AI資格の難易度別おすすめ一覧！初心者でも資格を活かせる職種は？

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AI資格は意味ないって本当？転職やキャリアアップに活かせる理由

近年、AIの実用化が進むに伴い、AIを活用できる人材の需要が高まっています。

まだ新しい技術であり具体的な指標が少ないこと、AIの可能性が多岐にわたることから、AI関連のスキルを証明することは簡単ではありません。

まずはAI資格をおすすめする理由について解説します。

• ・AI市場が急成長しているから
• ・需要に対して供給が圧倒的に不足しているから

AI人材として市場価値を高め、キャリアアップするために資格が必要な理由から把握しておきましょう。

AI市場が急成長しているから

生成AIを中心にAIの実装が進むなか、国内AIシステムの市場規模は依然として右肩上がりで推移しています。

日本のAIシステム市場規模（支出額）は、2023年に6,858億7,300万円でした。これは前年比34.5％増という結果です。

また今後も成長を続け、2028年には2兆5,433億6,200万円まで拡大するとの総務省の予測もあります。

市場規模拡大の背景には、DXへの着手が進み、標準的な技術としてAIの利用が活発化していることが大きいと考えられます。

AIシステム市場全体を支えているのはサービス市場とハードウェア市場です。

新たに急激な需要拡大を見せているのが生成AI市場で、AIシステムの訓練に必要なインフラの需要に続き、AIモデルや広告などのサービスを利用する後続デバイスの需要拡大が予想されます。

最先端技術であるAIを扱うAIエンジニアは、常に時代の需要に即した認定制度・資格に目を向ける必要があるでしょう。

（参考：総務省『令和6年版 情報通信白書｜市場概況』）

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需要に対して供給が圧倒的に不足しているから

AI技術を活用する人材は、需要の高さに反して大きく不足していると言われています。

経済産業省の2040年に向けた就業構造推計結果によると、現在多くの産業で技術者は不足傾向にあり、各産業でAIやロボットの活用を担う人材は326万人不足するとの見込みです。

専門的な技術職全体で1387万人の需要が生じると考えられ、そのうちの約36％を占める498万人が「AI・ロボット等の活用を担う人材」として必要になるとされていますが、現状のままのトレンドが続いた場合、人材の供給は172万人にとどまると予測されています。

【目的・レベル別】あなたにおすすめのAI資格はこれ！

AI資格を解説するにあたり、まずは目的・レベル別に資格の例を解説します。

• ・【初心者・未経験者向け】まずはAIの基礎知識を証明する資格
• ・【実務・転職者向け】Pythonや数学スキルを証明する専門資格
• ・【キャリアアップ向け】マネジメントや特定分野の高度な資格

目的に沿って段階的にレベルアップを目指しましょう。

【初心者・未経験者向け】まずはAIの基礎知識を証明する資格

AI業界に興味があるものの、まだ実務経験がない方や文系出身者でも挑戦しやすいのがリテラシー系のAI資格です。

AIの基本概念や活用事例を学びながら、知識の証明として履歴書にも書けるため、就職・転職の足がかりになります。

特に「G検定」や「AI-900」は入門者向けとして人気が高く、「DS検定（リテラシー）」や「Python3エンジニア認定データ分析試験」なども、AIをビジネスで活用したい方におすすめです。

【実務・転職者向け】Pythonや数学スキルを証明する専門資格

すでにIT・データ関連業務に携わっている方や、AIエンジニアへの転職を目指す方には、より実践的な知識やスキルを証明できる資格が求められます。

Pythonによるデータ処理、統計・機械学習の知識を体系的に問う資格は、企業でも高く評価されます。

中でも「AI実装検定」や「画像処理エンジニア検定」「AI-102」などは、実務に直結する内容でスキル証明として有効です。

【キャリアアップ向け】マネジメントや特定分野の高度な資格

AI技術の活用が企業の競争力を左右する中で、開発や分析だけでなく、プロジェクトマネジメントや高度な専門性を持つ人材が求められています。

「E資格」や「AWS Certified Machine Learning」などは、開発現場で即戦力となるスキルを証明できる上級資格です。

また「Professional Data Engineer」や「統計検定1級」は、高度なデータ活用力があることの証明になります。

【AIエンジニア向け】必須スキルを証明する資格

AIエンジニアが求められるのは、主にプログラミングスキルや機械学習のライブラリやフレームワークを活用するスキルです。

また実務において数学の素養やデータ解析スキルが役立ちます。

これらの知識を証明できる以下のような資格が特にAIエンジニアにおすすめです。

Python3エンジニア認定基礎試験ではPythonの文法や基礎知識を、Professional Data Engineerではデータ処理システムの設計・構築・運用などについて問われます。

