏に募集。開発期間は5年予定。段階的な成果物の順次社会実装を図る。
AI開発に必要な計算量の推移

AIに関する計算を行うのに要する消費電力量の予測※※需要の増加率に変化がなく、技術の革新がないと仮定したもの。

2018

2030

2050

国内 [TWh]

0.7

16

3000

世界 [TWh]15

1200221000（出所）国立研究開発法人科学技術振興機構 低炭素社会戦略センター「情報化社会の進展がエネルギー消費に与える影響（Vol.4）－データセンター消費電力低減のための技術の可能性検討－（令和4年2月）」※日本の総発電電力量（2022年）：784.8TWh（出所）資源エネルギー庁（出典）Preferred Networks資料

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

デジタルライフライン全国総合整備計画の検討方針～自動運転やAIの社会実装を加速～「点から線・面へ」「実証から実装へ」
人口減少が進むなかでもデジタルによる恩恵を全国津々浦々に行き渡らせるため、約10年のデジタルライフラ
イン全国総合整備計画を策定。官民で集中的に大規模な投資を行い、自動運転やAIのイノベーションを急ぎ社会実装し、人手不足などの社会課題を解決してデジタルとリアルが融合した地域生活圏※の形成に貢献する。
※国土形成計画との緊密な連携を図る。

デジタルによる社会課題解決・産業発展

アーリーハーベストプロジェクト

人手不足解消による生活必需サービスや機能の維持

2024年度からの実装に向けた支援策
ドローン航路 自動運転車用
インフラ管理のレーン
DX
150km以上 100km以上
200km²以上
埼玉県秩父エリア等

人流クライシス 物流クライシス

災害激甚化

中山間地域では移動が困難に…

災害への対応に時間を要する…

ドライバー不足で配送が困難に…

駿河湾沼津-浜松等（深夜時間帯）

関東地方の都市等

デジタルライフラインの整備

中長期的な社会実装計画

ハード・ソフト・ルールのインフラを整備

官民による社会実装に向けた約10カ年の計画を策定

ハード

ソフト

ルール

高速通信網
IoT機器 等

データ連携基盤
3D地図 等認定制度
アジャイルガバナンス 等（箇所/距離）計画のイメージ

先行地域（線・面）
国の関連事業の実装したデジタル
ライフラインの総延長

1 集中的な優先採択

ゴール設定
環境・
リスク分析

実装地域数

評価

外部システムからの影響

出典:State Dept./S.
Gemeny Wilkinson

出典:Maxar|Source: Airbus, USGS, NGA, NASA, CGIAR, NLS, OS, NMA,
Geodatastyrelsen, GSA, GSI and the GIS User Community|国土交通省都市局都市政策課適用•••

システムデザイン
外部システムへの影響

例：アジャイル・ガバナンスの二重サイクル

2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 •••（年度）

2 長期の継続支援

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

公的な研究の推進～オープンな開発環境の構築と高度人材育成～⚫ 「計算資源」「データ」「官民による研究開発を通じたオープンな基盤モデル」を、我が国の民間企業・アカデミア等の様々なプレイヤーが多様に試せる開発環境として構築し、世界からトップ人材が集まり切磋琢磨できる研究環境を構築することが重要ではないか。
⚫ また、基盤モデルの原理解明等を通じ、モデルのアーキテクチャ設計から事前学習、最終的な調整に至るまで一連の知識と経験を有した高度人材を育成することが重要ではないか。

個別モデル

個別モデル

個別モデル

個別モデル

民間企業等によるイノベーション創出を支援 ※開発環境を利用可能なプレイヤーの選定基準や利用の条件については、戦略的な検討が必要
官民によるオープンな基盤モデルの構築

データ環境の整備
日本語コーパスデータ

言語基盤
モデル

画像基盤
モデル

ロボティクスマルチモーダル科学基盤

数式で生成したデータ
フラクタル画像
輪郭画像

基盤モデル共通基盤技術（基盤モデル連携技術等）
基盤モデルの原理解明、一連の知識と経験を有する人材育成

計算資源の
整備

転載：「生成AIにどう対応するか」 経済産業省ソフトウェア・情報サービス戦略室 渡辺琢也

デジタルスキル標準の見直し⚫ 企業のデジタル化の担い手は、IT人材からDX人材へと変化していることを踏まえ、昨年、DX時代の人材像をデジタルスキル標準（DSS）として整理。個人の学習や企業の人材確保・育成の指針に。
⚫ 生成AIの登場・進化が、今後求められるデジタル人材像にどのような影響をもたらすか、議論を開始し、生成AIの積極活用に向けた人材育成策を検討する。
全てのビジネスパーソン（経営層含む）DXを推進する人材<DXリテラシー標準><DX推進スキル標準>

全てのビジネスパーソンが身につけるべき知識・スキルを定義
ビジネスパーソン一人ひとりがDXに参画し、その成果を仕事や生活で役立てる上で必要となるマインド・スタンスや知識・スキル（Why、
What、How）を定義し、それらの行動例や学習項目例を提示

DXを推進する人材類型の役割や習得すべきスキルを定義
DX推進に主に必要な５つの人材類型、各類型間の連携、役割（ロール）、
必要なスキルと重要度を定義し、各スキルの学習項目例を提示

ビジネス
アーキテクトWhy
DXの背景

社会、顧客・ユー
ザー、競争環境の
変化

What

How

DXで活用される
データ・技術

データ・技術の利活用

ビジネスの場で活用されているデータやデ
ジタル技術

データやデジタル技
術の利用方法、活用事例、留意点

マインド・スタンス
社会変化の中で新たな価値を生み出すために必要な意識・姿勢・行動
デジタルスキル標準（DSS）

https://www.ipa.go.jp/files/000106872.pdf

デザイナー
ソフトウェアエンジニア

データやデジタル技術を活用した製品・サービスや業務などの変革データ
サイエンティスト
サイバー
セキュリティ

ここ１年の動き
厳しい状態からスタートしているが、ここ１年、日本は最善手を指し続けている•

GPU増強‒ 政府のAI関連予算費1640.9億（昨年度比44%増）‒ 主要な事業者が整備する計算資源経費の1/3～半額を補助•

リスクへの対応‒ AIセーフティーインスティチュート設立‒ AI事業者ガイドライン•

グローバルな議論のリーダーシップ‒ 広島AIプロセス‒ GPAI東京センター•

活用促進など‒ 日本国内のLLM開発‒ GENIAC•

全体をAI戦略会議で議論©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYOグローバルな立ち位置としての日本
日本の存在感が増しており、海外のAI事業者が日本でのAI推進を進めている。OpenAIがアジア初のオフィスとして日本に拠点設置。
海外のビッグテックやSakana AIなどのスタートアップも日本に拠点を置くことを計画。また、海外の要人の来日も多い。

