【必見】AI関連の職種を目指すならとっておきたいAI資格7選
こんにちは。エンジニアデータバンク です。
近年、AI（人工知能）の分野は急速に発展しており、多くの企業がAI技術の導入を進めています。
特に生成AIの登場で、AIの需要は2030年までに年間平均で47.2%の増加をしていく ことが予想されています。
各社のAI導入に伴い、AIに関連する職種やスキルへの需要が急増しています。エンジニアとしてAI分野にキャリアを進めたいと考える人にとって、実務だけでなく関連資格の取得は非常に有効な手段と言えます。
そこで本記事では、現役エンジニアが厳選したAI資格7選を紹介 します！
AI業界の主な職種や、資格取得に必要なスキルについても解説
しますので、ぜひ最後までお読みください。
- この記事について
- エンジニアに最適なAI資格について学べます。
- AI業界の主な職種や、資格取得に必要なスキルを紹介しています。
- 広告が目的ではないので、本当におすすめのサイトを知ることができます。
- こんな方は必ず読んでください
- AI業界でエンジニアとして働きたい方。
- エンジニアとしてスキルアップしたい方。
- エンジニアに最適なAI資格について知りたい方。
- この記事の信頼性
- 現役ITエンジニアである筆者が執筆しています 。
- 広告が目的ではなく、本当におすすめの資格を紹介しています。
- エンジニアへの転職支援を行っているからこそ市場動向を把握しています。
それでは解説していきます。
目次
AI技術者の需要が高まる背景
まずは、AI技術者の需要が高まっている背景から解説していきます。
この背景を理解したうえで、どのようなAIエンジニアを目指していくべきかのビジョンを持ってみてはいかがでしょうか。
デジタル化の加速
DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進にともない、世界的にデジタル化が進んでおり、各企業はビジネスプロセスの自動化や効率化を目指しています。
特に、膨大なデータを活用してビジネス価値を最大化するためのAI技術は、多くの企業にとって競争力を強化する鍵とされています。
AI技術者は、これらの企業がデータから価値を引き出すための重要な役割を果たす ことになります。
つまり、社内のデータを活用して業務に活かせるAIを作れるエンジニアに対する需要が急増している、ということなのです。
AI技術の進化と応用範囲の拡大
AI技術自体が進化し、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの技術がより高精度になり、さまざまな業務に応用できるようになりました。
例えば、製造業ではAIによる故障予知や品質管理が行われ、医療分野ではAIが診断支援や新薬の開発に活用されています。
ChatGPTをはじめとする汎用的な生成AIも浸透しており、より多くの企業がAIの導入を進めているという背景からも、AI技術者の需要が急拡大しています。 とも言われています。
より多くの企業がAIの導入を進めているという背景からも、AI技術者の需要が急拡大しています。
ハイスキル人材の不足
AI技術は高度な専門知識を要する分野であるため、技術者が慢性的に不足しています。
特に、AIアルゴリズムの設計や機械学習モデルの構築ができるエンジニアは人数が限られており、企業は優秀なAI技術者を獲得するために競争を繰り広げています。
その結果、AI技術者は非常に高い報酬や条件で雇用される傾向が強まっており、AI分野における人材需要がさらに加速しています。
【現役エンジニア厳選】AI資格7選
ここからは、AIエンジニアを目指す上で取得しておくべきAI関係の資格を7つ紹介します。
いずれも取得難易度は高いものばかりですが、資格勉強を通じてAIエンジニアとしてのスキルアップにもつながりますので、ぜひ目指してみてください。
1. G検定（ジェネラリスト検定）
AIに関する基本知識を持ち、AIやディープラーニングの技術がビジネスや社会にどのように影響を与えるかを理解したい初心者向けの試験です。
技術的な実装スキルは不要で、AIの基礎知識とその活用に焦点を当てています。
そのためAIエンジニアを目指すエンジニアだけでなく、AIを導入しようと考えている企業の企画担当者や、AIを使ったソリューションの開発に携わるような人にもおススメの資格です。
まずはAIとは何か？という点から調べたい場合には、ぜひこの試験からチャレンジしてみると良いでしょう。
| 受験金額 | 一般：13,200円（税込） 学生：5,500円（税込） |
| 出題範囲 | ・AIの歴史と概要 ・機械学習やディープラーニングの基本概念 ・AIの社会実装とその影響 ・倫理や法律に関する問題 ・ディープラーニングの利用事例や導入方法 |
| 公式サイト | https://www.jdla.org/ |