【機械学習エンジニア向け】プラスアルファの資格

AIエンジニアのなかでも、機械学習の領域に特化したエンジニアである機械学習エンジニアも、おすすめの資格はAIエンジニアと概ね同じです。

いずれも経験者向けの資格試験であり、スキルアップやキャリアアップを目指す方は検討するとよいでしょう。

【AIコンサルタント向け】AI・AWS関連資格

AIコンサルタントは、最先端技術の知識・スキルをもった専門家です。

企業の課題を洗い出して分析し、AIの導入が必要か検討し、必要と判断すれば最適なシステムを提案します。

そのため、AIに関する知識やAWS関連の知識が証明できる資格を保有していると、クライアント企業に対して説得力が増すでしょう。

【データサイエンティスト・データアナリスト向け】分析・統計関連資格

データ分析の専門職であるデータサイエンティスト・データアナリストには、分析用プログラミング言語に関するスキル、統計スキルのほか、データベースやSQLの知識も必要です。

DP-100はAzure Machine Learningの各機能に関するスキルが証明されます。

また情報処理技術者試験やデータスペシャリスト試験は、ITの基礎知識から応用スキル、またデータベースの知識を幅広く網羅しているため、スキルアップに役立つでしょう。

AI資格おすすめ12選！難易度・メリット・資格を活かせる職種例も

先述したスキルアップやキャリアアップ、年収アップなどに役立つおすすめの資格は、それぞれ役立つ職種や取得のメリットがあります。

• ・G検定
• ・AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
• ・Python3エンジニア認定データ分析試験
• ・データサイエンティスト検定™（DS検定）
• ・統計検定
• ・認定AI・IoTコンサルタント（AIC）
• ・AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
• ・AI実装検定
• ・画像処理エンジニア検定
• ・E資格
• ・Professional Data Engineer
• ・AWS Certified Machine Learning-Specialty

以下、それぞれの資格について解説します。

G検定

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）主催の試験で、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシーが問われます。

データサイエンスの体系的な知識・スキルの習得だけでなく、事業に応用するための能力が証明されるため、幅広い職種で役立てることができる検定です。DX人材を目指してスキルアップを図りたい方には、積極的な受験が望まれます。

AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals

Microsoft Azureサービスの基礎知識が問われる試験です。

Microsoftが公式に運営しており、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) の概念が証明されます。

Azureの試験では初級レベルではありますが、取得するとAIとクラウド両方に精通した人材として評価されることもある資格です。

その後のスキルアップの第一歩として取得を検討してもよいでしょう。

Python3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主催するPython3エンジニア認定試験には、基礎とデータ分析の2段階のレベルが用意されています。

データ分析試験では基礎知識に加えて、Pythonを使ったデータ分析への応用力が問われます。

AIエンジニアが取得すべきプログラミング言語スキルとして、Pythonは最もポピュラーなもののひとつです。

プログラミング技術のスキルアップやライブラリ学習の意味でも有効でしょう。

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主催する検定で、データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力が問われます。

スキルレベルがアシスタント、アソシエート、フル、シニアの4段階に設定されており、リテラシーレベルでは「アシスタント データサイエンティスト」のスキルレベルが証明されます。

G検定と比較されることの多い検定ですが、よりビジネス要素が強く、数理統計の知識が問われるなど出題範囲が広いのがデータサイエンティスト検定です。

統計検定

統計に関する知識や活用力が問われる全国統一試験です。

中高数学レベルの4級・3級、大学数学レベルの2級・準1級、大学数学でも専門レベルが求められるのが1級の統計数理・統計応用（両試験合格で1級取得）です。

その他にも統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎・発展・エキスパートも統計検定に含まれ、以上10段階にレベル分けされています。

レベルが大きく上がるのが準1級からで、大学数学の応用レベル以上が求められます。

準1級以上を取得していれば統計処理やデータ分析スキルを保有しているとみなされ、即戦力としてアピールすることも可能です。

スキルレベルを証明したい、スキルアップのために学習したいなど、目的に沿ったレベルを目指すとよいでしょう。

認定AI・IoTコンサルタント（AIC）

一般社団法人AI・IoT普及推進協会が主催しており、内閣府推進のSociety5.0や経済産業省のConnected Industriesを実践するために設定された、日本初のコンサルタント資格です。