23/4/10 Sam Altman氏(Open AI)来日 24/4/9 Brad Smith氏(Microsoft)来日

24/2/27 Marc Zuckerberg氏(Meta) 来日

24/3/12 Yoshua Bengio氏が松尾研訪問

Source: Open AI プレスリリース, 「ChatGPT開発 オープンAI 東京に新拠点設立 日本のAI事情は？」(NHK),「サカナAI、異能の群れ 創業1年で企業価値300億円」(日経新聞),(TBS), スミス・マイクロソフト社副会長兼社長による岸田総理大臣表敬(外務省), 「「メタ」のマーク・ザッカーバーグCEOが“極秘来日”」(FNN), 松尾研HP©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO「ChatGPT」トップが総理と面会

日本が注目される理由
グローバルに日本が注目されているのは、いくつかの理由がある• AIにポジティブな反応- 国全体でのAIに対する積極的な取り組み- 失業等の懸念が大きい他国と比較すると、日本は高齢化しており、AI活用が待ったなしである- ChatGPTの利用者数が世界で3位• 人件費の安さ- 円安が強まったことも相まって、G7の中で日本は賃金が安い- 優秀なAI人材が、雇用しやすい• 大企業のDX余地が大きい- 世界的な売り上げを誇る企業が数多くある- 内部留保の大きな企業も多く、AIなどDXに使う余地が潤沢にある- 一方で、DXが進んでおらず、それに対しての危機感が高まっている©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO日本のAI活用の可能性：伸びしろが大きい
横軸は各国のGDP。縦軸はDX未実施企業の割合[1]面積はDX余地を表す。対米国で、GDP比では16%だが、面積比では37%。
アメリカ
(100)

中国
(60)
日本
（面積比：
37）

DX未実施企業の割合

GDP（百万USドル)（※2）

ドイツ
(9)
GDP

各国のGDPとDX余地：一覧表

インド
(14)

DX未実施企業割合(※1,3) DX余地：GDP×割合

米国

27,966,553

0.21

5,984,842

中国

18,560,013

0.19

3,600,643

ドイツ

4,700,875

0.12

550,002

日本

4,286,187

0.52

2,215,959

インド

3,937,011

0.22

866,142[1] 総務省 各国企業のデジタル化の状況 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd24b210.html[2] 各国のGDPはIMF（国際通貨基金）が発表した2024年の世界各国のGDPより引用[3] インドのDX余地はIDC（国際データセンター） Digital Transformation Adoption — Industry Priorities and Focus Areasより推計©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

生成AIの登場

ChatGPTの登場
Open AIが、2022年11月30日にChatGPTを公開。
公開から1週間で100万ユーザ、2ヶ月で1億ユーザを突破。（史上最速）

従来の大規模言語モデルよりも高度な意味理解と会話(チャット)が可能。

生成AIの動向
ChatGPTのリリース以降、様々なグローバル企業が生成 AIやLLMを続々とリリース。

ChatGPT, GPT4-o, Sora

OpenELM

Google Gemini

AWS Bedrock,Amazon Titan

Llama3, Llama2

Azure, phi-3生成AIとは
文章生成

画像生成

テキストによる
指示（プロンプト）で自動的に文章を生成

テキストによる
指示（プロンプト）でオリジナルの画像を生成

例：ChatGPT

例：Stable Diffusion

音声生成

動画生成

テキストによる
指示（プロンプト）で音声や曲を生成

テキストによる
指示（プロンプト）で動画を生成（数秒）

例：Text-to-Speech AI

例：Sora.

生成AI 事例

Insight Face
独自の顔画像認識技術とMidjurneyを組み合わせて顔のスワッピングを行う©︎NVIDIA Takeshi Izaki 20231221[生成AIで始まる大変革、これから社会に出て役立つ力]

Briefly
電話会議の文字起こしを元に洗練された文書や会議後の成果物を生成する生成AI 事例

chooch画像データに関するQ&AをChat形式で行う©︎NVIDIA Takeshi Izaki 20231221[生成AIで始まる大変革、これから社会に出て役立つ力]

BeautifulAI入力されたプロンプトに応じて、プレゼンテーション
スライドを作成する

生成AI 事例

入力文章
Have you tried ChatGPT or Bard? Lots of fun!
Try it!

Ghostwrite
ChatGPTを活用した、e-mail 作成アシスタント©︎NVIDIA Takeshi Izaki 20231221[生成AIで始まる大変革、これから社会に出て役立つ力]

Super Meme
入力文章に応じたミーム（静止画やGIF）を生成
110以上の言語に対応

生成AI 事例

Adobe.comより
Adobe Firefly
ベータリリース©︎NVIDIA Takeshi Izaki 20231221[生成AIで始まる大変革、これから社会に出て役立つ力]

DragGAN“DragYourGAN:InteractivePoint-basedManipulationontheGenerative ImageManifold
XINGANGPAN, et.al, SIGGRAPH’23

生成AI 事例

A grand orchestral arrangement with thunderous
percussion, epic brass fanfares, and soaring strings,
creating a cinematic atmosphere fit for a Samurai battle.

newarc.ai©︎NVIDIA Takeshi Izaki 20231221[生成AIで始まる大変革、これから社会に出て役立つ力]

Music gen

世界の生成AI動向
海外のビックテック等から、次々と生成AI・LLMのサービスがリリース

代表的LLM/AIサービス

特徴

ChatGPT, GPT4-o, Sora

ChatGPTをはじめとしたLLM開発をリード
2024年5月には最新のGPT4-oをリリース

Google Gemini

2024年5月の基調講演では自社サービスにGeminiを搭載していくことなどAIに力を入れる

Llama3, Llama2

Llama3をはじめとした、OSSのLLMをリリースしている

OpenELMiphoneへのLLMの搭載など自社プロダクトへのLLM組
み込みを進めている

AWS Bedrock,Amazon Titan

AWS Bedrockを通して、セキュアなLLM利用を可能とするサービスを提供

Azure, phi-3

Azure上でセキュアにOpenAIのLLMを利用できる環境を提供.自社サービスへのLLM組み込みも実施©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

