資格

2025年電気系資格カレンダー 2025年に実施される/された、主要な電気系資格試験（電験三種・電気工事士など）のスケジュールをまとめた。2025年の受験計画を立てるにあたり、参考にして欲しい。なお、機械系資格カレンダーについても以下に記載してある。 2025年機械系資格カレンダー 資格別スケジュール詳細 電気工事士一種(上期) 【実施日】学科(CBT)：4月1日～5月8日、技能：7月5日 【申込期間】2月14日～3月3日 【主催】電気技術者試験センター 【形式】CBT、筆記、技能 電気工事士一種(下期) 【実施日】学科(CBT)：9月1日～9月18日 or 学科(筆記)：10月5日、技能：11月22日 【申込期間】7月28日～8月14日 【主催】電気技術者試験センター 【形式】CBT、筆記、技能 電気工事士二種(上期) 【実施日】学科(CBT)：4月21日～5月8日 or 学科(筆記)：5月25日、技能：7月19日 or 20日 【申込期間】3月17日～4月7日 【主催】電気技術者試験センター 【形式】CBT、筆記、技能 電気工事士二種(下期) 【実施日】学科(CBT)：9月19日～10月6日 or 学科(筆記)：10月26日、技能：12月13日 or 14日 【申込期間】8月18日～9月4日 【主催】電気技術者試験センター 【形式】CBT、筆記、技能 電験三種(上期) 【実施日】学科(CBT)：7月17日～8月10日 or 学科(筆記)：8月31日 【申込期間】5月19日～6月5日 【主催】電気技術者試験センター 【形式】CBT、筆記、技能 電験三種(下期) 【実施日】学科(CBT)：2026年2月5日～3月1日 or 学科(筆記)：3月22日 【申込期間】11月10日～11月27日 【主催】電気技術者試験センター 【形式】CBT、筆記、技能

IBT試験の拡がりと課題｜自宅受験の可能性と現実 はじめに｜試験はどこまで“自由”になれるか かつては、試験とは「年に一度、遠くの試験会場まで行って、紙とペンで受けるもの」だった。しかし、CBT（Computer Based Testing）の導入により、私たちはようやく「時間と場所の制約」から解き放たれつつある。そして今、さらに自由度を高める新たな形態――**IBT（Internet Based Testing）**が注目されている。自宅や職場で受験ができるIBT方式は、果たして“試験の未来”となり得るのだろうか？ IBTとCBTの違い 観点 CBT IBT 会場 テストセンター 自宅や職場など 機材 会場設置のPC 自分のPC 監督 現地監督者あり オンライン監督（AI＋人） 例 ITパスポート、電験三種など ビジネス実務法務検定など 日本におけるIBT方式導入の現状 ビジネス実務法務検定2級・3級：CBT方式の他に、IBT方式の提供有り。 順次追加中 IBT方式のメリットと可能性 完全に自由な時間・場所での受験が可能。 地方・海外在住者でも公平な試験機会。 試験会場の混雑や交通トラブルを回避。 障害者や育児中の人など、多様なライフスタイルに対応可能。 IBT導入の課題と制約 本人確認の厳格化が必要（顔認証、身分証提示、AI監視など）。 不正行為（カンニング）対策の技術的困難。 通信環境やPC機材の整備格差が障壁となる。 手書き問題・実技試験との相性に課題。 今後の展望｜IBTは“当たり前”になるか Webカメラ監視やAIプロクターの技術向上により普及が加速する可能性。 CBTとIBTのハイブリッド運用（例：選択可能）が現実的な移行モデル。 「いつでも・どこでも受けられる試験」が当たり前になる社会へ。 筆者の視点｜IBT試験をいつ受けられる？ 筆者自身は、CBT試験は複数回経験しているが、IBT試験はまだ未経験である。今後、IBTによる自宅受験がより整備されてくれば、ぜひ試してみたいと考えている。 CBTの次のステップとして、IBTがどこまで進化するのか。