- AIに関する資格を取得するメリット
- AI関連の仕事に活用できるおすすめ資格一覧
- 海外の主要なAI資格一覧
- AI関連の資格取得に必要な知識・スキル
- AI関連資格のおすすめ勉強法
- AI関連の職種別役立つ資格を紹介
- AIに関するよくある質問
- まとめ
AIに関する資格を取得するメリット
AI技術の利用範囲は拡大が続いており、今後もAIエンジニア技術者の需要は続くと考えられます。AIエンジニアを目指す場合にも、既にAIエンジニアである場合にも、AIに関する資格を取得することはスキルを示し、キャリア構築や転職において有効です。
AI市場が急成長しており、需要の高いスキルを証明できる
AI市場は急速に成長しており、市場の成長に伴いAI人材は不足しています。そのため、AIスキルの需要は非常に高く、AI関連の資格を取得すると市場価値の高いスキルを証明可能です。
AI人材は2030年で約12万人不足すると予測されており、今後も深刻な人材不足が続くと予想されているため、将来性の高いスキルの証明となるでしょう。
スキルや知識の証明になる
AIに関連する資格を取得することで、専門的な知識・スキルの保有を客観的に証明することができます。AIエンジニアを目指した転職活動においては、AIに関する一定のスキルの保有を示し、即戦力として活躍できるアピールに繋がります。
年収アップが期待できる
AIエンジニアに転職することで、年収アップが期待できます。現状の職種によってどのくらい年収アップするかは異なりますが、別職種のエンジニアなどと比較するとAIエンジニアは年収が高い傾向があります。具体的には700万円程度が相場で、スキルアップすれば1,000万円を超えるケースも珍しくありません。
網羅的に知識を身につけられる
資格の取得を目的として学習を行うことで、網羅的、体系的にAIに関する知識を身に着けられることもメリットの一つです。AIに関連する範囲でも、身につけたい知識は多く、バランスの良い学習が必要となります。資格取得に向けた学習は、資格の主旨にあわせて、網羅的、体系的に知識を得ることに繋がります。
英語発信が多く海外のAI資格を取得すると情報を追いやすい
海外のAI資格は英語で実施されていて、資格取得を通して英語で専門知識を理解できるようになります。これはIT業界において重要なスキルです。技術に関する最新情報は、多くの場合最初に英語で発信されます。特にAIは最新情報が多い状況なので、英語で情報収集できるスキルは役立ちます。企業からの評価にもつながるでしょう。
AI関連の仕事に活用できるおすすめ資格一覧
AIエンジニアにおすすめな資格は複数あります。ここからはAIエンジニアにおすすめ資格を民間資格、国家資格に分けて紹介します。
まずは、各資格の特徴を表で確認しましょう。
| 資格名 | 試験内容 | 受講料 | 試験方式 | 合格率 |
|---|---|---|---|---|
| AI実装検定 | 数学 AIプログラミング ディープラーニング |
B級： 一般9,900円/ 学割5,500円 A級： 一般14,850円/ 学割8,250円 S級： 33,000円 |
CBT方式 | 非公開 |
| E検定 | 応用数学 機械学習 ディープラーニング 開発運用環境 |
一般：33,000円 会員：27,500円 学生：22,000円 |
CBT方式 | 約70% |
| G検定 | 人工知能 機械学習 ディープラーニング |
一般：13,200円 学生：5,500円 |
CBT方式 | 約70% |
| 画像処理 エンジニア検定 |
画像データの基礎 画像信号処理 パターン認識・計測 メディア処理・符号化 画像処理システム 知的財産権 |
ベーシック： 5,600円 エキスパート ：6,700円 |
マークシート方式 | ベーシック： 60%ほど エキスパート： 30%ほど |
| AWS Certified Machine Learning - Specialty |
データエンジニアリング 探索的データ分析 モデリング 機械学習の実装とその運用 |
40,000円 | CBT方式 | 約50% |
| Professional Data Engineer |
