おすすめのAI資格一覧！AI時代に強い国家資格・民間資格を徹底解説

AI時代に生き残るためのキャリア戦略として、AI関連資格取得の重要性が高まっています。
しかし、AIに関連する資格は多岐にわたり、どれを選べば良いのか迷ってしまう方も多いのではないでしょうか？

本記事では、AI分野で活躍するためにおすすめの国家資格と、注目の民間資格を厳選してご紹介します。
また、資格取得がもたらすメリットや、効果的な学習方法についても解説。

ITエンジニアだけでなく、AI時代を生き抜くすべてのビジネスパーソン必見の記事です。

AI資格が重要視される理由

AI分野で活躍するためには、専門的な知識とスキルが不可欠です。

この業界で資格が重要視されるのには、以下のような理由があります。

専門知識の証明

AIは高度に専門的な分野であり、深い技術的理解が求められます。

資格取得は、AI技術やツールに関する知識と実践的なスキルを持っていることを証明するための有効な手段です。
これにより、雇用主や顧客に対して、自分の能力をアピールすることができます。

職業的信用の向上

認定資格を持つことは、その分野での能力と専門性を示す強力な指標となります。

AIの資格は、業界の最新トレンドや技術に精通していることを証明し、職業的な信用を高めることができます。これは、昇進やキャリアアップの機会を増やすことにつながります。

キャリアの多様性

特定のAI関連資格を持っていることで、異なる業界や新しいプロジェクトに挑戦する際の選択肢が広がります。
資格は、技術的な適性を示すだけでなく、新しい分野への適応力やスキルアップへの意欲を示すものでもあるからです。

これらの理由から、AI業界では資格取得が非常に重視されているのです。

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AI関連のおすすめ国家資格

AI関連の資格には、国家資格と民間資格があります。

ここでは、代表的なAI関連の国家資格とその特徴を紹介します。

基本情報技術者試験

この試験はIT技術者のための入門的な国家資格として位置づけられており、プログラミングやデータベース管理、ネットワークなど、基本的なIT知識が問われます。

この資格を取得することで、AI技術の基礎となるプログラミング技術やデータの扱い方を学ぶことができます。

特に、データ分析や機械学習を行う上で必要なプログラミング能力の基礎を固めるのに適しています。

基本情報技術者試験で求められている技術水準

基本情報技術者試験の要項を見ると多くの項目に「上位者の指導の下に」という文言がついており、基本的なIT知識が求められていることがわかります。

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応用情報技術者試験

基本情報技術者試験のもう一段階上のIT技術者向けの資格であり、システムの設計や開発、運用に関する高度な知識を問います。

この資格を持つことにより、より複雑なAIシステムの開発や、大規模なデータを扱うプロジェクトにおいて、技術的な問題解決能力を示すことができます。

また、AIプロジェクトにおいても、システム全体を理解し、高度な設計を行う能力が求められるため、この資格が非常に有用です。

応用情報技術者で求められている技術水準

基本情報技術者試験と比べると「上位者の指導の下に」という文言がなくなり、求められている技術もより具体的になっており、一段上の知識が要求されていることがわかります。

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ITストラテジスト試験

IT戦略を立案し、ビジネスとITの連携を図る能力を評価する資格です。
この資格を持つことにより、AI技術を活用したビジネスモデルの開発や導入戦略を考えることができます。

具体的には、市場のニーズを理解し、それに応じたAIソリューションを提案する能力が身につきます。ビジネスと技術の橋渡しとしての役割を担うため、AI技術の商業的な価値を最大化するために重要です。

ITストラテジストで求められている技術水準

これをみると、ITの知識に加えてビジネスの分析能力や戦略策定能力が求められていることがわかります。

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プロジェクトマネージャ試験

大規模なプロジェクトの管理能力を証明する資格で、AIプロジェクトを含む各種ITプロジェクトの計画、実行、管理を行う能力が評価されます。
AIプロジェクトは時として多くの人間と技術が複雑に絡み合うため、プロジェクトを効果的に管理し、期限内に予算内で目標を達成する能力が求められます。

プロジェクトマネージャーで求められている技術水準

プロジェクトマネージャーではITスキルを活かして、プロジェクトを管理する能力が求められています。

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AI関連のおすすめ民間資格

AI技術の急速な進歩に伴い、民間団体が提供するAI関連の資格も注目を集めています。

ここでは、代表的な民間資格とその特徴を紹介します。

G検定（ジェネラリスト検定）

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）によって提供される試験で、AIの基本から応用事例まで広範囲にわたる知識が問われます。