動画生成AI Soraの登場
2024年2月、テキストで与えた指示に対して、高品質な動画を生成する「Sora」がOpenAIから発表された。
「拡散モデル」と「トランスフォーマー」をベースに大量のデータで時空間の情報を学習し、開発されている。
生成する動画の内容を指示

内容に沿った動画を生成

Prompt: A stylish woman walks down a Tokyo
street filled with warm glowing neon andanimated city signage. She wears a blackleather jacket, a long red dress, and blackboots, and carries a black purse. She wears
sunglasses and red lipstick. She walks
confidently and casually. The street is damp
and reflective, creating a mirror effect of thecolorful lights. Many pedestrians walk about.

シーンのつながりに違和感がなく、高品質な動画が生成されている

https://openai.com/sora©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

世界モデル（JDLA森顧問資料より）

GPT-4oの登場
2024年5月、OpenAIから現状では最高精度のLLMとしてGPT4を超える精度のGPT-4oが発表された。生成速度が高速でかつ、画像や音声などマルチモーダル性能がさらに高いものとなっている
GPT-4oの特徴

2024年5月イベントでのライブデモ- GPT4-Turboと比較し、より高速、高い精度での生成が可能- デモのようなリアルタイムの音声
認識、対話をするというようなマ
ルチモーダルでの性能が向上

https://openai.com/index/hello-gpt-4o/©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO2024年5月 Google I/O
Googleでは2024年5月の基調講演で、自社のLLMであるGeminiをサービスにさまざまな形で組み込みを進める
ことや動画生成AIなどを発表
発表内容

生成AIを用いた検索

AI Overview- AIを用いた検索機能- 動画、音声を用いた検索- Gmailとの連携- カメラとのAI連携

Geminiのアップデート- より長いトークンを扱うGemini Flash- デバイス上で動作できる軽量なGemini Nano
生成AI関連のアップデート- 画像生成AI「Imagen3」- 音楽生成AI「Music AI Sandbox」- 動画生成AI「Veno」

https://io.google/2024/explore/a6eb8619-5c2e-4671-84cb-b938c27103be/intl/ja/©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO国内でも各企業がLLM自体の開発を計画／実行
国内でもLLMの開発は進展。しかし、まだまだ数100億パラメータ程度の開発が多い
会社名

ステータス

概要

23年10月 生成AI向け計算基盤の稼働を開始
24年に3500億パラメータのLLMの開発を目指す.

LINEにおいてGPT-3.0～3.5程度の学習ベースあり
AIが触れるメンバーを1000人規模でピックアップし、開発メンバーにアサインを検討

24年5月に1000億パラメータのLLMを公開.
日本語の高い性能と速度がある

AWSのLLM開発支援プログラムを通じて,LLMを開発
ビジネス用途での信頼性と速度が高いという特徴がある

23年7/6に130億パラメータのモデルの開発を発
表クラウド／オンプレミス環境での運用が可能。性能面でも、世界トップクラスの日本語処理能力を実現。
GPU1枚で動作する程度にパラメータ数を抑えた上で、多量のデータと膨大な計算時間をかけ開発

23年5月社内で130億パラメータモデルの開発完
了を発表

日本語に特化した独自の大規模モデル。チャットボットやRPAをはじめとする業界特化型のLLMの構築や、各企業と連携したLLMを活用したビジネス開発の推進を予定

24年3月から70億パラメータの軽量なLLM「tsuzumi」の商用化を開始

NTTは使い勝手と運用コスト低減を強みとし、汎用的な生成ＡＩを展開する米テック企業とは一線を画す戦略をとる3/16ABEJA LLM Series（130億パラメーター）商用サービスとして展開

2018年より独自で本領域における研究開発推進。GPT-3をベースに学習した最大130億パラメーターを持つ日本語に特化したモデルの一部をオープン化

24年3月 「Llama2」ベースの7BのLLMを開発
し、デモを提供

70億パラメータのモデルで、公開されている日本語のLLMとしては最大級の規模
日本語にてAntropick社のCaude2, GoogleにGemini 1.0Proに匹敵する精度とされる24年5月に富岳を用いて開発した130億パラメー
タの「Fugaku-LLM」を公開「富岳」の政策対応枠において、LLMの分散並列学習手法の研究開発を予定。東工大が全体統括、東北大はデータの収集とモデルの選択、富士通は、理研は分散並列化/通信高速化を予定（富岳は現状
GPUベースではない）

23年9月日英2言語を併せた能力でトップレベル
性能を示す言語モデルPLaMo-13Bを公開

約130億個のパラメータからなる言語モデル
Apache License 2.0で公開されたOpen Source Software (OSS)

130億パラメータの大規模言語モデル「LLM-jp13B」を構築

産総研の計算資源であるAI橋渡しクラウド（ABCI）の利用により、より本格的な1750億パラメータ（GPT-3級）のLLMの構築に着手

23年8月に100億パラメータサイズ・日英2ヶ国語対応の大規模言語モデル“Weblab-10B”を公開

公開済みの日本語大規模言語モデルで最高水準
今後Weblab-10Bのさらなる大規模化を進める

富士通,理研、東工大、東北大©︎MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYOAI活用の実態

大規模言語モデルによる潜在的なビジネスへの影響（業界別）
あらゆる業界が大規模言語モデルによって影響を受ける見通し。
業界平均で 40% の労働が大きな影響を受ける可能性がある。

業界別の労働時間分布とAIの潜在的な影響

40%
業界平均

（2021年の米国での雇用レベルに基づく）©︎NVIDIA Takeshi Izaki 20231221[生成AIで始まる大変革、これから社会に出て役立つ力]*出典: Accenture Report: A new era of generative AI for everyone

大規模言語モデルによる潜在的なビジネスへの影響（業種別）
あらゆる業界が大規模言語モデルによって影響を受ける見通し。
業界平均で 40% の労働が大きな影響を受ける可能性がある。

