AIエンジニアのスキルアップにおすすめの資格5選｜メリットも解説
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AIエンジニアがキャリアアップするためのステップの1つに資格取得があります。しかし、数ある資格の中からどれを取得すれば良いか迷う人も多いでしょう。 この記事では、AIエンジニアが資格を取得するメリット、おすすめの資格と勉強法を解説していきます。
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- 【この記事を読んでわかること】
- AIエンジニアの資格取得は必須ではないが、収入アップや転職活動に有利になる
- AIエンジニアにおすすめの資格第1位はG検定 / E資格、第2位はAI実装検定
- AIエンジニアにおすすめの勉強法は専門書籍で学ぶ・オンライン教材で学ぶ・セミナーやコミュニティへの参加
AIエンジニアが資格を取得する3つのメリット
AIエンジニアになるために資格の取得は必須ではありません。資格がなくても、高度なスキルと豊富な経験があれば、AIエンジニアとしての活躍は可能です。
しかし、特に実務での実績がない場合には、資格はスキルや知識の客観的な証明に役立ちます。
AIエンジニアが資格取得で得られる3つのメリットを見ていきましょう。
- 収入アップや社内での昇進につながる
- 転職やフリーランスの案件獲得に有利
- 自己学習の明確な目標になる
※AIエンジニアのそもそもの仕事内容を知りたい人は、以下記事を参考ください
▼AIエンジニアの仕事内容を詳しく知りたい人はこちら
AIエンジニアとは？仕事内容や必要なスキル・知識を詳しく解説
2023年に入りChatGPTに代表される革新的なAI技術が大きな話題となり、AI開発を担うAIエンジニアへの注目も高まっています。
収入アップや社内での昇進につながる
AIエンジニアは、資格取得によって収入アップや社内での昇進につながることが期待できます。
IT企業では社員のスキル向上策として、資格取得を推奨しているケースは少なくありません。
企業が資格取得に対して一時金や給与アップなどのインセンティブを設定している場合、直接的な収入アップが可能です。また、企業によっては資格取得を昇進の条件にしているケースもあります。
直接的な収入アップ以外にも、資格取得によってより責任の重い役割を任されれば、将来的な収入アップも期待できるでしょう。
転職やフリーランスの案件獲得に有利
AIエンジニアの資格取得は、転職活動やフリーランス活動でも大きな武器になります。
初対面の相手には、自分がどの程度のスキルや知識を持っているか分かりません。自己アピールだけでは確からしさに疑問が残る場合もあるでしょう。
そのようなときに資格を持っていれば、客観的にスキルや知識を証明できます。それが高度な資格であれば、転職や案件獲得の競争でライバルに差をつけることも可能です。
このように、AIエンジニアにとって資格取得は、転職やフリーランスの案件活動でみずからの価値を示す有効な手段になります。
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自己学習の明確な目標になる
資格取得を目指すことは、AIエンジニアが専門知識の自己学習を進めるうえでの目標にもなります。
1人で勉強していると、モチベーションの維持が難しい時期もあるでしょう。そんなときに資格取得という明確な目標があれば、自分を奮い立たせることが可能です。
また、資格試験では、求める人材レベルに合わせたカリキュラムが体系的に網羅されています。したがって、資格試験をターゲットにした学習を進めることで、必要なスキルや知識を無駄なく自然に身につけられるでしょう。
以上、AIエンジニアが資格を取得するメリットでした。
次は、AIエンジニアにおすすめの資格をランキング形式で紹介していきます。
AIエンジニアにおすすめな資格TOP5
AIエンジニアに求められるスキル・知識は多岐にわたるため、関連資格も多様です。
その中から、認知度や評価の高いおすすめの資格を5つ選定しました。
- 第1位：G検定 / E資格
- 第2位：AI実装検定
- 第3位：Pythonエンジニア認定試験
- 第4位：統計検定
- 第5位：データベーススペシャリスト試験（DB）
※資格に関する情報は、2023年6月現在のものです。
※資格の難易度は、経済産業省が定めるITSS（ITスキル標準）のレベルに準じて記載しています。対象外の資格は独自評価です。
※目安勉強時間は初学者の一般的な勉強時間です。実際の時間は前提知識やスキル、1日の勉強量などによって異なります。
参考：「ITSSのキャリアフレームワークと認定試験・資格とのマップ｜スキル標準ユーザー協会」
第1位：G検定 / E資格
「G検定」と「E資格」は、一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が主催する民間資格です。