データ処理システムの設計、 構築、運用、保護、 モニタリング データ収集、変換、 統合 データ分析と機械学習 セキュリティと コンプライアンス クラウド コンピューティング |
200ドル （約35,000円） |
CBT方式 | 約60％ |
| Python3エンジニア 認定データ分析試験 |
データ分析 Python 数学 ライブラリの知識 機械学習の実装 |
一般：10,000円 学生：5,000円 |
CBT方式 | 約80% |
| データ サイエンティスト検定 リテラシーレベル ™（DS検定™） |
データサイエンス力 データエンジニアリング力 ビジネス力 |
一般：10,000円 学生：5,000円 |
CBT方式 | 約60% |
| 統計検定1級 | 確率と確率変数 種々の確率分布 統計的推測(推定) 統計的推測(検定) データ解析法の考え方と 各種分析手法 ※統計数理の出題範囲 |
統計検定1級 「統計数理」： 6,000円 統計検定1級 「統計応用」： 6,000円 |
論述式 | 約20% |
| 統計検定準1級 | 確率と確率変数 種々の確率分布 統計的推測（推定） 確率的推測（検定） マルコフ連鎖と確率過程の基礎 回帰分析 分散分析と実験計画法 標本調査法 多変量解析 時系列解析 分割表 欠測値 モデル選択 ベイズ法 シミュレーション, 計算多用手法 |
一般：8,000円 学生：6,000円 |
CBT方式 | 約20% |
| 統計検定2級 | データソース身近な統計 データの分布 1変数データ 2変数以上のデータ データの活用 推測のためのデータ収集法 確率モデルの導入 推測 線形モデル 活用 |
一般：7,000円 学生：5,000円 |
CBT方式 | 約30% |
| データベース スペシャリスト試験 |
コンピュータ構成要素 システム構成要素 データベース セキュリティ システム開発技術 ソフトウェア開発管理技術 |
7,500円 | 午前I： 四肢択一 午前II： 四肢択一 午後I： 記述式 午後Ⅱ： 記述式 |
約17% |
| ITストラテジスト試験 | 事業戦略 IT戦略 リスクマネジメント 情報セキュリティ プロジェクトマネジメント サービスマネジメント システム統合マネジメント 基礎理論 コンピュータシステム 技術要素 開発技術 |
7,500円 | 午前I： 四肢択一 午前II： 四肢択一 午後I： 記述式 午後Ⅱ： 記述式 |
約15% |
| 応用情報技術者試験 | 基礎理論 アルゴリズム コンピュータ構成要素 データベース ネットワーク プロジェクトマネジメント システム監査 システム戦略 経営戦略 企業活動 法務 |
7,500円 | 午前： 多選択式 午後： 記述式 |
約20% |
| 基本情報技術者試験 | アルゴリズムとプログラミング コンピュータ構成要素 システム構成要素 ソフトウェア ハードウェア データベース ネットワーク セキュリティ プロジェクトマネジメント サービスマネジメント |
7,500円 | CBT方式 | 約30% |
AI関連の仕事におすすめの民間資格11選
資格に挑戦する際はその特徴をおさえて、自身に適した資格を選択しましょう。
上記の表で確認した民間資格について詳しく確認します。
AI実装検定
AI実装検定とは、AI実装検定実行委員会（AIEO）主催のAIプログラミングや数学の知識を問われる試験です試験レベルはB級、A級、S級の3段階を展開しており、B級とA級は学割もあるので学生でも挑戦しやすいと言えます。
S級はAIの実装力や画像処理の実践的なスキル、有名モデルの実装力などの知識が問われ、AI試験の中でも特に難易度が高いです。まずはB級やA級、他の資格で知識を身につけてからS級に挑戦すると良いでしょう。
G検定
G検定とは、E検定同様一般社団法人「日本ディープラーニング協会」主催の民間試験です。ディープラーニングの基礎やデータを用いて何ができるのかを幅広く出題されます。
E検定と比較して難易度の低い試験ですので、AI知識の第一歩としておすすめの試験です。DX理解やAIの基礎を体系的に学びたい方は挑戦してみましょう。
E資格
E検定とは、一般社団法人「日本ディープラーニング協会」主催の機械学習モデルの理論や応用数学の知識を問われる試験です。出題範囲にディープラーニングの理論や機械学習モデルについてだけでなく、線形代数や統計といった応用数学も含まれています。