影響
50%以上

オフィス・管理サポート
セールス関連コンピューター関連
事業運営/財務運営

アート、デザイン、エンタメ、スポーツ、メディア

業界別の労働時間分布とAIの潜在的な影響（2021年の米国での雇用レベルに基づく）©︎NVIDIA Takeshi Izaki 20231221[生成AIで始まる大変革、これから社会に出て役立つ力]*出典: Accenture Report: A new era of generative AI for everyone

生成AIの登場で急激に変化するビジネス環境②

https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP653983_W3A420C2000000/

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2304/14/news180.html

社内活用が進む

PWC「生成AIに関する実態調査2023 秋」より
日本国内の売上高500億円以上の企業・組織に所属する課長職以上で、AI導入に対して何らかの関与がある（意思決定、企画検討など）方 912件の有効回答

生成AI活用が進み、感じる脅威も変化

PWC「生成AIに関する実態調査2023 秋」（https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2023_autumn.html）より
日本国内の売上高500億円以上の企業・組織に所属する課長職以上で、AI導入に対して何らかの関与がある（意思決定、企画検討など）方 912件の有効回答
PWC 生成AIに関する実態調査2024 春
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html

活用しないことがリスク

昨年からの変化は？

PWC 生成AIに関する実態調査2024 春
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html

推進度が高い業界は？

PWC 生成AIに関する実態調査2024 春
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html

活用の期待との差分＝二極化

PWC 生成AIに関する実態調査2024 春
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html

その理由は？

PWC 生成AIに関する実態調査2024 春
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html

活用による変化

PWC 生成AIに関する実態調査2024 春
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html

二極化と成果の還元

PWC 生成AIに関する実態調査2024 春
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html

これからの活用の姿

PWC 生成AIに関する実態調査2024 春
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html

生成AIの登場で直面した課題

PWC「生成AIに関する実態調査2023 秋」（https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2023_autumn.html）より
日本国内の売上高500億円以上の企業・組織に所属する課長職以上で、AI導入に対して何らかの関与がある（意思決定、企画検討など）方 912件の有効回答

活用しないことがリスク

組織における生成AI活用のためのガイドライン雛形を公開
2023年5月に「生成AIの利用ガイドライン」を公開。
様々な企業や団体のガイドライン策定に利用いただいています。

公開1ヶ月で5万 DL

ダウンロードはこちら

記者発表の様子はこちら

生成AIの利用ガイドライン
本ガイドラインは、民間企業や各種組織が生成AIを利用する場合に組織内のガイドラインとして最低限定めておいた方がよいと思われる事項を参考として示したものです。
利用する生成AIの内容や組織の性質、業務内容等によって、各組織が、本ガイドラインを参考にしていただき、各組織内で定めている既存のデー
タポリシー等と整合性を取るなど、加筆修正を行って使うためのひな型として提供するものです。本ガイドライン中の【】内は適宜改変してください。
本ガイドラインは、みなさんが【（例）会社】の業務で【（例）ChatGPT】などの生成AIを利用する際に注意すべき事項を解説したものです。生成AI
は、業務効率の改善や新しいアイデア出しなどに役立つ反面、入力するデータの内容や生成物の利用方法によっては法令に違反したり、他者の権利を侵害したりする可能性があります。本ガイドラインをよく読んでいただき、生成AIを上手に利用してください。
• 対象とする生成AI

ホワイトリスト化していく• 禁止する用途使用を禁止する項目は明確に• 注意すべき点• データ入力に際して注意すべき事項• 著作権• 登録商標・意匠• 著名人の顔写真や氏名• 個人情報• 他社から秘密保持義務を課されて開示された秘密情報• 自組織の機密情報– 生成物を利用するに際して注意すべき事項••

生成物の内容に虚偽が含まれている可能性がある•••

生成物について著作権が発生しない可能性がある生成物を利用する行為が誰かの既存の権利を侵害する可能性がある生成物を商用利用できない可能性がある

生成AIのポリシー上の制限に注意する

各主体が取り組む主な事項の例（抜粋）
第２部
AIにより目指すべき社会と各主体が取り組む事項• 法の支配、人権、民主主義、多様性、公平公正な社会を尊重するようAIシステム・サービスを開発・提供・利用し、関連法令、AIに係る個別分野の既存法令等を遵守、人間の意思決定や感情等を不当に操作することを目的とした開発・提供・利用は行わない• 偽情報等への対策、AIモデルの各構成技術に含まれるバイアスへの配慮• 関連するステークホルダーへの情報提供（AIを利用しているという事実、データ収集・アノテーション手法、適切/不適切な利用方法等）• トレーサビリティの向上（データの出所や、開発・提供・利用中に行われた意思決定等）• 文書化（情報を文書化して保管し、必要な時に、入手可能かつ利用に適した形で参照可能な状態とする等）• AIリテラシーの確保、オープンイノベーション等の推進、相互接続性・相互運用性への留意等• 高度なAIシステムに関係する事業者は、広島AIプロセスで示された国際指針を遵守（開発者は国際行動規範も遵守）• 「環境・リスク分析」「ゴール設定」「システムデザイン」「運用」「評価」といったサイクルを、マルチステークホルダーで継続的かつ高速に回転させていく、「アジャイル・ガバナンス」の実践
等

第３部

第４部

第５部

AI開発者に関する事項

AI提供者に関する事項

AI利用者に関する事項• 適切なデータの学習（適正に収集、法令に従って適切に扱う）• 適正利用に資する提供（AI開発者が設定した範囲でAIを活用等）• 安全を考慮した適正利用（提供者が示した適切な利用範囲での利用）• 適正利用に資する開発（AIモデルの調整（ファインチューニング）の目的に照らしてふさわしいものか検討）• セキュリティ対策の仕組みの導入、開発後も最新動向に留意しリスクに対応• 関連するステークホルダーへの情報提供（
技術的特性、学習データの収集ポリシー、
意図する利用範囲等）• 開発関連情報の文書化• イノベーションの機会創造への貢献 等• 文書化（システムのアーキテクチャやデータ処理プロセス等）• バイアスに留意し、責任をもって出力結果の利用を判断• 脆弱性対応（サービス提供後も最新のリスク等を把握、脆弱性解消の検討）• 関連するステークホルダーへの情報 提供（AIを利用していること、適切な使用方法、
動作状況やインシデント事例、予見可能なリスクや緩和策等）• サービス規約等の文書化
等• プライバシー侵害への留意（個人情報等を不適切に入力しない等）• セキュリティ対策の実施• 関連するステークホルダーへの情報提供（
利害関係者に平易かつアクセスしやすい形
で示す等）• 提供された文書の活用、規約の遵守等

