仕事をする上で必要な知識やスキルを証明してくれるのが資格・検定です。
高度な知識やスキルが求められるAIエンジニアにはどのような資格がおすすめなのでしょうか。
今回はそんなAIエンジニアに有利な資格を詳しく解説していきます。
AIエンジニアに役立つ資格を解説
Contents
転職に有利になると聞くと「資格」を思い浮かべる女性は多いのではないでしょうか。
資格は知識やスキルの証明にもなり、実践で役立つものもあります。
AIエンジニアには高い知識やスキルが必要ですがその内容をチェックしておきましょう。
- プログラミングスキル
- 機械学習・ディープラーニングの知識
- データ解析の知識やスキル
- 数学的知識
AIエンジニアとして活躍するためには上記の知識やスキルをしっかりと身につけておく必要があります。
しかし自分がどの程度理解できているのかわからないという人もいるのではないでしょうか。
転職活動でどのようにスキルをアピールすればいいか悩む女性もいるでしょう。
そんな時に資格があれば自分をアピールすることができるのです。
転職でアピールしつつ実践に使える資格こそAIエンジニアに役立つでしょう。
AIエンジニアに資格は必須？
AIエンジニアに資格は必須なのでしょうか。
数多くある職種の中には「資格がなければ業務ができない」「資格がないと職種を名乗れない」というものがあります。
「業務独占」や「名称独占」と呼ばれるものです。
まずはAIエンジニアは業務独占や名称独占の職種ではないということを知っておきましょう。
つまり資格がなくてもAIエンジニアとして仕事ができるということです。
資格が必須ではないもののなぜ役立つ資格があるのでしょうか。
それはAIエンジニアには知識やスキルが必要だからです。
AIエンジニアが資格を取得する意味はこちらを参考にしてください。
- 一定のレベルに達していることを確認できる
- 資格取得のために勉強する
- スキルアップに役立つ
- 転職時のアピールになる
- 実践で役立つ知識やスキルが身につく
これを見れば必須ではなくてもAIエンジニアが資格取得する意味がわかるでしょう。
資格習得のためには勉強が必要なので今まで知らなかった知識に出会うこともあります。
一定のレベルに達していることを証明できるので資格を取ることで収入アップにつながる場合もあるでしょう。
AIエンジニアにおすすめの資格その1：G検定
AIエンジニアには機械学習やディープラーニングの知識が必要です。
そんなAIエンジニアにおすすめの資格である「G検定」についてご紹介します。
どんな資格？
G検定（ジェネラリスト検定）は一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）主催の検定です。
主に人工知能・機械学習・ディープラーニングについて問われます。
またAIの最新動向や法律に関連した問題が出題されるのもポイントです。
基礎的な内容だけでなくAI活用法も問われるので、合格することでAIエンジニアに必要な知識があることを証明できるでしょう。
資格の特徴や難易度
G検定は2017年に始まった比較的新しい資格です。
資格の概要はこちらをご覧ください。
- 受験制限：なし
- 試験時間：120分
- 試験問題：220問程度（多肢選択式）
- 試験会場：自宅受験
- 開催期間：年3回
- 受験料：一般12,000円・学生5,000円
- 合格率：70％程度
受験制限がないので誰でも受験できるのが特徴です。
またオンライン受験のため会場を気にしなくてもいいのがメリットでしょう。
合格率は70％程度と難易度もあまり高くはありません。
AIエンジニアに必要な機械学習・ディープラーニングの知識を全般的に身につけられる資格です。
おすすめの資格その2：E検定
おすすめの資格その2はG検定よりも実践的な内容の「E検定」です。
AIエンジニアとしてキャリアアップを目指すならE検定を目指してみるのもいいでしょう。
どんな資格？
E検定（エンジニア検定）は先ほどお伝えしたG検定と同じく日本ディープラーニング協会主催の検定です。
エンジニア検定というだけあってよりエンジニアの仕事に踏み込んだ内容となっています。
ディープラーニングを用いて実装するための知識や技能が問われます。
資格の特徴や難易度
E検定の試験概要をチェックしていきましょう。
- 受験資格：JDLA認定プログラムを2年以内に修了している
- 試験時間：120分
- 試験問題：100問程度（多肢選択式）
- 試験会場：全国の指定会場
- 開催期間：年2回
- 受験料：一般33,000円・学生22,000円
- 合格率：60～70％程度
E検定のこれまでの合格率は60～70％程度となっています。
合格率だけ見ると難易度はG検定と同じくらい？と思うかもしれません。
しかしE検定の特徴はJDLA認定プログラムを修了しなければならないことです。
認定された講座を受講するには時間も費用もかかります。
JDLA認定プログラムを修了し試験に合格しなければならないので難易度は高めといっていいでしょう。
おすすめの資格その3：統計検定
AIエンジニアはデータベース運用やデータ解析といったスキルも必要です。
そんなデータに関する資格を見ていきましょう。
どんな資格？
統計検定はその名の通り統計に関する知識が問われる検定です。
AIエンジニアに必要な数学的知識も出題されるので合格に向けて勉強することにも意義があるでしょう。
一般社団法人日本統計学会が認定している全国統一試験なのでこれに合格することで一定の知識があることを証明できます。
資格の特徴や難易度
統計検定は4級・3級・2級・準1級・1級・統計調査士・専門統計調査士といった種別になっています。
エンジニアやアナリストだけでなく中高生・大学生など幅広い世代が受験しているのが特徴です。
AIエンジニアに必要な知識を試すのなら2級以上を目指すことをおすすめします。
試験の概要はこちらを参考にしてください。
- 試験方法：会場試験（紙媒体）・CBT形式（コンピューター上で実施）
- 開催時期：年2回
- 受験料：3,000～10,000円（試験の種別によって異なる）