機械学習の知見も深く身につけている必要があるため、まずは前述のG検定から挑戦してはいかがでしょうか。
AWS Certified Machine Learning - Specialty
AWS Certified Machine Learning - Specialtyとは、全世界シェア率1位のAWS上で機械学習を実装する方法を問われる試験です。機械学習の知識だけでなく、AWSサービスの知識を要求されます。
出題範囲はデータエンジニアリングから機械学習モデルのデプロイと一連の知識を要求され、それぞれのフェーズで適したAWSサービスの知識も必要です。AWSはシェア率の高い人気のサービスですので、AWS上で機械学習モデルを構築する方におすすめの認定試験です。
Google Cloud Professional Data Engineer
Google Cloud Professional Data Engineerとは、Googleの提供するクラウドサービスGCP（Google Cloud Platform）上で機械学習やデータ分析を使いこなす方法を問われる試験です。GCPの認定試験は基礎、アソシエイト、プロフェッショナルの3段階に設定されているため、最高難易度に設定されています。
そのため、公式ガイドの推奨は実務経験3年以上に加えて、GCPの経験1年以上と推奨レベルが高いです。しかし、受験条件等は設定されていないので、誰でも受験できます。
機械学習の知見やGCPの知見を証明したい方は挑戦してみましょう。
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
AI:900とは、Microsoft社の提供しているクラウドサービスAzure上で機械学習を実装するための基礎知識を問われる認定試験です。Azureに関する基本用語や機械学習の基礎を体系的に学びたい方におすすめの試験となります。また、受験資格も設けられておらず、入門的な立ち位置の試験ですので、これからAIや機械学習を学ぼうと検討している方にもおすすめです。
AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
AI-102はAI-900同様Microsoft社のAzure上で機械学習モデルの実装などを問われる試験で、AI-900より上位レベルに設定されているAIエンジニア向けの資格です。各Azureサービスの知見や要件に応じた適切なサービス選択など実践的なスキルが要求されます。
画像処理エンジニア検定
画像処理エンジニア検定とは、公益財団法人画像情報教育振興協会（CG-ARTS）主催の画像処理分野の開発や設計に必要な知識を評価する検定試験です。数学や画像処理の知識だけでなく、知的財産権など法律の知識も要求されます。
試験レベルはベーシックとエキスパートの2レベルを展開しており、エキスパートでは高い画像処理知識を要求されるため初学者はベーシックに挑戦してみましょう。
Python3エンジニア認定データ分析試験
Pythonエンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している資格試験です。Pythonにおけるデータ分析用ライブラリや機械学習モデルの実装方法、数学の知識まで要求されます。
機械学習やデータ分析、数学の要求レベルは比較的低く、Pythonにおけるデータ分析の知見を証明したい際に取得すると良いでしょう。
データサイエンティスト検定™（DS検定™）
データサイエンティスト検定とは、一般社団法人「データサイエンティスト協会」主催のデータサイエンス能力を測る認定試験です。リテラシーレベルの難易度は比較的易しいので、データサイエンティストやAIエンジニアを目指す方が最初に受けるべき試験と言えます。
統計検定
統計検定とは、一般財団法人「統計質保証推進協会」が主催の統計学の基礎知識や応用力を問われる資格試験です。データを適切に分析する、客観的判断を行う力を測れます。
AIエンジニアはデータを分析して機械学習モデルに与える情報を選択します。そのため、統計スキルが不足すると適切な情報を選択できず、精度の低いモデルになってしまいます。
