「AIエンジニアに必要な資格は？」
「AIエンジニアでおすすめの資格の合格率や難易度を知りたい」
これからAIエンジニアを目指す方や、現在AIエンジニアとして働いている方の中には、資格取得によって必要なスキルや知識を身につけたい・高めたいと考えている方もいるはずです。
しかし、AIの分野は日進月歩で進化しているため、どの資格がIT業界で評価されているのか、また、それぞれの資格の難易度や合格率はどれくらいなのかも、多くの方が把握しておきたい情報でしょう。
そこでこの記事では、AIエンジニアに必要な資格と、それぞれの資格の特徴、難易度、合格率など幅広く解説します。
AIエンジニアが資格を取得するメリット
AIエンジニアが資格を取得することは、多くのメリットがあります。
- AIエンジニアとしての就職・転職がしやすくなる
- AI関連についての知識が体系的に身に付く
- 年収アップに期待できる
- キャリアパスが広がる
AIエンジニアとしての就職・転職がしやすくなる
AIエンジニアが資格を取得することで、人材価値を高めることができるため、就職や転職を有利に進めることができます。
なぜなら、企業は技術の進化に対応するための人材を常に求めており、資格を持つことでその能力を示すことができるからです。
特にAIの分野は、その技術が日々進化し続けているため、新しい知識や技術を習得していることを示す資格は非常に価値があります。
資格を持つことで、求人の応募条件をクリアしやすくなるだけでなく、採用面接の際にも自身のスキルや知識をアピールしやすくなります。
結果として、より条件の良い企業やポジションへの就職・転職が期待できるようになるのです。
AI関連についての知識が体系的に身に付く
AIエンジニアとして働く中で、実務を重ねることで得られる知識やスキルは非常に価値があります。
しかし、実務だけを経験していると、特定のプロジェクトやタスクに関連する知識に偏りが出る場合も考えられます。
一方、AI関連の資格を取得するための勉強をすると、その学習過程でAIの幅広い分野にわたる知識を体系的に習得することが可能となります。
資格試験の内容は、多くの場合、その分野の基礎から応用までを網羅的にカバーしているため、試験勉強を通じてあらゆる視点からの知識が身に付きます。
これにより、単に実務経験だけでは得られない、広範囲な知識や新しい視点を持つことができるようになります。
さらに、資格取得の過程で学んだ知識は、実際の仕事の中での問題解決や新しいプロジェクトの提案にも生かすことができ、エンジニアとしての価値を高める要素となります。
年収アップに期待できる
AIエンジニアとしての資格を取得することは、将来的な年収アップに繋がる要因ともなります。
資格の種類や難易度によりますが、自身の専門知識やスキルを客観的に証明することができるため、就職活動時や給与交渉の場での大きなアドバンテージとなります。
また資格は、自身がその技術分野において最新の知識やトレンドを熟知していることを示すものとして、上司や人事部にもその価値が認識されやすくなります。
さらに、AIエンジニアとしての資格を持つことで、特定のプロジェクトや役職へのアサインの可能性も高まり、これが結果としてキャリアアップや給与の向上につながることも考えられます。
キャリアパスが広がる
AIエンジニアが資格を取得することで、より幅広い業務やプロジェクトへの参加が期待できます。
特にAIの分野は、技術や知識が進化し続けるため、最新の資格を持つことは、その変化に柔軟に対応できる能力を持っているという信頼を得られるとともに、新しいプロジェクトや役職への道が開かれる可能性も広がります。
さらに、AIエンジニアの資格を持つことで、データサイエンティストやデータアナリストといった、属性の近い職種への移動もしやすくなります。
これは、AIエンジニアとこれらの職種の基本的な知識やスキルが、資格を取得する勉強の過程で身につくためです。
AIエンジニアが資格を取得することで、1つの専門分野に縛られず、幅広いキャリアパスを選択することができるという点は、魅力的と言えるでしょう。
AIエンジニアに必要な資格10選
AIエンジニアが自身のスキルを証明する手段として、おすすめの資格は以下の通りです。
- E資格
- G検定
- 統計検定
- AWS Certified Machine Learning-Specialty
- データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル
- 基本情報技術者試験
- AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- 画像処理エンジニア検定
- Professional Data Engineer
