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40代からの理転、AI関係の専門職を目指し勉強中。どんな資格を取ればいいでしょう?

40代から理転し、AI関係の職を得たい

当方、文系/アート系/クリエイター系のとあるジャンルで、(口幅ったい言い方になり恐縮ですが)業界トップと言っていい実績と経験を有しています。狭い分野なのでややぼかして書きますが、その界隈ではトップランナーと言っていい作品や企画運営に携わってきました。海外の大学で学位も取っており、国際共同開発プロジェクトにも複数プロジェクトリーダーとして携わってきました。その分野では受賞歴も多数あり、単著も複数出しております。政府や各省庁との共同プロジェクトも多数経験してきました。

しかし四十代になって、十代の頃のもう一つの夢であった「技術系の仕事に挑戦してみたい」という気持ちが抑えきれなくなりました。学生時代に簡単なプログラムを書いたり小規模なウェブサービスをリリースしたりした経験はありますが、仕事としては全くの素人で、無謀な挑戦であることは自覚しています。しかし5年ほど前からディープラーニング技術に魅了されており、これこそ残りの人生をかけるに足る、意義のある仕事ではないかと考えるようになりました。私の専門であるアート・エンタメ・文学系の文脈でも、この先革命的な仕事は必ずAIとの協働の中で生まれてくるだろうと確信しています。

今年に入ってからPythonとディープラーニングの本格的な勉強を始めました。今から勉強しても四十の手習いですから、第一線のプログラマーや研究者の方々たちとAI開発やプログラミングの領域で太刀打ちできるというのは難しい。さすがに甘い考えだとわかっています。しかし文理融合というか、自身の強みである文系分野の専門知識と実務で養ったノウハウを用いて、AI×コンテンツ開発、ないしAIの文芸・芸術分野での活用についてなら、自分にしかできない仕事ができるのでは……と迂闊な夢を見ています。

とはいえ理数分野では全くの門外漢ですので、信用を勝ち得るためにもまずはわかりやすい資格をいくつか取得しようと考え、勉強中です。

  • Python3エンジニア認定データ分析試験(合格済)
  • G検定(合格済)
  • E資格(8月に取得予定)
  • 基本情報技術者試験(7月に取得予定)
  • 応用情報技術者試験(10月に取得予定)
  • TOEIC(先月、対策せずに受験して約900点。もう少し高得点が必要なら対策して再受験も検討)

その他、線形代数、統計・確率など数学の習得も並行して行っています。当初は7月にデータサイエンティスト検定も受験する予定だったのですが、自身の目指す職種がどう考えてもデータ分析・活用の方向ではなく、自然言語処理や生成AIの次のステップでの活用(コンテンツの生成や既存作品群の分析・分類など)だったため、受験を見送りました。イメージ的には、ディープラーニング系の知識と実装技術を有しつつ、それを自然言語やコンテンツ開発、文学・言語研究の分野で活用する際に、エンジニアリングと文系知識の橋渡しないし融合を担えるような、そんな立場に行けないか夢想しています。また作家やクリエイターという人種も多く知っているので、そういった人たち技術や知識をDL技術と組み合わせるような分野で働けないか考えているところです。

この先確実に、映画やドラマの脚本開発や小説・戯曲執筆、文学作品の執筆・研究・分析、エンタメ分野での本格的なAI活用等々に、ディープラーニング系の技術は台頭してくるはずです。その際に、DL関係の専門知識と文芸・創作・アート関係の橋渡しをやれる人材になれれば優意義な仕事ができるのでは……と考えているのですが、やはり甘いでしょうか……?

長々とすみません。質問は2点です。

1.上記の他に、取得をオススメされる資格はありますか? エンジニアリング界隈では完全な門外漢なので、自分の真剣度をアピールするためにもとれる資格はなるべく多くとっておきたいと考えています。
2.今までとは全くの異業種に転職を希望しているので、勝手がわかりません。どんなものでも、こういった異業種への転職に関するアドバイスがあれば教えて頂けると幸いです。転職エージェントなどに相談するのが良いのでしょうか……?

