E資格に合格したので勉強方法などまとめ

先日実施されたJDLA Deep Learning for ENGINEER 2024 #1、通称E資格に合格したので忘れないうちにまとめておく。↓は得点率。全体の得点率や問題割合が非公開なのでよく分からないがぼちぼちできた方だと思う。肝心の深層学習の得点がゴミなので残念な感じは否めない。

E資格とは

ご存じの通り、E資格はJDLAが主催しているAI関連の資格の一つであり、薄く広い知識やビジネスへのAI適用に主眼を置いたG検定と比べて、より深い理論や数式、プログラムの知識が要求される資格となっている。

業務でいわゆるDXに関わることが多く、昨年G検定に受かったので次なる学習としてE資格を受けてみることにした次第。なかなかしんどかった。

認定講座

このE資格、G検定と違ってJDLAが認定している業者のE資格講座を修了しないと受験資格が得られない。これがまたなかなかに高額で利権の香りを感じずにはいられないが、一受験者たる自分には何も言う権利など無く、受講費用を会社が出してくれるのでありがたく受講させていただいた。

どの講座を受けるかは悩みどころだろうが、私は会社の人が以前に受けたことがあるAVILENの講座を深く考えずに選択した。受験要件となるE資格講座のほかに、その前段となる機械学習に関する基礎知識を学べる機械学習講座もあるが、そちらはある程度知っている内容だったのでE資格講座だけを受講した。

いろんな方々がブログなりにまとめられているが、AVILENの講座はプログラミング（TensorflowかPytorchを選択）演習がなかなかにヘビーで、その上独自のプロダクトを開発する演習、更には修了試験まであり受験資格を得るまでの道のりがそれなりに険しかった。特に修了試験は2回落ちると次から追加受験料が発生するので要注意。

ただこの講座、終了した後に使える問題集（多分修了試験と同じ）があり、これが合格に非常に有用だと感じた。後述の黒本だけでは最近の要素だったりフレームワークによる実装には対応していなかったりするので、AVILENの問題集をやりこむだけでかなり合格に近づくと思う。AVILEN講座の合格率の高さはこのあたりにあるんだろうと思った。

講座以外の勉強

ここがおそらく一番みんなが知りたく、そしてネット上に情報があんまり無いところだと思われる。自分なりに調べたり試行錯誤してみたのでまとめてみたい。

1. ゼロつく（1と2）
2. 神ブログ
3. 頑張ってまとめたノート
4. 黒本
5. AVILENの想定問題集

ゼロつく

これはもう言うまでもないくらい有名だが、PythonでほぼフルスクラッチでDeep Learningを実装していこうという本。理論から実装まで極めて丁寧に説明されているので、読みながら写経するだけで相当勉強になるし、ここで出てきたソースコードがそのまま本番の問題に出てきたりするのでやらない理由は無いだろう。

1～4まで出ているが、E資格の合格のためだけなら1と2をやっておけば十分だろう。とにかく自分で手を動かして実装してみることをおすすめする。1はシンプルな全結合ネットワークとCNN、2がword2vec、RNN、LSTMやAttentionになっている。どちらも本番試験でたくさん出てくる。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

神ブログ

先ほどE資格に関する情報は少ないと述べたが、実際にはとても大事なことをまとめてくれているブログも複数ある。知識面の整理を載せてくれているブログは大いに学習の参考になるのは当然のことだ。ただそれだけではなく、この手の試験では丸暗記が重要になることが多いのもまあそうなるよなということで、ここ丸暗記しとけよと教えてくれているブログもチェックしておこう。本当にお世話になりました。感謝。

ここに載っているのはPythonコードについてだけなので、その他いみふな数式も丸暗記した方がいいと思う。RNN、LSTM、GRUの各計算、価値観数、行動価値観数や方策勾配定理等の強化学習関連のカオスな数式たち、損失関数たち（特にGANのやつとか）、等々。どこまでちゃんと理解したうえで覚えて、どの範囲を丸暗記するかは自分の脳と要相談。

頑張ってまとめたノート

何のことは無い、AVILEN講座のテキストだとかブログだとか自分でまとめたこととかから、大事なところをひたすらExcelにペタペタと貼り付けて作った自作ノートだ（著作物を含むのでもちろん公開はできない）。

ノートくらいみんなまとめているかもしれないが、個人的にここで大事だと思うことは、「ちゃんとシラバスを見よう」ということ。試験を受けるなら何が試験に出るかちゃんと見て、そこに絞って勉強をするのが当たり前だけど重要となる。例えば認定講座ではシラバスの範囲外も教えていたり、逆にシラバスに入っていることでも教えていなかったりするので要注意。シラバスは公式ページで公開されているので絶対に見ましょう。ちなみに2024年の夏の試験からシラバスが改定されるみたいだったので、絶対に今回合格したかったというのがある。余談。