これらの資格は、AI技術の基本から応用まで、幅広い知識やスキルを身につけるためには最適です。
また、AIエンジニアに必要な資格はもちろん、AI関連の資格も合わせて紹介していきます。
E資格
| 資格名称 | E資格 |
|---|---|
| 資格認定団体 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会 （JDLA） |
| 試験日程 | 年に2回（2月中旬・8月下旬） |
| 試験内容 | 応用数学、深層学習、機械学習、開発・運用環境など |
| 試験難易度 | Eディープラーニング関連の資格試験の中でも非常に難しい |
| 試験時間 | 選択問題で100問を120分で解答する形式 |
| 合格率 | 60〜70%前後 |
| 受験費用 | 一般の受験費用：33,000円（税込） 学生：22,000円（税込） JDLA会員：27,500円（税込） |
| 受験会場 | オンラインでの実施 |
AIエンジニアの仕事に役立つ資格として「E資格」があります。
E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する資格で、AIやディープラーニングの専門知識を持っているかを測る資格です。
試験は年に2回実施され、内容は機械学習や深層学習、開発・運用環境など幅広い範囲が出題されます。
受験資格として、過去2年以内にJDLAの認定プログラムを修了する必要があるため、事前に確認しておきましょう。
E資格に合格すると、就職・転職の際やプロジェクト参加の際に、自らのスキルや知識を証明する手段として利用することができるというメリットがあります。
G検定
| 資格名称 | G検定（ジェネラリスト検定） |
|---|---|
| 資格認定団体 | 日本ディープラーニング協会 （JDLA） |
| 試験日程 | 2023年の第5回G検定は、11月10日（金）16:00～18:00 および 11月11日（土）13:00～15:00に開催 申し込み期間は、2023年9月15日（金）13:00 から 2023年11月2日（木）23:59まで |
| 試験内容 | 人工知能をめぐる動向、人工知能分野の問題、機械学習の具体的手法、ディープラーニングの概要など |
| 試験難易度 | 初心者から中級者向けレベル |
| 試験時間 | 選択問題で220問を120分で解答する形式 |
| 合格率 | 合格率は通常50〜70％ |
| 受験費用 | 一般：13,200円（税込） 学生：5,500円（税込） |
| 受験会場 | オンラインでの実施 |
G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するAI・ディープラーニング活用のためのリテラシーを有しているかを認定する資格です。
G検定とE検定は、JDLAが実施しているAI関連の資格ですが、受験資格や内容に違いがあります。
G検定（AI検定）：
- 受験資格：なし
- 対象：AIに関する基本的な知識を持つことを証明する資格。
- 内容：AIの基本的な概念や技術、歴史、倫理など幅広いトピックが出題される。
E検定：
- 受験資格：あり（JDLA認定プログラムの講座を修了すること）
- 対象：ディープラーニングに関する専門的な知識を持つことを証明する資格。
- 内容：ディープラーニングの技術や手法に焦点を当てた詳細な内容が出題される。
簡潔に言えば、G検定はAI全般の基礎知識を問うことに対して、E検定はディープラーニングの専門知識を評価する試験となっています。
G検定の試験内容としては、AIの基礎的な概念から実践的なスキル、機械学習やディープラーニング、その他のAI関連の技術やアルゴリズムに関する知識などが出題されます。
また、この資格は初心者から中級者を対象としており、AI分野への入門としても最適です。
G検定を通じて、基本的な知識を固めることができれば、さらなる上級の技術や資格取得への道も開かれるでしょう。
統計検定
| 資格名称 | 統計検定 （Statistics Qualification） |
|---|---|
| 資格認定団体 | 日本統計学会 |
| 試験日程 | 毎年6月と11月の年2回実施 ※6月は準1級～4級、11月は1級～4級と統計調査士、専門統計調査士などが受験可能 |
| 試験内容 | 統計に関する全般的な知識、統計調査、データサイエンティストとしての分析・実装能力、データ分析スキルなど |
| 試験難易度 | 統計検定1級は定量的なデータ解析に深くかかわるような大学での専門分野修了程度のレベル |
| 試験時間 | 90分（統計検定2級の場合） |