G検定（ジェネラリスト検定）は、AIをビジネスに活用する能力を問う資格で、AIに関する基礎知識が身につけられます。一方、E資格（エンジニア資格）はAI開発を担う技術者向けの資格です。どちらも、機械学習・ディープラーニング・統計学などの知識が問われますが、E資格のほうがより深い内容と開発・運用に関する知識が含まれます。
IT未経験者は、まずはG検定からはじめて、E資格にレベルアップしていくことがおすすめです。エンジニア経験があれば、はじめからE資格を受験しても良いでしょう。
試験概要は下記のとおりです。
| G検定 | E資格 | |
|---|---|---|
| 実施時期 | 3・5・7・9・11月の年5回 | 2・8月の年2回 |
| 試験時間 | 120分 | |
| 出題形式 | IBT方式（選択式） | CBT方式（選択式） |
| 難易度 | 入門 | 初級 |
| 前提資格 | なし | JDLA認定プログラムを2年以内に修了 |
| 受験料 | 13,200円（税込） | 33,000円（税込） |
| 目安勉強時間
（初学者） |
1ヶ月〜3ヶ月程度 | 3ヶ月〜半年程度 |
| 維持要件 | なし | |
参考：「G検定｜日本ディープラーニング協会」
参考：「E資格｜日本ディープラーニング協会」
第2位：AI実装検定
「AI実装検定」は、株式会社EQUATION運営の「AI実装検定実行委員会（AIEO）」が主催する民間資格です。
ディープラーニングに関する実装能力と知識の判別を目的とし、B級・A級・S級の3つのレベルが用意されています。各レベルの難易度は下記のとおり、第1位で紹介したG検定・E資格と対応付けられている点が特徴です。
AIエンジニアを目指すならA級から、AIエンジニアとしてのキャリアアップを図るにはS級の取得を目指すと良いでしょう。
A級では、ディープラーニング・プログラミング・数学の知識が問われます。S級では、ディープラーニングの主要なモデルや自然言語処理などの応用的な実装力が必要です。
試験概要は下記をご覧ください。
| B級 | A級 | S級 | |
|---|---|---|---|
| 実施時期 | 随時 | ||
| 試験時間 | 40分 | 60分 | |
| 出題形式 | CBT方式（選択式） | ||
| 難易度 | 入門 | 初級 | 中級 |
| 前提資格 | なし | ||
| 受験料 | 9,900円（税込） | 14,850円（税込） | 33,000円（税込） |
| 目安勉強時間
（初学者） |
1ヶ月〜3ヶ月程度 | 3ヶ月〜半年程度 | 半年〜9ヶ月程度 |
| 維持要件 | なし | ||
第3位：Pythonエンジニア認定試験
「Pythonエンジニア認定試験」は、一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が主催する民間資格です。
AIやデータ分析などの先進分野で広く活用されるPythonの技術者育成を目的としています。
「基礎試験」「データ分析試験」「実践試験」の3種類の試験があり、すべて入門〜初級レベルのため、これからAIエンジニアを目指す人でも受験しやすい資格です。
各試験では下記の内容が問われます。
- 基礎試験：Pythonの文法基礎
- データ分析試験：データ分析の基礎や文法
- 実践試験：ライブラリの使い方などの実践力
本資格の取得により、Pythonの基本的な開発スキルを持つ人材として認知されるでしょう。
試験概要は下記のとおりです。
| 基礎試験 | データ分析試験 | 実践試験 | |
|---|---|---|---|
| 実施時期 | 随時 | ||
| 試験時間 | 60分 | 75分 | |
| 出題形式 | CBT方式（選択式） | ||
| 難易度 | 入門（ITSSレベル1） | 初級 | |
| 前提資格 | なし | ||
| 受験料 | 11,000円（税込） | 13,200円（税込） | |
| 目安勉強時間
（初学者） |
1ヶ月〜3ヶ月程度 | 3ヶ月〜半年程度 | |
| 維持要件 | なし | ||
参考：「Pythonエンジニア認定試験｜Pythonエンジニア育成推進協会」
第4位：統計検定
「統計検定」は、一般財団法人「統計質保証推進協会」が主催する民間資格です。
IT系の資格ではありませんが、AIエンジニアに欠かせない統計学の知識の証明に役立ちます。また、2021年からはデータサイエンス関連の検定が開始され、AIやデータ分析分野にも範囲が広がりました。
一般の統計検定は4級から1級まで5段階（準1級含む）あり、AI分野の実務レベルでは2級以上を目指したいところです。
データサイエンス関連は「基礎」「発展」「エキスパート」の3つのレベルがあり、Pythonの知識も求められます。エキスパートは2023年5月にはじまったばかりの新しい試験です。自分のスキルや知識に合わせて受験しましょう。
2級およびデータサイエンス基礎・発展の試験概要は下記のとおりです。
| 2級 | データサイエンス基礎 | データサイエンス発展 | |
|---|---|---|---|
| 実施時期 | 随時 | ||
| 試験時間 | 90分 | 60分 | |