E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

このシラバスで出ると書いてある各要素について、完璧に理解しているというもの以外の内容を順番にノートにまとめていって、寝る前とか電車の中とかで繰り返しぼんやり読むことで頭に入れていった。昔英単語を暗記したのと同じように、一か所をずっと考えるのではなく何度も繰り返して流し読みする感じ。

一個だけ失敗を挙げるとすれば、旧シラバスに載っていたが受験時点のシラバスから消えていた「ネステロフのモメンタム」というのが普通に出題されたことだ（問題の詳細は言ってはいけないらしいので割愛）。「モメンタム」という項目にまとめられたということだろうが、元々書いてあったのをあえて消したらもう出ないと思って油断するやんけ。全く分からんかったしちょっと腹立った。余談。

黒本

E資格のための問題集本はこれしか無いのでやらない理由が存在しない。公式が参考書籍としているくらいだし。

徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版 徹底攻略シリーズ

結構値が張るが、中古なりで購入してでも絶対やりましょう。第2版が出ている中では最新だけど、中古市場には古い第一版が出回っているので間違って買わないように。今度シラバスも変わるのでもしかしたら第3版が出るかもしれない。

長らく第2版から改定されておらず旧シラバスを基に作られており、最近追加された問題だったりフレームワークを用いた実装には対応していないので、その部分は認定講座なりで別途演習する必要がある。

AVILENの想定問題集

これは上述の通りで、黒本よりも有効だったかもしれない。問題の選択肢の中に答えが書いてあったり謎の誤植があったりするので多少の改善は望まれる。受講した認定講座によって学習に使える材料は変わってくるので、AVILEN以外については何も言えることが無いが、少なくとも私にとっては極めて役に立った。

大体の合計勉強時間：約50時間/期間は実質一ヶ月

ちゃんと測定したわけではないけど、多分全部で50時間くらい勉強した気がする。Pythonや機械学習に触れたことがあったのと、G検定と内容が被っているところも多かったのでかなり省エネで合格したが、完全な初学者だともっとかかると思われる。

• 認定講座：20時間（動画は倍速再生、ほとんどの時間はプログラム演習）
• 認定講座以外：30時間（ゼロつくやったり夜寝る前に問題を解いたり）

勉強期間はちょっといびつというか途中放置していて実質1か月ほど。

• 試験4か月前にAVILEN講座を始める
• 修了試験以外のプログラム演習までを半月で終わらせる
• その後3ヶ月くらい放置
• 終了期限ぎりぎりにちょっと勉強を始めて修了試験に合格
• 最後2週間で知識の詰め込みと問題演習を集中的に

試験本番

テストセンターで身分証明書を見せたりなんやかんやして受験。黒本とAVILENの問題集でかなり慣れていたからか、とりあえず解き終わった時点で30分以上余っていた。そこから怪しいフラグを付けていた問題を熟考していたらちょうど時間が来たくらいで終了した。

これもいろんなブログで言われているしG検定も同様だが、出回っている問題よりも本番の方が確実に難しい。問題集ではあまり触れていないような要素の実装や、妙に問題文が長い長文問題、図表から言えることを読み取れる問題など、学生の頃の社会科のテストを思い出すような要素もたくさんあった。逆に言うと技術面を知らなくても頑張って問題を読み解けば推測できる問題もあったので、時間の許す限り頭をフル回転させると光明が見えるかもしれない。

まとめ

どれくらい難しかったかと振り返るといまいち分からない試験だった。お金も時間もかかるのは何となくPMPと同じ感覚。やはり覚えることが多かったのでITストラテジストよりは難しかった気がする。

もう資格の勉強はちょっと飽きてきたので、次は家の電気工事をできるように電気工事士を目指すか、英語の勉強を再開してTOEIC900点を目指してみるか、どうしようかなぁと思いつつ、意識激低無気力人間なのですっかり堕落してしまい、Youtubeのショート動画やまとめブログに時間を吸われて日々が無為に過ぎていっている今日この頃である。

おわり

雑記：人の顔の好みはいかに形成されるのか

テレビで芸能人を見ていたり、大人の動画を探していたりするとふと思うことがある。何故人の顔の好みって全然違うのだろうかと。若かりし頃、友人と雑誌のグラビアなんかを見ながらどの子が好みかと言い合った経験は結構みんなあるんじゃないかと思うけど、不思議なほど好みがバラけてはいなかっただろうか。

人に限らず動物は、種の生存のために遺伝的に遠い人に惹かれるという話はよく聞く。でも画面や印刷された雑誌上でも好みがあるということは、見た目の好みは恐らくそういう遺伝子的なものではないんじゃないかと想像する。確かに家族でも顔が似てないこともあればめちゃくちゃ似ている他人もいるし、見た目と遺伝的な差異の間にはそれほど強い相関はないのかもしれない。じゃあ人の見た目の好みってどうやってできるんや。

無知なりにすぐ思いつくのは、やはり成育過程での様々な経験の集大成ということだ。昔優しくしてくれたお姉さんの記憶か脳の奥底に刻み込まれて、その人の顔は思い出せなくても無意識に好みになっている、みたいなのがあるかもしれない。つまり顔の好みは後天的に獲得するものであるし、人生において出会った事象や自分の行動で変わりうるものだと推測できる。確かに自分の好みも少しずつ変わって言っている気がする。

