ChatGPTなどの生成AIを使いこなすことは、現代のビジネスマンにとって必須のスキルとなりました。しかし、私は一歩進んで、その裏側にある「ディープラーニング」の仕組みを体系的に学ぶことにしました。
それが、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する「G検定」への挑戦です。リスク管理のプロがなぜ今、AIの深部を学ぶ必要があるのか。その戦略的な意義をお話しします。
目次
1. AIの「限界」を知ることがリスク管理になる
AIは万能ではありません。時には「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」をつくこともあれば、倫理的・法的なリスクを孕むこともあります。
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マサキの視点：AIリスクの正体 AIができることと、できないこと。この境界線を正しく理解していないことが、ビジネスにおける最大の「不確実性」を生みます。AIの仕組みを知ることは、AIによる誤判断や情報の取り扱いミスという新たなリスクから組織を守ることに直結します。
2. 資格の掛け合わせで「唯一無二の存在」になる
私が目指しているのは、単一の専門家ではありません。複数の専門知識を掛け合わせることで、自分自身の市場価値を最大化することです。
- 不動産・法務の知識（宅建）
- 労働安全・健康の知識（衛生管理者）
- IT・AIの知識（ITパスポート・G検定）
これらの知識を併せ持つ50代は、極めて希少です。技術と法律、そして人の安全。これらを横断的に分析してリスクを判定できるプロフェッショナルこそ、これからのDX時代に求められる人材だと確信しています。
3. G検定合格に向けた私の学習プラン
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- 用語の全体像を把握： まずは公式テキストで「強化学習」「ニューラルネットワーク」といった基本用語に慣れる。
- 時事問題・法律のキャッチアップ： AIに関する法律（著作権法など）や最新のトレンドを押さえる。
- 過去問と模試で実戦： 時間配分が厳しい試験なので、スピード感を意識した演習を繰り返す。
まとめ：今日が一番若い日。AIと共に進化する
AIに仕事を奪われることを恐れるのではなく、AIを使いこなし、そのリスクをコントロールする側に回る。50代からの学び直しは、単なる知識の習得ではなく、未来を生き抜くための「OSのアップデート」です。G検定の合格を目指し、挑戦の手を止めることはありません！
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