AI実装検定A級とは？基本的な概要や取得するメリット、合格のコツなどについて解説！

AI（人工知能）が社会のインフラとなりつつある近年では、単なる用語の知識だけでなく、実際にAIを構築・実装できる能力の価値が高まっています。

このようなAI実装の能力を証明する資格として、AI実装検定A級というものが存在します。

AI実装検定A級を取得することができれば、エンジニアやクリエイターとしての存在意義を高めることにもつながります。

そこで今回は、AI実装検定A級について、基本的な概要や取得するメリット、合格するためのコツなどについて紹介していきます。

「Pythonの基礎はあるけど、AI実装は未経験の人」や「G検定を取った次に何をするか迷っている人」など、この記事を読めば合格への最短ルートを知ることができます。

AI実装検定A級とは？

引用画像：https://kentei.ai/

AI実装検定（AI Implementation Examination）は、文字通りAIの実装・構築に特化した検定試験です。

2020年5月に設立されたAI実装検定実行委員会（AIEO）が運営しており、現在認定資格はB級、A級、S級が用意されています。

AI実装検定の級別比較表

項目	B級（入門）	A級（中級）	S級（上級・最難関）
レベル目安	AIの超入門・直感的理解	理系大学卒業・社会人程度	プロフェッショナル・実装の極致
主な対象者	初学者・文系の方	ITエンジニア・理系学生	AIエンジニア・研究者
難易度	★☆☆☆☆	★★★☆☆	★★★★★
合格率	約70〜80%程度	約70%前後	約30〜50%程度
勉強時間	5〜15時間	30〜100時間	150〜300時間以上
出題内容	AIの基本概念、構造の直感的理解など	数学、Python、ディープラーニングなど	NLP（自然言語処理）、有名モデルの実装など
試験時間	40分	60分	60分
合格ライン	正答率 70%以上	正答率 70%以上	正答率 70%以上

A級は、プログラミング言語のPythonと、その上で動く数学的理論、ディープラーニングの構造の三位一体を理解していることを証明する、実務者への登竜門といえる資格となります。

AI実装検定の試験概要と出題範囲

引用画像：https://kentei.ai/

AI実装検定A級は、60分という短い制限時間の中で60問の選択肢問題に答える試験です。

AIや数学、プログラミングの3つのセクションから各20問ずつ出題されます。

①AI理論（Deep Learning）

ディープラーニングの基本的なネットワーク構造と、その学習メカニズムが問われます。

• 順伝播（Forward Propagation）

入力層や中間層、出力層へとデータが流れるプロセス

• 活性化関数

シグモイド関数やReLU関数、ソフトマックス関数の特徴と使い分け

• 損失関数

交差エントロピー誤差や平均二乗誤差

• 最適化アルゴリズム

勾配降下法（SGD）やMomentum、AdaGrad、Adamなど、それぞれの改善点と仕組み

②数学（Mathematics）

AIのアルゴリズムは数学から成り立っています。

A級試験では、主に以下の3分野から計算能力が問われます。

• 線形代数

行列の加減乗除や転置、逆行列、特に行列の積はディープラーニングの重み計算の基礎となるため、必ず出題されます。

• 微分

単変数微分の公式から多変数関数の偏微分、そして合成関数の連鎖律（チェーンルール）まで出題されます。

これらは誤差逆伝播法の理解に必須の知識となります。

• 確率・統計

ベルヌーイ試行や条件付き確率（ベイズの定理）、平均と分散、標準偏差の概念など

③プログラミング（Programming）

プログラミング要素では、Python言語そのものよりも、AI開発で標準的に使われるライブラリの操作に重点が置かれています。

• NumPy

多次元配列（ndarray）の操作やスライシング、要素ごとの演算、ブロードキャスト（異なる形状の配列同士の計算ルール）

• Pandas

データの読み込みやSeriesとDataFrameの操作、欠損値（NaN）の処理、データのグループ化

• Matplotlib

データの可視化や折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムの描画コードの理解

• scikit-learn

機械学習の定番ライブラリや前処理（スケーリング）、学習（fit）、予測（predict）の一連の流れ

AI実装検定A級を取得するメリット

AI実装検定A級を取得すれば、AIの知識を高めるだけでなくエンジニアやクリエイターとして活躍の場が広がることが期待できます。

エンジニアとしての「共通言語」の習得

さまざまな開発現場では、「この行列のShapeを合わせて」「過学習（Overfitting）気味だからドロップアウトを入れて」といった会話が日常的に交わされます。