今後の動向に注目しつつ、自らの受験体験も引き続き記録・発信していきたい。 メモ（メリット・デメリット） 心理的抵抗：検索するとネガティブワードがサジェストされる（部屋が汚い、カンニング等） 世代間により抵抗があるかも：30代以上のネット世代は、ネット経由で顔を出すなど、個人情報の提供に極度のおそれ（動画配信世代ではないため） 端末性能の違い：カメラ等同時稼働により、性能が低い端末での受験保証をどうするか 活用及び提携：コロナ禍で流行った、駅前のテレワークブース等を利用 カンニング等の問題が多くなれば、今後、IBT試験で取得した資格そのものも信頼を失う恐れ

CBT試験の増加希望｜受験機会の拡大と技術者不足対策としての意義 近年、さまざまな資格試験においてCBT（Computer Based Testing）方式が導入されるケースが増えている。従来の「年1回・特定日・限られた会場」での受験スタイルから脱却し、「いつでも・どこでも・何度でも」とまではいかなくとも、柔軟な受験機会が得られるCBT方式への移行は、受験者にとって非常に大きな変化である。 IPA試験の先進的なCBT導入 代表的な事例として、情報処理推進機構（IPA）によるCBT化の進展が挙げられる。2011年にITパスポート試験でCBT方式が導入された。さらに2023年からは、基本情報技術者試験や情報セキュリティマネジメント試験でも通年CBT受験が可能となった。 これにより、受験者は特定の試験日に縛られることなく、自身のスケジュールに応じて受験計画を立てることができる。技術職に就く社会人にとって、繁忙期を避けたり、学習の進捗に応じて柔軟に受験時期を調整できる点は極めて有利である。 電験三種もついにCBT化 「紙の国家試験」の象徴とも言える**第三種電気主任技術者試験（電験三種）**も、2023年度からCBT方式を導入した。この変化は非常に画期的である。 まず、年1回だった試験が年2回に増加した。さらに、従来は1日で4科目（理論・電力・機械・法規）を連続して受験しなければならなかったが、各科目を別日に分けて受験可能となり、精神的・身体的負担が大幅に軽減された。試験会場も全国約200箇所に拡大され、地方在住者の移動負担も緩和されている。 CBT導入の背景には、少子化による技術者不足への対応という側面もあったと推測する。インフラを支える電気系技術者の需要は今後ますます高まるが、試験のハードルが高く、また、採点の労力も高いままでは人材確保は困難である。CBT化は、技術者の裾野を広げる施策としても重要な役割を果たしている。 知的財産管理技能検定も全国展開へ 注目すべきもう一つの例は、**知的財産管理技能検定（知財検定）**である。2024年7月の第48回試験より、2級および3級にCBT方式が導入された。これにより、全国のテストセンターで受験が可能となり、これまで都市部に偏っていた受験機会が全国に広がった。 知財検定は、企業の研究開発部門や法務部門で重視される資格でありながら、地方在住者にとっては受験の機会が限られていた。CBT化によって、地方企業の社員や学生にとってもアクセス可能な試験となった点は高く評価できる。 CBT化は単なるデジタル化ではない CBT方式の導入は、単なる「紙からパソコンへの移行」にとどまらない。それは受験制度全体の設計思想をアップデートする機会でもある。受験者の多様なライフスタイル、地理的条件、学習ペースに対応する柔軟な仕組みが求められる現代において、CBTは最適な試験形態であると言える。 今後さらに多くの試験でCBTが導入され、「思い立ったときに受けられる資格試験」が当たり前になる社会の実現を期待したい。 IBT方式への期待と筆者の今後 加えて、CBTと並んで注目されるのがIBT（Internet Based Testing）方式である。これは自宅などからインターネットを通じて受験できる方式であり、試験会場への移動さえ不要となる。本人確認やカンニング防止の仕組みが整えば、さらに幅広い資格に導入されていく可能性がある。 筆者自身は、CBT試験は複数回受験しているが、IBT試験はまだ未経験である。今後、IBTによる受験環境が整えば、さらなる受験のしやすさを体験したいと考えている。 ところで、色彩検定はいつになったらCBT化してくれるのか。マークシート方式というだけで、今や受験する気が失せるこの頃である。

