AICとは？詳しく解説させていただきます

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AICとは？詳しく解説させていただき

認定AI・IoTコンサルタント（AIC）の概要について

ここでは、認定AI・IoTコンサルタント（AIC）について説明させていただきます。 AICは一般社団法人AI・IoT普及推進協会が発行する認定資格の一つで、内閣府が推進するSociety5.0や経済産業省のConnected Industriesを実践するための日本初のAI×IoTに特化した支援者側コンサルタント資格です。認定者は特典として認定証書、認定カード、認定ロゴを獲得することが可能で、ジュニアコンサルタント、シニアコンサルタント、マスターコンサルタントに分類されております発行元の一般社団法人AI・IoT普及推進協会というのは、 AI×IoTによるDXを実現するための社団法人として活動している組織であり、 2019年に設立されました。設立後は、AIとIoTによるDXのためにITベンダーと共に政府・公的・金融機関の皆様と連携し中小企業へのAIやIoTの普及推進に関連する様々な活動を実施しております。具体的には中小企業・小規模事業者向けAI・IoTツールのマッチング事業、 AI・IoTに関する専門指導ができるコンサルタント育成事業、政府・金融機関・公的支援機関からの受託事業、上記に附帯又は関連する事業となります。一般社団法人AI・IoT普及推進協会では日本国内で複数の支部が設置されており、それぞれAI×IoTによるDX（デジタル・インフォメーション）の実現に向けて取り組んでおります。DXというのは、企業や組織がビジネスをよりデジタル化するためのデジタル変革のプロセスです。また、AI・IoT普及推進大賞を開催しており、これは一般社団法人AI・IoT普及推進協会が認定するBDX（ビジネス・デジタル・トランスフォーメーション）企業と認定し、事例集での一般公開や当協会の認定資格者への展開などを実施しております。 DXはあらゆるビジネスにおいて重要な課題であり、日本国内の中小企業がグローバル社会において競争力を身につけるためには最も重要視されるポイントの一つで、新製品や新商品やサービスといった概念だけでなく、人々がテクノロジーを使って生活を改善する全般に当てはまる重要な概念です。「デジタル」という言葉は、情報に関連するすべての総称となっており、DXにおいては eコマースやソーシャルメディアからクラウドコンピューティングやモバイルアプリまで、我々の日常のすべてが関連していると言えるでしょう。一般社団法人AI・IoT普及推進協会が認定が認定するAI・IOT普及推進大賞概要については最優秀企業、優秀企業、入賞企業などそれぞれによって認定が行われます。

さて、IoTというのは、インターネットに接続され、データを収集および交換できる物理オブジェクトのネットワークを指す用語です。インターネットに接続された物理オブジェクトのネットワークであり、データを収集および交換することができ、家電製品、自動車、さらには衣類などのデバイスを相互接続できます。 IoTは何年も前から存在していましたが注目を浴びるようになったのは最近であり、テクノロジーの発展によってより直接的に生活に影響を与え普及してきたことがその理由の一つです、このテクノロジーは、ヘルスケア、製造、小売、輸送、セキュリティなどの多くの業界ですでに実装されております。 IoTは特定の分野のみならず、人々の生活のあらゆる面において変化をもたらすとされております。顧客、従業員、サプライヤーなど、企業のすべての分野から情報を取得するための新しい効率的な方法を提供することで、企業は業界で起こっていることを常に最新の状態に保つことができます。これにより特定のニーズや好みを持つ消費者向けに、よりカスタマイズされた製品やサービスが可能になります。さらに、ロジスティクスと流通に関連するコストを削減することで、企業がコストを節約するのに役立ちます。 IoTは、マーケティング目的で使用できる顧客満足度に関するリアルタイムのフィードバックを提供することにより、企業が顧客サービスを改善するのに役立ちます。
また、AIの重要性や将来性はいうまでもなく、すでに我々の生活に大きな影響を与えているテクノロジーです。 AIは、視覚、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行するように設計されたコンピューターシステムです。これらは私たちの働き方や生き方を大きく変える力を持っているだけでなく、人類の将来やありかたそのものまで根本的に変えるテクノロジーと言えるでしょう。あらゆるビジネスシーンで活用することが可能で、特にマーケティング、販売、顧客サービスのあり方に影響を与えていることでも知られております。 AIを使ったツールやアプリケーションを使用すると、ワークフローがより効率的になります。これらのサービスは次々に生み出されており時間を節約し、生産性を向上させ、プロセスを正確に実施することに役立ちます。 AIには、さまざまな方法でビジネスを支援する可能性が多く存在しますが、最も重要な点は競争の激しい市場の課題を克服できるように企業がそれぞれ戦略性をもつことです。 AIの中でも機械学習は最も重要なテクノロジーです。機械学習はAIが学習して適応できるようにし、AIがより強力なエンティティに成長するのに役立ちます。 AIの現状と自動化の可能性があるため、機械学習が一般的な雇用に与える影響はまだ不明ですが、これらもテクノロジーの発展とともに将来的には多くの企業に導入されることは間違いありません。
以上が簡単ではありますがAICと一般社団法人AI・IoT普及推進協会に関する説明とさせていただきます。