これに対しAI実装検定A級の学習を通じて、こうしたエンジニア間の共通言語を正確に理解できるようになります。

非エンジニアからの「技術理解」への飛躍

企画職や営業職の方がAI実装検定A級を取得すると、「AIで何ができて、何ができないのか」をコードレベルの制約から理解できるようになります。

これにより、エンジニアとの円滑なコミュニケーションや、精度の高いAIプロジェクトの立案なども可能になります。

E資格（JDLA）取得への準備

日本で最も権威のあるAIエンジニア資格として、E資格というものがあります。

ただ、E資格は非常に難易度が高く、受験には高額な認定講座の受講が必須となります。

これに対しAI実装検定A級の試験範囲は、E資格の基礎部分と合致しているため、A級をステップにすることで、E資格合格へとつなげることができます。

AI実装検定A級に合格するための5つのコツ

AI実装検定A級は合格率が高い試験ですが、ひねった問題は少ない一方で基礎に穴があると制限時間に追われて失点する可能性も起こりえます。

確実に合格へとつなげるためには、以下の要素を押さえ学習していくと効果的です。

ポイント①：公式テキストの「逆引き学習」

AI実装検定A級は、AI実装検定実行委員会より公式テキストが発刊されています。

このテキストをただ読み込むのではなく、「コードから理論へ」という逆引きの視点を持ちながら学習していくと効果的です。

「なぜここでこのNumPy関数を使っているのか？」などという疑問を、数学セクションの理論と結びつけていくことで、記憶の定着率が跳躍的に向上します。

ポイント②：行列計算を「暗算」レベルにする

試験本番では1問にかけられる時間は1分程度です。

そのため、行列の積 $(AB)$ を計算する際に、計算ミスをしたり迷ったりしている暇はありません。

スピーディーに試験を進めるためには、手が勝手に動くレベルまで数多くの行列計算演習をこなしておく必要があります。

ポイント③：ライブラリの「メソッド名」と「引数」を意識する

AI実装検定A級の試験では、「Pandasで列を削除するのは drop か remove か？」「axis=0 と axis=1 の違いは何か？」などの細かい仕様が問われます。