そうすると次に思うのが、果たして人の好みは意図的に作ったり変えたりできるのかということになる。きっとできるんじゃね、と思って調べたら案の定こんなのが出てきた。

https://https://tengahealthcare.com/column/post-2746/

驚くほどに顔の好みが操作されてるやんけ。人間の脳ってほんまええ加減やな、と思わざるを得たさないと同時に、なんて可塑性に富んだ柔軟な器官なのだと感心する。この仕組みを使えば、例えば無理やりお見合い結婚させられた全然好みじゃない配偶者がめちゃくちゃ好みにできてみんなハッピー、みたいな応用ができるかもしれないね。こわ。

この記事を読んでいて思ったけど、これって結構簡単にAIでも似たようなことができるのではないか。既に写真をポチポチ選んでいったら好みの顔を教えてくれるみたいなおもちゃAIはたくさんありそうだけど、どういう行動を取ればどんな好みになるか、果てはどんな性格や趣味嗜好になるかをコントロールして最強のストイック人間が作れるかもしれない。

あとは、既に予測値のラベルの数値が与えられているデータに対して、外的要因に応じてそのラベル値自体を変化させていくみたいな、教師ありなのか無しなのかはわからんけどそういう環境に適用していく仕組みに応用できたり？AIって往々にして継続的に再学習みたいなことをしないと精度が保てなくなっていく所あると思うけど、再学習を勝手にやる仕組みの組み込みなんかに使えないかなぁと素人ながらに妄想した。本当に素人なので確証は全く無いが。

人間の脳にも人工知能にもまだまだ無限の可能性が隠されているなぁ。私の脳は日々退化萎縮する一方だというのに。

そういえば上述の記事中にあった

＞男女の性的快感を入れ替える、つまり異性が性的快感を得ている際の脳活動を自力で再現し、その性的快感の疑似体験も可能になるかもしれません。

という部分、死ぬほど気になるので誰か実用化してくれ。頼んだぞ。

おわり

G検定に合格したので感想や勉強方法などまとめ

DX的な仕事に関わり始めたのでとりあえずG検定取っとくかと思い2023/9/9に受験した。先ほど合格通知が届いたので忘れないうちに色々まとめておきたい。

届いた結果↓（数理・統計弱すぎるな）

感想

機械学習やディープラーニングに関するかなり幅広い知識を得ることができるので、業務で使うにあたっての知識インプットとしてはかなり良いと思う。この資格を取ったからと言ってAIを仕事で使えるかというとそんなことは無いが、基本情報の記事で書いたのと同じく「用語を知っている」状態になれるし、それこそが仕事では大事なのだ。

問題に関する率直な感想は「案外難しいなこれ」だった。教科書に載ってないような話とか結構な長文の問題とかも出てきたし、みんなが言う通り時間もギリギリになる。ただし試験自体の難易度はそんなに高くないと思う。矛盾しているようだけどそれが実態なので整理していきたい。

勉強方法

私自身以前少しだけ機械学習をかじったことがあったので多少の事前知識はあったが、かなり頭から抜け落ちていたし、それ以上に試験範囲がかなり広いこともあったので、王道的な教科書で勉強→問題演習と進んだ。2週間前くらいから教科書を読み始め、1週間前から問題を解いて本番に備えた。総合勉強時間は多分10時間くらい。

①教科書による知識獲得

公式テキストや有名なテキストがたくさん出ているが、私はこちらの緑本を劇推ししたい。すごく読みやすいし赤シートで隠しながら勉強できるし、合格レベルにそれなりに近づける良書だと思う。これをまずは頭から最後まで読み通して一通りの知識を得よう。事前知識がある程度あるなら1回読み通すだけで十分だろうし、初学者は問題演習と教科書学習を行ったり来たりすることで知識が定着して良いと思う。とにかく用語とその意味を知らないと解けない問題がたくさん出るので気合で暗記しましょう。

ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の合格テキスト[明瞭解説+良質問題]

②問題をたくさん解く

どの資格にも言えることだけど、教科書を読み続けるだけではなかなか合格レベルに達しない。問題をたくさん解いて記憶の定着と知識活用の感覚を身に着けつつ、本番試験を意識した時間配分を体験することが重要だろう。問題についてはまずはStudyAIが無料公開してくれている模擬試験が良いと思う。特に新シラバス対応の方の問題たちは本番の問題にもかなり近くて効果大なので是非やりましょう。

