AI実装検定S級は「最難関」という印象から、出題範囲がとても広いように感じがちです。しかし実際には、出る範囲と出ない範囲がはっきり分かれている試験です。この記事では、やるべき分野と切っていい分野を整理し、無駄な勉強を避けるための地図を作ります。
💡 30秒でわかる結論
Q：AI実装検定S級の出題範囲って、どこまで勉強すればいいの？
A：AI実装検定S級の出題範囲は、NLP（自然言語処理）とModel（画像モデル）の2分野のみです。数学の証明や論文の全文理解は不要で、実装を見て「何をしているか」を判断できるレベルまで仕上げれば合格圏に入ります。
- NLP：Word2Vec／seq2seq／Transformer などの入出力と損失
- Model：VGG／ResNet／DenseNet などの構造と違い
- 不要：数式証明・最新派生モデル・論文精読
※試験全体像を先に整理したい方は、AI実装検定S級の完全攻略ガイドもあわせてご覧ください。
結論：AI実装検定S級の出題範囲はこの2分野だけ
結論：AI実装検定S級の出題範囲は、NLPとModelの2分野に限定されています。なぜなら、試験はディープラーニングの実装を見て判断できるかを評価する設計だからです。
数学・統計の証明問題や、研究レベルの理論説明は求められません。PyTorchやKerasで書かれた実装を見て、入力・出力・学習の流れが分かれば対応できます。
NLP分野の出題範囲一覧（自然言語処理）
結論：NLP分野では、代表的な手法の入出力と学習の流れが出題範囲になります。なぜなら、S級では理論よりも実装から処理内容を判別できるかが重視されるからです。
💰 NLP出題手法一覧
| 手法 | 見るポイント |
|---|---|
| Word2Vec（Skip-gram） | 入力語と出力語、どこで損失を計算するか |
| seq2seq | Encoder→Decoderの流れ、学習時の出力 |
| Transformer | Attentionの位置、入力と出力の形 |
| HRED | 階層構造でどこに文脈が入るか |
NLPで「ここまでやればOK」の基準
結論：NLPは、入出力と損失の位置を説明できれば出題範囲としては十分です。なぜなら、数式や派生手法の理解は試験ではほとんど問われないからです。
Attentionの数式や最新Transformer派生モデルまで追う必要はありません。実装例を見て「何を入れて、何を出しているか」が分かればOKです。
Model分野の出題範囲一覧（画像モデル）
結論：Model分野では、主要な画像モデルの構造と違いが出題範囲になります。なぜなら、S級ではモデル名ではなくネットワーク構造の判別が問われるからです。
💰 Model出題モデル一覧
| モデル | 一言特徴 |
|---|---|
| VGG | 同じ畳み込みを深く積む |
| GoogLeNet | 複数分岐を並列に結合 |
| ResNet / WideResNet | スキップ接続で深層化 |
| DenseNet | 特徴を連結して再利用 |
| MobileNet | 計算量を減らした軽量設計 |
| EfficientNet | 深さ・幅・解像度を最適化 |
Modelで「ここまでやればOK」の基準
結論：Model分野は、丸暗記ではなくモデル同士の違いを判断できれば十分です。なぜなら、実装問題ではブロック構造の特徴がそのまま判断材料になるからです。
💡 Check：似ているモデルほど「何が違うか」だけを覚えると混乱しません。
出ない／優先度が低い範囲まとめ
結論：S級では、数学の証明や論文の全文理解は出題範囲外です。なぜなら、試験の目的が研究理解ではなく実装判断力の確認にあるからです。
- 数学・統計の証明問題
- 論文の全文精読
- 最新派生モデルの細部
- ハイパーパラメータの細かい調整
出題範囲を勉強法につなげる次の一手
結論：出題範囲が把握できたら、次は勉強の進め方を固定するのが最優先です。なぜなら、S級は範囲よりも反復と判断スピードが合否を分ける試験だからです。
次に読むべき記事：
👉 独学でAI実装検定S級に合格する勉強法
👉 AI実装検定S級のおすすめ教材
FAQ
AI実装検定S級の出題範囲は毎年変わりますか？
大枠のNLPとModelは基本的に変わりません。最新情報は公式シラバスで最終確認すると安心です。
数学や統計はどこまで勉強すればいいですか？
数式の証明は不要です。損失関数がどこで使われているか分かれば十分です。
論文は読まないと出題範囲をカバーできませんか？
論文全文を読む必要はありません。実装例を通して目的と構造を理解する方が試験向きです。
最新のTransformer系モデルも出題範囲に入りますか？
基本となるTransformer構造が中心です。派生モデルは優先度が低めです。
Model分野は全部のモデルを完璧に覚える必要がありますか？
丸暗記は不要です。系統ごとの違いを見分けられれば十分です。
出題範囲が分かったあと、次に何をすればいいですか？
範囲を前提に勉強の進め方を固定し、実装例→演習→間違い直しの型を作りましょう。
まとめ
AI実装検定S級の出題範囲は、NLPとModelの2分野に集中しています。やらない範囲を切り、出るポイントに反復をかけることで、独学でも十分に合格を狙えます。