　乾杯の音頭をとった、JDLA賛助会員のトヨタ自動車で先進技術カンパニー先進技術統括部主査を務める竹内康臣氏は「当社がJDLAにいち早く賛同したのは、ディープラーニングの産業実装に貢献していく方針を重視したからだ。こうやってG検定の試験を受験でき、合格者の会を開催できるのはうれしいこと。合格者の皆さんには、受かったらこれでいいという受け身の姿勢ではなく、いろんなことを変えていく伝道師になってほしい」と強調した。

　なお、会場では成績優秀者などの受賞者をはじめとする表彰が行われた。また、2018年9月29日に実施予定の、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する「E資格」の例題なども公開していた。

受賞者とJDLA理事による記念撮影（左）と成績優秀者、最年長と最年少の合格者、問題作成理事による記念撮影（右）（クリックで拡大）

会場で公開された「E資格」の例題に見入る参加者（クリックで拡大）

ディープラーニングの事業活用を可能にする「ジェネラリスト」の重要性
AI技術として注目を集めるディープラーニング。ディープラーニングへの取り組みを進めていく上で必要とされる人材には「エンジニア」の他に「ジェネラリスト」も必要だ。本稿では、ディープラーニングの「ジェネラリスト」に何が求められるかについて解説する。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
日本ディープラーニング協会「モノづくりとの組み合わせで新たな産業競争力に」
ディープラーニングを手掛ける企業や研究者が設立した団体「日本ディープラーニング協会」が設立発表会を開催。理事長を務める東京大学大学院特任准教授の松尾豊氏は「日本は米国や中国と比べてディープラーニングの研究開発や活用で遅れているが、製造業のモノづくりとの組み合わせで対抗すれば新たな産業競争力になる」と訴えた。
AI人材が約5万人不足、東大阪大のAI講座は即戦力育成の呼び水となるか
新エネルギー・産業技術総合開発機構は、電機や機械など製造業を中心にAI（人工知能）分野の即戦力人材を育成する特別講座「AIデータフロンティアコース」を、大阪大学（吹田キャンパス）と東京大学（本郷キャンパス）に開講すると発表した。2017～2019年度で総額約2億2000万円を投資し、3年間で250人以上のAI人材を育成する計画だ。
AIで実現するパナソニックの「ヨコパナ」、1000人のAI人材確保も着実に進む
パナソニックがAI活用戦略について説明。AI開発の方向性「E3（イーキューブ）-AI」や、3＋1の注力分野、AI相談の社内向けワンストップサービス「DAICC（ダイク）サービス」などについて紹介した。かねて発信している、2020年度までのAI人材1000人の確保に向けた取り組みも着実に進めているという。