ジュニアコンサルタント、シニアコンサルタント、マスターコンサルタントに分類されています。

AIやIoTに関するコンサルが行えるのはシニア以上です。

コンサルタントとしてスキルアップするために、段階的な資格取得がおすすめです。

AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Azure中級試験に位置付けられています。

開発要件の定義をはじめ、開発からメンテナンスや監視に至る過程の総合的な理解度を測る試験です。

AWSアソシエイト資格やAWS専門知識（スペシャリティ）と同等レベルの知識が証明されます。

G検定合格者が次のステップとして目指すことが多いです。

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AI実装検定

一般社団法人日本ディープラーニング協会主催が主催する検定で、G検定、E資格の実装レベルとして設定されています。

「B級」「A級」「S級」の3つの段階が用意され、ディープラーニングの基礎知識や理論の理解、開発実装能力などを身に付けることができる検定です。

画像処理エンジニア検定

画像情報教育振興協会（CG-ARTS協会）が実施する民間資格です。

ベーシックとエキスパートの2段階に分類され、それぞれAI技術でも活用される画像処理技術を用いた開発と設計スキルが評価されます。

AIの領域ではディープラーニングも出題範囲となっています。

画像処理のスキルアップを目指す方向けの資格です。

E資格

ディープラーニングの理論や実装についての知識が問われる、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）主催の資格です。

出題範囲は機械学習、深層学習だけでなく、応用数学や開発・運用環境など多岐に渡ります。

G検定の次のレベルとして位置付けられています。

Professional Data Engineer

Google認定資格のひとつで、Google Cloud上でデータ処理システムと機械学習モデルを構築します。

名前にエンジニアと付きますが、エンジニア要素よりデータを収集し情報を分析する力に特化した内容になっています。

データ収集・加工・分析・可視化と、それに伴った意思決定において有効なスキルが証明される資格です。

AWS Certified Machine Learning-Specialty

Amazonが提供するクラウドコンピューティングサービスAWS上で、機械学習を用いたソリューションを実施するために必要な知識が問われます。

実際の業務ではAI開発、データサイエンスに関するスキルアップに役立つ知識です。

AI資格の勉強方法は？独学で合格を目指すコツ

独学でAI資格の勉強をしたい方は、以下の方法がおすすめです。

• ・まずは参考書や公式テキストで試験の全体像を把握する
• ・オンライン学習サイトで実践的に学ぶ
• ・模擬試験や過去問を繰り返し解き、苦手分野をなくす

それぞれ解説します。

まずは参考書や公式テキストで試験の全体像を把握する

AI資格の勉強を始める際は、まず試験範囲や出題傾向を把握することが大切です。公式テキストや認定教材を使えば、出題内容に沿って効率よく学習できます。

特にG検定やE資格などは、範囲が広く独学では迷いやすいため、初めに全体像をつかむことで学習の計画も立てやすくなります。

資格によっては公式ページで「シラバス（出題範囲）」が公開されているため、必ずチェックしましょう。

オンライン学習サイトで実践的に学ぶ

基礎知識をインプットしたら、動画講座やオンライン学習サービスを活用して、より実践的に学びましょう。

YouTubeやUdemy、Schoo、Progate、ドットインストールなど、初心者向けのわかりやすい教材が揃っています。

E資格やAI-102のように実装スキルが問われる資格では、Pythonやクラウドツールのハンズオン形式の講座が効果的です。スキマ時間を活用しやすいのもオンライン学習のメリットです。

模擬試験や過去問を繰り返し解き、苦手分野をなくす

知識を定着させるには、模擬試験や過去問を繰り返し解くことが欠かせません。時間を計って本番同様に取り組むことで、出題形式や問題の難易度にも慣れることができます。

特にG検定や統計検定などは過去問が豊富にあり、繰り返すほど合格に近づきます。

間違えた問題はそのままにせず、関連知識を振り返ることで苦手分野を潰していきましょう。「解ける」状態まで落とし込むのが合格するためのポイントです。

資格以外にもある！AI人材になるために必要なスキルとは？

ここまでAI資格について解説してきましたが、AI関連職種に転職やキャリアアップするにあたり、一定のスキルも必要です。

• ・プログラミング知識
• ・数学や統計の知識
• ・機械学習やアルゴリズムの知識
• ・データベース関連の運用知識
• ・論理的思考力
• ・問題解決能力

以下、それぞれ解説します。

プログラミング知識

AIエンジニアにとってプログラミング知識は欠かせません。

特にAI開発に用いられることが多い汎用言語はPythonです。

Python同様に比較的容易に記述や実行ができるスクリプト言語では、他にもJavaScriptやJuliaがAI開発に適した言語の代表例です。

歴史が古く、ソースコードが一度機械に翻訳される特徴をもつコンパイラ言語では、C++に需要が集まっています。

アプリ開発、ゲーム開発、データ分析、Webサイトの作成にも活用される言語であるため、AIプログラミングの作業効率を上げるライブラリの知識もセットで身につけるようにするとスキルアップに有効でしょう。