次に極めて強くお勧めするのが、上述の教科書の作者が最近出したらしいこちらの問題集。まずはこの問題集を何週か解くことでかなり知識が身に着くし、何より購入特典でダウンロードできる模擬試験が非常に有効だ。本番試験にかなり近い問題たちが出てくるし、試験の一週間前くらいに本番を意識した解き方をしたのがかなり効果的だったと思う。すなわち、チートシート＋Google検索を駆使して時間以内に解ききる、という演習である。後述するが、G検定は自宅受験なのでカンニングし放題である。ただし全部ググっていると時間が全然足りないので、その時間感覚を体に叩き込む演習にこの模擬試験が最適なのだ。どうググれば欲しい知識にたどり着けるのかも分かるので、このプロセスは必須と言っても過言ではない。是非やってみてほしい。

これで完璧 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の「合格」問題集

試験当日

繰り返しになるが、この試験は自宅受験なのでググり放題カンニングし放題である。ただし本当に時間が足りないので、ちゃんと知識を身に着けておいて即答できる問題は数秒で流していくことでググる時間を確保する必要がある。その点は意識してしっかりっと勉強を進めよう。そのうえで、使えるチートシートとできればデュアルモニター環境を準備して試験に臨もう。以下は私が活用させていただいたチートシート、本当にありがとうございました。載ってない知識ももちろんあるのでググる必要はあるが、このチートシートだけでかなりの部分カバーされていてまさに神である。

【G検定2022まとめ】要点整理＆当日用カンペ - つくもちブログ 〜Python&AIまとめ〜

勉強を兼ねて自分でチートシートを作る人もいるらしいのでそれも良いと思う。あとは、混同行列からPrecisionやらF値やらを自動計算してくれるExcelシートと、ストライドやフィルタサイズを入れたら畳み込み後のサイズを計算してくれるExcelシート等を姑息にも準備していた。これがまたハマって役に立ったんだよな。自分が卑怯でも構わないという人にはとてもおすすめです。

慎重目にググりながら解いていくと見直す時間がほぼ無いと思うので、全く分からないもの以外で後回しにする問題は極力最小化し、リズミカルに問題を解いていこう。ここまで来たらあとは気合だ。頑張りましょう。

まとめ

真剣に勉強するとかなり幅広いし、合格率以上には大変な資格なんじゃないかと思う。その分きっと役に立つし今後は知らないと話にならないような知識だと思うのでどんな人でも是非取っておきたい資格の一つだろう。試験本番はググりまくればまあ受かるけど、そこに至るまでの勉強もちゃんと頑張って知識を得るときっといいことがある、かもしれない。次はE資格頑張る。

おわり

バチギメすやすや快眠ココア

私はとにかく眠りが浅い。夜寝るときの寝つきは尋常じゃなく良いので布団に入ると一瞬ですやすやと眠り始めるのだが、夜中から朝方にかけて目が覚めてしまい、一度目覚めるとそこから無限レム睡眠地獄に捕われることになる。いわゆる中途覚醒というやつだと思う。それでも浅い眠りをダラダラと続けることで睡眠時間を確保して生きてきたが、子供が生まれてからというもの、奴らは寝ながら狂ったように転がり続けて顔を蹴ったり頭突きしてくるし、無駄に早起きして強制的に親を起こしにかかってくる。よく見ろ外真っ暗やぞもっと寝ろ。

そういうわけでずっと中途覚醒に悩まされており、日中もずっとじわじわと眠い。昼ご飯を食べすぎた日なんかの午後の眠気は上下不覚に陥るものだ。在宅勤務ならボケっとしてられるが出社の日なんかは悲惨やね。あとは運転中もやばい。足をつねったり自分にビンタしたりして耐えていて、幸いにして今のところ寝落ちして事故の危険に…みたいなことにはなっていないが、でもこれをずっと放っておくとこの先いいこと無いなぁとずっと思っていたのである。ちゃんと寝れていないと生活への悪影響がデカすぎる。

そんな時、妻が快眠ココアなるものの存在をネットで見つけてくれた。

バンホーテンの快眠ココア 100g×3個

普通のココアよりも幾分高いので、同じく睡眠に苦しんでいる妻の友人に勧めて様子を見てくれていたようだ。実験台とも言う。ありがとう妻の友人。妻の友人も中途覚醒に苦しんでいたようだが、快眠ココアを飲むと6時間以上続けて寝れたと言ってかなり喜んでいたとのことだったので、私も速攻で購入した。

結果は、

すやすやでくそわろｗｗｗ

である。バンホーテン最高やな。以前にもグリシンやらを試したことはあったが効果が全く無く諦めたことがあったので今回も懐疑的ではあったが、寝つきもさらに良くなる上に夜中全然目が覚めず、むしろ朝起きれないくらい眠りが深くなった。これはすごい。一度ヤバめの不眠の時にロヒプノールを飲んだことがあったが、体感ではそれをもうちょっとマイルドにしたくらいの効き目があった。ただのココアなのになんでこんなに寝れるんや。バンホーテン最高やな（繰り返し）。