アウトプット：AIガバナンス・エコシステム

AIガバナンス・エコシステムを構成する外部環境や組織の取組み等に関して、参考情報を集めたデータベース。継続的に情報を収集。

ChatGPT活用の段階
STEP１

STEP2

STEP3

Chat GPT導入：
一般的な活用

組織専用GPT：
業務効率化

LLMを使った
業務改革：
DX

文書執筆の支援ブレスト
情報収集など組織内文書を検索可能にしてプロンプトを工夫。
問い合わせ対応など。

本格的に利用するための開発を行なって、
業務フロー自体を変えていくAI時代を生き抜くために

AI活用動向のこれから

AIはこれから「会社ごと」から「自分ごと」に
データ活用の観点から、

AIは全てのビジネスパーソン必携の共通リテラシー領域にデジタルリテラシーとしてのAI領域の位置付け

デジタルリテラシーとしてのAI領域の位置付け

デジタルリテラシーとしてのAI領域の位置付け

デジタルリテラシーとしてのAI領域の位置付け

AI活用のために必要なこと
鍵は組織全体でのポジティブな機運醸成

AIを「使う」
リテラシーの習得

AIを「使う」
マインドと場所

一人ではなく、全員が学ぶことが非常に重要活用のためのガバナンス整備
や場づくり

参考）組織DXの推進力と全社デジタル人材化の必要性

AI活用のためのリテラシー・知識

ビジネス
サイド
の人に
おすすめ

G 検 定 | ジェネラリスト検定

AI
プロジェクトの開発・推進に関わる人に
おすすめ

年6回開催
オンライン
（自宅受験）
E 資 格 | エンジニア資格

認定
プログラム
の受講が
必要

AI・ディープラーニングの活用リテラシー習得のための検定です。

AIエンジニアをはじめ、実際にディープラーニングプロジェクトのディープラーニングをはじめとする、AIに関する様々な技術的な手法や開発・推進に関わる人のための資格です。アルゴリズムの構築や実装等

ビジネス活用のための基礎知識を有しているかどうかを検定します。

実務に関わる理論でな知識やスキルを習得する内容になっています。

・試験時間：120分
・出題形式：知識問題（多肢選択式）
・出題数：200問程度
・オンライン実施（自宅受験）
・年6回開催（1月、3月、5月、7月、9月、11月 頃）
・費用：一般：13,200円（税込）学生：5,500円（税込）

・受験資格：JDLA認定プログラムの修了（試験日の過去2年以内）
・試験時間：120分
・出題形式：知識問題（多肢選択式）
・出題数：100問程度
・各地の指定試験会場にて受験
・年2回開催（2月、8月 頃）
・費用：一般：33,000円（税込）学生：22,000円（税込）

詳しくは、JDLA公式サイトへ
公式サイトでは、各試験概要のほか、各試験に合格後、給与が上がった
キャリアチェンジに成功した 等のG検定 累計受験者: 121,123名
累計受験者

累計合格者: 80,087名

累計合格者

E資格 累計受験者: 10,915名

121,123

累計受験者

112,305

累計合格者

累計受験者

8万名突破

約12万名

80,08773,929

累計合格者

累計受験者

7,000名突破

約1万名

44,912

5,482

2,462

21,275
14,523

1,420

1448

6,116

337

823

3,699

234

2017

2018

2020

7,885
7,018

3,856

31,695

2019

7,544

5,320

57,99147,375

10,915

9,721

88,946

68,286

累計合格者: 7,885名
累計合格者

様々なリスキリング体験事例も掲載！

2021

2022

2023

2024

2018

1,660

中外製薬や野村證券をはじめ、様々な業種や規模の951

企業における人材育成の取り組み事例も多数ご紹介してます2019

JDLA Generative

2020

AI

2021

2022

2023

2024

Test

Generative AI Testとは、生成AIに特化した知識や活用リテラシーの確認の為のミニテストです。
近年、企業活動にも導入がすすむOpenAIやMidjourneyを始めとする生成AIを、企業で安心かつ有効に活用するために必要不可欠な知識を有しているかどうかを確認できます。

生成AIを
活用する人
向け

年2回開催
（6月・12月）
オンライン受験[2024年] 試験開催情報

次回試験は【9月7日】※申込は7/19(金)〜

次回試験は

次回試験は

【12月7日】【8月30日〜9月1日】★2024年試験開催日（年6回開催）★

<3日間開催>【第1回】1月13日(土)※終了【第2回】3月8日(金) ・9日(土)※終了【第3回】５月11日(土)※終了【第4回】7月5日(金) ・6日(土)※終了【第5回】9月7日(土)【第6回】11月8日(金)・9日(土)※申込は10月ごろ
受付開始予定※申込は試験前日まで

ChatGPT等 生成AIの理解・活用のための知識習得にもオススメ！

分かると、見えてきた。

G検定で、ビジネスを変える学びを。
AIを味方に、DX人材としての自信とキャリアを手に入れる。
G検定からはじめるリスキリング。
【G検定紹介資料 ver.202406】

G検定 -試験概要-

ビジネスサイドの人
におすすめ

年6回開催
オンライン（自宅受験）

AI・ディープラーニングの活用リテラシー習得のための検定です。ディープラーニングをはじめとする、AIに関する様々な技術的な手法やビジネス活用のための基礎知識を有しているかどうかを検定します。
・試験時間：120分

分かる と 、 見え て き た 。

・出題形式：知識問題（多肢選択式）
・出題数：200問程度
・オンライン実施（自宅受験）
・2023年は5回開催（1月、3月、5月、7月、9月、11月）
・費用：一般：13,200円（税込）学生：5,500円（税込）

そ の学びが今、 ビ ジ ネ ス を 変え る＊

推奨試験

G検定紹介資料

・試験概要

ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する[試験概要]