この検定は特に、ビジネスシーンでのAI活用の基礎を網羅するのに適しており、AI技術の基本的な理解を持つことが求められます。

試験は、AIの歴史、基本用語、アルゴリズム、社会への影響など、AIに関する広い範囲の知識が求められます。

G検定の試験範囲

検定では人工知能（AI）に関する知識が多く問われていますが、数理・統計などの知識も必要です。

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E資格（AIエンジニア検定）

E資格は、JDLAが提供する高度な技術的知識と実装スキルを問う試験です。
この検定は、実践的なプログラミング能力とともに、機械学習やディープラーニングの専門知識を深く評価します。

試験内容には、アルゴリズムの詳細な解説、データセットの操作、モデルのトレーニングと評価が含まれ、AIソリューションを設計、開発する実践的な能力が問われます。

E資格試験範囲 (参考:E資格HP)

E資格では深層学習や開発環境など高度なITスキルが求められています。
また、数学的基礎や機械学習の基礎の知識も問われます。

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Data Scientist認定試験

日本データサイエンス協会が提供するこの試験は、データサイエンスとAIの専門知識を認定します。
統計学の基礎から機械学習の理論、データの前処理、分析技術、結果の解釈に至るまで、データサイエンスの全域にわたる知識が求められます。

この資格は、データから情報を抽出し、意思決定を支援するデータサイエンティストとしての能力を証明します。

Data Scientistの試験範囲 DS検定HP)

Data Scientist認定試験ではデータサイエンス力だけではなくエンジニア力やビジネス力まで深く問われます。また、範囲も幅広く対策が必要です。

統計検定

一般財団法人統計質保証推進協会が実施する、統計に関する知識や活用力を評価する検定試験です。AI、特に機械学習モデルの構築や評価、データ分析において、統計学の知識は不可欠です。

データに基づいた客観的な判断や、データの特性を理解する能力を養うことができます。
レベルは4級から1級まであり、専門分野に応じて「統計調査士」「専門統計調査士」「データサイエンス(DS)基礎・発展・エキスパート」などもあります。AI分野では、2級以上、あるいはデータサイエンス関連の区分が特に関連性が高いと言えるでしょう。

統計検定は、データの見方や扱い方、統計的な思考力を体系的に学ぶことができ、AIプロジェクトにおけるデータ解釈やモデルの妥当性評価に役立ちます。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験です。
AI開発、特に機械学習の実装においてPythonは主要なプログラミング言語であり、データ分析ライブラリ（NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learnなど）の知識は実践に不可欠です。

この資格は、Pythonを用いたデータ収集、加工、可視化、分析といった一連のスキルを証明するのに役立ちます。

AIエンジニアやデータサイエンティストを目指す上で、Pythonによるデータハンドリング能力を示す具体的な資格となります。

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大手ベンダーのAI資格

主要なクラウドサービスを提供する企業や大手IT企業は、AIや機械学習に関する専門知識やスキルを段階的に証明できる独自の認定資格を提供しています。

これらの資格は、特定のプラットフォームにおける専門性を深めたい場合に非常に有効です。
クラウドベンダーが提供するAI関連資格は、変化の激しいIT業界において、実践的なスキルセットを客観的に証明する上で重要な指標となり、キャリアアップの強力な武器にもなり得ます。

以下に代表的なベンダー系AI資格をご紹介します。

Microsoftの認定資格

Microsoft Azure は、AIおよび機械学習サービスを幅広く提供しており、それに対応する認定資格も充実しています。

Azureの資格体系は、AI技術の基礎から応用、そして専門的なエンジニアリングスキルまで、段階的にステップアップできるように設計されており、ご自身のキャリアパスに合わせて目標設定しやすいのが特徴です。

Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (Exam AI-900)

AIや機械学習の基本的な概念と、Microsoft Azureが提供する関連サービスについて基礎的な理解を深めたい方に向けた入門資格です。技術的なバックグラウンドの有無にかかわらず、AIの世界への第一歩として適しています。

参考:Microsoft

• 対象者:

  • AIおよび機械学習の基本概念を学びたい方
  • Azure Cognitive ServicesなどのAzure AIソリューションの概要を理解したい方
  • データサイエンスやソフトウェアエンジニアリングの専門知識は問われません（一般的なプログラミング知識があれば有利）
    
    

• 試験内容のポイント:

  • AIワークロードと考慮事項の説明
  • Azureにおける機械学習の基本原則の理解
  • Azureにおけるコンピュータビジョンワークロードの機能の説明
  • Azureにおける自然言語処理（NLP）ワークロードの機能の説明
  • AzureにおけるジェネレーティブAIワークロードの機能の説明

Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (Exam AI-102)

AzureのAIサービスを活用して、インテリジェントなアプリケーションやソリューションを開発・デプロイするソフトウェア開発者向けの認定資格です。

コンピュータビジョン、自然言語処理、会話型AIなど、多岐にわたるAIソリューション開発スキルを証明します。

参考:Microsoft

• 対象者:
  • Azure Cognitive Services、Azure Applied AI Services、Microsoft Bot Frameworkなどを使用してAIソリューションを開発したいソフトウェア開発者
  • REST APIやSDKを用いたAIアプリケーション開発経験を積みたい方
  • AIソリューションのライフサイクル管理（計画、実装、デプロイ、監視、最適化）に関わる方

• 試験内容のポイント:
  • AIソリューションの要件分析と設計
  • コンピュータビジョンソリューションの開発
  • 自然言語処理ソリューションの開発
  • 知識マイニングソリューションの開発
  • 会話型AIソリューションの開発と監視

Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (Exam DP-900)

クラウド環境でのデータ活用キャリアをこれからスタートさせたい方、あるいはデータ関連の基礎知識を体系的に学びたいと考えている方に最適な入門資格です。この資格を取得することで、Azureのデータサービスに関する基本的な理解を深め、より専門的な資格への足がかりとすることができます。

参考:Microsoft

• 対象者:

  • クラウド環境でのデータ関連業務の初心者
  • リレーショナルデータ、非リレーショナルデータなどのコアデータコンセプトの基礎を学びたい方
  • Azureのデータサービス（データレイク、データウェアハウスなど）の概要を理解したい方
    
    

• 試験内容のポイント:

  • コアデータコンセプト（データの種類、データワークロードなど）の説明
  • Azureでのリレーショナルデータに関する考慮事項の特定
  • Azureでの非リレーショナルデータを扱う際の考慮事項の説明
  • Azureでの分析ワークロードの概要説明

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (Exam DP-100)

Azureプラットフォーム上で、データサイエンスと機械学習を応用し、実際に機械学習ワークロードを実装・運用する専門知識を証明したいデータサイエンティスト向けの資格です。
実践的なスキルを重視する方におすすめです。

参考:Microsoft

• 対象者:

  • Azureで機械学習モデルの設計、トレーニング、デプロイ、管理を行いたいデータサイエンティスト
  • Pythonと機械学習フレームワーク（Scikit-Learn、PyTorch、TensorFlowなど）の知識がある方
  • Azure Machine Learning、MLflowなどのツール活用経験を積みたい方
    
    

• 試験内容のポイント:

  • データサイエンスワークロードに適したAzure作業環境の設計と作成
  • データの探索と前処理
  • 機械学習モデルのトレーニングと評価
  • 機械学習パイプラインの実装と本番環境へのジョブ実行準備
  • スケーラブルな機械学習ソリューションの管理、デプロイ、監視

Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (Exam DP-203)

企業が保有する膨大なデータを活用可能な状態に整備し、データ基盤の設計・構築・運用を担うデータエンジニア向けの認定資格です。

Azureの各種データサービスを駆使して、効率的で信頼性の高いデータソリューションを構築するスキルを証明します。

参考:Microsoft

• 対象者:

  • データパイプラインの設計・実装・管理を行いたいデータエンジニア
  • Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory、Azure DatabricksなどのAzureデータサービスを扱いたい方
  • データストレージソリューションの設計と実装、データ処理の最適化に関心がある方
    
    

• 試験内容のポイント:

  • データストレージソリューションの設計と実装（リレーショナル、非リレーショナル）
  • データ処理ソリューションの設計と開発（バッチ処理、ストリーム処理）
  • データセキュリティとコンプライアンスの確保
  • データソリューションの監視と最適化

AWS (Amazon Web Services)

AWSもまた、AIと機械学習の分野で多様なサービスと、それに対応する認定資格を提供しています。

AWSの認定資格は、クラウドネイティブなAI開発スキルを習得し、AWSの広範なエコシステムを活用してイノベーションを推進したいエンジニアや開発者にとって、その専門性を証明する強力な手段となります。

AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02)

参考:AWS

AWSクラウドの基本的な概念、主要サービス、セキュリティ、料金モデルなどを網羅的に理解していることを証明する入門資格です。特定の技術職に限らず、AWSクラウドの全体像を把握したいすべての方におすすめです。