このココア、主な有効成分はGABAであるようだ。GABA受容体に作用するアゴニストなんかは抗不安薬、抗うつ剤あたりで使われているようだし、睡眠にも少なからず影響があるものなんだろう。でもGABAって確かアミノ酸か何かで血液脳関門を通過できないはずなんだよな。とすると、いくら経口摂取しても睡眠の質には影響しないはずなんだけど、事実として自分はすやすや眠れている。プラシーボなのかとも思いつつ、懐疑的な自分はあんまりプラシーボの恩恵を受けた記憶が無い上に、この商品の紹介ページやその他の類似効果を謳うサイトには、GABAが睡眠の質を向上するという研究結果が載っているし、探してみると論文もあった。

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

じゃあ本当に効くんだろうなぁ。実際にめちゃすやを体験している身としては激押しせざるを得ない。ちょっと高いけどおいしいココアだと思えばまあ許容範囲だし、一回くらい試してみてもいいと思われる。今回は3個入りを試しに買ってみたが、とても良いので次は大量に入ってるやつを買おうと思う。

バンホーテンの快眠ココア 100g×3個

片岡物産 バンホーテンの快眠ココア 100g×12袋入

みんなもすやすやしような。

おわり

IT資格の価値とは…

PMPやITストラテジストなど、これまでいくつかの資格を取得してきたけど、これらは果たしてどれくらい役に立ってるのだろうか。広く知識を得て仕事に多少なりとも役立てるという観点では、業務に関連する資格は何でも役に立っていると言えるし、たとえ一番簡単なITパスポートでもそれは言えると思う。日々の業務は連続的なもので、知識と経験、そしてソフトスキル的なものが複合的に絡み合っているのでいまいちその価値を実感しにくいというのはある気がするが、決して無駄ではないはず。

一方で、もう少し打算的な意味での「役に立っている」、つまりは年収向上や転職市場での価値向上への貢献度合いってどんなもんだろうか、とふと考えた。自身のスキル向上的な意味合いを除いて大きく分けると以下の2パターンあるように思えた。

• その資格が無いとできない仕事がある
• その資格があることで自身の市場価値が上がる

その資格が無いとできない仕事がある

例えば独占業務があるいわゆる士業、医師や弁護士、公認会計士等は資格が無いとそもそもその仕事ができないし、年収が高くなるのも当然だろう（最近は弁護士も儲けるのが大変みたいな話があるがここでは触れない）。同じような話がIT資格にあるかというと、そうではないというのが答えになる。高度情報やベンダ認定資格を持っていようがいまいがITの仕事はできるし、スキルや経験があれば資格は無くても高年収を得ている人は山ほどいる。

ただ、近しい話はいくらかはある気がする。例えば、官公庁や海外のIT案件を受注するには、プロジェクトマネージャ資格かPMPを持っているプロマネがいないとダメだ、みたいな話を聞いたことがある。仕事の受注条件に資格が入っているなら、それは「その資格が無いとできない仕事」と言えなくもない。ただ、別にプロマネの仕事が官公庁だけではもちろんないし、資格が無くても生きていけるというのが実態だろう。

その資格があることで自身の市場価値が上がる

現実としてはこっちの方がありそうだ。資格を持っていることで自身の知識やスキルを証明することができるので、転職市場である程度有利になるのは間違いなく、持っていないよりは持っているに越したことはない。資格を持っていることで手当てがついて直接年収が上がるケースもあるようだし（私はそのような企業に所属したことは無い）、面接での受けも多少はいいだろう。

とはいえ、実務経験が必要なPMPみたいなものはともかくとして、IPAの資格なんかは受験要件も無く学生でも取得できるので、持っていればいいというものではない。転職面接を受けたことがある人はわかるだろうが、実際に求められるのは実務経験や使いこなせるスキル、そしてそれを分かりやすく伝える会話力だ。そこに資格の有無はあんまり関係ない。

じゃあ資格が何に役に立つかというと、

• 同じくらいの能力の他者との差別化＋話のネタ
• 自分が努力して結果を出せるという証明

みたいな表に出てこない部分なんだろうと想像する。

同じくらいの能力の他者との差別化＋話のネタ

新卒採用にまつわる話で、「同じ能力なら学歴が高い方を採用する」というものがある。能力レベルが全く同じ候補者がいたとして、一方が東大、もう一人が地方大学出身だったら東大卒を採用するというものだ。これは自分が人事担当者だったらもっともな判断で、もし採用した人が全然使い物にならなかった場合、「同じ能力の候補者がいたので東大卒を採用したんですが…」と言い訳ができる。ブランド力が社会を裏から操っているのはどこでもそうだろう。同様に、能力レベルが同じであれば資格を持っている人を採用したくなるのが人情ってものだろう。誰しも無意識に保身を図るものだ。

また、資格を持っていると面接中にその資格に関する会話が広がって心証が良くなる可能性もある。面接官が同じ資格を持っていれば、その難しさや苦労等も共有出来て印象に残りやすくなるだろう。

自分が努力して結果を出せるという証明

上述の東大の話もそうだが、努力して結果を出せるというのは評価されるためにとても大事だし、実は稀有な能力だと思う。言いすぎると怒られそうだが、そうじゃない人、つまり継続的に努力できない人の方が実は世の中多いだろう。自分の基礎的な能力を証明するためにも、カタログスペックは充実していた方がいいに決まっている。