| 合格率 | 統計検定1級（統計数理）：25.8% 統計検定1級（統計応用）：24.0% 統計検定準1級：23.6% 統計検定2級 ：34.1% 統計検定3級 ：75.6% |
| 受験費用 | 統計検定1級（統計数理）：6,000円（税込） 統計検定1級（統計応用）：6,000円（税込） 統計検定準1級 一般価格：8,000円（税込） 学割価格：6,000円（税込） 統計検定2級 一般価格：7,000円（税込） 学割価格：5,000円（税込） 統計検定3級 一般価格：6,000円（税込） 学割価格：4,000円（税込） |
| 受験会場 | 指定された会場で実施 全国各地の試験会場かCBT方式の受験 |
AIエンジニアとしてのスキルを磨く上で、データ解析やモデルの構築において統計学は欠かせない要素です。
その中でも「統計検定」は、統計学に関する知識や技術を客観的に評価する資格として、多くのエンジニアや学生が取得しています。
この資格は、基本的な統計的手法から高度な分析技術まで、幅広い内容を網羅しており、受験者はその知識と応用的な能力を問われます。
AIエンジニアは日々大量のデータを取り扱うため、統計的な知識は必須です。
統計検定を取得することで、データ解析の信頼性や精度を高めることができ、より効果的なAIモデルの開発が可能な人材であることを証明できるでしょう。
AWS Certified Machine Learning-Specialty
| 資格名称 | AWS Certified Machine Learning – Specialty |
|---|---|
| 資格認定団体 | AWS （Amazon Web Services） |
| 試験日程 | 2023年11月27日～2024年1月12日 |
| 試験内容 | MLモデルの構築、トレーニング、チューニングおよびデプロイに関する専門知識など |
| 試験難易度 | 専門知識レベル |
| 試験時間 | 選択問題で65問を180分で解答する形式 （Data Analyticsの場合） |
| 合格率 | 合格率に関する情報なし |
| 受験費用 | 300 USD |
| 受験会場 | テストセンター オンライン監督付き試験 |
「AWS Certified Machine Learning-Specialty」とは、Amazon Web Services （AWS）が提供する機械学習のスペシャリスト向けの認定資格です。
この資格は、AWS環境における機械学習のソリューション設計と実装能力を証明するもので、深い専門知識と経験が求められます。
受験者は、機械学習アルゴリズムの選定やデータセットの準備、データ処理、モデルの訓練や評価、そしてAWSサービスを活用した機械学習ソリューションのデプロイに関する知識やスキルが試されます。
また、コストの最適化やセキュリティの確保といった運用面の知識も必要とされます。
この資格を持つことで、AIエンジニアはAWS上での機械学習プロジェクトの設計や実装に必要なスキルを有していることが国際的に認められるため、就職や転職活動においても大きなアドバンテージに繋がるでしょう。
データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル
| 資格名称 | データサイエンティスト検定 リテラシーレベル |
|---|---|
| 資格認定団体 | データサイエンティスト協会と数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが共同で実施 |
| 試験日程 | 年2回（春・秋） |
| 試験内容 | データサイエンススキル、データエンジニアリングスキル、ビジネススキル、数理・AIリテラシーなど |
| 試験難易度 | 初級者向けレベル |
| 試験時間 | 選択問題で90問を90分で解答する形式 |
| 合格率 |
第1回の合格率：約66%（2021年9月実施）
第2回の合格率：約50%（2022年6月実施） 第3回の合格率：約42%（2022年11月実施） |
| 受験費用 | 一般：11,000円（税込） 学生：5,500円（税込） |
| 受験会場 | テストセンター |
「データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル」とは、データサイエンスの基本的な知識やスキルを評価する資格です。
この検定では、データの前処理や基本的な統計分析、機械学習の手法などデータサイエンティストとしての入門レベルの内容が出題されます。
またデータサイエンティストは、ビジネスや研究における複雑な問題解決のために、データを分析・解釈し、有益な情報や顧客のインサイトを引き出す役割を担います。