0

1Answer

以下1について私見を述べます。
(2についてはエージェントを利用したことがありませんので、回答できません)

資格取得について

基本情報・応用情報・TOEICを勉強する必要はありません。
これらを取得するための時間的・金銭的コストに対して、「真剣度をアピールする材料」としての客観的なリターンは小さいからです。

(上記資格を取って、自己満足として安心したい、というなら止めはしませんが)

結論から言うと、資格を取得するよりも、下記の行動をされることをお薦めします。

自分のキャリアを生かして、AI関係の専門家に接触しうまく利用する。

これは私自身が推察する「あなたの最終目的」に対して、一番効率が良い方法として提示するものです。

文系/アート系/クリエイター系のとあるジャンルで、(口幅ったい言い方になり恐縮ですが)業界トップと言っていい実績と経験を有しています。狭い分野なのでややぼかして書きますが、その界隈ではトップランナーと言っていい作品や企画運営に携わってきました。海外の大学で学位も取っており、国際共同開発プロジェクトにも複数プロジェクトリーダーとして携わってきました。

ここより、あなたはその道ではプロのキャリアをお持ちで、その業界では名前もそこそこ知られていて、人脈もそれなりにある、と推察しました。

そのうえで

自身の強みである文系分野の専門知識と実務で養ったノウハウを用いて、AI×コンテンツ開発、ないしAIの文芸・芸術分野での活用についてなら、自分にしかできない仕事ができるのでは

この記述を読むに、あなたは「自分のこれまでのキャリアの強みを生かして、AIと連携させた仕事をしたい」ということだと思います。

であれば、広範囲に資格を取ろうとするよりも、AIに携わっている人に声をかけて、その人たちをうまく利用するのが近道ではないでしょうか。

資格によって得られるメリットは、

  • その企業の就職で必須とされている場合、条件を満たすことになる。
  • その資格がターゲットとしている業界の一般常識を持ち合わせていることを一応証明できる。
    という点です。

ただあなたはこれまでのキャリアを白紙にして全く分野の異なる企業に就職したいというわけではなさそうなので、上の2つは当てはまりません。

また、40歳ともなれば記憶力や集中力も低下しますし、ぎりぎり体力等を考慮して精力的に活動できる期間(50歳くらい?)までの時間を考えると、このためだけに広く浅く資格取得を目指すのは非効率と言わざるを得ません。

また、若い時から理系の大学院で勉強しAIや数学の知識を持ち企業や大学で研究しているような人に対して、今から文系のあなたが勉強して対抗できるかと言われると(あなた自身も書いているように)正直かなり難しいと言わざる得ません。

一方、あなたのキャリアは、AI関係だけに携わっている技術系の人間からみれば、おそらくかなり希少価値が高いものになります。

あなた自身の希少度の高いキャリアの影響度は、資格を取ることによって得られるかもしれない「信用度」よりもずっと大きいものです。(影響度:受賞歴・学歴・キャリア・人脈>>>>>資格)

あなた自身がAIの専門知識を持つ人々や企業にタッチして、自分のやりたいことを伝え、技術的に高度な部分はその専門の人たちに任せた方が効率が良いのではないでしょうか。

完全に任せるまでにはいかなくとも、その人たちから、どのような分野を勉強すればいいかという情報を得ることで、範囲を絞って学習することができると思います。
学習といっても「自分でゼロから同じものを作れるレベル」まで勉強する必要はなく、その知識に関係するツールを使いこなしたり、専門家とコミュニケーションできるレベルに至れば十分と思います。
 
 

できる範囲で、何らかのアウトプットを行う、またはイベントに参加する。

もしも、

  • あなた自身の身上(過去のキャリア)を何らかの事情で隠したい、
  • 単純に他人に協力を依頼するのは気が引ける、
  • 多少効率が悪いとしても、技術的なことも含めて全部自分でやってみたい、というような場合:

まず、あなたが興味のお持ちのAI分野で「これを持ってればすごい」というような、鉄板の資格と言うのは現状ないと思います。

それよりも、自身の現状と理想のギャップを把握するためにアウトプット等の行動を行うべきです。

具体的には下記のような例です。

  • あなた自身がお持ちのキャリアを生かしたアイデアを、ブログやツイッターで発表する。(形にできなくてもアイデアであればよい)
  • 自分なりのアイデアを、ネット上の知識やchatGPTを駆使して、自分なりに形にしてみる。(出来上がりが拙くてもよい。アイデアを形にするというのが大事)
  • AIハッカソン等のイベントに積極的に参加し、情報収集する。

(上記は身上を隠していても可能な行動です)

アウトプットや情報収集を行う上で、自分のやりたいことに対して不足している知識が見えてきます。
これにより勉強すべき部分のターゲットが絞られます。

また、イベントで他の人と交流する中で、自分がやりたいことを具体化することができたり、本当に世の中が求めているものとのギャップも見えてきて「やりたいこと」が変わってくるかもしれません。

仮にツイッターやブログで発表したならば、それを通じた別の人脈も形成でき、専門家からアドバイスを得られるかもしれません。


なお、以下の場合であれば、資格を取るのは問題ありません。

  • 資格マニアであり、資格を取ること自体が目的
  • ある企業にどうしても入りたいと思っており、その企業に入るには、その資格が必須。

また、仮に今までのキャリアを捨ててAIをにすべてをささげたい場合も、資格を取るのは広範囲に過ぎてコスパが見合わないので、自分のやりたいことと、持っている技術的知識のギャップを見極めたうえで、範囲を絞ってスクールを受けたり、独学される方がよいでしょう。
この場合も上記で述べた通り、若い時から勉強してきた技術系の人間に対抗するのはかなり困難と思いますので、ある程度の割り切りは必要です。

(上記の回答に当たって、AIは利用していないことを付記します)

6Like

Comments

  1. @yuatsupanda

    Questioner

    ご丁寧な、熱のこもったご回答をどうもありがとうございました。私が無知なりにぼんやりと感じていた不安を的確に言語化していただいたようで、心がスッと軽くなりました。心から感謝いたします。

    そうですよね、資格はちょっと的外れですよね……。やはりこの年になってから別の夢を追うということがどこか気恥ずかしくもあり、人から見ると「何を言っているんだ」と侮られるのではないかとも思い、自分の力や適性を少しでも証明してくれる助けになるのでは……とすがっていたのかもしれません。確かにG検定やE資格の勉強をする中で、興味のあったLLMや自然言語処理の「動く仕組み」を数式やプログラムとして理解するのは知的に興奮する学びの機会でしたが、技術の一端がわかるほどにその分野の頂点の高さや難易度もおぼろげながらわかってきたところです。ご指摘の通り、今までの自分のキャリアや経験を活かす形で、道を探すのが良いのでしょう。大変、納得いたしました。

    アウトプットの重要性についてもご指摘ありがとうございました。E資格の勉強をする中で何とか自力でDLを用いたプログラムの類を構築・運用できるようになってきていたので、もしかしたら資格を取るよりポートフォリオやアプリケーションの作成を行った方が良いのでは……とも考えていたところでしたので、まさに痛いところを突かれたという重いです。こちらも真剣に検討してみます。

    ご多忙の中、アドバイスをくださり誠にどうもありがとうございました。

  2. コメントありがとうございます。

    補足ですが、今取得されてる資格やそのための勉強が無駄と言うつもりはありません。

    • Python3エンジニア認定データ分析試験(合格済)
    • G検定(合格済)
      これらを一生懸命勉強され、取得されたことは大変すばらしく、尊敬いたします。(私では多分取得できないので)
      E資格も勉強されているということで、是非頑張って取得されればと思います。

    ただ、これらの資格に対して基本情報・応用情報等は、自分のゆがんだイメージもあるかもしれませんが、実際そこまで有用とは言い難いです。
    自分も就活のためだけに学生時代に取得しましたが、実務ではそれほど役に立っていると思えません。

    自力でDLを用いたプログラムの類を構築・運用可能できるレベルとのことなので、これ以上の資格は最早必要なく、入り口としては、現状お持ちの技術力や知識だけで十分他の方の信用を得られると思います。

    以上補足でした。

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