• 対象者:
  • AWSクラウドの基礎を学びたい方（技術職、非技術職問わず）
  • AWSクラウドの設計、実装、運用にこれから関わる方、または既に関わっているが基礎を固めたい方
  • 営業職、マネジメント職などでクラウドの知識が必要な方

• 試験内容のポイント:
  • AWSクラウドの概念（価値、経済性、グローバルインフラストラクチャなど）
  • AWSの主要サービス（コンピューティング、ストレージ、データベース、ネットワークなど）の概要とユースケース
  • AWSクラウドのセキュリティとコンプライアンスの基本（責任共有モデルなど）
  • AWSの料金、請求、アカウント管理の基本

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)

AI、機械学習、ジェネレーティブAIの基本的な概念と、それに関連するAWSのサービスやツールについて、ビジネスの観点から理解を深めたい方向けの入門資格です。

実際にモデルを構築する開発者よりも、これらの技術を活用する立場の方に適しています。

参考:AWS

• 対象者:

  • AI/ML、ジェネレーティブAI技術のビジネス活用に関心のある方
  • AWSのAI/MLサービスがどのようにビジネス課題解決に貢献できるかを理解したい方
  • 組織内でAI/ML関連の議論に参加し、適切な質問ができるようになりたい方
    
    

• 試験内容のポイント:

  • AIとMLの基礎概念
  • ジェネレーティブAIの基礎概念と基盤モデルの応用
  • 責任あるAIのガイドライン
  • AWSにおけるAIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01)

AWSクラウド上で、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、そして運用までの一連のパイプラインを実践的に構築・管理する能力を証明するアソシエイトレベルの資格です。

MLエンジニアとしてのキャリアを目指す方にとって重要なステップとなります。

参考:AWS

• 対象者:

  • Amazon SageMakerなどのAWSサービスを用いてMLソリューションを構築・運用したいエンジニア
  • データの準備・変換・検証からモデルデプロイ・監視までの一連のMLワークフローを自動化したい方
  • バックエンド開発、DevOps、データエンジニアリング、データサイエンスなどの関連職務経験者
    
    

• 試験内容のポイント:

  • MLモデリングのためのデータの取り込み、変換、検証、準備
  • 一般的なモデリングアプローチの選択、モデルのトレーニング、ハイパーパラメータ調整、モデルパフォーマンス分析
  • モデルバージョンの管理、デプロイインフラストラクチャとエンドポイントの選択、コンピューティングリソースのプロビジョニング
  • MLワークフローを自動化するためのCI/CDパイプラインの設定
  • モデル・データ・インフラストラクチャの監視、アクセス制御・コンプライアンス機能を通じたMLシステムとリソースの保護

AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01)

AWSクラウド上で、複雑なビジネス課題に対して最適な機械学習ソリューションを設計・実装し、その性能を最大限に高め、安定的に運用するための高度な専門知識とスキルを証明する専門資格です。

MLプロジェクトをリードする専門家を目指す方に適しています。

参考:AWS

• 対象者:

  • AWS環境でML/深層学習ワークロードの開発・設計・実行経験が豊富な専門家（2年以上の経験推奨）
  • ビジネス課題に対して適切なMLアプローチを選択・正当化できる方
  • スケーラブルでコスト最適化され、信頼性が高く安全なMLソリューションを設計・実装できる方
    
    

• 試験内容のポイント:

  • データエンジニアリング（データリポジトリの設計、データ取り込みソリューションの実装など）
  • 探索的データ分析（データセットのサニタイズと準備、特徴エンジニアリング、データの可視化など）
  • モデリング（ビジネス課題のML問題へのフレーム化、適切なモデルの選択、モデルのトレーニング、ハイパーパラメータ最適化、モデル評価など）
  • 機械学習の実装と運用（MLソリューションの構築と実装、本番環境へのモデルデプロイ、MLソリューションの運用と保守など）

Google Cloud

Google Cloud Platform (GCP) も、AIと機械学習の分野で強力なサービス群と、それらの活用スキルを証明する認定資格を提供しています。

GCPの認定資格は、Googleが誇る最先端のAI技術やビッグデータ解析基盤を活用し、革新的なデータ活用ソリューションを構想から運用まで一気通貫で実現する能力を証明するものであり、データサイエンティストやAIエンジニアにとって魅力的な選択肢となります。

Google Cloud Certified: Cloud Digital Leader

Google Cloudの主要な製品やサービスがどのような価値を提供し、それが組織のビジネス目標達成にどのように貢献できるかを理解し、説明できるようになりたい全ての方を対象とした入門資格です。クラウド技術のビジネスインパクトを理解したい方に適しています。