AICの試験について

AICの試験について説明させていただきます。 すでに紹介したように、難易度によってジュニアコンサルタント、シニアコンサルタント、マスターコンサルタントの3つの試験に分類されております。それぞれについて簡単に紹介させていただきます。
ジュニアコンサルタントはAIやIoTに関する基礎的な知識を身に着けることが可能で、資格取得研修は0.5日、費用は15000円となります。
シニアコンサルタントはAIやIoTに関するコンサルが可能であり、 AIやIoTに関する選定やツールソフトについて扱うことができます。資格取得研修は2日間で費用は50000円となります。
マスターコンサルタントは当認定資格の最上位にあたる資格となります。 AIやIoTについて指導、講演、コンサル、選定、ツールやソフトについて扱うことが可能です。 AI・IoTコンサルタント研修試験は原則、全国どこからでも参加可能なオンライン方式によって実施されます。以上が簡単ではありますが、AICの試験に関する説明とさせていただきます。

企業者側認定資格について

一般社団法人AI・IoT普及推進協会による企業者側認定資格について説明させていただきます。 一般社団法人AI・IoT普及推進協会ではAI・IoTの基礎知識を学んだことを証明するための資格である認定AI・IoT基礎検定（AIFT）を発行しております。 AIFTの上位資格として認定AI・IoTスペシャリスト（AIS）、認定AI・IoTアドミニストレータ（AIA）が存在しており、これらは長時間の研修と試験に合格したAI×IoTに特化した日本初のDX資格として用意されております。ここでは、AI×IoTの導入から運用、そしてマネジメント志向まで幅広い内容について理解することができます。それらのキーワードの一つがSociety 5.0です。 Society 5.0は狩猟社会（Society 1.0）、農耕社会（Society 2.0）、工業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に続くあらたな社会とその価値観を表します。第5期科学技術基本計画において日本が目指すべき未来社会の姿として初めて提唱されました。

Society 5.0は、世界経済フォーラムによって造られた用語で、確認的な5番目の技術革命を表しています。これらはAIや自動化などの新技術によって、今後10年ほどで社会がどのように変化するかを表す用語でもあります。従来の大きな革新は狩猟社会（Society 1.0）、農耕社会（Society 2.0）、工業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）という枠組みでとらえられておりました。直近のSociety 4.0はデジタル化の進歩とともに2002年に導入され、これらは情報社会における大きな革新やテクノジーノの発展を指し、特にコンピューター技術の躍進やインターネットの爆発的な普及がこれらのSociety 4.0を支えたバックボーンとなります。 Society 4.0から現在の間にSociety 4.5という革新が起こりましたが、これは物理オブジェクトのデジタル化の進歩とともに2012年に導入されたものであり、今日の携帯電話やコンピューターといったテクノロジーが普及し、現在の人々の暮らしを大きく変えたテクノロジーとなります。そしてSociety 4.5の後に訪れたSociety 5.0はサイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたシステムの中における人間中心の社会を指します。

Society 4.0により我々の生活は非常に便利になりました。その一方で、知識や情報の共有が世界中にそして平等になされていたかというとまだまだ課題が残ります。例えば情報は存在しても、それに対してアプローチする際の負荷や、年齢や障害など多くの人々が本当の意味で平等に生活をする暮らしにはまだまだ遠いというのが現実です。 Society 5.0においてはそれらの課題に対してテクノロジーの力を使い解決します。一般社団法人AI・IoT普及推進協会で推進しているAI・IoTのテクノロジーがその代表例と言えるでしょう。 IoTでは全ての人とモノが繋がり様々な知識が共有され、新しい価値を生み出しますが、それにはAIの力も必要不可欠です。
例えば労働力の解決などがその代表的な例となります。 AIの導入により人々が単調な作業から解放され、よりクリエイティブな業務に集中することが可能となります。また、AIのテクノロジーは多くの企業の労働力不足を解消し、賃金問題の改善にも繋がるでしょう。 Society 5.0を大きく躍進されるための重要なポイントはAI、機械学習システム、予測分析ソフトウェアなどです。予測分析ソフトウェアは、現代社会における意思決定を導くために使用されます。データを分析し、より良いビジネス上の意思決定に役立つパターンを特定することで、組織がより良い意思決定を行うのに役立ちます。機械学習は、入力データを分析して予測を行うことにより、次に実行する必要があるアクションを決定するのに役立ちます。これは、組織がマーケティング、カスタマーサービス、製品開発などのさまざまなトピックについてより適切な意思決定を行うのに役立ちます。また、Connected IndustriesもDXを理解するために重要な概念の一つです。これはSociety5.0を実現するために様々な繋がりによって新たな付加価値の創出や社会課題の解決がもたらすための取り組みを指します。以上が簡単ではありますが一般社団法人AI・IoT普及推進協会による企業者側認定資格の説明とさせていただきます。