2. E資格
AI、特にディープラーニングの実装スキルを持つ中級・上級エンジニア向けの資格 です。
G検定に合格していることが望ましく、ディープラーニングの技術的な知識を活かしてAIモデルを開発する実務に携わる人が対象の資格となります。
より実践的なAIの技術について学びたい方はぜひ本試験を受験すると良いでしょう。
| 受験金額 | 一般：33,000円（税込） 学生：22,000円（税込） ※会員割引あり |
| 出題範囲 | ・数学（線形代数、微分積分、確率・統計） ・機械学習の基礎理論 ・ディープラーニングのアルゴリズム（CNN、RNNなど） ・モデルの学習手法や最適化 ・Python、TensorFlowやPyTorchなどの実装技術 |
| 公式サイト | https://www.jdla.org/ |
3. データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
ビジネス上でデータを活用したい、もしくはデータサイエンティストを目指す初心者向けの資格 です。
基礎的なデータ分析スキルといった技術的なアプローチだけでなく、企業のビジネスを正しく理解し、課題解決にデータをどう活かすかを理解し、行動するための知識が問われます。
そのため、AIというよりもデータをどう扱うかというビジネス面での知識や、統計学に関する問題が出題されます。
| 受験金額 | 一般：10,000円 学生：5,000円 |
| 出題範囲 | ・データサイエンスの基礎概念 ・データの収集、前処理、可視化の手法 ・ビジネス課題におけるデータ活用 ・基礎的な統計知識 ・データ活用の倫理・法的問題 |
| 公式サイト | https://www.datascientist.or.jp/dscertification/ |
4. AWS Certified Machine Learning – Specialty
AWS環境で機械学習モデルを構築、運用するために必要なスキルが問われます。
AIのみでなく、AWSに関する知識をもつ中級から上級エンジニア向け です。
受験対象者に「1年以上の実務経験者」が含まれており、AWSを日常的に使用し、機械学習の実装経験があることが求められるため、より実践的な内容となっています。
| 受験金額 | 300 USD（約45,000円） |
| 出題範囲 | ・機械学習の基礎と応用 ・AWSサービス（SageMaker、S3、Lambda、EC2など）の理解 ・データの収集・前処理・可視化 ・モデルのトレーニング、最適化、評価 ・デプロイとモニタリングの技術 |
| 公式サイト | https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/ |
5. Python 3 エンジニア認定データ分析試験
Pythonを用いたデータ分析のスキルを身につけたい初心者向けの試験です。
Pythonの基本文法とデータ分析の基礎知識が出題されますので、まずはプログラミングの基礎や、Pythonを用いたデータ分析の基礎から習得したい初心者に特におススメの試験です。
| 受験金額 | 一般：10,000円 学生：5,000円 |
| 出題範囲 | ・Pythonの基礎文法 ・NumPy、Pandas、Matplotlibを使ったデータ処理 ・データ分析の基礎概念 ・統計と確率の基礎 ・データ可視化手法（Numpy/Pandasなど） |
| 公式サイト | https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist |
6. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
Google Cloud環境での機械学習モデルの構築・展開を行う上級エンジニア向けの試験 です。
機械学習エンジニアとしての基礎的な知識だけでなくGoogle Cloudでの活用までが出題範囲となりますので、Google Cloudの活用経験や、機械学習の理論に精通していることが求められます。
| 受験金額 | 200 USD（約30,000円） |
| 出題範囲 | ・機械学習とモデル開発の基礎 ・Google Cloudのサービス（AI Platform、BigQuery、Dataflowなど）の利用 ・データの収集、処理、前処理 ・モデルの最適化、デプロイ、運用 ・モデルの監視、運用後のチューニング |
| 公式サイト | https://cloud.google.com/learn/certification/machine-learning-engineer?hl=ja |
7. 統計検定
統計学の基礎から高度な知識を学びたい人向けで、データ分析やAI技術に強い関心を持つエンジニアやデータサイエンティストを目指したい人に適しています。
