AIエンジニアにおすすめの資格9選！難易度や勉強方法を解説
目次
AIエンジニアとしてキャリアを築くうえで、資格の取得は自分のスキルを客観的に証明する有効な手段です。AIや機械学習の分野は技術の進化が早く、常に新しい知識が求められます。
この記事では、AIエンジニアを目指す方やスキルアップを図りたい方におすすめの資格9選を紹介します。各資格の特徴や難易度、勉強方法についても詳しく解説しているので、キャリアプランに合った資格を見つける参考にしていただければ幸いです。
AIエンジニアとは
AIエンジニアは人工知能の技術を活用して、革新的なシステムやサービスを開発する専門職です 。自動運転やスマートフォンの音声認識など、現代社会に不可欠な技術を支えています 。
主な仕事は、ビジネス課題の分析から始まり、AIが学習するためのデータ収集と前処理、機械学習モデルの構築、そしてシステムへの実装まで、開発の全工程に及びます 。この役割を担うには、Pythonなどのプログラミングスキルに加え、線形代数や統計学といった数学の知識、機械学習の専門知識が不可欠です 。
ディープラーニングについては、こちらの記事でも詳しく解説しています。
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AIエンジニアの将来性
AI技術はビジネスシーンのみにとどまらず、医療や教育など多岐にわたる分野での応用が期待されており、AI技術とそれを扱えるAIエンジニアの需要は今後も増加することが予想されます。あらゆるデータの収集が可能となった現代においては、ビッグデータの活用やIoTなどの技術を筆頭に、自動運転技術やスマートシティの開発などにおいてもAIの活用が注目を浴びています。
実際にAI関連企業の求人数は年々増加しており、AI人材の需要に対してまだまだ人材数が追いついていないことが課題とされています。日本政府も、AIの活用を最大化するための方針であるAI戦略を打ち出すなど、国としてAI人材の育成を重要視していることがうかがえます。AIエンジニアはAI技術の導入において中心的な存在となり、特に研究開発分野での活躍が見込まれています。将来的にはAI技術がさらに発達して、新たなビジネスモデルやイノベーションが生まれると考えられており、AIエンジニアのニーズは今後も高まるでしょう。
AIエンジニアに必要なスキルや詳しい仕事内容については、こちらの記事でも解説しています。
AIエンジニアになるには？【Pythonなどの必要スキルや仕事内容について解説します】
AIエンジニアにおすすめの資格
先述の通り、AIエンジニアは理論的な知識と実践的なスキルの両方が高いレベルで求められる職種です。そのため体系的な知識を身につけることを目的として、関連する資格を取得するのもいいでしょう。
以下では、AIエンジニアとしてキャリアを積むうえで役立つ、AIエンジニアにおすすめの資格を紹介します。民間資格から公的資格まで幅広く紹介しているので、それぞれの特徴や難易度を理解したうえで、自身のキャリアプランにマッチする資格の取得を目指していきましょう。
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）が実施している検定試験です。G検定では機械学習やディープラーニングに関する知識だけではなく、AIに関連する法律や歴史についても幅広く問われます。取得することで、AIや機械学習における基本的な知識を身につけていることが証明できるでしょう。合格率は60〜70％と比較的高く受験資格もないことから、AIの導入などに携わる人材が最初の一歩として勉強するのにおすすめの資格です。
参考：日本ディープラーニング協会「G検定とは」
E資格
E資格は、G検定と同じく日本ディープラーニング協会が実施している検定試験です。G検定よりも高度なAI技術に関する知識と、実践的なスキルを証明できる資格になります。試験範囲は非常に広く、機械学習や深層学習に加えて応用数学などの知識が問われます。こちらも合格率は約70％と言われていますが、受験にあたって「JDLA認定プログラム」に認定されている講座を受講する必要があるので注意しましょう。E資格はAIエキスパートとしての最上位の資格であり、合格には長期の実務経験と深い専門知識が求められます。取得することで、本格的なAIソリューションの企画・構築・運用を一手に担える力があるという証明になります。AIエンジニアの中でもメンバーを引っ張っていけるような人材に求められる、価値の高い資格だと言えるでしょう。
参考：日本ディープラーニング協会「E資格とは」
Professional Data Engineer
Professional Data Engineerは、Googleが提供するデータエンジニアリングに関する資格です。データの収集、変換、データレイクの構築、データパイプラインの自動化、メタデータ管理などのスキルを評価します。クラウドサービスにおけるデータエンジニアリングの実務能力が問われる資格です。この資格を取得するには、Google Cloud Platorformのデータエンジニアリングツールとサービスを使いこなす力が要求されます。具体的にはBigQuery、Cloud Dataflow、Cloud DataprocなどのGCPサービスを用いた大規模データの取り込み、処理、分析を行うためのインフラを設計/構築できるかが問われる試験です。
データエンジニアリングは、データ活用を支える重要な技術です。Professional Data Engineerの取得によって、Google Cloud Platorform上での機械学習やデータ分析のスキルを身につけられるでしょう。
参考：Google Cloud「Professional Data Engineer」