AICに関連する資格について

AICに関連する資格について説明させていただきます。 DXを考えるうえでは、特定の知識のみならず幅広い最新のテクノロジーの知識が必要とされそれらを組み合わせて理解し、ビジネスで活用することが非常に重要です。そういった意味ではDXに関わる認定資格は機会があれば積極的に取得しておきたいところです。

関連する資格の一点目がDX検定です。 DX検定は日本イノベーション融合学会が発行する資格であり、2018年7月に創設されました。 DX検定は日本イノベーション融合学会の定義によりますと「これからの社会の発展・ビジネス全般に必要な、デジタル技術によるビジネスへの利活を進める人財のために、毎日爆発的に増加するバズワードを確かな知識にする、先端IT技術トレンドとビジネストレンドを幅広く問う知識検定」となっております。
情報技術は、私たちの働き方や生活様式を変革してきており、現代において最も重要なテクノロジーの一つといっていいでしょう。 IT業界は50年以上にわたって繁栄し、現在において成長を続けている分野でもあります。この50年の年月によって我々の生活が一変し、近年になりその傾向が顕著であることは周知の通りです。そしてその勢いはさらに加速しており、3年や5年といった短いスパンでテクノロジーは大きく発展してきております。新しいデジタル環境では、企業はこの新しい現実に適応するためにビジネスモデルと戦略を変革する必要があります。また、ビジネスの未来はIT業界だけのものではありません。これらはマーケター、販売、財務といったあらゆる職業に対して大きなインパクトを与えることが予想されます。これらのビジネスの未来は、人工知能、機械学習、予測分析によって推進されます。 ITがビジネスの将来に与える影響は、自動化、生産性の向上、効率の向上など、いくつかの重要な分野で見ることができます。テクノロジーを業務に統合する際に、企業が考慮すべき多くのメリットがあります。 DX検定ではこれらのDXにとって重要な知識を学習することができます。