G検定を制度に導入する企業とは｜三菱商事の例から広がりを探る 先日、「三菱商事がG検定を昇格要件に導入した」というニュースを聞いて、以下のような意見記事を書いた。 三菱商事が「G検定」を昇格要件に導入｜AI人材育成の戦略とは？ その後、G検定を何らかの制度に組み込んだ企業は他にもあるか気になり、過去のニュースを調べてみた。以下はその調査結果と、筆者の簡単なコメントである。 清水建設：建設業でもG検定取得を推進（2023年） 清水建設では2019年にAI活用の専門部署「AI推進センター」を創設し、G検定取得を目標とした社内研修を本格的に展開。4年間で研修受講者1,000人、G検定合格者300人以上という成果をあげている。 出典：G検定合格者300人以上を輩出 コメント：技術職に限らず、法務・総務など全社的な参加を促進している点がユニーク。受講者の中からAI活用に手を挙げる社員が現れるなど、社内における「気づき」や変化をもたらす好例といえる。 ソフトバンク：全社員の12％がG検定保持者（2025年） ソフトバンクは、AI人材育成を全社的に推進するため社内研修制度「ソフトバンクユニバーシティ」を中心に多層的な教育体系を構築しており、G検定の取得支援を重視している。2024年度末時点で**G検定合格者は2,200人以上に達し、全社員の約12％**を占める。20代に至っては5人に1人が取得しているとのこと。 出典：社員の8人に1人がG検定合格者 コメント：さすがに大手IT企業ということもあるが、想像よりも桁違いの取得者数であり非常に驚いた。三菱商事に関する意見記事でわたしは、万人が持つべき資格なのが疑問を呈したものの、他企業がこれだけ有資格者を保持していると、地力が全然異なるので、競業他社は追従せざるを得ないのでは？という印象だ。 まとめ：昇格要件はまだ少数派だが、制度化の動きは進行中 ニュースを隈なく調べた訳では無いが、一企業でも桁違いの資格取得者数を輩出している事例があり、企業の取り組みの本気度が窺えた。三菱商事のように、G検定を昇格要件とまでしている企業は珍しいと推測するものの、各社ともに**「AI人材育成」「DX推進」の文脈で、G検定の取得を制度として導入・推奨している事例**は着実に増えている。 企業ごとの導入レベルには温度差があるが、G検定が単なる資格ではなく、組織におけるデジタル基盤形成の指標として見なされ始めているように思える。 今後のニュースもチェックし、事例を追記していきたい。

6割取る学習の是非 試験において、合格基準が「6割」とされていることは多い。たとえば応用情報技術者試験、電験三種、大学の単位認定など、さまざまな分野の試験で「60点以上で合格」という基準が設けられている。この数値を見たとき、多くの受験者がこう考えるだろう。 「じゃあ、6割を目指して学習すればいいんだ」 これは一見合理的な戦略に見える。最小限の努力で最大の成果を得るという発想だ。しかし実際には、この「6割取る学習」は、きわめて危うい戦略である。以下、その理由を述べていく。 点数は常にぶれる 試験というのは、運や環境要因、当日の体調、緊張など、様々な外的要因に左右される。試験本番で「持っている実力のすべてが出せる」人間はごく少数であり、むしろ本番では「実力の8割程度しか出せなかった」と感じる人が大半である。 このとき、**知識として8割を習得していれば、当日の実力が8割しか出なくても、0.8×0.8=0.64で64点となり、6割合格基準を超える。