AWS Certified Machine Learning-Specialty
Amazon Web Servicesが提供するこの資格は、AWSクラウド内で機械学習モデルを設計、実装、運用するためのスキルを証明します。この資格を取得すると、データエンジニアリング、データモデリング、機械学習の実装と運用、機械学習ソリューションの導入といった、機械学習ワークフローの各段階において高度なスキルの証明になります。
合格するためには、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、モニタリングに関連するAWSサービスを深く理解している必要があります。この資格の取得は、機械学習の理論とAWSクラウドでの実践経験の両方を兼ね備えていることを証明するものです。AWSを活用した機械学習プロジェクトに関わるエンジニアには必須の資格と言えるでしょう。
参考：AWS Certified Machine Learning – Specialty
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
Microsoftが提供するこの資格は、AzureのAIサービスに関する基礎知識を証明します。AIのコア概念、AIサービスや製品、AIモデルの構築方法の基本を理解していることが問われます。取得することで、Azure AIの基本的な概念と用語を理解して、AIサービスを使用してソリューションを構築する基礎的なスキルが身につきます。Azure AIを活用していきたい人はもちろん、AI初学者にもおすすめの入門編の資格です。
参考：Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
こちらもMicrosoftが提供する資格で、Azure上でのAIソリューションの設計と実装に関する高度な知識とスキルを証明します。Machine Learning、自然言語処理、知能ロボット、コンピュータービジョンなど、実践的なAI活用スキルを持つ必要があります。AI-900に続く、実践的な資格です。
参考：Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル
一般社団法人データサイエンティスト協会が運営する、データサイエンスに関する基礎的な知識とリテラシーを評価する検定試験です。データサイエンスの概念、プロセス、統計等の基本を理解していることが問われます。データ分析や機械学習プロジェクトにおける基本的なスキルが評価される資格です。
参考：一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」
統計検定
日本統計学会が提供する統計検定は、基礎から応用レベルまで、統計学に関する幅広い知識を証明します。統計学の基礎知識とデータ分析に必要な統計手法の習得が目的で、公的統計データの利活用などもカバーされています。データ分析や機械学習において重要な統計学の知識を身につけたい方におすすめです。
参考：一般社団法人日本統計学会「統計検定」
Python3エンジニア認定データ分析試験
Pythonエンジニア育成推進協会が実施するこの試験は、Pythonを用いたデータ分析に関する知識とスキルを証明します。Pythonを用いたデータ前処理、データ可視化、機械学習モデル構築などのプロセスを実務で行えるかが問われます。AI開発において最も需要の高いプログラミング言語のひとつであるPythonの習得・スキルアップは、AIエンジニアにとって必須ともいえるでしょう。
参考：Python 3 エンジニア認定データ分析試験
AIエンジニアが資格を取得するメリット
AIエンジニアにとって、資格取得は専門性を高め、キャリアアップの機会を広げる上で役立ちます。AI分野は急速に進化を遂げており、常に最新の知識とスキルを身につけることが求められます。資格取得はあなたの能力と専門知識を証明する重要な手段となるともいえるでしょう。ここでは、AIエンジニアが資格を取得することの主なメリットを紹介します。
スキルを証明できる
資格は、あなたが特定の分野や技術に関して一定レベル以上の知識とスキルを持っていることを証明する客観的な証拠となります。資格を習得していると、就職や転職のときにAIについての知識やスキルがあると企業にアピールしやすくなります。AIエンジニアとしての価値が高まり、より好条件で仕事を得られる可能性が高くなるでしょう。
知識を体系的に身につけられる
資格試験の学習を通じて、AI分野の知識を体系的に習得できます。AI技術は日々進化を遂げており、個別の知識を単に積み上げていくだけでは全体像を把握することが難しくなっています。しかし資格試験の学習カリキュラムは、AI分野の基礎から応用までの知識を体系的に網羅しているため、体系的な知識の構築が可能です。資格取得を通じて、AIエンジニアとしての土台を築いていくことにつながるでしょう。
まとめ
資格取得は、最新の知識を体系的に身につけるだけでなく、自分の専門性を客観的に示す手段でもあります。
AIエンジニアには、G検定やE資格のようなAI専門資格をはじめ、Google CloudやAWS、Azureなどクラウドプラットフォームの資格、さらに統計検定やPython認定試験といった基礎スキルを証明する資格まで、幅広い選択肢があります。自分のレベルや目標に合わせて段階的に学習を進めることで、AI技術をより実践的に活かせるようになるでしょう。
AIエンジニアとしての第一歩を踏み出すなら、まずはG検定やAI-900（Microsoft Azure AI Fundamentals）などの基礎資格から挑戦し、徐々にE資格やAWS Machine Learning Specialtyなどの上級資格へステップアップしていくのがおすすめです。