DX検定は、60分間で120問の知識問題（多肢選択式）にて実施され、獲得点数によってDXスタンダードレベル（600～699）DXエキスパートレベル（700～799）DXプロフェッショナルレベル（800以上）によって分類されます。範囲としては、IT先端技術トレンド（IT）の6分野とビジネストレンド（BT）の6分野から出題されます。 IT先端技術トレンド（IT）の6分野では、 AIとソフトウェア、IoTとハードウェア、ロボット技術等、ビッグデータとデータサイエンス、クラウドコンピューティングと開発、サイバーセキュリティとネットワークから出題されます。ビジネストレンド（BT）の6分野では、次世代ビジネストレンド、戦略・理論（思想としてのIT）、業務（仕組みとしてのIT）、商品（商品としてのIT）、サービス（サービスとしてのIT）、IT機器（道具としてのIT）から出題されますので、それぞれの内容について補足の説明をさせていただきます。
AIとソフトウェアについて簡単に説明させていただきます。 AI開発のための技術者は市場価値が高く、人材が不足していることは知られております。その中でもAI開発に必須といえるのがPythonです。あらゆる種類のアプリケーションに使用できる汎用の高級プログラミング言語であり、 1991年にGuidoVanRossumによって作成されて以来、科学計算、データ処理、Web開発、およびシステム管理で最も人気のある言語の1つになりました。 Pythonは、コードをバイトコードに解釈することで機能します。バイトコードは、Pythonがインストールされている任意のマシンで実行できます。バイトコードは、ターゲットマシンで実行できるネイティブマシンコードに変換されます。また、近年ではクラウドベンダーがAI開発に必要なAPIを提供することで、専門的な知識がなくとも必要な機能をもったAIを開発することが可能になりました。その代表例がIBM Watsonです。 IBM WatsonはIBMが提供するAIプラットフォームであり、世界的で最も有名なAIプラットフォームかつ最先端のテクノロジーを搭載したサービスであることで知られております。 IBMではIBM Watsonの定義として、AI＝人工知能（Artificial Intelligence）という表現をあまり使いません。 Artificial Intelligenceという言葉には人間を超越する知的能力を持ったロボットといった印象があり、 IBMはそのような解釈をしておりません。IBMではAIを人工知能でなく、拡張知能（Augmented Intelligence）として定義しております。つまりAIは人間の苦手な部分や大変なタスクを支援し、意思決定をサポートする存在であるという考え方が根底になります。これらによりAIと人間が協調しながら生活するという未来をイメージできるのではないでしょうか。 IBM WatsonではAIのAPIを多数提供しておりますが、このような考え方を理解するとサービスをよりよく活用できるはずです。実際にIBM WatsonのAIは「顧客対応」「医療」「教育」「広告・販売・接客」「人材育成」「意思決定の支援」「知識共有」「IoT/ビッグデータ」「セキュリティー」などあらゆる業種に対して導入され成果を上げております。 DX人財としては、今後さらに増加していくAIサービスの中から、必要な機能を理解し選定していくための判断能力や知識が重要になってくるでしょう。
次に、IoTとハードウェアについて説明させていただきます。 IoTは何十年も前から存在している概念です。これは、日常のオブジェクトをインターネットに接続して、それらが自律的に相互に同期して動作できるようにするというアイデアを指します。 IoTは近年人気の流行語になっていますが企業がこれらを活用するためにはテクノロジーの発展がかかせません。 DX人財としてはソフトウェアの知識だけでなくハードウェアの知識も重要です。それらはIoTにとって必要不可欠な知識だからです。製品ハードウェアの開発を開始するときは、設計が機能し、市場の需要を満たしていることを確認するために実行する必要のあるいくつかの手順があります。まず、使用するツールを決定する必要があります。利用可能な多くのソフトウェアツールがあり、それらは機能や機能が異なります。それらは最終的に開発したい内容によって選定する必要があるため、正しい知識が必要となります。ソフトウェアを選択したら、製品のハードウェアを設計して、それを実行に移します。設計プロセスは高い専門性と経験が必要になります。
次に、ロボット技術等について説明させていただきます。 AIやIoTを実際に利用する際に様々なシーンで必要となるのがロボットです。例えば医療やヘルスケアの分野では多くのロボット開発や研究が実施され導入されておりますのでそれらを例にとり説明させていただきます。ヘルスケア業界で使用できるAIロボットはたくさんあり、多くは医師や看護師を支援するように設計されており業務の推進を支援します。医療専門家の仕事を支援できるロボットは非常に将来性と需要が高いことで知られており様々な研究が行われているテクノロジーです。例えばデータ入力、ドキュメントスキャン、画像認識などの特定のタスクを支援することで、生産性を高め、時間を節約するのに役立ちます。彼らは患者の症状を検出し、潜在的なリスクについて看護師に警告し、さらには予約をスケジュールすることができます。例えば、看護ロボットは血圧の測定、注射、さらにはCPRの実施など、人間の看護師が通常行うタスクの一部を引き継ぐことができるテクノロジーです。看護ロボットは看護師よりも費用効果が高く、人間との接触を取り除くことで感染のリスクを減らすなど、多くの利点があります。ベッドのターンオーバー時間を改善するのにも役立ち、これは手術やその他の医療処置から回復する必要がある患者にとって重要です。また、看護ロボットはケアの必要性について支援を必要とする患者がいる病院や診療所の設定で使用できます。看護師の需要は高く、看護業界は今後数年間で7％の成長が見込まれている一方、看護師の不足は深刻化しておりすべての病院や診療所に十分な看護師を確保することは難しいというのが現状です。看護ロボットを導入することでこのような人手不足問題の解決に役立ちます。ロボット導入により看護師は、多くの時間を費やす管理タスクにとらわれることなく患者ケアなどより重要な他のタスクに集中することができます。また、より多くの看護師を雇うことから生じる人件費の一部を排除することにより大きなコスト削減に役立つでしょう。ロボットはすでに製造業や輸送業などの他の産業で使用されているため、ヘルスケアでも使用されることは理にかなっています。 AIロボットの利点は、患者の安全と看護師のケアの向上だけにとどまりません。医療過誤の削減、効率の向上、コストの削減、およびデータ品質の向上にも役立ちます。患者の安全は、医療業界で最も重要な側面の1つです。これは、患者の健康と看護師の評判の両方に影響を与えるため、非常にデリケートな問題です。医療機関は、医療過誤を防ぎ、患者の安全に関連するその他の課題に対処するのに役立つイノベーションに投資しております。このような様々な取り組みはDXの普及によってより推進されていくと見られております。

