「人工知能基礎 IBMデジタル資格（Artificial Intelligence Fundamentals IBM SkillsBuild）」受験動機

ネットにて以下が無料で受験可能なAI資格試験であると知りました。
「人工知能基礎 IBMデジタル資格（Artificial Intelligence Fundamentals IBM SkillsBuild）」IBM SkillsBuildのIT資格検定、AI資格検定。

2026年3月末に「AIスキル検定」4冠達成、「生成AIリテラシー検定」取得して知識が残ってる内にと、無料で受験可能なので、現時点でのAIスキル確認の為に受験してみました。

2026年3月31日(火)～2026年4月24日(金)の期間に「人工知能(AI)の基礎」の以下のコースを完了しました。
人工知能の概要
自然言語処理とコンピューター・ビジョン
機械学習とディープ・ラーニング
IBM Watson StudioでAIモデルを実行する
AIの倫理
AIにおけるあなたの未来：雇用状況

「人工知能基礎 IBMデジタル資格（Artificial Intelligence Fundamentals IBM SkillsBuild）」出題範囲は以下となります。私は主に週末に各章を進めていきました。
人工知能の概要

人工知能を定義すること
人工知能の3つのレベルについて説明すること
AIの歴史について、過去からからしばらくうる未来まで説明すること
機械学習を定義・説明すること
構造化と非構造化データを区別すること
機械学習がどのようにデータを構造化するかについて説明すること
機械学習によって非構造化データを構造化する仕組みについて説明すること
機械学習が問題を解決するためにどのように確率計算を使うかについて説明すること
機械学習がデータを分析する３つの方法について説明すること
人間と機械学習の理想の関係について説明すること

自然言語処理とコンピューター・ビジョン

自然言語処理を定義すること
AIが自然言語処理を用い、文章から意味を抽出する方法を説明すること
分類に関する問題とその解決方法の分類について説明すること
チャットボットが、冷静、推論し、学習し、ユーザーと対話する方法について説明すること
インテント、エンティティー、ダイアログを区別すること
チャットボットの正しい用途を特定すること
自然言語処理の現実世界の用途を特定すること
AIが画像から意味を抽出するために画像を分類する方法について説明すること
畳み込みニューラル・ネットワーク（CNN）がどのように画像を分析するか説明すること
敵対的生成ネットワーク（GAN）によって信頼できる画像が作成される方法について説明すること
コンピュータ・ビジョンの現実世界での用途を特定すること

機械学習とディープ・ラーニング

人工知能、機械学習、ディープ・ラーニングを区別すること
教師あり学習、教師なし学習、強化学習について説明すること
決定木、線形回帰、ロジスティック回帰について説明すること
古典的機械学習の注目して説明すること
ニューラル・ネットワークが人間の脳からどのようにヒントを得て説明すること
パーセプトロンのノード幼い情報の流れを追うこと
機械学習の挑戦のプロセスについて説明すること
ディープ・ラーニングとそのエコシステムを定義し説明すること
ディープ・ラーニング・エコシステムの実 世界でのアプリケーションを特定すること
機械学習の未来のトレンドを続けること

IBM Watson StudioでAIモデルを実行する

機械学習のアルゴリズムとモデルについて説明すること
IBM Watson Studioの目的を説明すること
IBM Watson Studioの重要な特徴と利点を説明すること
IBM Watson Studioで機械学習プロジェクトをセットアップすること
Cloud Object Storageのリソースを作成すること
IBM Watson Studioにデータ・セットをインポートすること
IBM Watson StudioでAutoAIを使ってAIモデルを構築すること
AIモデルの予測実験を実行すること
混合行列について説明すること
モデルをJupyter Notebookとして保存すること
Jupyter Notebook（.ipynb）形式でノートブックをダウンロードすること