何の資格を取ればよいか

資格を持っていた方がいいというのは誰でも納得できそうだが、じゃあ何の資格を持っていたらいいんだろうか。バリバリプログラムを書いたりモダンな環境を使いこなす人なら、AWSやGCPみたいなベンダ認定の資格がいいだろう。私は残念ながらそういうスキルを持っておらず、技術から遠いところで仕事をしがちなので羨ましさすら覚える。

そうではない一般のSEやもう少し経営視点に近いところで仕事をする社内SEみたいな人は、やはりIPAの資格を軸に考えると分かりやすそう。私の経験や所感では、大体以下のあたりを目指すと良い気がしている。

• 新卒すぐ/IT業界に入ってすぐ：基本情報技術者をまずは取ろう。参考の前記事
• 20代のうち：応用情報技術者を持ってると「お、勉強しとるな」と思ってもらえそう。

令和05年【春期】【秋期】 応用情報技術者 合格教本 情報処理技術者試験

• それ以降：自分の専門に沿って高度情報をいくつか　参考：ITストラテジスト合格体験記

まとめ

あくまで自分の所感をまとめてきたが、まあ資格を持っていて困ることは無いだろう。私は仕事をしているよりお勉強をしてる方が気が楽で好きなので、最近は気分転換的に勉強している。おまけ程度の気持ちで気負わずに取り組んでみるのが良さげ。ITストラテジストなんかはJISTAにも入会できたりして、人脈形成にも使えるようだ（私は入会だけしてメーリスを飛び交うメールを眺めている幽霊会員）。

あとはそもそも、自分のキャリアが金を稼げるのかという視点でスキルを伸ばしていくみたいな思考が結構大事なんだよな。↓の本がこれまでの転職経験では役立つ知識だった。

このまま今の会社にいていいのか？と一度でも思ったら読む 転職の思考法

おわり

キレる老人との距離

古き良き日本企業にはどこにでもある話だと思うのだが、私の職場にもめんどくさい年配社員、いわゆる「老害」的な人たちがいる。これまで複数社経験してきた中で出会った老害たちとの関わりから、自分なりに老害の分類や対応方法をまとめてみる。何のことはない、つい先日も老害に糞ウザ絡みされて気分が悪いのでストレス発散の一環だ。

結論　～どうすれば老害によるストレスを低減できるのか～

最適解は無いだろうが、とにかく老害との接点を最小限にする。これがストレスを低減する最善策だと本気で思う。仕事をしている以上一定はかかわる必要もあるが、とにかく必要以上に関わらないことだ。言っていることは基本的に聞き流し、使えそうな要素だけは取り入れる。挨拶や仕事上のお礼はするが、仲良くなりすぎると長い話に付き合わされるので適度に距離を置くのが望ましい。そのうち定年退職していなくなるのでそれまでの辛抱だ。

本当はああいう年寄りたちにもっと活躍してもらうことを考えるべきなんだろうが、何を言ってもどんな状況に置かれても彼らは変わろうとしないし多分変われないんだと思う。かといってそんな年寄りに全部合わせてやるのもこっちとしては嫌で仕方がないので、適切に距離を取るしか方法が無いのである。適当に受け流せず真に受けるタイプの真面目で仕事に対して真摯な同僚はいつも苦しんでいるように見える。あんなもんにまともにぶつかってたらこっちも頭おかしなるで。やめといたほうがいい。

とはいっても私も最初は純粋だったので、キレられながらも老害たちに寄り添ってうまいことやろうとしてきたものだ。何度も謎の理屈でキレられ、めちゃくちゃ長い話に突き合わされ続けた結果、そういう殊勝な気持ちはこれっぽちも残ってはいないが。

以下のあたりの本は読み物として普通に面白かったし、自分がそうならないように自戒の気持ちになる。でもあの人たち本当に何しても変わらないんだよな。本当にきつい。年齢的なものもあるだろうし、年代的なものもあるんだろうが、そうではないおじさん方の方が多いのも事実なのでやはり個人の問題が大きいように感じる。キレるおっさんはどうせ家でもキレるんだろうし知り合いにも煙たがられてるに違いない。けったいなおっさんの原因や処遇を会社のせいにしてはいけない。