次にビッグデータとデータサイエンスについて説明させていただきます。ビッグデータについては、様々なメディアで連日のように報道がされておりDXと大きく関連性のあるトピックであることは知られております。しばらく前から存在していた用語ですが、その重要性は増す一方です。これらのテクノロジーはマーケティング、ヘルスケア、ビジネスなど、さまざまな業界で使用されています。ビッグデータ分析は、大量のデータセットから知識を抽出するプロセスです。このプロセスは、人間または機械によって実行できます。ビッグデータは多くの企業にとって貴重なマーケティングツールであり、あらゆるビジネスにおいて活用できる重要な指標です。
企業がビジネスにおいてビッグデータを活用する方法についていくつか紹介させていただきます。
例えば、特定のユーザー向けにターゲットを絞ったコンテンツを生成することや、広告キャンペーンと戦略の効果を向上させることです。顧客の行動や好みに関する洞察を提供することや、過去の購入またはWebサイトへのアクセスに基づいて、顧客の行動を分析および予測することも含まれます。これらは従来のマーケティングでは高い精度で実現することができなかったことです。ビッグデータにより膨大なデータを企業は入手、分析可能になったことで、今までとはまったく違ったアプローチや戦略を構築することが可能となります。これは企業にとってもユーザーにとってもメリットのある革新的なテクノロジーということが言えるでしょう。

ビッグデータの実現を可能にするためのテクノロジーがデータ分析です。これらは多くのIT企業が取り組み、様々なテクノロジーやツールが開発されております。データ分析を行うためには「専門的な技術力」「複雑なデータ分析の工程」「データ分析に関するコスト」「大量のデータ処理を行うための処理技術」など多くの課題が存在しておりました。例えば、大量のユーザーを抱えるWEBサービスであればそのトラフィックも膨大になるため、データの抽出・データの整理・データ分析など各段階において多くの工数がかかってしまいます。また、マーケティング会社や小売店など大量の顧客データを抱える企業がデータ分析を行う場合においては、購買データやユーザー属性など何十億という単位の細かいデータを取得しそれをカテゴライズし目的に応じて分析を行う必要がありますので、工数がかかる以外にも処理速度やパフォーマンス性能が非常に重要となってきます。それらを処理するための専門家のコストやサーバーやデータベースのコストは非常に割高でしたが、クラウドをはじめとするテクノロジーの進化により、従来よりずっと簡単な方法で実現し様々な課題が解決されるようになりました。これによってビッグデータが普及し、将来的にビジネスに大きな影響をもたらすことが予想されているのです。以上が簡単ではありますがビッグデータとデータサイエンスに関する説明とさせていただきます。

次に、クラウドコンピューティングと開発について説明させていただきます。 DXと密接な関係があるのがクラウドコンピューティングです。クラウドコンピューティングは、インターネットを介して提供されるコンピューティングの一種です。これにより、ユーザーはオンデマンドでアプリケーション、データ、およびサービスにアクセスして使用できます。クラウドコンピューティングを使用すると、ユーザーはインターネットに接続されていれば、どこからでもファイル、プログラム、その他のリソースにアクセスできます。これにより、作業者はどこにいるかを気にすることなく、プロジェクトでの共同作業が容易になります。生産性、スケーラビリティ、費用対効果、データセキュリティの向上など、クラウドコンピューティングには多くの利点があります。
クラウドサービスは大きく分類するとSaaS（Software as a Service）、PaaS（Platform as a Service）、IaaS（Infrastructure as a Service）の3つに分類されます。ユーザーは利用目的に応じてクラウドサービスを利用することで、様々なビジネスを強力に推進することが可能となります。その中でも代表的なサービスの一つがSaaSです。 SaaSはアプリケーションとインフラのすべての部分をクラウドベンダーやサービス側担当するため、ユーザーは提供されたサービスをすぐに利用することが可能です。また、運用保守やアップデートあるいは障害対応といったインフラ面の管理を行う必要がありません。従来であればサービスを導入する際に、パッケージ商品あるいはライセンスなどを購入する必要があり多くの初期費用が必要になります。サービスを開始した後も運用保守のコストや障害対応やメンテナンスなど自社で様々な費用が発生するのが一般的でした。SaaSはこのような課題を解決し、高機能なサービスを低価格で利用するということを実現しました。その一方で、カスタマイズに対して制限があることや、サービスを運営している企業がサービス提供になった場合利用することができなくなるというリスクもありますが、多くの企業では複数のSaaSを導入し、ビジネスに活用するようになりました。以上が簡単ではありますがクラウドコンピューティングと開発についての説明とさせていただきます。

