プロンプトエンジニアリング関連のおすすめ資格5選
プロンプトエンジニアリング関連のおすすめ資格は、以下の5つです。
それぞれの資格の試験概要や難易度について解説します。
G検定
G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施している、AIを正しく活⽤するためのリテラシー取得を目的とした検定試験です。
| 試験 概要 |
ディープラーニングをはじめとする、 AIに関するさまざまな技術的な⼿法や ビジネス活⽤のための基礎知識を 有しているかを認定する試験 |
| 開催 時期 |
例年1月、3月、5月、7月、 9月、11月 |
| 難易度 | TSSレベル2 ※ITSSレベルの詳細はこちら |
| 受験料 | 一般：13,200円（税込） 学生：5,500円（税込） 過去受験日から2年以内の再受験は、上記の 半額AI For Everyone修了者の方は、Coursera の受講修了証の提示で30％引き |
体系的にAI・ディープラーニングを学習すると、「AIでできること・できないこと」「AIの活用方法」「AIを活用するために必要なもの」が理解できるようになります。
E資格
E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）によって実施されている、ディープラーニングを適切な手法で正しく実装する能力を持っているか認定する資格です。
| 試験 概要 |
ディープラーニングの理論を理解して、 適切な手法で正しく実装する能力を 持っているか認定する資格 |
| 開催 時期 |
例年2月、8月 |
| 難易度 | ITSSレベル3 |
| 受験料 | 一般：33,000円（税込） 学生：22,000円（税込） 会員：27,500円（税込） |
E資格は、ディープラーニングの数学的理論や実装力まで問われるエンジニア向けの資格です。資格を通して、AI やディープラーニングの知識が体系的に身につきます。
Python 3 エンジニア認定基礎試験
Python 3 エンジニア認定基礎試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する、Pythonの文法基礎を問う試験です。
| 試験概要 | Pythonの基本的な使い方や仕組み、文法を 理解しているか、プログラミングの基礎を 習得しているかを測るための試験 |
| 開催時期 | 通年 |
| 難易度 | ITSSレベル1 |
| 受験料 | 一般：11,000円（税込） 学生：5,500円（税込） |
Python 3 エンジニア認定基礎試験を受験する過程で、プログラミング未経験者でもPythonの基礎を学べます。
Python 3 エンジニア認定実践試験
Python 3 エンジニア認定実践試験とは、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する、Pythonを使ったプログラミングの実践的なスキルと知識を問う試験です。
| 試験 概要 |
Pythonの言語仕様やライブラリの使い方、 アルゴリズム、デバッグ、テストなどの 実践的なスキルを有しているか測るための試験 |
| 開催 時期 |
通年 |
| 難易度 | ITSでの難易度表記無し |
| 受験料 | 一般：13,200円（税込） 学生：6,600円（税別） |
前述したPython 3 エンジニア認定基礎試験がPython初心者向けであるのに対し、Python3 エンジニア認定実践試験は、すでにPythonの基礎を理解している方向けの試験です。
Python 3エンジニア認定データ分析試験
Python 3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する、Pythonを用いてデータ分析を行うスキルを認定する試験です。
| 試験 概要 |
Pythonの基礎知識をはじめ、データ処理や可視化、 統計学や分析手法の基礎など、データ分析に必要な 幅広い知識を有しているか測るための試験 |
| 開催 時期 |
通年 |
| 難易度 | ITSSレベル1 |
| 受験料 | 一般：11,000円（税込） 学生：5,500円（税込） |
Python 3エンジニア認定データ分析試験で合格できれば、Pythonの基本的な文法やデータ構造、データ分析で問われるスキルを客観的に証明できます。
なお、紹介した以外のAI関連の資格を知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
関連記事：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
プロンプトエンジニアリングの資格を選ぶ際のポイント
プロンプトエンジニアリングの資格を選ぶ際は、以下のポイントを押さえておきましょう。
これらのポイントを意識することで、効率的なスキルアップとキャリア形成が可能になります。順を追って詳しく解説します。