数学や統計の知識

AIエンジニアは確率・統計学や微分・積分などを使ってデータ解析を行うため、数学や統計の知識も必須です。

なぜならAIの仕組みを理解するために数学が共通言語となるからです。

確率統計学は扱うデータの分布、予測が妥当か、正確性の概念などの数式化することに役立ちますし、微積分は予測の際に正しい値との誤差の計算に不可欠です。

数理統計学、微積分いずれも大学1、2年程度の知識をスキルアップの目安にするとよいでしょう。

こういった数学の知識があることで、次の段階の機械学習やディープラーニング（深層学習）のアルゴリズムへとスムーズに理解を進めることができます。

機械学習やアルゴリズムの知識

膨大なデータの処理・分析を行うために、AIはデータからパターンを見つけだします。

そのパターンを表現するためのモデル構築を担うのがアルゴリズムです。

与えられた問題を解決する手順であり、作業効率化を行います。

このアルゴリズムを組み、コンピューターに大量のデータを与えプログラミングすることで、人間のようなパターン認識や分類能力を持たせたものが機械学習です。

機械学習とアルゴリズムどちらもAIエンジニアにとって必要な知識です。

データベース関連の運用知識

AI開発において、ビッグデータをAIに学習させるためにデータベースの操作・制御も求められます。

データベース言語の中で最も普及している言語の一つ、SQLの運用知識はなくてはならない知識のひとつでしょう。

SQLは国際標準規格であるため、Oracle社のOracle Database、Microsoft社のMicrosoft SQL ServerやAccess、オープンソースのMySQLやPostgreSQLのように異なるデータベース・エンジンを搭載していてもSQLで操作可能です。

海外でも応用が効くためおすすめです。

論理的思考力

数学の素養と同様に、物事を筋道立てて考え、結論を導き出す論理的思考力もAI関連職には必須スキルです。

直感的、感情的な考え方ではデータを扱うことに向かないからです。

機械学習やアルゴリズムのデータ構造、物理的なアーキテクチャの理解にも論理的思考は欠かせません。

問題解決能力

AIエンジニアが行うビッグデータ収集・分析・解析は、得られた結果をビジネスの課題解決に役立てるという目的があります。

また、人の手では困難な社会問題や環境問題の解決はAI領域全体の課題です。

そのため問題解決能力がある人はAIエンジニアとしても活躍が期待できます。

AI資格を取得した後のキャリアパスと年収

AI資格を取得するとどのようなキャリアパスを選択できるか、また想定年収について解説します。

• ・AIエンジニアやデータサイエンティストを目指せる
• ・プロダクトマネージャーやAIコンサルタントへの道も開ける
• ・先端IT従事者として1,000万～1,500万円を目指すこともできる

資格取得にあたり、その後のキャリアの参考にしましょう。

AIエンジニアやデータサイエンティストを目指せる

AI資格の取得は、AIエンジニアやデータサイエンティストといった専門職への第一歩になります。

E資格やPython系の資格を通じて機械学習・統計・プログラミングの基礎を習得すれば、実務でのPoC（検証プロジェクト）やモデル構築にも関われるようになるでしょう。

これらの職種は、需要の高さとスキルの専門性から年収600万円〜900万円も期待でき、特にクラウドスキルを併せ持つとさらに市場価値が高まります。

プロダクトマネージャーやAIコンサルタントへの道も開ける

AI資格を活かして、プロダクトマネージャーやAIコンサルタントとして活躍する道もあります。

G検定やDS検定などのリテラシー系資格は、技術者との共通言語を持ちつつ、ビジネス視点でAI活用を推進できる人材の証明になります。

実務経験を重ねることで、AI導入プロジェクトの戦略立案やクライアントへの提案活動を担うことも可能です。これらの職種は年収700万〜1,000万円のレンジも現実的です。