| 出題形式 | CBT方式（選択式） | CBT方式（選択式・入力式） | |
| 難易度 | 初級 | 中級 | |
| 前提資格 | なし | ||
| 受験料 | 7,000円（税込） | 7,000円（税込） | 6,000円（税込） |
| 目安勉強時間
（初学者） |
3ヶ月〜半年程度 | 半年〜9ヶ月程度 | |
| 維持要件 | なし | ||
第5位：データベーススペシャリスト試験（DB）
「データベーススペシャリスト試験（DB）」は、独立行政法人「情報処理推進機構（IPA）」が主催する国家資格です。
AI分野に特化した資格ではありませんが、AIエンジニアに欠かせないデータベースに関するスキル・知識の証明に役立ちます。
IT系の国家資格である情報処理技術者試験の中でも最上位の上級資格に位置付けられており、IT業界でも高い認知度と評価のある資格です。
難易度は高く、データベースの企画・要件定義・開発・運用・保守の全般に関する高度な知識と実践能力が試されます。
試験概要は下記のとおりです。
| 実施時期 | 秋期（10月） |
|---|---|
| 試験時間 | 午前Ⅰ：50分、午前Ⅱ：40分
午後Ⅰ：90分、午後Ⅱ：120分 |
| 出題形式 | 午前Ⅰ：4択式、午前Ⅱ：4択式
午後Ⅰ：記述式、午後Ⅱ：記述式 |
| 難易度 | 上級（ITSSレベル4） |
| 前提資格 | なし |
| 受験料 | 7,500円（非課税） |
| 目安勉強時間
（初学者） |
9ヶ月〜1年程度 |
| 維持要件 | なし |
参考：「データベーススペシャリスト試験（DB）｜情報処理推進機構（IPA）」
ここまでは、AIエンジニアにおすすめの資格を紹介してきました。
次は、AIエンジニアのキャリアアップに役立つ勉強法を見ていきましょう。
AIエンジニアとしてキャリアアップするためにおすすめの勉強法3つ
進化の早いAI業界でスキルを高め、キャリアアップしていくためには自己学習が欠かせません。
AIエンジニアがキャリアアップするためにおすすめの3つの勉強法を紹介します。
- 専門書籍で学ぶ
- オンライン教材で学ぶ
- セミナーやコミュニティで最新の情報を収集する
専門書籍で学ぶ
AIエンジニアのもっとも基本的な勉強法は、専門書籍で学ぶことです。
AI関連の書籍には、AIの基本的な知識から最先端の研究、実装方法まで幅広い分野があります。また、プログラミング言語や統計学などの書籍もAIのスキルアップには欠かせません。
関心のあることや、スキルアップしたい領域に合わせて、口コミや書評などを参考に選ぶと良いでしょう。
一流のAIエンジニアや研究者が書いた書籍は、思考方法やAIに対するアプローチを学ぶことにも役立ちます。また、書籍を通してAIの詳しい進化の歴史なども学ぶことで、より深みのある知識が身につくでしょう。
オンライン教材で学ぶ
オンライン上で提供されているさまざまな教材を活用する方法も、AIエンジニアの知識・スキルの向上に効果的です。
AIの基礎知識に関するオンライン講座や最新のAIトピックに関する記事、コーディングを実践できるチュートリアルなど、多様な形式の教材を通じて理論と実践の両方を学べます。
「分厚い本を読むのは苦手」という人でも、動画と音声で学べる動画教材や実際に手を動かす勉強法であれば、学習がはかどるでしょう。
ただし、オンライン上にはさまざまな情報があふれているため、情報源の信頼性には注意が必要です。
セミナーやコミュニティで最新の情報を収集する
進化の早いAI分野で新しい情報をキャッチアップしていくためには、セミナーやコミュニティへの参加がおすすめです。
セミナーでは、注目のトピックや最新技術の情報を専門家から直接学べます。また、積極的な質疑応答で疑問を解消する機会も得られるでしょう。
コミュニティでは、同じ興味や関心を持つ人との交流を通じて最新情報を仕入れたり、理解を深めたりできます。また、コミュニティでの交流で人脈を広げることにより、転職やフリーランス活動につながることもあるでしょう。
このように、セミナーやコミュニティへの参加により、知識の向上や情報収集が可能です。
まとめ｜AIエンジニアとしてキャリアアップするために資格を取得しよう
本記事を通して、以下のことが分かりました。
- AIエンジニアの資格取得は必須ではないが、収入アップや転職活動に有利になる
- AIエンジニアにおすすめの資格第1位はG検定 / E資格、第2位はAI実装検定
- AIエンジニアにおすすめの勉強法は専門書籍で学ぶ・オンライン教材で学ぶ・セミナーやコミュニティへの参加
資格取得は、AIエンジニアがキャリアアップするための有効なステップの1つです。資格取得で市場価値を高め、転職や社内での評価アップを勝ち取りましょう！
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さまざまな転職エージェントがありますが、結論として以下から選んでおくと、希望に沿った求人を逃すリスクを軽減できるでしょう。
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