最初にプロンプトエンジニアリングを学ぶ前提知識を身につける
プロンプトエンジニアリングを学ぶ前に、基礎的なIT知識とAIの基本概念を理解することが必要です。これらの知識がないと、プロンプトエンジニアリングの本質的な理解が難しくなります。
プロンプトエンジニアリングを学ぶうえでの前提知識は、以下のとおりです。
-
・機械学習や深層学習の理解に必要な「線形代数」「微分積分」「統計学」
・機械学習／深層学習を実装するためのプログラミング（Pythonの基礎）
機械学習や深層学習の理解が求められる数学の知識は、それぞれの単元に関する専門書での学習がおすすめです。また、Pythonは、書籍だけでなく専門の講座やWeb教材が豊富なので活用してみてください。
自分のレベルや状況を把握する
プロンプトエンジニアリングの資格選びでは、自身のスキルレベルと学習に使える時間を正確に把握することが重要です。たとえば、プログラミング経験がない初級レベルの場合は、基本的なIT知識から始める必要があります。
また、学習を継続する上では、仕事や私生活とのバランスを考慮して継続可能な計画を立てることが大切です。隙間時間を活用したオンライン学習や週末を使った学習など、ライフスタイルに合わせた学習方法を選択することで、着実なスキルアップが可能になります。
業務内容やキャリアビジョンに合った資格を選ぶ
プロンプトエンジニアリングの資格は、目指す業務内容やキャリアビジョンに応じて選択することが重要です。たとえば、これからプロンプトエンジニアとして働いていきたい場合は、 AIの基礎知識を測れるG検定が適しています。
一方で、プロンプトエンジニアとしての実装スキルを磨きたい場合は、E資格やPython 3 エンジニア認定実践試験がおすすめです。
これから資格を選ぶ方は、自身の目指す業務内容やキャリアビジョンを整理したうえで、自分に合った資格を選びましょう。
プロンプトエンジニアリングのおすすめの学習方法
プロンプトエンジニアリングのおすすめの学習方法は、以下のとおりです。
それぞれ解説します。
1. 機械学習や深層学習の理解に必要な数学を勉強する
プロンプトエンジニアリングの基礎となる数学知識は、機械学習や深層学習の仕組みを理解する上で重要です。特に線形代数や確率統計、微分積分の基礎を押さえることが求められます。
数学の学習では、オンライン講座やテキストを活用し、実際の機械学習での応用例と結びつけながら理解を深めることが効果的です。
たとえば、行列演算が画像認識でどのように使われているか、自然言語処理にどう応用されているかなど、具体的な使用例と関連づけた学習がおすすめです。
2. 機械学習や深層学習を実装するためのプログラミングを勉強する
プログラミングスキルは、プロンプトエンジニアリングの実践において不可欠です。具体的には、ライブラリなどが充実しているPythonやJavaScriptなどの学習がおすすめです。
プログラミング学習では、まず基本的な文法やデータ構造を理解し、その後AIライブラリの使用方法を学びます。たとえば、PythonであればNumPyやPandas、TensorFlowなどのライブラリの使い方を習得します。
なお、まずはオープンソースプロジェクトに取り組みながら学習することで、より実践的なスキルを身につけることが可能です。
3. キャリアプランに基づいて必要な専門知識を身につける
前提として、プロンプトエンジニアを目指す場合、前述したような数学や機械学習、プログラミングに関する知識やスキルの習得が求められます。
おすすめの学習方法が、Kaggleへの参加です。Kaggleは、世界中のデータサイエンティストやエンジニアが集まる、データ分析・機械学習の競技プラットフォームです。
初心者から上級者まで参加できるコンペティションが用意されており、他の参加者とスキルを競い合ったり、学び合ったりすることで知識の定着が期待できます。また、プロンプトエンジニアリングのアルゴリズムやデータ構造の基礎を身に付けるために、書籍やスクールでの学習もおすすめです。
また、これらの学習方法でプロンプトエンジニアになったうえで、目指したいキャリアプランによって身につけるべき専門知識が異なります。
具体的には、AIや機械学習の知識を深め、AIエンジニアやデータサイエンティストに転身することも可能です。また、プログラミングスキルや自然言語処理の知識を向上させ、プロンプトエンジニアリングの専門性を高めることもキャリアアップにつながります。
まとめ
本記事では、プロンプトエンジニアリング関連のおすすめの資格や、選ぶときのポイントを解説しました。資格を選ぶ際には、業務内容やキャリアビジョンに合ったもの、自身のレベルにあったものを選ぶことが重要です。
また、プロンプトエンジニアリングを学習する際は、 機械学習や深層学習の理解に必要な数学とプログラミングの学習も必要です。書籍を活用した学習が可能ですが、独学が不安な場合は、スクールの活用も検討してみてください。
※本記事は2025年5月時点の情報を基に執筆しております