統計検定は幅広いレベルの試験を展開しているため、まずは統計2級の合格を目指して学習してみましょう。
AI関連の仕事におすすめの国家資格4選
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験とは、経済産業省のIT政策実施期間情報処理推進機構（IPA）が実施しているデータベースの知見を問われる国家試験です。IPAの実施する情報処理試験の中でも最上位に当たるスキルレベル4に該当しているため、難易度も高く設定されています。
試験は午前1、午前2、午後1、午後2と4つで構成されており、午後試験は筆記試験です。取得には本格的な対策が必要ですので、まずは後述の基本情報技術者試験や王情報技術者試験に挑戦してみましょう。
ITストラテジスト試験
ITストラテジスト試験とは、データベーススペシャリスト試験と同様にIPAの実施する国家試験です。ITストラテジスト試験も最上位のスキルレベル4に該当しており、経営とITを結びつける知見を問われます。
こちらの試験もデータベース試験同様午前1、午前2、午後1、午後2と4つで構成されており、対策が非常に難しいためまずは応用情報技術者試験などに取り組むと良いでしょう。
応用情報技術者試験
応用情報技術者試験とは、IPAの実施しているITに関する広い知見を問われる認定試験です。IPAによると「高度IT人材になるために必要な応用的知識・技能を持ち、高度IT人材としての方向性を確立した者」としての証明と位置付けており、難易度は上から2つ目のスキルレベル3に該当します。
世間的にはITエンジニアになるなら取得しておくべきと言われることも多い非常に人気の試験です。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験とは、応用方技術者試験の1ランク下に設定されたIPAの実施している認定試験です。スキルレベル2に該当し、ITスキルの広い範囲を問われます。
ここまで紹介してきた国家試験と比較してスキルレベルは低く設定されていますが、プログラミングの記述方法などIT未経験者には難しい内容が出題されるのでご注意ください。IT未経験の方は基本情報技術者試験から挑戦してみましょう。
海外の主要なAI資格一覧
| 資格名称 | 試験内容 | 受験料 |
|---|---|---|
| Microsoft Certified： Azure AI Engineer Associate |
Azure Cognitive Servicesソリューションの計画と管理 コンピュータビジョンソリューションの実装 自然言語処理ソリューションの実装 ナレッジマイニングソリューションの実装 会話型AIソリューションの実装 |
21,102円 |
| Professional Machine Learning Engineer | データ分析 MLパイプラインの構築 GCPにおける最適なソリューション |
200ドル |
AI関連の資格取得に必要な知識・スキル
AI関連の資格取得に必要な知識として以下が挙げられます。
-
・機械学習・ディープラーニング
・数学
・プログラミング
・法規・倫理
機械学習・ディープラーニング
機械学習とディープラーニングはAIのロジックのうちの一部です。AIの仕組みとも言えます。AIの中に機械学習があり、さらに機械学習の中にディープラーニングがあります。AIのロジックは複数ありますが、中心が機械学習、さらに根幹がディープラーニングというイメージです。
数学
一般的なプログラミングでは数学の知識はそれほど必要ありません。数学が苦手な人でもプログラミングを習得できます。しかし、AIエンジニアには数学が必要です。数学の知見を持ち合わせていないと、AIモデルの予測結果を説明できず、ビジネス適用できないからです。
プログラミング
AIも他のシステム同様、開発時にはプログラミングスキルが必須です。AIの構築言語はPythonを使用する場面が多いため、Pythonを学ぶと良いでしょう。Pythonの基本文法を習得している、AI開発に必要なフレームワークやライブラリの扱いに慣れる必要があります。
法規・倫理