**これはあくまで感覚的なモデルにすぎないが、非常にわかりやすい安全圏の設計方法だと言える。 参考書に書かれる「6割取れ」への違和感 世の中には、「試験は6割取れればいいのだから、6割を目指して効率よく学習しよう」と書いてある参考書や講義が少なくない。しかし筆者にとって、そのような発想は違和感がある。 確かに、全体の学習量を抑えて早く試験勉強を終わらせたいという気持ちは理解できる。実際、「満点を目指して時間切れで全範囲を終えられなかった」という受験者もいるだろう。そうした受験者への反省として、「6割取れればいい」という指導方針が現れたのかもしれない。 しかしながら、「試験範囲全体を学習する」ことは大前提であり、それをやった上で「8割程度を目指す」ことは、むしろ標準的な構えだと考える。 学習量の差はそこまで大きくない 筆者の考えでは、難関資格（弁護士、医師など）を除けば、「6割を目指す」学習と「8割を目指す」学習の間には、せいぜい2〜3割程度の学習量の差しかない。たとえば学習期間が2ヶ月だとしたら、それに+2週間ほどで到達できる範囲である。 その程度の差で「合格の安定性」を買えるのならば、次回の受験まで1年待つリスクと比較しても、明らかに前者のほうが合理的ではないだろうか。 「6割でいい」は甘えか、それとも戦略か？ もちろん、すべての人にとって「8割を目指す学習」が常に正しいとは限らない。人生には時間的・経済的制約があるし、「まずは合格ラインに達すること」を最優先とする戦略もあり得る。 しかし、試験の本質は「知識・技術を身につけたことの証明」である。合格ラインぎりぎりの学習では、試験後の実務や応用に耐えられない可能性がある。 受かるための学習ではなく、合格後に役立つ学習を心がけるならば、なおさら8割を目指す意味は大きい。 資格試験は「戦略ゲーム」のように見えて、実は非常に“誠実さ”を問われる営みだ。合格という結果を安定的に手にするためにも、「6割でいい」ではなく、「8割を取る」という姿勢で取り組むことを、ぜひおすすめしたい。 なお、筆者自身もこの「8割習得」を基本方針としているが、それでもうまくいかないことはある。たとえば知財検定2級はその代表例である。この資格は、そもそも合格基準が8割という非常に厳しい試験であり、筆者は過去問で9割5分正解できる状態まで学習を仕上げたものの、本番では**77.5点（1問2.5点）**を取り、たった1問の差で不合格となってしまった。 このように、「+2割」を目標とする学習には、それ相応の覚悟と精度が求められる。戦略としては妥当でも、現実には困難を伴うこともある——それでもなお、「8割を目指す」という姿勢こそが、長期的な実力の安定に通じる道だと信じている。

Ankiのすすめ ― 忘却に抗う最強の学習ツール もう覚えられない、と感じたことはないか どれだけ時間をかけて勉強しても、数日後には驚くほど内容を忘れてしまう。そんな経験は、多くの人にあると思う。人間の脳は、放っておくと本当にすぐに忘れてしまう。 自分は昔からそういうのが気になって、大学受験のときに「エビングハウスの忘却曲線」を本で読んで知った。知ったのはいいが、当時はスマホもない時代で、全部手作業で管理しようとしていた。ノートの右上に日付を書いて、「このノートは3日後、7日後、14日後に見返す」みたいなスケジュールを作って、ファイルで管理していた。でも、これがとにかく手間で、しかもやっていても途中で見返し忘れたりして、結局途中でやめてしまった。 今の時代、そんな煩わしいことを自動的にやってくれるツールがある。Ankiだ。 Anki公式サイト 30代からの勉強と、Ankiの効果 他の記事でも、30代になってから資格学習を始めたことを書いたが、大学受験・大学時代の学習から時間が経っており、記憶力の衰えに不安を感じていた。