能力や知識を有しているかを検定する試

G検定

験。

（ジェネラリスト検定）

受験資格

制限なし

実施概要

試験時間：120分
知識問題（多肢選択式/200問程度）
オンライン実施（自宅受験）

出題範囲

シラバスより出題

受験費用

一般：13,200円（税込）
学生：5,500円（税込）

G検定紹介資料

・試験シラバス「AI・ディープラーニングとは何か」「活用すると何ができて、そのために何が必要か」活用のために必要な幅広い範囲を学習し、習得できる内容になっています。

人工知能（AI）とは（人工知能の定義）

人工知能をめぐる動向-探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習

ディープラーニングの概要-ニューラルネットワークとディープラーニング、
既存のニューラルネットワークにおける問題、
ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、
ディープラーニングのデータ量、活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック

ディープラーニングの手法
人工知能分野の問題-トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チュー
リングテスト、シンギュラリティ

-CNN、深層生成モデル、画像認識分野での応用、音声処理と自然言語処理分野、RNN、深層強化学習,
ロボティクス ,マルチモーダル、モデルの解釈性とその対応

ディープラーニングの社会実装に向けて機械学習の具体的手法-代表的な手法（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）、データの扱い、評価指標-AIプロジェクトの計画、データ収集、加工・分析・学習、
実装・運用・評価-法律（個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法）、
契約-倫理、現行の議論（プライバシー、バイアス、透明性、アカウン
タビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ）

G検定紹介資料

・資格証明の発行

G検定に合格すると、合格証書やオープンバッジが付与され、資格取得証明することが出来ます。
（合格証書）（オープンバッジ）

オープンバッジは、国際技術標準規格「IMS Global Learning Consortium 」に準拠した
デジタル証明・認証です。オープンバッジを受領すると、受領者は自分専用のウォレットに貯めることができ、画像に埋め込まれた「メタデータ」によって、取得した資格や習得した内容をオンライン上で公開・送信したり、SNSやメール等で共有したりすることができます。
オープンバッジは社員の学習意欲を高め、自律的・自発的な学習を促進する点、スキルの見える化によってタレントマネジメントや人事評価という点でも昨今注目されています。

G検定紹介資料

・合格者コミュニティ「CDLE」

G検定に合格すると、日本最大級のAI人材コミュニティ『CDLE』に参加いただけます。
ネットワーキングや情報交換の場として、また更なる継続的な学びや実践機会の場を得る
ことも可能です。

G検定E資格の累計合格者、9万人突破！
日本最大級のコミュニティ
ディープラーニングを「使える人」と「作れる人」が、“学び”、“繋がり”、“使ってみる”、ことができる
場を共有することで、ディープラーニングを中心とする技術の社会実装を加速。

さまざまな情報交換や交流が日常的に行われ、イベントやハッカソンなどもたくさん開催されています！

G検定紹介資料

・学習時間の目安

合格者に実際に聞いたアンケートでは、学習時間の目安は30-50時間程度。
知識ゼロからの方もたくさん合格されています。

2 0 2 4 年 第 2 回 G 検 定 受 験 者 ア ン ケ ー ト （ 2 0 2 4 . 3 実 施 / n = 1 6 5 ）G検定紹介資料

・受験者/合格者推移

2024年6月現在、累計受験者は約12万人、合格者は8万人を突破。

G検定 累計受験者: 124,167名

累計合格者: 82,323名

受験者

124,167

合格者

112,305

88,94682,32373,92968,28657,99147,375
21,275

823

6,116
3,699

14,523

2017

2018

2019

1448

44,912

31,695

2020

2021

2022

2023

2024

G検定紹介資料

・中国四国地方におけるG検定累計合格者数

…100人
92人
55人
256人

695人
186人

189人
62人

142人
86人

G検定紹介資料

・都道府県別 G検定累計合格者数

G検定 -G検定で学べること-

G検定紹介資料

・G検定で身に付くこと体系的にAI・ディープラーニングについて学び、おおよその仕組みや構造の理解や、活用に向けた関連知識の習得が出来ます。「AIで何ができて、何が出来ないのか」「AIを活用する上で何に気をつけるべきか」といった視点を得ることで、AIのビジネス活用の検討や、AIプロジェクトの推進を不安なく進めることができるようになります。

Point 1.

Point 2.

AIの定義や
様々な手法や仕組みについて
体系的に学べる

法律や倫理の問題等

AIのビジネス活用に必要な知識が身につく

Point 3.

ビジネス活用事例等
を通じてAIの活用イメージを掴むことができる

G検定紹介資料

・全ビジネスパーソンにおすすめな資格

AI・ディープラーニングは、これからの自身のビジネス、そしてキャリアを高めることができる
今、注目のリスキリング領域です。

今保有しているデータをもっと活用したい

新しい切り口でのビジネスアイデアを考えたい

様々なビジネスアイデアの実現可能性を高めたい

生成AI 等 最新技術について
キャッチアップしたい
DXに向けて社内のリテラシーを向上させたい
AIを活用して業務効率化を図りたい
将来に備えて自身のキャリアを高めたい

便利なデジタルツールの導入・活用を進めたい

エンジニアやITベンダーとの協業を円滑に進行したいG検定紹介資料

・受験者の受験動機

受験者アンケートでも、これからの自身の市場価値を高める理由で受験されている方が多いです。

2 0 2 4 年 第 2 回 G 検 定 受 験 者 ア ン ケ ー ト （ 2 0 2 4 . 3 実 施 / n = 1 6 5 ）あらゆるビジネスに革命をDX/デジタル化を強力推進

G検定を学び、保有データを活用した新たな課題解決の切り口

AIという新たなを見つけ新サービスをリリース。

課題解決アプローチをG検定取得がきっかけの一つと「どこにAIを使えるか」イメージできるようになり

デジタル施策の推進に

新たな課題と可能性を発見。

取り組めるように。

この学びが、今、ビジネスを変える
新たなビジネスチャンスを掴む
AIを活用した

文化祭での体験から、高校生のビジネスアイデアでトアップの立ち上げを目指す。

新たな価値の創出を。
次々に湧いてくる

アイデアを実現しよう。

入を進めるリーダーとして活躍。

自信を持って、手に入れることで、今までにないなりDX推進部署に。AIやRPA導

うちにG検定を取得。AIスター

合格者の活躍事例はこちらでご紹介→

DX人材として、次のキャリアへ
G検定を学んだことで、社内人

最新技術を学び、材育成の講師も担当。学びで活躍の場を掴み新たなチャンス

活用できる人材として、を。

これからのキャリアを。
リスキリングで、

常に市場価値の高い人材へ。
117

G検定 -企業における導入動向-

G検定紹介資料

・企業における導入状況

DXを推進する多くの企業で人材育成の取り組みは加速。
業種、職種問わず、リテラシー向上として社内でG検定の取得を推奨する企業が増加しています。

取得推奨企業350社以上
受験料補助：295社
報酬制度有：132社
2022-2023 受験者アンケート結果より[CASE1 中外製薬][CASE2 SMBCグループ]