先端IT従事者として1,000万～1,500万円を目指すこともできる

AIエンジニアも含まれる「先端IT従事者」の最も多い年収区分は「1,000万～1,500万円」という調査結果があります。

特に、E資格、AWS ML Specialty、Google CloudのProfessional Data Engineerなどの高度資格を持ち、実務でも成果を出しているエンジニアやマネージャーは、外資系企業やスタートアップ、AI戦略部門で高待遇で採用されるケースもあるようです。

AIとビジネスをつなぐハイブリッド人材としての成長がカギとなります。

（参考：IPA『デジタル・トランスフォーメーション（DX）推進に向けた企業とIT人材の実態調査（2019年度）』）

AI資格についてよくある質問

Q.AI資格を取得するメリットは？

AI資格取得のメリットには、大きく分けて次の4つがあります。

①スキルを客観的にアピールできる

一定の知識や技能を保有している公平な証明が資格であり、資格を取得することによって、複雑で多岐に渡るAI領域における保有スキルのレベル感を正確に伝えることができます。

特に転職市場において、採用担当者は求める人物像がはっきりしていることがめずらしくありません。

資格はもっとも分かりやすいスキルの指標の1つです。

②スキルアップが期待できる

資格取得のための勉強は自身のスキルアップに直結します。客観的な実力の証明以外にも、「資格取得」という目標達成に向けて取り組んだ努力や成し遂げた粘り強さもアピールできるでしょう。

転職後も主体的にスキルアップを続け、自身の市場価値を高め続ける意欲がある人材だという証明にもなります。

③資格取得者同士で知見を深められる

③AIエンジニアが資格取得する大きなメリットのひとつが、有識者同士で知見を深める機会を得られる点です。

例えばE検定合格者のみのコミュニティ「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」は、日本ディープラーニング協会が運営する資格の合格者で構成された6万人を超える日本最大のAIコミュニティとして知られています。

公式Slackへの参加やアウトプットする場が提供されることで、より知識を深めることができるのは資格取得者の特権です。

④未経験やキャリアチェンジでの転職に役立つ

AIエンジニアにとって、スキルレベルを証明する資格の取得は転職の際に実力を裏打ちする材料になります。資格があれば、入社後に即戦力となり、早い段階から活躍できるだけの素地が整っていると採用担当者にも伝わりやすいでしょう。

また、仮に資格取得の勉強中であったとしても、転職に向けてスキルアップの努力を欠かさない熱意のアピールにつながることもあります。

特に未経験者にとっては、資格取得の勉強は業務に必要な知識を体系的に学びスキルアップする有効的な手段です。転職先が求める人物像を把握し、適した資格の取得を目指しましょう。

Q.AIエンジニアが活躍できる業界・領域は？

AIエンジニアは、AI（Artificial Intelligence・人工知能）を用いてシステム開発を行う技術者です。

機械学習やディープラーニングを活用して最適なAIを構築することや、データを与え学習させてAIを教育します。

また、AIが蓄積したデータの解析もAIエンジニアの仕事です。

近年AIの活用領域は以下のように広がっています。

話しかけるだけで操作や検索を可能にする音声認識システムや接客ロボットのように、すでに私たちの身の回りに広まったAIは多くの人が日常的に触れているでしょう。

さまざまな分野でさらなる活用が期待されているAIを扱い、社会の課題解決をたすけるのがAIエンジニアの仕事です。

AIエンジニアは技術の進化に伴ってスキルアップを続けることが求められるため、基盤となるスキルを証明できる資格の取得に加え、最新の情報のキャッチアップも欠かせません。