「働かないおじさん問題」のトリセツ

老害の人

老害の分類

一口に老害といっても色々なタイプがいる。以下は私が出会ってきた有象無象たちだが、これ以外にもいろんなタイプがいるだろう。複数属性を併せ持っているパターンも多い。

• キレるおっさん：とにかくすぐにキレる。思い通りにいかない時、異なる意見をぶつけられた時、なんか機嫌が悪い時、とにかくキレて威圧的にくる。基本的にこちらの意見は聞かずに自分の言いたいことを喚き散らしている。メールでもチャットでもキレ散らかしていて、自分以外に矛先が向いている場合でも単純に見ていて気分が悪い。どう見てもパワハラだが会社や上司は放置している。
• 働かないおっさん：世間でよく観測される仕事をしないおっさん。新聞を読んだりタバコ休憩連打したり。実は結構スキルがあったりするのだが、とにかくやる気を失っていて仕事をしない。仕事を振られても暇なくせに普通に断る。
• 話が長いおっさん：簡単なことも長ったらしく話す。要点を得ない。具体例の話をしているのに概念的な話をしたり、概念的な話をしているのに具体例の話を続けたり。いつもいつも時間返してほしい。
• 武勇伝語りおっさん：話が長いパターンに大体付随している。昔話が止まらない。俺が入社する前に廃棄された昔のシステムの導入秘話なんか興味もねえんだよ。まだ現役なくせに昔にすがるな。奢ってもらえたとしても絶対に一緒に飲み会に行きたくない。
• あまりにも仕事ができないおっさん：↑のパターンは仕事ができるなら一定許されることが多いかもしれないが、仕事ができないと悲惨である。壊滅的なコミュニケーションが取れないパターンもある。大体は謎のルーチンワーク担当に封じ込められている。

なぜ老害が生まれるのか

私が以前いた会社では、管理職登用試験が異様に狭き門だった。8割以上は落ちるし、確か受験回数の上限が決まっていて、数回落ちると一生平社員 or 係長止まりとのことだ。その試験も外部委託されていたので、いくら社内の仕事ができても落ちる人は落ちる。なので、めちゃくちゃ仕事ができるのに定年まで係長みたいな人がたくさんいたものだ。仕事ができるおじさんたちはまだよくて、早々に出世できないことを悟ってやる気を失ったおじさんたちの方が悲惨だ。彼らはそのまま働かないおじさんになる。もし私が同じ目にあったらやる気を失って会社にぶら下がり続けるだろう。これはさすがに制度が悪いのでもうちょっと考えた方がいいと思う。

最近はジョブ型雇用みたいな言葉が叫ばれているが、それでも一定以上の年齢の人は出世できないケースがほとんどだ。本当にスキルや職務によってポジションが決まるのであれば、若かろうが老いていようが能力があれば出世できるべきなのだが、特に大企業では実際には決まった年次付近の人たちしか出世できない。これ若い人が活躍しているベンチャーでも本質的には同じだと思っていて、そもそも年取った人は変化についていけないので採用すらされないだろう。

ここまで書いて思ったが、これはいわゆる働かないおじさんの生成に関わる話になっていた。彼らは仕事をせず会社のPLを多少毀損している以外、そこまで害が無いことが多い。しかしそれ以外の老害、特にキレるおっさんは本当に厄介なんだよな。

キレるおっさん含めて何かしら問題がある社員は、立場が弱い管理職がお守りを押し付けられて、適当な部署に左遷されたり、謎業務に閉じ込められたりしているケースが多いように思う。そうすると、仕事ができない人もやる気が無い人も人間性に問題がある人も、いよいよ自分を変える必要性に気付けなくなり、老化による思考の硬直化も相まって「ヤバい」存在へと変貌していく。そして、たまにかかわった若い人たちが嫌な思いをしてモチベーションを落としていくという悪循環に陥るのだ。

しかしそれにもめげずに仕事を頑張ってきたおっさんの中には、老害である上に中途半端に出世している人間も多くいる。パワハラの総本山たる彼らこそが実は一番何とかしないといけないのだが、さすがに最近はこの手のパワハラおじさんが偉くなるケースはちょっとずつ減ってきているように感じる。私の身近でも、管理職になったもののあまりにひどいのでさっさとポジション外された人がいる。それでも管理職相当の待遇貰っているのはどうかと思うが。

今の老害世代が引退したとて、きっと次の世代から老害が生まれてくるんだろうなぁ。自分が老害にならないように気を付けながら、自分の精神を守るために適切な距離を取って生きていくしかないと思う今日この頃であった。

全くまとまっていないが、おわり

仕事でITに初めてかかわる人の学習って何がいいのか

私はとある企業のIT部門で働いているが、特に事業会社のIT部門は外から来る人が結構多いように思う。かくいう私も中途入社だし、続々と中途入社組がやってきている。中途入社で来る人たちは当然のようにITに一定以上かかわってきた人たちなので、改めてITの基本みたいなことを学ぶ必要はないのだが、最近は社内異動や社内公募なんかで部門にやってくる人に出会うことが多い。彼らは大体の場合やる気に満ちていて、DXで社内を変えるぞ！といった意気込みを持っている。ただ、業務部門からやってきているのでITに関しては文字通り素人だ。ITやAIはもちろんとても便利なツールだが、それらを使って何ができるのかをちゃんと知らないと、絵に描いた餅を量産してしまうことになる。そんな人たちにITの入口としてどういう勉強をオススメしたらいいのかここのところぼんやりと考えていて、それを何となくまとめてみた。