3年間で500名以上の合格者が誕生。

グループ“全従業員”にG検定取得を奨励

G検定紹介資料

・企業で取得推奨する重要性とは？

G検定範囲のリテラシー習得に社内全体で取り組みことで様々なメリットが生まれます。

Point 1.
組織の各部門内でそれぞれの業務に沿ったデジタル活用のアイデアが続々生まれてくることで、社内全体のDXが飛躍的に早く進むようになります。

Point 2.
デジタルに関する社内全体の会話のレベルが上がり、連携や意思決定のスピードが加速、アイデアの実現可能性が飛躍的に向上します。

Point 3.
全体の新しい技術への関心度が向上し、ポジティブなリスキリングカルチャーが生まれやすくなります。

G検定紹介資料

・こんな悩みはありませんか？

1：DXを進められる人材がいない
2：DXを進めたいけどなかなか上手く進んでいる感じがしない
3：デジタルの導入進めたいけど、何からやるべきかわからない
4：デジタルツールの導入など進めているがなかなか活用が進まない
5：デジタルの活用に対し社内に漠然とした不安感がある“その原因のほとんどは、社内全体のリテラシー不足です”

G検定紹介資料

・推奨試験としてのG検定

すべてのビジネスパーソンが学ぶべき
デジタルリテラシーを定義

G検定紹介資料

・推奨試験としてのG検定

・「データ×AI」の重要性
DX推進を目指す全ての人に、「使う」と「作る」を行ったり来たりするための知識が必要。
そのためにはデータサイエンスとAIの知識がより深く重要となる。

G検定紹介資料

・推奨試験としてのG検定

・ “DX推進パスポート1・2・3”「ITパスポート試験」に合格した上で、「DS検定リテラシーレベル」と「G検定」の取得を推奨。

G検定紹介資料

・推奨試験としてのG検定

・ “DX推進パスポート1・2・3”
G検定は、デジタルを活用する、全てのビジネスパーソンが取得すべき重要な領域。

G検定紹介資料

・推奨試験としてのG検定

・ “何故、全員が学ぶべきなのか①”
デジタルリテラシーが不足することで起こること

G検定紹介資料

・推奨試験としてのG検定

・ “何故、全員が学ぶべきなのか②”
デジタル人材に対する要望と不都合な真実

Copyright Digital Growth Academia, INC. All Rights Reserved.

G検定紹介資料

・推奨試験としてのG検定

・ “何故、全員が学ぶべきなのか③”「デジタル人材」について正しく理解する

Copyright Digital Growth Academia, INC. All Rights Reserved.

G検定紹介資料

・推奨試験としてのG検定

・ “何故、全員が学ぶべきなのか④”
デジタルリテラシーの対象とは？

G検定紹介資料

・推奨試験としてのG検定

・ “何故、全員が学ぶべきなのか⑤”（参考）組織のDX推進力と全社員デジタル人材化の必要性
デジタル人材のタイプ

人材の影響

a.デジタルを知らない人材• デジタル用語が伝わらない• 効用が理解できない

b.デジタルを理解している人材• デジタルについて会話でき、得られる効用を理解できる(ニュートラル)c.デジタルを使える人材• 導入したデジタルツール
やソリューションを利用できる(支援要因)

d.デジタルを活かせる人材• デジタル活用方法やビジネスを検討できる• 適切な判断ができる-a(阻害要因)

0+c

100人の組織の場合

90人

90人

45人

0人

0人

0人

0人

45人

90人

50人

0人

0人

0人

0人

40人

0人

5人

5人

5人

5人

10人

5人

5人

5人

5人

-90

-65

-20

+25

+65

リテラシー
習得に
よる効果

+d×e
(推進要因)

e.デジタルを作れる人材• デジタルソリューションを開発・導入できる

DX推進力

Copyright Digital Growth Academia, INC. All Rights Reserved.

G検定紹介資料

・人材育成推進のためのポイント

人材育成の取り組みは、企業内のカルチャーや個々のマインドが重要。
なかなかうまく進まない場合には、下記のようなポイントを意識するのがおすすめです。

Point
1. 社内推奨する旨を明言する（プレスリリース等の対外発信も有効です）

2. 会社ごととして、コンピテンシー形成を意識する
3. マネージャーレイヤーから積極コミットする
4. 受験料補助や、合格した際の報奨金など、支援制度を作る
5. 社内勉強会などを開催し、ムーブメントを顕在化する（旗振り役を作り巻込強化）
6. 合格者たちによる、活用のための情報交換会や勉強会などを継続開催する
7. 成果を生み出すための仕組みづくり（新規事業提案制度や横断プロジェクト）

G検定 -生成AIの登場でますます高まる重要性-

G検定紹介資料

・生成AIの登場で顕在化した課題

・生成AIのビジネス活用状況
反響が大きい一方、ビジネスに利用している割合はまだわずか。

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCA194550Z10C23A4000000/

G検定紹介資料

・本質的な課題は、「デジタルリテラシー」

・課題の本質は、「生成AI」に対する理解/リテラシー不足

リテラシーがないことで生まれる
漠然とした不安個人で勝手に使っても良いの？

自分でも使える
ツールなの？

思うようなアウトプットを引き出せない

生成AI
データ入れて大丈夫なの？
使うシーンが思いつけないこのアウトプットはあってるのかな？

G検定紹介資料

・生成AI活用推進のためのポイント

・課題を的確に捉え、クリアしていくことで活用を推進できます＜生成AIの活用を進めるためのポイント＞①社内の活用ルール（ガイドライン）を作成する→JDLA利用ガイドラインを活用し、会社にあったルールづくりを行う②活用のためのリテラシー教育を実施する→G検定で、おおよその仕組みや活用の上で気をつけるべきことなどを理解する③活用法やテクニックを磨く→①②に則って、とにかく触ってみる。SNSやCDLEなどのコミュニティ等を通じて情報収集や情報交換を積極的に行う。