• 対象者:

  • Google Cloudの基本的な製品・サービスの能力とビジネス上の利点を理解したい方（技術職・非技術職問わず）
  • クラウドコンピューティングの基礎と、それが企業をどのようにサポートするかを学びたい方
  • Google Cloudの実務経験がほとんどない、または全くない方でも受験可能
    
    

• 試験内容のポイント:

  • 一般的なクラウド知識（クラウドの基本概念、メリット、ビジネス価値など）
  • Google Cloudに関する一般的な知識（主要なサービスカテゴリ、利用事例など）
  • Google Cloudの具体的な製品とサービス（コンピューティング、ストレージ、データベース、ネットワーキング、ビッグデータ、AI/MLなど）の概要とユースケース

Google Cloud Certified: Professional Machine Learning Engineer

Google Cloudの技術と実証済みのモデルやテクニックを駆使して、機械学習モデルの設計、構築、評価、本番環境へのデプロイ、そして継続的な最適化までを行う専門家向けの認定資格です。MLOpsを実践し、スケーラブルで信頼性の高いMLソリューションを構築する能力を証明します。

• 対象者:
  • Google Cloud上でMLモデルを設計・構築・本番化・最適化するMLエンジニアやデータサイエンティスト
  • 大規模で複雑なデータセットを扱い、再現性・再利用性の高いコードを作成できる方
  • 責任あるAIと公平性を考慮したMLモデル開発に関心がある方
  • 強力なプログラミングスキル、データプラットフォームおよび分散データ処理ツールの経験を持つ方

• 試験内容のポイント:
  • ML問題のフレーミング（ビジネス課題のML問題への変換、成功基準の定義）
  • MLソリューションの設計（アーキテクチャ、データ処理、モデル選択）
  • データ準備および処理システムの設計と実装
  • MLモデルの開発、トレーニング、評価、スケーリング
  • MLパイプラインの自動化とオーケストレーション（MLOpsの実践）
  • MLソリューションの監視、最適化、保守

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AI資格の学習方法

AAI資格の取得を目指す際、適切な学習方法の選択が合格のカギとなります。

ここでは、参考書選びのコツと、通信講座の選定ポイントを紹介します。

AI資格の取得を目指す際、効果的な学習方法を選択することが合格への近道となります。ここでは、おすすめの学習方法を詳しく解説します。

参考書選びのポイント

参考書は、AI資格の学習に欠かせないツールです。

以下のポイントを踏まえて、自分に合った参考書を選びましょう。

• 資格試験の出題範囲をカバーしているか確認する。
• 最新のAI技術動向に対応した内容であるか確認する。
• 他の受験者のレビューや評価を参考にする。
• 理論だけでなく、実践的な問題演習を含む参考書を選ぶ。

通信講座選定の注意点

通信講座は、自学自習では身につけにくい知識やスキルを体系的に学べる環境を提供します。

講座選びの際は、以下の点に注意しましょう。

• カリキュラムが資格試験の範囲を網羅しているか確認する。
• 講師や他の受講生とのコミュニケーションの機会が十分にあるか確認する。
• 学習進捗の管理やフォロー体制が整っているか確認する。
• 資格試験対策として、模擬テストや直前対策講座が用意されているか確認する。

学習コミュニティへの参加

AIの資格取得を目指す仲間と交流できる学習コミュニティに参加することも、モチベーションを維持し、知識を深める上で効果的です。

オンラインやオフラインの勉強会、資格取得者によるセミナーなどに積極的に参加し、情報交換を行いましょう。

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まとめ

本記事では、AI時代を生き抜くために必要な資格について、詳しく解説してきました。
ITエンジニアだけでなく、全てのビジネスパーソンにとって、AI関連の資格取得は重要な課題です。国家資格と民間資格のそれぞれの特徴や難易度を理解し、自分のキャリアプランに合った資格を選択することが肝要です。

資格取得には、専門知識の証明やキャリアアップなど、様々なメリットがあります。それだけに、効果的な学習方法を選ぶことが重要になります。
参考書選びのポイントや、通信講座の選定方法を理解し、学習コミュニティにも積極的に参加することで、合格への道が大きく開けるでしょう。

AI時代に求められるスキルを身につけ、キャリアの可能性を広げるために、資格取得にチャレンジしてみませんか？本記事で紹介したポイントを参考に、自分に合った学習方法を見つけ、着実にステップアップを目指しましょう。AIの可能性を切り拓く担い手として、これからのビジネス社会で活躍されることを期待しています。