法規・倫理の知識は、AIをどのように事業に活用するか考える際に必要になります。末端のAIエンジニアであれば法規や倫理を考える必要性は少ないですが、どのようなAIシステムを開発するのか考案、決定する立場になれば法規や倫理への考慮も必要です。
AI関連資格のおすすめ勉強法
AI関連の資格は一般的なIT試験と比較して難易度が高いだけでなく情報の更新が早いため、セミナーでの学習がおすすめです。ここからは独学で学習が難しい理由とセミナーがおすすめな理由を深掘りしていきます。
独学・参考書での学習が難しい理由
AIに関する知識や常識は新しい分野のため変化が激しく、数年前の情報が古い可能性があります。そのため、参照したWebページや書式の情報が古い可能性があり、独学では気付けない可能性があるため独学では難しいです。
独学で資格取得を目指す場合は、必ず情報が正しいかだけでなく最新の情報であるか確認しましょう。
資格別のセミナーがおすすめ
AI関連の資格を取得したい場合は、様々な団体が開催しているセミナーを受講すると良いでしょう。セミナーは最新の情報であることを担保されており、短い時間で試験合格に最適な手段です。また、各セミナーは試験合格に特化しており、寄り道せず最短経路で合格を目指せます。
資格に限らずAI全般について勉強したい場合は、「AIの勉強方法は？AIの重要性や勉強するメリットについても徹底解説」の記事を参考にしてみてください。
AI関連の職種別役立つ資格を紹介
AI関連の職種は様々あり、それぞれ役割とおすすめの資格が異なります。ここからは、各職種ごとの役割とおすすめ資格を紹介します。
紹介する職種は以下の6つです。
-
・AIエンジニア
・データアナリスト、データサイエンティスト
・データアーキテクト
・AIコンサルタント
・AIプランナー
・AIプロデューサー
それぞれについて詳しく見ていきましょう。
AIエンジニア
AIエンジニアとは、AIの主な技術である機械学習やディープラーニングなどの開発に携わる技術者のことです。AIを使ったシステムの開発や、データの解析などを行います。AIシステムを開発することにより、従来はできなかった業務の予測や判断などを可能にします。
関連記事：AIエンジニアとは？仕事内容やなるために必要なスキル、年収を解説
AIエンジニアに役立つ資格
AIエンジニアはプログラミングスキルや実装力を要求されるため、画像処理エンジニア検定やAI実装検定、AWS Certified Machine Learning - Specialtyなどの実装力を問われる試験に挑戦すると良いでしょう。いずれの資格もプログラミングスキルを活かした実装力が問われます。
データアナリスト、データサイエンティスト
データアナリストとは、企業のデータベースに蓄積される大量のユーザーデータや業務システムの実績などを集計・分析することで、ユーザーの行動や将来のニーズなどを解析・予測し、自社やクライアントが抱える課題の解決を支援するデータ分析の専門家です。
データサイエンティストも同様に、データベースを集計・分析し、クライアントが抱える問題の解決を図る職種です。
つまりデータアナリストとデータサイエンティストは名称が異なるだけで概ね同じ職種と言えるでしょう。企業によって呼び方が異なる程度と考えると良いです。
関連記事：
【2024年最新】データアナリストとは？仕事内容や必要スキル・資格などを紹介
データサイエンティストとは？仕事内容や必要なスキル、学習法を紹介
データアナリスト、データサイエンティストに役立つ資格
データアナリスト、データサイエンティストは統計スキル、ビジネススキル、ITスキルが要求されるため、ITストラテジスト試験や統計検定、データサイエンティスト試験などプログラミングに特化していない資格に挑戦すると良いでしょう。当然プログラミングのスキルも重要ですので、Python認定試験などもおすすめです。
データアーキテクト
データアーキテクトは、データ分析をしやすくするための設計を行う職種です。データエンジニアはデータ分析のためのシステムを構築する職種、データアナリスト・データサイエンティストはデータを分析する職種、データアーキテクトはデータ分析のツールや方法を設計する職種という区分になります。
データアーキテクトに役立つ資格