関連する資格の二点目がエンベデッドシステムスペシャリスト試験（Embedded Systems Specialist Examination）です。これは経済産業省が認定する、IoTを含む組込みシステムの開発に関係する広い知識や知識を証明するための資格で、組込みシステム開発基盤の構築や組込みシステムの設計・構築・製造を行うエンジニア、あるいはIoTの業務に携わるエンジニアが対象となります。IoTと組み込みの技術は非常に関連性が高いため、取得することでより実践的な能力を身につけることが可能となります。対象者はハードウェアとソフトウェアを適切に組み合わせて組込みシステムを構築し、求められる機能・性能・品質・セキュリティなどを実現する組込みエンジニアやIoT系エンジニアとなります。エンベデッドシステムスペシャリスト試験は午前Ⅰ、午前Ⅱ、午後Ⅰ、午後Ⅱの4部によって構成されております。午前中は多肢選択式（四肢択一）によって実施され、午後は記述式で実施されます。範囲は広範囲にわたり、ソフトウェアやハードウェアに関する知識は当然として、企業活動に関連する知識も問われるため学習することでビジネスマンとしての活躍の場も広がるでしょう。出題される内容は、コンピュータ構成要素、ハードウェア、ソフトウェア、システム開発技術、情報セキュリティ、コンピュータネットワーク、ソフトウェア開発管理技術、ビジネスインダストリ、基礎理論（離散数学、応用数学、アルゴリズム、プログラミングなど）、ヒューマン・インタフェース・デバイス、マルチメディア、データベース、プロジェクトマネジメント、 ITサービスマネジメント、システム監査、システム戦略、システム企画、経営戦略マネジメント、技術戦略マネジメント企業活動、法務、というような内容です。また、すでに説明させていただきましたように、午後は記述式で実施されるため表面的な知識だけでなく、それぞれの内容に対する本質的な理解とそれらを説明するための能力も問われます。試験内容を大きく分類すると、組み込みシステムの設計や構築、組み込みシステムのソフトウェア設計、組み込みシステムのハードウェア設計に分類されるので、それぞれについて詳しく解説させていただきます。

まず、組み込みシステムの設計や構築では、IoTを含む関連技術の動向及び適用可能性を基にした開発システムの機能要件の分析や機能要件を満足させるハードウェアとソフトウェアのトレードオフ、ソフトウェア要求仕様・ハードウェア要求仕様の把握、システムアーキテクチャ設計、広域無線通信網の活用、リアルタイム設計、機能安全設計、高信頼性設計、保守性設計、環境安全設計セキュリティ設計、全体性能の予測、省電力設計、テスト手法の検討、開発環境の設計といった内容が出題されます。学習することで顧客からの要望を設計工程まで落とし込み実装まで行う一連の知識を身につけることが可能となります。
次に、組み込みシステムのソフトウェア設計では、 IoT を含む関連技術の適用可能性の吟味とプラットフォームの利用やリアルタイムOSの応用、デバイスドライバの設計、タスク設計、共有資源設計、ソフトウェアの実装及びそれらを行うプロセスとしてのソフトウェア要求仕様の吟味やソフトウェア方式設計、ソフトウェア詳細設計、ソフトウェアコード作成とテストソフトウェア結合テスト、システム確認テスト、構成管理、変更管理といった内容が出題されます。
次に、組み込みシステムのハードウェア設計では、IoTを含む関連技術の適用可能性の吟味とプラットフォームの利用やハードウェア要求仕様の分析、MPU又はMCUの選択、システムLSIの吟味、高位ハードウェア設計言語の活用、ハードウェアアーキテクチャの設計、メモリ階層の設計、周辺デバイスの検討（センサ，アクチュエータほか）ハードウェア構成要素の性能評価、有線・無線の通信インタフェースの設計、高信頼化設計、故障解析、ヒューマンインタフェースの検討、システム確認テスト、 EMC評価、セキュリティ対策、不具合対策、開発及び試験環境の構築、電気・機械まわりの問題検討といった知識が問われます。保守に関する内容では、IoTを含む関連技術の適用可能性の吟味、ソフトウェア仕様書・ハードウェア設計書に基づく保守容易化設計、保守計画の作成、リモートメンテナンス、状態監視保守、定期保守、保守作業の記録と構成管理といった内容が出題されます。以上が簡単ではありますがエンベデッドシステムスペシャリスト試験に関する説明とさせていただきます。