「20代の頃より覚えが悪くなっているかもしれないな」と思いながら、何か補助になるツールはないかと探していてAnkiに出会った。 やはり科学的に理にかなった学習方法というのは効果が凄まじく、さほど苦労せずに記憶の定着化が進んでいる。Ankiを使い始めたのが、2024年7月2日で、現在は2025年5月12日。あと2か月ほどで1年になる。現在のAnkiカード枚数は以下図の通り。効果が目に見えて感じられるので、飽きずに続けられている。 Ankiの習慣化 今では、朝起きたらAnkiを開いて復習するのが完全に習慣となっている。強制的に学習しなければいけないカード数が表示されているので、翌日にスキップした時のノルマのプレッシャーを感じると、朝に優先してやらなければならないと感じている。これに慣れたら、むしろ復習しないと一日が始まった気がしなくなった。連休のときも「今日はAnkiやらないといけないから、遠出はやめとこうかな……」と思ってしまうくらいで、自分でもちょっと中毒気味だと思っている。 入力が面倒？　でも結局それが一番ラク おそらく、Ankiの使用に一番躊躇う点があるとすれば、いちいちカードを作ってインプットしていく点だろう。自分も最初は面倒に感じた。けれど、やってみると意外と気にならなくなる。むしろその入力作業が学習になっていて、「あとでこれを思い出すときに役に立つな」と思いながらカードを作っている。 大学時代に経験したのは「一夜漬けで乗り切ったけど、半年後にはきれいに忘れている」というパターン。これを何度も繰り返してきた。そういう学び方は、結局将来に残らない。Ankiはそういう“学び捨て”を防いでくれるツールだと思う。 少し手間でも、一度カードを作れば、あとはAnkiがスケジュールを管理してくれる。自分で日付を書いていた頃と比べると、雲泥の差だ。 Ankiは、未来の自分への投資 これからAnkiを使ってみようかなと思っている人には、「とりあえず一週間だけでも使ってみて」と伝えたい。使えばすぐに「これは手放せない」と思うようになるはずだ。 記憶に自信がない、何度やっても覚えられない、でも本気で何かを身につけたい——そう思っている人にこそ、Ankiは向いている。 忘れるのは仕方ない。でも、思い出せる仕組みを持っていれば、それで十分だ。Ankiはその仕組みをくれる、頼もしいアプリだと思っている。

常識で問題を解くことの危うさ 資格試験の勉強法を紹介する本やブログで、時折見かけるアドバイスがある。 「この問題は常識で解ける。だから学習の優先度は低い」 この種のアドバイスは、一見すると合理的に見える。だが、その裏には大きな落とし穴がある。 「常識で解ける問題＝学ばなくていい」は本当か？ たしかに、勉強が苦手な人にとって、すべての問題を一から丁寧に理解するのはハードルが高い。その意味では、「常識で解けるなら、そこは飛ばしてもいい」というアドバイスが成り立つこともある。だが、それはあくまで初心者向け、もしくは「資格を持ってさえいればよい」「内容はぶっちゃけどうでもいい」と考えている人向けの話だ。 専門性を求めたり、学んだことを実務で生かしたいと考えるならば、「常識だから」という理由で学びを止めてしまうのは、非常に危うい態度だと言わざるを得ない。 常識という言葉の曖昧さと危うさ そもそも「常識」という言葉自体が危うい。技術者や専門職であれば、この言葉を安易に使うことのリスクを理解しているはずだ。なぜなら、組織とは多様なバックボーンを持った人間の集まりだからだ。メーカーであれば、機械出身、電気出身、情報出身、化学出身、材料出身など、さまざまな専門家が同じ職場で働いている。 たとえば、「金属組織なんて見分けがついて当然でしょ？」「強電・弱電という言葉も知らないの？」といった発言が、同じ分野出身者同士の会話であれば通用するかもしれない。しかし、異分野の人間に対してそれを求めるのは酷であり、非合理的でもある。 新たな分野を学ぶとは、常識を捨てること 本質的に、学習とは「常識の殻を破る」行為である。