データアーキテクトはデータ分析の基盤となるデータベースを扱う機会が多いため、データベーススペシャリスト試験に挑戦すると良いでしょう。また、データ分析方法を身につけると適したデータベースを設計できるため、データサイエンティスト試験などもおすすめです。
AIコンサルタント
AIコンサルタントとは、AIの知見を活かして企業に対してAI活用のアドバイス、ヒアリングを行う職種です。AIの利便性が高まったものの、多くの企業はどのようにAI活用すれば良いかわからない状態です。AIコンサルタントは技術力にくわえ、企業の課題分析・問題解決力やわかりやすく説明する能力などが求められます。
AIコンサルタントに役立つ資格
AIコンサルタントはビジネススキルや課題解決力、AIに関する深い知識を要求されるため、ITストラテジスト認定試験やAI実装検定に挑戦すると良いでしょう。また、設計や構築フェーズでプロジェクトメンバーと連携するため、Python認定試験などでプログラミングの知識を身につけるのもおすすめです。
AIプランナー
AIプランナーはAIを活用してプロジェクトを進行する役割を担います。実際に手を動かして開発をするのではなく、クライアントと開発者の間に入って調整します。必要な情報をヒアリングして、書類を作成する業務や、適切なコミュニケーションを取る業務が中心です。
AIプランナーに役立つ資格
AIプランナーは実装力より理論や理解を要求されるため、G検定やITストラテジスト試験に挑戦すると良いでしょう。
AIプロデューサー
AIプロデューサーはAI導入の際に、様々な関連部署との調整を行う役割を担います。プロジェクトをまとめるという点では、AIプランナーとほぼ同義です。企業によって呼び方が異なる程度に違いになります。
関連記事：
未経験でAIエンジニアになるには？求人例や年収、資格やスキルも紹介
未経験でAIエンジニアになるには？必要なスキルや役立つ資格を紹介
AIプロデューサーに役立つ資格
AIプロデューサーはAIプランナーと同様に実装力より理論や理解を要求されるため、G検定やITストラテジスト試験に挑戦すると良いでしょう。
AIに関するよくある質問
ここまでAIに関連する資格を複数紹介してきました。AIは近年注目を集めているため、多くの認定試験が展開されていることがわかりました。ここからは、AIに関する資格によせられるよくある質問に回答していきます。
Q1. AIエンジニアはどのような職種ですか？
AIエンジニアとは、AIを使ってシステム開発を行う職種です。機械学習やディープラーニングを主に扱います。プログラミングスキルだけでなく、数学などの知識も求められる点が他のエンジニアと異なります。
Q2. AIエンジニアに有益な資格を教えてください
AIエンジニアに必須の資格はありません。ただし資格を取得することで自身のスキルアップや評価アップにつながります。具体的におすすめの資格としては以下が挙げられます。
-
・AI実装検定
・E検定
・AWS Certified Machine Learning - Specialty
・統計検定
・データベーススペシャリスト試験
・ITストラテジスト試験
Q3. AI実装検定について教えてください
AI実装検定はAIプログラミングに必要な数学知識、プログラミング知識、フレームワークの知識などを問う資格試験です。B級、A級、S級の順に難易度が上がります。S級はAI関連の資格の中でも最も難易度が高いと言われている試験ですので、まずはB級やA級に挑戦してみましょう。
まとめ
AI、機械学習、ディープラーニングなどを事業に活用するために、設計、開発を行うことがAIエンジニアの業務です。AIエンジニアには、一般的なITエンジニアに必要とされる開発スキルに加えて、AIに関する知見・実装のための専門的スキルが必要となります。
AIエンジニアを目指す場合、AIエンジニアがキャリアアップを目指す場合には、AIに関する資格の取得が有効です。資格の保有により一定の知識・スキルを保証できることと、資格取得のための学習により網羅的、体系的にAIに関連する知識を得られることが大きなメリットとなります。
関連記事：AIエンジニアの年収を年代・業務内容・業務形態別に紹介します
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