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Q.AI業界で活躍する職種にはどんなものがある？

AI業界で活躍する職種の代表例は以下の通りです。

データサイエンティスト

アルゴリズムや統計など情報科学理論を駆使してビッグデータを分析するのがデータサイエンティストです。

ビジネスにおける課題を解消するために分析結果を活用します。

そのためデータを精査するだけでなく、売上を伸ばす戦略立案とそのための技術開発、企業への提言も担います。

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データアナリスト

データマイニングで得られた分析結果をもとに、現場で検証するコンサル型とシステム構築や改善を行うエンジニア型に分かれます。

課題解決のための戦略立案、実現のためのデータ分析、そして分析モデルの構築を担う仕事です。プロジェクトマネージャーらの意思決定を支援します。

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データアーキテクト

データアーキテクトは、収集した企業のデータをユーザーにとって使いやすいように設計することを目的とします。ビジネスまで理解していることが求められる仕事です。

データエンジニアとデータアナリストを取り持つ役割を担います。企業にとっては効率化の観点で重要なポジションです。

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機械学習エンジニア

機械学習の実装や開発に携わる技術職のなかで、アルゴリズムの専門家として機械学習に特化した仕事です。

人工知能を利用したサービスの開発のような機械学習を必要とする業務や、必要な機械学習のアルゴリズムの選定、基盤構築だけでなく運用・保守も担います。

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プロンプトエンジニア

プロンプトエンジニアリングに特化しているのがプロンプトエンジニアです。ChatGPT（GPT-4）などの大規模言語モデルを扱います。

AIとのやり取りを繰り返しながら優れた答えを引き出すプロです。

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AIプランナー

AIを使ったプロジェクトの管理を担います。課題解決のために業務をAI化する要否を見極め、企画・立案を行うのもAIプランナーの仕事です。

ビジネス有効性検証を通して、他職種とコミュニケーションをとりながらAI導入を円滑に進めます。

Q.AIエンジニアが資格を取得するメリットは？

AIエンジニアが資格を取得するメリットは、大きく分けて4つです。

スキルを客観的にアピールできる

資格を取得することによって、複雑で多岐に渡るAI領域における保有スキルのレベル感を正確に伝えることができます。

一定の知識や技能を保有している公平な証明が資格です。

特に転職市場において、採用担当者は求める人物像がはっきりしていることがめずらしくありません。

資格はもっとも分かりやすいスキルの指標の1つです。

スキルアップが期待できる

資格取得のための勉強は自身のスキルアップに直結します。

客観的な実力の証明以外にも、「資格取得」という目標達成に向けて取り組んだ努力や成し遂げた粘り強さもアピールできるでしょう。

転職後も主体的にスキルアップを続け、自身の市場価値を高め続ける意欲がある人材だという証明にもなります。

資格取得者同士で知見を深められる

AIエンジニアが資格取得する大きなメリットのひとつが、有識者同士で知見を深める機会を得られる点です。

例えばE検定合格者のみのコミュニティ「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」は、日本ディープラーニング協会が運営する資格の合格者で構成された6万人を超える日本最大のAIコミュニティとして知られています。

公式Slackへの参加やアウトプットする場が提供されることで、より知識を深めることができるのは資格取得者の特権です。

未経験やキャリアチェンジでの転職に役立つ

AIエンジニアにとって、スキルレベルを証明する資格の取得は転職の際に実力を裏打ちする材料になります。

資格があれば、入社後に即戦力となり、早い段階から活躍できるだけの素地が整っていると採用担当者にも伝わりやすいでしょう。

また、仮に資格取得の勉強中であったとしても、転職に向けてスキルアップの努力を欠かさない熱意のアピールにつながることもあります。

特に未経験者にとっては、資格取得の勉強は業務に必要な知識を体系的に学びスキルアップする有効的な手段です。

転職先が求める人物像を把握し、適した資格の取得を目指しましょう。

Q.AIエンジニアに向いている人の特徴は？

AIエンジニアに向いている人の特徴は以下の通りです。

学習意欲がある人

最先端の技術を学び続ける必要があるAIエンジニアは、主体的に学ぶ姿勢が欠かせません。

新しい技術が公開されたらコミュニティサイトや学術論文から情報を入手し、ライブラリを試す行動力も求められます。

独自の情報源の確保や、情報収集力があるとAIエンジニアとして活躍できるでしょう。

社会貢献へのモチベーションが高い人

AIをはじめとしたIT技術は、社会の課題を解決するために開発されています。

自分が携わる領域が人々の生活に密着していたり、災害など緊急時に役立てられたりすることで大きなやりがいを感じる方はAIエンジニアに向いているでしょう。

先を見通す力や、日常的に課題を見つける力も役立ちます。

几帳面な人

AIエンジニアは、アルゴリズムの理解やモデルの設計に数学的な知識が必要だと解説しました。

緻密な作業に取り組む集中力が求められるうえに、ミスが許されない場面も多い仕事です。

そのため大雑把な方や勘に頼るタイプよりも慎重なタイプの方が適性があります。

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AIに関連する職種は幅広く、活躍できる領域は広まっています。

特に未経験者にとっては、体系的に技術を学び必要な知識を身に付けるために資格取得の勉強は有効です。

またAI業界経験者にとってもスキルアップやキャリアアップに資格が必須となる場合もあるでしょう。

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