VOICE統計学は生成AI時代における教養である

現在、第二子の誕生に伴い１年間の育児休業を取得中ですが、育児の合間にできたスキマ時間を活用して、何かスキルアップにつながる学びを得たいと考え、統計学の学習を始めました。統計学に関心を持った背景には、私の本業であるソフトウェアエンジニアとしての問題意識があります。近年の生成AIの急速な進化により、エンジニアには単なるプログラミングスキルにとどまらず、「AIの構造を深く理解し、使いこなすこと」が強く求められるようになっていると感じます。統計学はまさにその中核をなす教養であり、今後の技術的トレンドに適応するための不可欠な知識だと捉えました。せっかく体系的に学ぶのであれば、知識を定量的に証明できる手段が欲しい——そう考えて資格試験を調べる中で、統計検定の存在を知りました。
受験に際しては、育児の合間で完遂できるような学習効率を最大限に重視した計画を立てました。インプットには『統計学実践ワークブック』を、アウトプットには『統計検定準１級公式問題集』に加え、『統計検定２級公式問題集』も併用しました。準１級の出題範囲には２級の内容も含まれているため、
２級分野を確実な得点源とする狙いがありました。実際、２級分野の問題は比較的難易度が抑えられているため、落とさないことで全体の安定感を高められると判断しました。ワークブックの理解が追いつかない箇所に直面した際は、YouTubeやブログ記事を活用して、「例と例題だけでも理解する」ことを重視し、限られた時間の中でも深く学べるよう取捨選択を行いました。
さらに、頻出分野については理解を深めるために専門書も読みました。数理統計の基礎固めには『確率統計キャンパス・ゼミ』を、加えて『多変量解析がわかる』や『道具としてのベイズ統計』なども読み込み、準１級に必要な幅広い概念を網羅的に学習しました。
私は文系出身であり、数学的素養に対して不安があったため、統計を本質的に理解するには基礎数学の補強が不可欠だと判断しました。そのため、『ゼロから学ぶ微分積分』『ゼロから学ぶ線形代数』を通して、微分積分と線形代数の基礎力を体系的に身につけることにも注力しました。
こうした学習の成果として、初回の受験で合格を果たし、さらに成績優秀賞という評価をいただけたことは、大きな自信となっています。今後は統計学という汎用性の高い知識を武器に、生成AIを使いこなし、より高い次元でソフトウェア開発に貢献していくことを目指していきたいです。