AIの倫理

AI倫理の5つの柱を特定すること
AIにおける公平性について説明すること
保護されるプロパティについて説明すること
特権グループと非特権グループを識別すること
AIバイアスについて説明すること
耐久性を発揮すること
AI内の敵対的な堅牢性について説明すること
真実ある人物がAIシステムなどの影響を考えるかについて説明すること
危険性のある攻撃を特定すること
説明可能性について説明すること
解釈可能性と説明可能性を比較すること
透明性を定義すること
ガバナンスについて説明すること
ビジネスでの役割とそれに関わる透明性を特定すること
個人情報を識別すること
センブな個人情報を識別すること
モデルの匿名化について認識すること
差分プライバシーについて説明することします
データの最小化について説明すること

AIにおけるあなたの未来：雇用状況

AIの専門家が働く業界を認識すること
雇用市場におけるAIスペシャリストに対する世界的なニーズを認識すること
AIの先を得る未来について説明すること
AIにおけるさまざまな仕事の役割に必要な、主要な責任とスキル・セットを認識すること
AIプロフェッショナルに必要なスキルを特定すること
この分野での仕事を始めるために必ず知っておくべきツールを特定すること
人工知能の分野でさらに詳しく学び、最新の状況に遅れないためのリソースを特定すること

受験後の感想としては英語を日本語に自動翻訳しているので、やや分かりにくい部分がありましたが、基礎的な項目が多いので特に問題は無いかと思われます。
小問題5問が何回かと章末に15問といった構成でしたが、いずれも2回目は同じ問題？なので再試験前に復習すれば合格出来ました。

試験終了後に全問題の自身の回答と正解及び解説が表示される為に、不合格の場合でもこれらをチェックして再受験すればスキル向上に繋がりました。
「AIスキル検定」「生成AIリテラシー検定」と同様に有料試験の腕試しとしても良いかと思います。
またこれも「AIスキル検定」「生成AIリテラシー検定」と同様なのですが、IT資格試験は金額が高い試験が多いのですが、無料でもIT資格試験に受かったという小さな満足感が得られるのもポイントです。

今週は一般社団法人 日本AIスキル認定協会「生成AIリスク管理者検定」、生成AIリテラシー認定機構「人工知能基礎 IBMデジタル資格（Artificial Intelligence Fundamentals IBM SkillsBuild）」合格出来ました。
今後も無料のIT資格検定、AI資格検定を探しつつ、IPA新試験「データマネジメント試験」「デザインマネジメント試験」の動向も引き続きチェックしていきたいと考えています。

IBM SkillsBuildに関して

IBM SkillsBuildは、IBMが提供する完全無料の教育プログラムです。
学生や求職者、キャリアチェンジを目指す社会人が、最新のITスキルやビジネススキルを習得し、より良いキャリアを築けるよう支援することを目的としています。

主な特徴は以下の通りです。
1. 学べるコンテンツの種類
1,000以上のコースがあり、サイバーセキュリティやAI、データ分析、クラウドコンピューティングなどの技術スキルから、デザイン思考やコミュニケーションといった職場でのソフトスキルまで幅広くカバーしています。

最新のIT技術: AI（人工知能）、データサイエンス、サイバーセキュリティ、クラウドなど。
ソフトスキル: 職場でのスキル、コミュニケーション、デザイン思考、アジャイルな働き方など。

2. 学習の形式と特典
オンライン・プラットフォーム: 自分のペースで、自宅からでも学習を進めることができます。
デジタル・バッジ（資格）: コースを完了すると、LinkedInなどのSNSで共有可能な「デジタル・バッジ」を取得でき、スキルの証明として就職活動などに活用できます。
日本語コンテンツの拡充: 日本国内でも利用しやすいよう、日本語の学習コンテンツが強化されています。

3. 対象者と利用方法
対象: 高校生、大学生、教職員、およびキャリアアップを目指す社会人。
料金: すべて無料で利用できます。
提携: 日本ではフリーランス協会などのパートナー団体を通じて申し込むケースもあります。

テクノロジーの専門家による無料のスキル習得プログラム | IBM SkillsBuild

キャリアのどの段階にいても、テクノロジーの専門家が開発した、スキル重視の無料オンライン学習とサポートをご利用いただけます。

skillsbuild.org