自分が持っていた先入観をいったん脇に置き、その分野における新たなスキーム、ルール、論拠を丁寧に学び取ることこそが、学習の本質だ。 にもかかわらず、「これは常識でA！」→「解答を見たら正解してた」→「はい、もうこの問題は解かなくていい」という態度で学びを進めると、一体何のために学習しているのかがわからなくなる。そんな態度で合格できたとしても、それは単なる“試験対策の通過”でしかない。 たとえば宅建の民法でよくあるのが、「先に買った人がかわいそうだから、その人が所有権を得るべき」という“常識”で答えてしまい、登記の対抗要件を無視して誤答するケースだ。実際には、**不動産の権利移転は登記がなければ第三者に対抗できない（民法第177条）**という明確なルールがある。 こうした例では、「常識で答えられたからOK」としてしまうことで、肝心の知識の獲得を避けてしまう点にある。 常識を捨て、論拠に立脚する 学習において大事なのは、論拠を求める態度である。その分野における原理・法則を理解し、細かな条件設定や例外に対しても、適切な判断ができるようになること。それが本来の学びであり、実務や応用の場面でこそ生きてくる。 「常識」という名のアナロジーに頼っているうちは、実は何一つ理解していないに等しい。なぜなら、論拠に基づいた推論ではなく、自分の経験やイメージに頼った“勘”で解いているにすぎないからだ。 さらに言えば、学習を始める前の段階の人（＝一般の人）が、「これは常識でしょ」と豪語し、問題を解けたつもりになってしまう場合、それは将来的に極めて危険な兆候である。なぜなら、もしその人がそのまま専門家として開業した場合、「一般の人」と同じレベルの判断しか下せないことになる。そんな専門家が本当に社会に必要だろうか？ それこそ、生成AIやルールベースの自動化に簡単に置き換えられる人材ではないだろうか？ まとめ：理解の深度こそが武器になる 常識で解けたとしても、それがなぜ正解なのかを考えること。その積み重ねこそが、専門家としての地力を育てる。 「常識で解けるから飛ばしていい」という言葉を見たときは、それが誰に向けた言葉かを考えたい。そして、自分が本当に目指しているものは“合格”か“理解”か、自分自身に問い直すことから始めてみてほしい。

2025年機械系資格カレンダー 2025年に実施される/された、主要な機械系資格試験のスケジュールをまとめた。機械系資格一覧については、以下記事でもまとめてある。 機械系資格一覧 電気系資格（電験三種・電気工事士）にも興味がある方は、以下を参照のこと。 2025年電気系資格カレンダー 資格別スケジュール詳細 計算力学技術者(固体力学/熱流体力学/振動) 1級 【実施日】未公表(2024年は11月29日) 【申込期間】未公表(2024年は7月23日～8月8日) 【主催】日本機械学会 【形式】CBT 計算力学技術者(固体力学) 2級 【実施日】未公表(2024年は12月6日) 【申込期間】未公表(2024年は7月23日～8月8日) 【主催】日本機械学会 【形式】CBT 計算力学技術者(熱流体力学/振動) 2級 【実施日】未公表(2024年は12月5日) 【申込期間】未公表(2024年は7月23日～8月8日) 【主催】日本機械学会 【形式】CBT 2次元CAD利用技術者 1級(機械) 【実施日】前期：6月15日、後期：11月9日 【申込期間】前記：4月7日～5月8日、後期：8月18日～9月18日 【主催】コンピュータ教育振興協会 【形式】実技+筆記 2次元CAD利用技術者 2級 【実施日】随時実施(申し込み時に任意選択) 【申込期間】随時 【主催】コンピュータ教育振興協会 【形式】CBT 3次元CAD利用技術者試験 1級/準1級 【実施日】前期：7月20日、後期：12月7日 【申込期間】前記：5月9日～6月12日、後期：9月29日～10月30日 【主催】コンピュータ教育振興協会 【形式】実技+筆記 3次元CAD利用技術者試験 2級 【実施日】随時実施(申し込み時に任意選択) 【申込期間】随時 【主催】コンピュータ教育振興協会 【形式】CBT QC検定 1級/2級 【実施日】9月28日 【申込期間】6月2日～7月18日 【主催】日本規格協会グループ 【形式】筆記 QC検定 3級/4級 【実施日】6月23日～9月28日 【申込期間】5月8日～8月24日 【主催】日本規格協会グループ 【形式】CBT