4級はマークシート方式ですが1級は記述式です。
合格率は開催年によってバラつきがありますが2級40％台・準1級20％台・1級10～20％台となっています。
4級は60～70％台の合格率を出しているので級が上がるにつれて難易度が高くなるのがわかるでしょう。
2021年からはデータサイエンティストに必要なデータサイエンスに関する検定も開催されます。
ビッグデータやデータ解析の知識はAIエンジニアにも必要なものです。
より高度な知識を身につけるためにデータサイエンスの検定も検討してみてはいかがでしょうか。
おすすめの資格その4：画像処理エンジニア検定
AIエンジニアには画像処理エンジニア検定もおすすめです。
人工知能の発展とともにAIエンジニアにも多くのスキルが求められるようになりました。
ここではそんな画像処理スキルに関する資格をご紹介します。
どんな資格？
画像処理というとデザイナーのような印象をもつ女性も多いのではないでしょうか。
しかし画像処理とはデザイン的なものだけでなく幾何学変換・3次元・光化学的解析といったものも含まれるのです。
画像処理エンジニア検定はCG-ARTS主催の試験で画像処理分野の設計・開発の知識が問われます。
これらの知識はAIエンジニアにも必要なものといえるでしょう。
資格の特徴や難易度
画像処理エンジニア検定は単に知識を身につけるだけでなく人材育成のための検定です。
そのため試験問題もより実践的な内容になっているのが特徴といえるでしょう。
またベーシックとエキスパートの2段階にわけられているのもポイントです。
- 試験時間：ベーシック60分・エキスパート80分
- 試験問題：10問（マークシート）
- 試験会場：全国20会場
- 開催期間：年2回
- 受験料：ベーシック5,600円・エキスパート6,700円
- 合格率：ベーシック60％台・エキスパート30～40％台
合格率を見てわかるようにベーシックからエキスパートに上がると難易度が上がります。
そのためベーシックから始めてエキスパートにステップアップするのもいいでしょう。
ディープラーニングでは画像処理スキルの需要が高まっています。
AIエンジニアとしてキャリアアップするなら画像処理エンジニア検定がおすすめです。
おすすめの資格その5：Pythonエンジニア認定データ分析試験
AIエンジニアにはプログラミングスキルが必要です。
そのプログラミング言語の中でもPython（パイソン）が使われることが多いでしょう。
Pythonとデータ分析というAIエンジニアにとって重要な知識が問われる資格をご紹介します。
どんな資格？
Pythonエンジニア認定データ分析試験は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進会が運営するものです。
Pythonの基礎知識・ラブラリの使用方法・データ分析に関する知識といった内容が出題されます。
資格の特徴や難易度
Pythonエンジニアデータ分析試験の特徴は全国のテストセンターで受験可能ということです。
会場のパソコンを使ってCBT形式で受験をします。
- 試験時間：60分
- 試験問題：40問（選択式）
- 試験会場：全国のテストセンター
- 開催期間：通年
- 受験料：一般10,000円・学生5,000円
- 合格ライン：正答率70％以上
全40問のうち70％以上の正答率で合格となっています。
基礎的な知識が問われることも多いのですでに知識・スキルがある人には難易度は易しいでしょう。
資格取得のメリット
AIエンジニアには必須の資格はありません。
それでも資格習得することには大きなメリットがあるといえるでしょう。
ここではAIエンジニアが資格取得するメリットをご紹介します。
AIスキル・知識の向上
資格習得のメリットはスキルや知識の向上があります。
AIは高度な知識やスキルが必要な上に日々進化しているのです。
それについていくためにはAIエンジニア自身が勉強していかなければなりません。
資格習得のためには一定の知識やスキルを身につけている必要があります。
そのため資格習得のために勉強することでAIスキル・知識の向上につながるでしょう。
自分に必要なスキルが明確になる
資格取得を目指すことで自分に必要なスキルが明確になるでしょう。
それぞれの資格・検定では出題範囲や合格に求められるレベルが決まっています。
合格するためにはそのレベルに達するだけの知識やスキルが必要ということです。
そのため自分が何を勉強しどのようなスキルが必要なのかがわかるでしょう。
スキルの証明ができる
AIエンジニアが資格取得することはスキルの証明ができるというメリットがあります。
資格は一定のレベルに達していることを客観的に証明できるものです。
そのため転職の時には資格をもっていることで採用担当者にアピールしやすくなります。
「統計の知識があります」というのと「統計検定を取得しました」というのではイメージが違いますね。
転職相談は転職エージェントを活用しよう
AIエンジニアには必須ではありませんが取得すると有利な資格があります。
資格があることで自分がもつスキルの証明ができるからです。
しかしAIエンジニアに関係する資格があるからといって必ず転職が成功するとは限りません。
その資格をどう活かすのか、自分のスキルをどれだけアピールするかが大切なのです。
転職活動では自分の経験やスキルのアピールに悩む女性も多いのではないでしょうか。
そんな転職の悩みや不安がある時は転職相談に登録することをおすすめします。
転職エージェントに相談して転職を成功させましょう。
まとめ
今回はAIエンジニアに有利な資格についてご紹介しました。
AIエンジニアに必須資格はありませんが取得することで得られるメリットがあります。
資格取得に向けて勉強をしたらそれだけ自分の知識・スキルとして身につくでしょう。
そして転職の時に大切なのが知識やスキルをどう活かすかというアピールです。
知識・スキルがあるという証があれば自信をもってアピールできるでしょう。
転職活動で不安なことがあれば転職エージェントに相談してください。