先に結論

とりあえず基本情報技術者の勉強をしよう。ある程度進んだら並行してプログラミングにも触れてみよう。あとは実務状況や興味の赴くままに。

対象となる人

ここでは事業会社のIT部門にやってきたITの素人、あるいは新入社員を想定している。ITベンダでバリバリやるにはここで考えている内容では明らかに不十分だし、もっと上のレベルを目指してほしい。

どんな知識が必要か

非IT企業でITの仕事をしたことがある人や、そういう人を相手に仕事をしている人にはわかるかもしれないが、一定以上の規模の会社のいわゆる社内SEが自分でバリバリ技術を扱うケースは実はそんなに無い（バリバリやっている人も組織ももちろんたくさんある）。じゃあ何をやっているかというと、IT技術の目利きやベンダとの交渉/協業、業務部門との調整等、あらゆる手段を駆使して社内の業務をITを使って改善/改革することだ。業務部門とITベンダの間で用語の翻訳（分かりやすくかみ砕いて伝える）みたいなこともよくやっている。

こういう仕事をする時に、例えばプログラムをバリバリかけるとか、AWSを使いこなせます、みたいな技術的な専門性は実はそこまで求められないと私は思っている。ただ逆に、プログラム/システムがいったいどういうものか、ネットワークやインフラとアプリの関わりはどうなっているか、AWSってどういう使い方ができるのか、みたいな概要的知識は多分に要求される。これが無いとベンダにカモにされたり、業務部門に見捨てられたりと悲しいことになるだろう。

この辺りを念頭に、自分でバリバリと開発なりをしない社内SEに必要なスキルというか知識を考えてみると以下のあたりかと思う。

• プログラムやアルゴリズムの基礎知識（ある程度触れる、書ける）
• ネットワークやインフラ、セキュリティの基礎知識（アプリとの関連も含めて）
• システムエンジニアリング/プロジェクトマネジメントの基礎知識
• クラウドやAI等の新しい技術の基礎知識
• 法務、財務などの基礎知識（主にITに関わる領域）

つらつらと書いたが、全部にあえて「基礎知識」と書いている。基礎知識さえあればとりあえず会話ができるだろう。別に英語がペラペラでなくても、片言でも喋れればとりあえず会話ができるのと似てると思う。あとは、応用的知識が必要になったなら調べれば良い。でも、応用的知識を調べようにも基礎を知らないと効率的にググることもできない。とにかく浅く広く知ることが大事だ。

じゃあどんな勉強をすれば

上で述べたような基礎知識を網羅して、広く浅く効率的に勉強できるのは基本情報くらいしかないのではないか。ITの仕事をする人間としてITパスポートでは浅すぎる。業務部門の人がITんほ基本を学ぶのにはちょうどいいのかもしれないが、ITを使って仕事をしようとしている人間はあんなもの取る必要はない。いきなり基本情報を目指しましょう。逆に応用情報を最初から狙うのはちょっとしんどそう。なので基本情報だ。

かくいう私も、新卒でITベンダに入った時にはまず基本情報を取った。というか会社に取らされた。当時は何のためにこんなもん取るねん、とか、過去問ばっかり出るから過去問暗記して受かったけど意味あるんか、と思っていたが、今になって思うと過去問の暗記であっても何となく用語を覚えていたおかげで、とりあえず何のこと言ってるかわかる/分からなくても何を調べたらいいのかわかる、みたいな事象がかなり多くなった。たいしたことではないんだけど、1を10にするより0を1にする方が得てして大変なのでこれって結構大事なことなんだなと日々実感している次第だ。

勉強方法

基本情報のための勉強方法は先人たちが擦り切れるくらいに書きまくっているのでここではあんまり触れない。↓このあたりの参考書で一通り勉強しつつ、過去問を解けば試験には受かるだろう。とにかく、広く浅く時間をかけずにゾゾっと勉強しよう。ダラダラやると記憶も薄れるしやる気も雲散霧消する。過去問はスマホアプリで充分。

令和05年　基本情報技術者　合格教本 (情報処理技術者試験)

アルゴリズムだけは最初とっつきにくいと思うので別でテキストなりを買って勉強した方がいいかもしれない。

基本情報技術者【科目B】アルゴリズム×擬似言語 トレーニングブック

基本情報の後

基本情報の後、もしくは途中から並行して、ある程度プログラミングも触っておくと良い。基本情報で出てくるプログラムというかアルゴリズムの問題は今は疑似言語だし、プログラムに触れるにはあまりにも不十分なので。初学者向けのサイトもたくさんあるし、ある程度ガイドが欲しいならProgateなりUdemyなりでちょっとだけお金を払っても良いと思う。最近のこういうサービスはとにかく安くていい時代だなぁ。

その後は特に決まった型は無いと思う。Webプログラミングをやってみても良し、AWSやGCPを極めても良し、ITストラテジストやシステムアーキテクト的なところを目指しても良し。自分の仕事で求められているものと自分の興味を掛け合わせて、気の向くままに勉強したら良いだろう。無限の未来があるなぁ。

おわり