資格って取ったほうがいいの？と思っている方へ、わかりやすく解説します！
AI エンジニアを目指す上で、資格取得は必須ではありませんが、知識の証明や就職・転職に有利に働く可能性があります。
本記事では、AI エンジニアにおすすめの資格を紹介し、それぞれの特徴や習得すべきスキルについて解説します！
- AI エンジニアを目指す上で、資格取得は必須ではないが、知識の証明や就職・転職に有利に働く可能性がある。ただし、実務経験とポートフォリオの構築がより重要。
- AI エンジニアにおすすめの資格として、G 検定、E 資格、AWS Certified Machine Learning-Specialty、Professional Data Engineer、AI-900、AI-102、Python3 エンジニア認定基礎試験、Python3 エンジニア認定実践試験などがある。それぞれの資格の難易度、費用、試験内容、対象者、メリット・デメリットを理解することが大切。
- 資格取得は手段の一つであり、継続的な学習と実践が何より重要。自分のキャリアプランに合った資格を選択し、実務経験を積みながらスキルを磨いていくことが、AI エンジニアとしてのキャリア形成に役立つ。
AI エンジニアに求められるスキルセット
必要な資格の前にどのようなスキルセットが必要か知りたい！という方は次の記事をご覧ください。
AIエンジニアにおすすめの資格
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) が実施する、AI やディープラーニングに関する基礎知識を問う試験です。AI を活用したビジネスに携わる人や、AI について幅広く学びたい人におすすめの資格です。
- 難易度：合格率は 60～70％ 程度で推移しており、しっかりと学習すれば比較的取得しやすい
- 費用：一般：13,200 円 学生：5,500 円（税込）
- 試験内容：AI の定義から具体的な手法、数理・統計、法律・倫理など幅広い知識
- 対象者：JDLA は、G 検定の受験を「デジタル時代のビジネスに関わるすべての人」に推奨している
- メリット：
- 知識の証明: AI やディープラーニングに関する体系的な知識を持っていることを証明できる
- キャリアアップ: AI 技術者としてのキャリアアップを目指せる
- コミュニティ参加: 合格者コミュニティに参加でき、情報交換などの機会が得られる
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) が認定する AI エンジニア向けの資格で、ディープラーニングを実装できる人材を増やすことを目的に設立されました。
E 資格は、ディープラーニングの理論を理解し、機械学習やディープラーニングを実装する知識・スキルがあることを認定します
- 難易度：合格率は約 65～70% とされており、AI やディープラーニングへの理解や実装まで行なえることが要求される
- 費用：一般 33,000 円、学生 22,000 円、JDLA会員 27,500 円（税込）
- 試験内容：応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境の 4 分野に渡る
- 対象者：JDLA 認定プログラムを試験日の過去 2 年以内に修了していること
- メリット：機械学習の理論や実装に関する深い知識が身につく、AIエンジニアとしての実力を証明できる
- スキルの証明: AI 技術の実装能力を証明できる
- キャリアアップ: AI 分野での転職に有利
- コミュニティへの参加: 合格者専用のコミュニティに参加でき、情報交換などの機会が得られる
AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01)
AWS クラウドを使用して特定のビジネス上の課題に対する機械学習ソリューションを設計、実装、展開、保守する能力を評価する試験です。
- 難易度：難易度は高く、合格率は約50%｜AWS クラウドでの機械学習ワークロードの開発、アーキテクチャ設計、実行に関する実務経験が 1～2 年以上あることが推奨
- 費用：300 USD
- 試験内容：機械学習の基礎から、AWS クラウドを使用した機械学習モデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイに関する知識
- 対象者：開発またはデータサイエンスの担当者で、AWS クラウドでの機械学習/深層学習ワークロードの開発、アーキテクチャ設計、実行において 1 年以上の実践経験を持つ個人を対象
- メリット：
- スキルの証明: AWS での機械学習モデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイに関する専門知識を証明できる
- キャリアアップ: 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアアップに役立つ
- AWS コミュニティへの参加: 合格者は AWS 認定コミュニティに参加でき、情報交換などの機会が得られる
Professional Data Engineer
Professional Data Engineer は、Google Cloud Platform 上でデータ処理システムを設計、構築、運用、保護、モニタリングする専門知識を証明するための認定試験です。
- 難易度：難易度は高く、特にGoogle Cloudのデータ関連サービスに関する深い理解が必要
- 費用：200USD
- 試験内容：データ処理システムの設計、データの取り込みと処理、データの保存、分析用データの準備と使用、データワークロードの管理と自動化など
- 対象者：データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストなど、データ収集・加工・分析・可視化を行ない意思決定を支援する職務に従事する人が対象
- メリット：
- スキルの証明: Google Cloud でのデータエンジニアリング能力を国際的に認められた形で証明できる