このような問題に対応するためには、実際にコードを書いて実行し、その挙動を体で覚えるのが一番の近道です。

ポイント④：シグモイド関数とReLU関数の微分の形を覚える

誤差逆伝播法の計算問題では、活性化関数の微分が登場します。

• シグモイド関数の微分： $y(1-y)$
• ReLU関数の微分： $x > 0$ なら $1$、 $x \le 0$ なら $0$

これらの定型を暗記しておくだけで、複雑に見える計算問題も効率的に解くことができます。

ポイント⑤：公式YouTubeや模擬問題の活用

AI実装検定の公式サイトや関連する学習チャンネルでは、頻出問題の解説動画などが多く公開されています。

特に、CBT方式特有の「選択肢の絞り込み方」などは、動画解説が非常に参考になります。

AI実装検定A級を受験する上での注意点

AI実装検定A級を受験する際には、いくつか注意点も存在します。

AI実装検定A級受験上の重要ポイント一覧

カテゴリ	注意点（リスク）	具体的な対策
時間管理	60分で60問という超短時間。計算問題で詰まると最後まで辿り着けない。	理論や用語問題は10〜20秒で即答。分からない問題は即座に飛ばし、全問に目を通すことを最優先する。
計算能力	電卓使用禁止。微積分や3次行列の計算をすべて筆算で行う必要がある。	普段の学習からPythonや電卓に頼らず、「紙とペン」で解く訓練をしてケアレスミスを防ぐ。
出題範囲	公式テキストの範囲外（最新動向や古典的アルゴリズム）からも出題される。	G検定のキーワードや、SVM・決定木などの機械学習の基礎知識を広く浅く押さえておく。
システム環境	CBT特有の操作性や緊張感。ログイン情報の紛失やブラウザの不適合リスク。	事前に推奨環境を確認。案内メールが迷惑メールにないか数日前にチェックし、当日慌てないようにする。
実装感覚	NumPyのShape（配列形状）やブロードキャストの理解が不可欠。	実装練習時に常に print(data.shape) を行い、行列の形状変化を脳内で視覚化できるようにする。

「時間不足」が最大の敵

AI実装検定A級の試験は、60分間で60問を解く必要があります。

1問あたり1分というペースは、計算問題が含まれる試験としては非常に短く感じます。

• 注意点

理論や用語問題は10〜20秒で即答し、余った時間を数学の行列計算や、コードの実行結果予測に回す時間管理が不可欠です。

• 対策

分からない問題に固執せず、一旦飛ばして「最後まで辿り着く」ことを最優先にしていくと効果的です。

「電卓禁止」による手計算の負担

A級試験は筆記ではなくPCを活用したCBT方式となりますが、電卓の使用は禁止されています（画面上の電卓機能もありません）。

• 注意点

誤差逆伝播法の微積分や3次行列の逆行列計算など、複雑な計算も筆算で行う必要があります。

• 対策

普段からPythonや電卓に頼り切っていると、符号ミスや桁の数え間違えで失点する可能性もあります。

学習段階から、公式テキストの例題を紙とペンだけで解く練習をしておくと効果的です。

公式テキスト「範囲外」への備え

試験の中には、公式テキストに載っていない用語や概念の問題が出題される場合もあります。

• 注意点

テキストの内容だけを完璧に把握していても、満点を狙うのは難しい構成になっています。

• 対策

G検定のキーワード（最新のAI動向や倫理）や、より汎用的な機械学習の基礎知識（SVMや決定木などの古典的アルゴリズム）についても、広く浅く目を通しておくと効果的です。

オンライン受験システム（CBT）の癖

自宅受験やテストセンター受験ともに、独自の試験システムを利用しています。

• 注意点

見直しフラグ（後で見返す機能）が使いにくい、あるいは存在しない場合があります。

また、回答を確定した瞬間に音が鳴るなど、普段の学習環境とは異なる緊張感があります。

• 対策

ログイン情報の案内メールが迷惑メールフォルダに振り分けられるケースもあるため、試験の数日前に必ず確認し、推奨ブラウザ等の動作環境を整えておくと効果的です。

配列の「Shape」に対する感覚

プログラミングに関する出題では、NumPy配列の形状変化（Reshape）や結合、ブロードキャストが頻出する傾向にあります。

• 注意点

頭の中だけで「(3, 2)と(2, 4)の行列を掛けたら(3, 4)になる」といった計算ができなければ、コードの選択肢を絞り込めません。

• 対策

実際に手を動かしてコードを書く際に、常に print(data.shape) を実行して、データの形を視覚的に意識する癖をつけておくと効果的です。

まとめ

AI実装検定A級は、AIの知識を単に深めるだけでなく、ロジックを組み立て知的武装する上でも効果的な資格です。

エンジニアやクリエイターとして活躍の場が広がることも期待でき、これからエンジニアを目指す方やスキルアップ、キャリア形成などにおいても注目されています。

とはいえ、A級試験はAI理論だけでなく、数学やプログラミング要素も問われるため、基礎を入念に学習しておく必要があります。

今回紹介した内容も参考に、AI実装検定A級試験のコツを押さえ、確実に合格へとつなげていきましょう。