DS検定リテラシーレベルは、その第一歩としての知識やスキルを持つことを証明するもので、AIエンジニアやデータアナリストといった職種への道を開くためには、取得しておいて損はない資格です。
基本情報技術者試験
| 資格名称 | 基本情報技術者試験 |
|---|---|
| 資格認定団体 | IPA（情報処理推進機構） |
| 試験日程 | 年間を通して随時開催 |
| 試験内容 | 基礎理論、コンピュータシステム、技術要素、開発技術、プロジェクトマネジメント、サービスマネジメント、システム戦略、経営戦略、企業と法務 |
| 試験難易度 | 中級者向けレベル |
| 試験時間 | 科目Aは多肢選択式60問を90分で解答する形式 科目Bは多肢選択式20問を100分で解答する形式 |
| 合格率 | 40〜50％ |
| 受験費用 | 5,700円（税込） |
| 受験会場 | テストセンター |
「基本情報技術者試験」は、IT業界で誰しもが一度は耳にしたことがある有名かつ信頼性のある国家資格の1つです。
具体的には、情報技術の基本的な知識やスキルを測定し、その能力を証明するものになっています。
直接的にAIとは関係ありませんが、エンジニアとしてのキャリアを積む上では、誰もが取っておくべき資格です。
この試験を通して、システムエンジニアリングの基礎から、プログラミング、ハードウェアの概念、ネットワーク技術、データベース設計など、幅広いITの基本を体系的に学ぶことができます。
また、論理的思考や問題解決能力も試されるため、エンジニアとしての基盤をしっかりと築くことが可能です。
エンジニアとしてのスキルアップはもちろん、業界内での信頼や評価を得るためにも強力な資格となるでしょう。
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
| 資格名称 | AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals |
|---|---|
| 資格認定団体 | Microsoft Corporation |
| 試験日程 | 年間を通して随時開催 |
| 試験内容 | AzureのAIサービスに関する基本的な知識、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、会話型AIの基礎概念など |
| 試験難易度 | 入門レベル |
| 試験時間 | 40問を45分で解答する形式 |
| 合格率 | 非公開 |
| 受験費用 | 一般：13,200円（税込） 学生：7,700円（税込） |
| 受験会場 | テストセンター オンライン試験として自宅やオフィスから受験可能 |
「AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals」とは、マイクロソフトが提供するAzureクラウドサービス上でのAIソリューションの基礎知識を認定する試験です。
この資格を取得することで、Azure環境でのAIサービスの概要や、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、会話型AIなどの基本的な概念を理解していることが証明されます。
特に、クラウド上でAIソリューションを設計・実装する際の基本的なスキルセットを持つことが求められる現代のAIエンジニアにとって、この資格は非常に価値があります。
Azureは、世界中の多くの企業や組織で利用されているクラウドサービスであり、その中でのAI活用の知識は、多様なプロジェクトやタスクにおいて役立つでしょう。
Python3エンジニア認定データ分析試験
| 資格名称 | Python3エンジニア認定データ分析試験 |
|---|---|
| 資格認定団体 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 |
| 試験日程 | 直接問い合わせることを推奨 |
| 試験内容 | Pythonの基礎、数学の基礎、データ分析用ライブラリ（NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn）など |
| 試験難易度 | 初級者向けレベル |
| 試験時間 | 選択問題で40問を60分で解答する形式 |
| 合格率 | 約86% |
| 受験費用 | 一般価格：11,000円（税込） 学割価格：5,500円（税込） |
| 受験会場 | テストセンター |
「Python3エンジニア認定データ分析試験」は、Pythonを利用したデータ分析のスキルを認定する資格です。
データ分析やAIの分野ではPythonが主要なプログラミング言語として広く利用されているため、この資格はデータサイエンティストやAIエンジニアを目指す方にとって、非常に有益とされています。