関連する資格の三点目が画像処理エンジニア検定です。これは画像処理分野の設計や開発に必要な知識を問う資格となります。カメラ、スマートフォン、その他のデバイスが普及し我々の生活に身近になったことで画像認識に関する重要性は増す一方です。対象としている職種はエンジニア、プログラマー、開発者や研究者となります。特に画像処理の技術はAIとも密接な関連性があり、ロボット、医療、製品検査、映像通信など多くの分野に関して活用することができるテクノロジーとなります。 AIを活用した画像認識では、画像が何であるかを自動的に識別し、それに伴う適切なメタデータを見つけることで、画像の処理を支援します。これにより、各画像を手動で識別して適切なメタデータを見つける必要がある人間の時間を節約できます。多くの分野で活用することができる理由として画像処理は、写真、X線、衛星画像など、あらゆる種類の画像に適用することができるという点があげられます。多くのビジネスの工程において画像のデータを何らかの形で保存し、人が何らかの判断を実行するというプロセスが発生しております。これらのプロセスをAIのテクノロジーを活用することで簡略化することにより人の負担を削減し、より効率的なプロセスを構築することが可能になります。また、人が実施するよりも精度が高く効率的な作業を実施することができる点も AIの優れた点と言えるでしょう。
画像処理の最初のステップは、画像処理におけるプロセスの基本を理解することが大切です。画像処理には多くの用途とプロセスが存在しますが、その主な機能は画像をコンピュータプログラムで分析できるデジタルデータに変換することです。これはアナログ信号をコンピューターが分析できるデジタル信号にデジタル化することから始まります。さらに次のステップは、画像からノイズや無関係な情報を除外し、色や形などの目的の特徴についてそれらを分析することです。最後に、処理された画像は人間が消費するためにアナログ信号に戻されます。これらの各工程を理解し、実施することで画像処理のテクノロジーは成立しております。
画像処理エンジニア検定は産業や学術分野のさまざまな領域において、一定の条件（開発目標・システム環境・予算・作業工程・コストなど）のもと、ソフトウェアや関連するハードウェア、システムの開発ができる能力が求められ、ベーシックとエキスパートの2つの難易度の試験によって構成されております。今回はベーシックの試験で出題される内容を項目別に紹介させていただきます。

ディジタルカメラモデルの項目では、ディジタルカメラモデルとビジュアル情報処理の原理を対応づけて理解する知識が出題されます。ここでは、ビジュアル情報処理とディジタルカメラモデル、座標系とモデリング、ビジュアル情報処理の幾何学的モデル、ビジュアル情報処理の光学的モデル、ディジタル画像、画像処理の分類と役割に関する知識が問われます。ビジュアル情報処理は、テキストの読み取りや顔の認識など、多くのタスクにとって重要です。視覚情報処理は、人々が見ている情報を取り入れ、解釈し、理解するプロセスです。これらのプロセスやモデルを理解し、応用することが画像処理エンジニアにとって必要な知識となります。また、画像認識のためにソフトウェアを活用されることも一般的です。画像認識ソフトウェアは、デジタル画像内の物体、人物、および活動を認識するコンピュータプログラムとなります。これらのプログラムは、一連のパラメータ（色、形状、サイズなど）に基づいて画像を識別および分類することが可能です。それだけでなく監視映像の顔を識別したり、オンラインで画像のコンテンツを認識したりするなど、さまざまな目的に使用できます。
画像の濃淡変換とフィルタリング処理の項目では、画像の濃淡変換に関する各種処理技術についての基礎的な知識が出題されます。ここでは、画像の性質を表す諸量、画素ごとの濃淡変換、領域に基づく濃淡変換（空間フィルタリング）、そのほかの処理などに関する知識が問われます。
画像の解析の項目では、画像から情報を抽出するための主要な方法についての基礎的な知識が出題されます。ここでは、2値画像処理、領域分割処理、動画像処理に関する知識が問われます。
パターン・特徴の検出とパターン認識の項目では、画像から特定のパターンや特徴を検出する方法や、対象物をあらかじめ学習し、新たな画像を識別するパターン認識についての基礎的な知識が出題されます。ここでは、特徴点による画像間のマッチング、図形の検出、パターンの検出、パターン認識、ニューラルネットと深層学習に関する知識が問われます。
シーンの復元の項目では、撮影された画像から3次元シーンを復元する処理についての基礎的な知識が出題されます。ここでは、画像と空間の幾何学的関係と3次元復元、光学的なシーン復元などに関する知識が問われます。
システムと規格の項目では一般的なコンピュータシステム、ビジュアル情報処理、CG専用システム、周辺機器の基礎的な知識が出題されます。ここでは、CGと画像処理の融合、ビジュアル情報処理用システム、ビジュアル情報処理用ソフトウェア、リアルタイム3次元CGシステム、入出力装置、画像ファイル形式と記録方式に関する知識が問われます。
関連知識の項目では知覚、知的財産権、情報セキュリティなどについての基礎的な知識が出題されます。ここでは、知覚、知的財産権と情報セキュリティ、ビジュアル情報処理の歴史と応用に関する知識が問われます。以上が簡単ではありますが画像処理エンジニア検定のベーシックに関する説明とさせていただきます。

