AI関連の資格おすすめ15選!取得のメリットや勉強方法も解説します

最終更新日:2024年2月22日

AI技術を使ったシステムの設計、開発を行うAIエンジニア。AIはコンピューターの性能向上により、コストパフォーマンスの面でも実用化段階に入り、近年では業務システムやスマートフォンアプリなど利用シーンも拡大中です。

AIのさらなる普及により、AIエンジニアの需要は上昇が予測されます。AIに関連する資格も増え、取得することでAIエンジニアを目指す場合には差別化に繋がります。

本記事では、AIのスキルを磨きキャリアアップを図ろうとしているエンジニア職やアナリスト職の方に向け、AIに関する資格取得のメリット、資格種類、AIエンジニアの概要、仕事内容、必要とされる知識・スキルについて解説します。

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この記事のまとめ

  • AI資格は複数あり、それぞれ出題範囲や難易度が異なるため、目的に合わせて取得すると効果的
  • AI関連の職種ではプログラミングスキルだけでなく数学の知識やビジネススキルも要求されるため、AI関連資格以外も効果的
  • AI関連の知識は変化が激しいため、独学よりセミナーを活用すると良い

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エンジニア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
33,000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エンジニアにおすすめ民間資格9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することが大切です。
上記の表で確認した民間資格について詳しく確認していきましょう。

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。

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、まずは後述のG検定から挑戦してはいかがでしょうか。

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。

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。

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。

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
21,103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。AIのプログラミングというよりは、設計の段階で数学に基づいたロジックを作るイメージです。

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。

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?仕事内容や必要なスキル、年収の相場を解説

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:
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の仕事内容を解説!必要なスキル、知識、学習方法もご紹介

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:
AIエンジニアに未経験から転職可能?必要な知識・スキルも紹介
未経験でAIエンジニアになるには?求められるスキルや役立つスキルを紹介

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。

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

AIに関するよくある質問

AIに関するよくある質問とその回答を紹介します。

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

    ・G検定

    ・画像処理エンジニア検定

    ・AWS Certified Machine Learning - Specialty

    ・Professional Data Engineer

    ・Python3エンジニア認定データ分析試験

    ・データサイエンティスト検定 リテラシーレベル™(DS検定™)

    ・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

    ・応用情報技術者試験

    ・基本情報技術者試験

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。

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この記事の監修

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