試験の内容は、Pythonによるデータの取り扱い、データの前処理、可視化、統計解析、機械学習のモデリングなど、データ分析の全般的な流れを網羅しています。
受験者は、主要なPythonのライブラリやツール、例えばPandasやMatplotlib、Scikit-learnなどの実際の使用経験が求められることが多いです。
この資格を取得することで、Pythonを活用したデータ分析の実務能力を証明することができるため、企業の採用面接やキャリアアップの際にも活かすことができます。
画像処理エンジニア検定
| 資格名称 | 画像処理エンジニア検定 |
|---|---|
| 資格認定団体 | 公益財団法人画像情報教育振興協会 |
| 試験日程 | 年2回（前期は7月、後期は11月） |
| 試験内容 | 画像処理関連用語の理解、フォトレタッチソフトの利用、ディジタル画像の加工・処理に必要な基礎知識（色彩・画質など）、コンピュータおよび出入力機器の名称や役割の理解、アルゴリズムの理解と効果的な画像処理の実行、画像処理技法の応用分野への活用、最適な画像処理システムの選定と活用など |
| 試験難易度 | 合格基準は100点満点中70点以上で難易度は変動 |
| 試験時間 | 1検定のみの単願：80分 2検定連続の併願：150分 |
| 合格率 | ベーシックの合格率：約60%〜75% エキスパートの合格率：約31.6%〜32.3% |
| 受験費用 | ベーシック：5,600円（税込） エキスパート：6,700円（税込） |
| 受験会場 | 20都道府県で実施予定 |
「画像処理エンジニア検定」は、画像処理技術の知識と実践能力を評価・認定する資格です。
現代の技術革新において、画像処理はAIやロボティクス、医療、セキュリティなど、多岐にわたる分野でその重要性を増しています。
この資格は、エンジニアが画像処理の基本的な理論から応用技術、実践的なスキルまでを全体的に理解し、適切に活用できることを証明するものとなっています。
試験内容は、画像処理の基本的な理論、アルゴリズムの知識、各種ツールやライブラリの使用方法、実際の応用事例などが含まれます。
受験者は、画像データの取り扱いや解析、さまざまな環境下での適切な処理手法の選択など、実務で求められる能力を持つことが期待されます。
この資格を取得することで、AIエンジニアとしての専門性や実践力をアピールすることが可能となります。
Professional Data Engineer
| 資格名称 | Professional Data Engineer |
|---|---|
| 資格認定団体 | Google Cloud |
| 試験日程 | 公式ページで確認することを推奨 |
| 試験内容 | データ処理システムの設計、データ処理システムの構築と運用、機械学習モデルの運用、ソリューションの品質保証など |
| 試験難易度 | 上級者向けレベル |
| 試験時間 | 選択問題で50〜60問を120分で解答する形式 |
| 合格率 | 約70% |
| 受験費用 | 220 USD |
| 受験会場 | 遠隔監視オンライン試験 テストセンター |
「Professional Data Engineer」は、Google Cloud Platform （GCP） を使用してデータを効果的に処理し、機械学習のモデルを活用する能力を証明するための資格です。
AIエンジニアとしてのキャリアを追求する際には、データの取り扱いや解析が不可欠です。
Googleが提供するこの認定は、データのセキュリティ、アクセスの最適化、インフラの設計、そしてGCPのツールやサービスを使用したデータ処理の最適化など、幅広い分野に対しての知識があることを証明できるでしょう。
まとめ
今回の記事では、AIエンジニアに役立つ10の主要な資格について紹介しました。
この記事で紹介した資格は、AIエンジニアとしてのスキルや知識を証明するためのものであり、業界での評価も高いものばかりです。
資格取得を通して、AIの専門知識を身につけるだけでなく、キャリアパスを広げることや、就職活動での差別化をする上でも、有効的に活用することができるでしょう。
それぞれの資格ごとに、証明できるスキルは変わるため、自分の興味やキャリアの方向性に合わせて選ぶことが大切です。
- AI関連の資格取得により転職を有利に進められる
- どの資格が自身のキャリアや学びたい内容に合致しているかを考慮することが大切
- AIエンジニアを目指す場合は、特にE資格が評価されやすいのでおすすめ
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