関連する資格の四点目がC言語プログラミング能力認定試験（C-Language Programming Skills Qualification Test）です。 C言語プログラミング能力認定試験はサーティファイ情報処理能力認定委員会が発行する資格の一つで、組み込みシステムに関する基礎的な知識を獲得することができます。その試験目的はC言語を駆使して応用プログラム(言語処理系、ユーティリティなど)を作成する能力を認定することです。難易度によって1級、2級、3級と分類されており、それぞれ異なる内容が出題されます。
まず、1級ではC言語を駆使し、応用プログラム(言語処理系、ユーティリティなど)が作成できる能力を有することや、使用しているOSについて理解をしていることが認定基準とされております。試験時間は150分で得点率が60%以上となります。 C言語プログラミング能力認定試験の1級のみ出題形式は実技試験となり、環境としてコンパイラはBorland C++ Compiler 5.5JIS X 3010-1993に対応、エディタはTeraPadまたはメモ帳文字コード：SHIFT-JIS、改行コード：CR+LFと指定があり、答用のソースプログラムは、SHIFT-JISで保存することなどの制限が設定されております。実技試験を受ける際には上記の環境を設定する必要があり、それ以外の環境で試験を実施した場合は採点対象外となるため注意が必要となります。 C言語プログラミング能力認定試験は当認定試験で唯一実技試験となります。具体的な内容は事前に公開しているテーマプログラム(1,700行程度)に対する仕様変更､仕様追加に対応したプログラム作成(コーディング･入力･コンパイル･デバッグを含む)､および変更仕様書の作成となります。これらの指示に対して正しい内容で作業を実施することができたかという点について採点が行われます。試験対策として、参考書を読むことも重要ですが、過去問題集をしっかりと解くことです。 1級は限られた時間の中で得点する能力が求められることもあり、試験の傾向をしっかりと掴んでおくことが重要な点となります。
2級及び3級は筆記試験にて実施されます。2級は小規模のプログラム(500行程度)が適切に(理路整然、簡潔、正しく、速く)書けることや各種基本アルゴリズムを理解していることが求められ基準点を満たすと合格となります。3級は C言語の概念を理解し、簡単なプログラムが書けることが求めれれ当資格の中ではエントリークラスの認定資格という立ち位置となります。

組み込みシステムは、1つまたはいくつかの専用機能を実行するように設計されたコンピューターシステムでいたるところにあり、それらは私たちの技術社会の基盤として利用されております。例えば洗濯機から車、電子レンジからスマートフォン、医療機器からスマートホームまで、私たちの日常生活に欠かせないものになっております。最初の組み込みコンピューターは1960年代にダグエンゲルバートとスタンフォード研究所（SRI）の彼のチームによって軍隊のために発明・設計、砲兵を調整するために使用されましたが、98％の精度で行うことができました。 1970年代に、Intelはコンピュータシステムの操作に使用できる8088と呼ばれる新しいプロセッサを開発しました。組み込みシステム用の開発プラットフォームはたくさんありますが、プロジェクトに最適なRTOSを選択する場合は、次の要素に注意する必要があります。
一点目は作業しているシステムのサイズです。小規模なシステムではそれほど複雑でないRTOSが必要になりますが、大規模なシステムではより複雑なRTOSが必要になります。二点目がシステムの複雑さです。複雑なシステムには、より多くの機能を備えたRTOSが必要になります。三点目は予算と時間の制約です。より高価なRTOSには、より多くの機能が付属していますが、コストも高くなります。
以上が簡単ではありますがC言語プログラミング能力認定試験に関する説明とさせていただきます。

まとめ

いかがでしたでしょうか？ AICについて解説させていただきましたので、参考にしていただけましたら幸いです。