初級者から上級者まで、レベルに応じた試験が用意されていますので、データサイエンティストを目指すのであれば、1級を目指すと良いでしょう。
| 受験金額 | レベルにより異なり、4級の場合は5,000円で、1級の場合は「統計数理」と「統計応用」の2科目で合計10,000円 |
| 出題範囲 | ・統計学の基礎理論（確率・統計、分散分析など） ・仮説検定、回帰分析 ・データの記述と推測 ・統計データの応用（マーケティング、医療など） ・ビジネス統計や社会調査の手法 |
| 公式サイト | https://www.toukei-kentei.jp/ |
AI業界の主な職種とおすすめの資格
AIの開発に携わるエンジニアは「AIエンジニア」として称されることが多いですが、実は細かく３つの職種に分かれます。
ここでは、それらの職種とおススメの資格を紹介します。
■機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、データを用いて機械学習モデルを設計し、実際にシステムとして運用するエンジニア です。
主な仕事はプログラミングや、AIモデルの構築となりますので、主にプログラミングに関する技術が求められます。
この職種には、Python 3 エンジニア認定データ分析試験 や、AWS Certified Machine Learning – Specialty、Google Cloud Professional Machine Learning Engineerの資格が有効です。
■データサイエンティスト
データサイエンティストは、データを分析してビジネスに活かすための洞察を提供する専門家です。
企業のデータを分析し、どう活用するかを研究することが主であるため、データを抽出したり成形するようなプログラミングを多く実施 します。
データサイエンティスト検定や統計検定 は、この職種に役立つ資格です。
データの活用に強みを持ちたい方におすすめです。
■AIコンサルタント
AIコンサルタントは、AI技術を活用してクライアント企業の課題を解決するための提案や導入支援を行う職種 です。
AIそのものの知識はもちろんのこと、主に顧客のビジネスを深く理解し、AI導入へと繋げることが主なミッションとなります。
この職種には、プログラミングよりもAIの基礎的な使い方や分析手法といった浅く広い知識が必要ですので、AI技術全般の基礎知識を有するG検定が有効です。
AIの基礎知識に加えて、業界全体のトレンドや技術の使い方といったコンサルタントとしてのスキルが求められます。
なお「AIエンジニアに興味がある」という方はこちらの記事も参考にしてみてください！
AI関連の資格を取得するのに必要なスキルや知識
ここからは、AI関連の資格を取得しようと考えた際に必要となるスキルや知識について解説します。
これらの知識はどの試験を受けるとしても共通で必要となるため、これらをしっかりと身に着けることを忘れないようにしましょう。
プログラミングの基礎知識
AI関連の資格を取得するには、まずプログラミングの基礎知識が必要です。
Pythonは特に重要な言語で、Pythonを使った機械学習やデータ分析は、さまざまな資格試験で必須となります。
プログラミングの基本構造やアルゴリズムを理解しておくことが、資格取得の鍵となります。
データベース関連の知識
AIは大量のデータを扱うため、データベースやデータストレージに関する知識も重要です。
また、多くの企業では社内のデータをファイルサーバーやデータベースに保管しているため、そこからのデータ取得、保存、クエリの発行などといったデータベース操作の基礎は、データサイエンティストや機械学習エンジニアにとって必要なスキルと言えます。
数字や統計の知識
AI技術は数学や統計の基礎に支えられています。
特に、機械学習アルゴリズムを理解し、データを効果的に分析するためには、統計学や線形代数、微分積分などの数学の知識が不可欠です。
統計検定などの資格を取得する際にも、これらの知識が大いに役立ちます。
最後に
以上、「AI関連の職種を目指すならとっておきたいAI資格7選」について解説してきました。
AIの需要が非常に高まっている現在において、AIエンジニアの需要はそれに合わせて高まっています。
一方で高いスキルを必要とされているため、AIエンジニアには相応の知識やスキルが求められます。
AI関連の資格を取得することで、AIエンジニアとしての知識を証明できるため、エンジニアとしてのキャリアを強化し、専門性を高めることに繋がるでしょう。
ぜひ、自分の目標や興味に合った資格を取得し、AIの世界でのスキルアップを目指しましょう。
なお、ITエンジニアの転職や独立をお考えの方には、エンジニアデータバンクがおすすめです。
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