- キャリアアップ: データ関連職種でのキャリアアップに役立つ
- 専門知識の向上: 学習を通じて最新のクラウド技術とデータ処理技術に精通できる
AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals
AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals 試験は、Microsoft Azure の AI サービスの基礎知識を証明するための試験です。
- 難易度：基本レベルで AI やクラウドサービスの初心者でも合格可能
- 費用：12,500 円（税込）
- 試験内容：Azure AI サービスの基礎、AI・機械学習の基礎知識、AI のビジネス活用方法など
- 対象者：Azure サービスを通じて人工知能の基礎理解を図りたい人
- メリット：
- AI・機械学習の基礎知識が身につくこと
- AI のビジネス活用方法がわかること
AI-102 Microsoft Azure AI Engineer Associate
AI-102 Microsoft Azure AI Engineer Associate 試験は、Azure の AI サービスを使用して AI ソリューションを設計および実装する能力を評価する試験です。
- 難易度：中級レベルの認定試験であり、Azure AI サービスの設計と実装に関する実践的な知識が求められる
- 費用：21,102円（税込）
- 試験内容：コンピュータビジョン、自然言語処理、ナレッジマイニング、会話型 AI ソリューションの実装など
- 対象者：AI ソリューションの設計と実装に関わる AI エンジニアや開発者を対象とし、Azure の基本的な知識に加えて、特定の Azure AI サービスに関する実践的な経験が必要
- メリット：
- スキルの証明: Azure AI 技術を用いたソリューションの設計と実装能力を証明できる
- キャリアアップ: AI エンジニアとしてのキャリアにおいて、専門性を示せる
- プロフェッショナルな認識: Microsoft 認定資格を持つことで、業界内でのプロフェッショナルとしての認識が高まる
Python3 エンジニア認定基礎試験
Python3 エンジニア認定基礎試験は、Python の基本的な文法や使用方法に関する知識を問う試験です。
- 難易度：比較的低い。合格率は約 75%〜80% と高めで、基本的な Python の知識があれば合格可能
- 費用：一般 11,000 円、学生 5,500 円（税込）
- 試験内容：出題範囲は、オライリー・ジャパンの「Pythonチュートリアル 第4版」に準拠しており、Python の基本的な文法や機能が中心
- 対象者：Python の基礎知識を身につけたい人や、プログラミング初心者、IT の基礎知識がある人
- メリット：
- スキルの証明: Python の基本的な知識とスキルを持っていることを証明できる
- キャリアアップ: IT 業界での就職や転職に有利に働く可能性がある
- 学習の指標: Python 学習のスタートとして、学習の目安となる内容が含まれている
Python3 エンジニア認定実践試験
Python を実際の開発現場で使用するための知識とスキルを評価する試験です。
- 難易度：比較的高い。実際のコーディングにすぐに対応できる知識が求められる
- 費用：一般 12,000 円 学割 6,000 円（税抜）
- 試験内容：「Python 実践レシピ」（技術評論社）に準拠しており、Python を実践的に活用する際に重要な仕様やライブラリの使い方が問われる
- 対象者：Python を使用するエンジニアや、Python の知識をさらに深めたいプログラマーが対象
- メリット：
- スキルの証明: 実際の開発現場で求められる Python の応用スキルを証明できる
- キャリアアップ: Python エンジニアとしてのキャリアを築く上で有効
- 実務能力の向上: 実際のプロジェクトで役立つ具体的な知識とスキルが身につく
まとめ
本記事では、AI エンジニアにおすすめの資格を紹介し、それぞれの特徴や習得すべきスキルについて解説しました！
資格取得は、AI エンジニアを目指す上での手段の一つですが、実務経験とポートフォリオの構築がより重要であることを忘れないでください。
AI エンジニアになるための具体的なステップは次の記事をご覧ください！
AI エンジニアへの道のりは簡単ではありませんが、継続的な学習と実践を通じて、着実にスキルを磨いていきましょう！
本記事が、読者の皆さまのキャリア形成の一助となれば幸いです。
AI エンジニアを目指す過程で、疑問や悩みが生じた際には、コミュニティやメンターを活用することをおすすめします。
また、キカガク Career のキャリア面談で業界専門のキャリアアドバイザーからアドバイスを受けるのもオススメです。ぜひキャリア面談にもお申し込みください。
業界や未経験転職市場の動向を知ることが転職成功の近道
未経験転職においては、学習前、学習中であっても、どれだけ業界のことや現在の未経験転職の動向を把握しているかどうかで、学習効率や転職の成否が大きく変わります。
次の記事でそのあたりについて詳しく解説しているので、ぜひこちらもご覧ください。
Python をはじめとしたエンジニア転職に強み
キャリアの作り方をアドバイス
キカガク Career では、業界専門のキャリアアドバイザーが、あなたのこれまでの経験や希望をヒアリングし、これからのキャリアの作り方をアドバイスします。転職の進め方から、スキルアップの方法まで、あなたに合ったキャリアプランを提案します。
あなたの強みを発見
自分の強みを知ることは、転職を有利に進める上で非常に重要です。キカガク Career では、専門のキャリアアドバイザーがあなたの経験やスキルを分析し、あなた自身が気づいていない強みを発見します。その強みを活かすことで、転職面接を有利に進められます。
非公開求人が多数
キカガク Career では、一般に公開されていない非公開求人を多数取り扱っています。キャリア面談では、これらの非公開求人をあなたにあわせて提案します。