「資格？意味あるの？」と言われ続けて──機械系現場で資格が軽視される理由 「資格は意味がない」──それが機械系の現場 機械設計の現場では、資格が軽視される傾向が根強い。たとえば、CAD試験などの設計系資格を取得している人は実際には少なく、「そんなの意味ないよ」「今さらそんな初歩的なものを取ってどうするの？」といった反応が返ってくることが珍しくない。 しかも、こうした言葉を発するのは多くの場合、その資格を持っていない人たちである。そして、口を揃えて言うのが「現場の実務が一番の学びだ」という理屈。これはある種の経験至上主義であり、機械系現場において広く共有されている価値観だ。 このような環境では、若手技術者が自ら学び直そうとしても、それを「遠回り」や「効率が悪い」と一蹴されてしまうことすらある。結果として、職場全体としての知識の更新が進まないという“停滞”を生む要因にもなっている。 なぜここまで資格が軽視されるのか？ その背景には、設計資格の歴史的な設計思想があると考えられる。かつて「設計資格」といえば、建築系・電気系・機械系を一括りにして扱っていた時代があり、試験内容も建築寄りの要素が強かった。機械設計者が資格（特に以下の資格）を取ろうとしても「建築ばかりで意味がない」と感じ、自然と距離を置くようになった──そうした歴史的経緯がある。 2次元CAD利用技術者 3次元CAD利用技術者 機械・プラント製図技能士 さらに現場では、上記資格を取っているCADオペレーターなどに対しても「資格を持っている人の方がかえって厄介」という印象すら存在した。理由は「建築CADに染まっていて、機械系CADを教え直すのが手間」というものであり、資格があることがむしろ“悪目立ち”になる空気もあった。 また、現場の先輩たちが資格を通じた学びを経験していないという事実も、軽視の温床となる。資格の価値を知らないままキャリアを築いてきた世代にとって、それは「今さら必要ないもの」と映るのかもしれない。 それでも自分は、資格を取る そのような環境にあっても、私はあえて資格を取得し続けている。その理由は大きく二つある。 一つは、外部的な評価の必要性を感じたからだ。今の職場では評価されなくても、他所では通用する“ものさし”が欲しかった。そしてもう一つは、独学や現場経験だけでは、どうしても知識に穴があると感じたからだ。 実際に資格取得の学習を通じて、過去に「なぜこうするのか？」と疑問に感じていたことが理論的に理解できるようになり、現場での応用力も高まった。資格学習は単なる暗記ではなく、自分の仕事を“構造的に見直す”きっかけを与えてくれるものだった。 また、体系的に学ぶことで、他人との議論にも強くなれる。「感覚」ではなく「根拠」をもって話すことができるようになると、設計レビューなどでも一目置かれる場面が増えてきた。 学び続ける理由──教える立場になるからこそ そして今、私は「人に教える側」に立ちつつある。そこで痛感したのは、「自己流」だけでは教えきれないということだ。自分の経験だけで話していては、再現性のある指導ができない。誰にでも通じる“体系だった知識”の重要性を感じている。 新人や若手に教える際、資格試験の出題範囲に沿って説明すれば、共通言語ができ、指導のブレも少なくなる。これは自分自身が経験で学んできたことを、よりよい形で次世代に伝えるための土台となる。 だからこそ、私はこれからも資格を取り続ける。現場では軽視されがちな資格だが、それを支える体系知こそが、未来の技術者育成の土台になると信じている。