E資格 -試験概要-

AIプロジェクトの開発・推進に関わる人におすすめ認定プログラムの受講が必要

AIエンジニアをはじめ、実際にディープラーニングプロ

ジェクトの開発・推進に関わる人のための資格です。ア
ルゴリズムの構築や実装等、実務に関わる理論でな知識やスキルを習得する内容になっています。
・試験時間：120分

・出題形式：知識問題（多肢選択式）
・出題数：100問程度
・各地の指定試験会場にて受験
・年2回開催（2月、8月 頃）
・費用：一般：33,000円（税込）学生：22,000円（税込）

E資格の受講には、 2年以内の「JDLA認定プログラム」の受講修了後が必要です。

「JDLA認定プログラム」は、厚生労働省の専門訓練給付制度や人材開発支援助成の対象になる
場合がございます。（最大70%助成）

E資格紹介資料

・試験概要

AIエンジニアをはじめ、実際にディープ
ラーニングプロジェクトの開発・推進に関[試験概要]

わる人のための資格です。アルゴリズムのE資格

構築や実装等、実務に関わる理論でな知識やスキルを習得する内容になっています。

（エンジニア資格）

受験資格

JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること

実施概要

試験時間：120分
知識問題（多肢選択式/100問程度）

E資格の受講には、 2年以内の各地の指定試験会場にて受験「JDLA認定プログラム」の受講修了後が必要です。

出題範囲

シラバスより出題

受験費用

一般：33,000円（税込）
学生：22,000円（税込）
会員：27,500円（税込）

E資格紹介資料

・試験シラバス

AI実装のために必要なアルゴリズムの構築や実装等、実務に関わる理論などの知識やスキルを習得する内容になっています。

数学的基礎

開発・運用環境-確率・統計、情報理論-エッジコンピューティング、分散処理、アクセラレータ、
環境構築

深層学習の基礎-順伝播型ネットワーク、深層モデルのための最適化、深層モデルのための正則化、畳み込みニューラルネットワーク、
リカレントニューラルネットワーク、Transformer、
汎化性能向上のためのテクニック

機械学習-機械学習の基礎

深層学習の応用-画像認識、物体検出、セマンティックセグメンテーション、
自然言語処理、生成モデル、深層強化学習、様々な学習方法、
深層学習の説明性、

前提フレームワーク
E2022#2より、PyTorchまたはTensorFlowを利用した実装も扱います。
試験開始時、試験問題が表示される前にPyTorchまたはTensorFlowを受験者に選択いただきます。
選択していないフレームワークの問題は見ることができません。また、フレームワーク選択後の変更も不可となりますので、ご注意ください。

E資格紹介資料

・受験者/合格者推移

2024年7月現在、累計受験者は約1万人、合格者は7000人を突破。

G検定 累計受験者: 10,915名

累計合格者: 7,885名

10,915

受験者
合格者

9,721

7,885

7,544
7,018

5,320

5,482

3,856

1,420
337
234

951

2018

2019

2,462
1,660

2020

2021

2022

2023

2024

E資格紹介資料

・・中国四国地方におけるG検定累計合格者数

…10人
1人
2人
27人

45人
7人

12人
4人

9人
16人

E資格紹介資料

・受験者/合格者推移

E資格紹介資料

・証明書の発行

E資格に合格すると、合格証書やオープンバッジが付与され、資格取得証明することが出来ます。
（合格証書）（オープンバッジ）見本

オープンバッジは、国際技術標準規格「IMS Global Learning Consortium 」に準拠した
デジタル証明・認証です。オープンバッジを受領すると、受領者は自分専用のウォレットに貯めることができ、画像に埋め込まれた「メタデータ」によって、取得した資格や習得した内容をオンライン上で公開・送信したり、SNSやメール等で共有したりすることができます。
オープンバッジは社員の学習意欲を高め、自律的・自発的な学習を促進する点、スキルの見える化によってタレントマネジメントや人事評価という点でも昨今注目されています。

E資格紹介資料

・合格者コミュニティ「CDLE」

E資格に合格すると、日本最大級のAI人材コミュニティ『CDLE』に参加いただけます。
ネットワーキングや情報交換の場として、また更なる継続的な学びや実践機会の場を得る
ことも可能です。

G検定E資格の累計合格者、9万人突破！
日本最大級のコミュニティ
ディープラーニングを「使える人」と「作れる人」が、“学び”、“繋がり”、“使ってみる”、ことができる
場を共有することで、ディープラーニングを中心とする技術の社会実装を加速。

さまざまな情報交換や交流が日常的に行われ、イベントやハッカソンなどもたくさん開催されています！

[2024年] 試験開催情報

次回試験は【9月7日】※申込は7/19(金)〜

次回試験は

次回試験は

【12月7日】【8月30日〜9月1日】★2024年試験開催日（年6回開催）★

<3日間開催>【第1回】1月13日(土)※終了【第2回】3月8日(金) ・9日(土)※終了【第3回】５月11日(土)※終了【第4回】7月5日(金) ・6日(土)※終了【第5回】9月7日(土)【第6回】11月8日(金)・9日(土)※申込は10月ごろ
受付開始予定※申込は試験前日まで

直近の生成AI関連 情報発信
生成AIに関するイベントの開催「生成AIの利用ガイドライン」の公開

企業や自治体など組織での利用に向けた
ガイドライン作成時にそのままご活用いただける雛形を作成し配布。

JDLA緊急企画︕「⽣成AIの衝撃」〜 ChatGPTで世界はどう変わるのか︖ 〜
⽣成A I の利⽤ガ イ ド ラ イ ン

2023年3⽉9⽇⽊曜⽇午後7〜9時
⽇本ディープラーニング協会（ 2 0 2 3 . 5 . 1 公開）

JDLA公式サイトにて無料配布中！

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G検定ポスターのご案内
A1サイズのG検定ポスター送付します！

企業や自治体など組織でのG検定取得推奨に向けてぜひご活用ください。

ご希望の方は、右のQRコードより申請ください。