三菱商事が「G検定」を昇格要件に導入｜AI人材育成の戦略とは？ このページでわかること 三菱商事がG検定を昇格要件にした背景 G検定とは何か？　難易度や対象範囲 導入の現実性と他社への波及可能性 技術者視点からの評価と懸念点 驚きのニュース──「AI検定」が昇格要件？ 三菱商事が「G検定」を昇格要件に導入するというニュースが飛び込んできた。筆者が最初にこの話を聞いたとき、「AI検定とは何だろう？」と素朴な疑問を持ち、調べてみたところ、それは一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する「G検定（ジェネラリスト検定）」であることが分かった。 G検定は、これまでデータサイエンティストやAI開発者のための専門的な知識を測る試験として知られており、「一般社員が対象になるのか？」と疑問を抱いたのが正直なところだった。 G検定の内容とそのハードル 実際にG検定の出題範囲を見てみると、統計学、ニューラルネットワーク、教師あり学習・教師なし学習、強化学習、自然言語処理といった、AI理論の根幹に関わる分野が並んでいる。生成AIの登場により、プロンプトエンジニアリングのような実用的なスキルが徐々に一般にも広まりつつあるが、G検定は依然として理論重視であり、初学者には決して易しい試験ではない。 そのため、「これを一般社員の昇格要件にするのは厳しいのではないか」と感じた。 超大手だからこそ可能な導入？ ただし、その導入企業が三菱商事である点は重要だ。高年収・高学歴の社員が多く在籍し、もともと能力の高い人材が集まる環境であれば、G検定レベルの知識を昇格要件とすることも、ある程度合理的であるとも考えられる。 一方で、筆者が勤務するような技術系メーカーであっても、中高年層を中心にG検定の取得はハードルが高いと感じる。全社的な導入は、慎重な判断が必要だ。 他社への波及はあるのか？ AIリテラシーの底上げは多くの企業にとって急務だが、G検定のように理論に寄った試験を導入する企業がどれほど増えるかには疑問が残る。むしろ、今後はプロンプトスキルや実用的な生成AI活用法の方が重視される傾向が強まると考えられる。 企業によっては、話題性や経営層の思い付きでG検定を制度に組み込む動きが出るかもしれないが、実務との乖離が表面化すれば、数年のうちに撤回される可能性も高い。 ※（追記）なお、実際にG検定を制度として導入している他社の事例について、別記事でまとめてみた。筆者の懐疑的な視点とは異なり、大企業にて導入の広がりを前向きに捉えていた。 G検定を制度に導入する企業とは｜三菱商事の例から広がりを探る 技術者の視点から見たG検定 筆者自身はエンジニアとしての立場から、G検定の内容に対して一定の関心と理解があるため、受験には前向きだ。理論的な背景を知っておくことは、現場での応用や判断力にもつながるからだ。 しかし、それは技術職であるからこその視点であり、非技術系の社員に一律に求めるにはやはり無理があるだろう。昇格要件として運用するならば、選択制や補完的な研修制度との組み合わせが望ましい。 結論──AIリテラシー教育に必要なバランス感覚 G検定の導入は、AIリテラシー向上に向けた先進的な取り組みである一方、その運用には慎重な設計が必要である。知識の深さと実用性、理論と現場感覚のバランスを取りながら、より多くのビジネスパーソンが無理なくAIと付き合える土壌を作ることが、これからの企業に求められる姿だ。 そういえば、10数年前はTOEICの点数を昇格要件として課す企業が流行りのように増えた覚えがある。楽天がその代表で、その後も楽天は英語能力の高さについての噂は継続的に聞く。当時、それに追従しただけの企業は、さて、その制度を今も残しており、ビジネスに活用できている企業がどれほどあるだろうか？