AI資格おすすめ難易度別一覧【2026版】｜未経験向け・メリットも解説

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【目的・レベル別】AI資格の選び方｜2026年最新

AIに関連する資格はさまざまあり、証明できるスキルや用途が異なるため、まず目的に合った資格を選択することが大切です。

ここでは、目的・レベル別に資格の例を解説します。

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】AIの基礎知識を証明する資格6選

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。

【転職希望者向け】即戦力をアピールする資格5選

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5選

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】年収アップが狙える資格10選

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。

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【機械学習エンジニア向け】アルゴリズムの理解を証明する資格3選

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。

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【AIコンサルタント向け】AI・AWS関連ベンダー資格4選

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・統計の資格7選

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。

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AI資格が活かせるのはどんな仕事？自分に合う仕事をがわかる「仕事タイプ診断」

\ あなたは何タイプのエンジニア？ /

「自分はエンジニアとしてどんな仕事が向いているんだろう？」

「SIer、SES、事業会社…自分に合っているのってどんな職場？」

次の職場選びで重視した方がいいことがわからないなど、職場選びで悩むことは多々ありますよね。

ギークリーの「IT人材 仕事タイプ診断」では、エンジニア職に活かせる適性だけではなく、価値観に合う職場、企業のタイプを知ることができるので、転職軸を決めるときや求人選びに役立ちます。

エンジニアとしてのキャリアや職場選びで悩んだら、一度ご自身の価値観に合う仕事のタイプや企業のタイプを調べてみませんか？自身の適性を知ることで、納得のいくキャリア選択や求人選びができるでしょう。

Geeklyを利用して転職成功したKさんの例

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老舗企業での受託開発から、スタートアップのプロダクト開発へ。AI領域で他社をリードするプロダクトを作りたい

40歳　Webエンジニア（2025年9月時点）大学ご卒業後、リアルタイム技術専門のソフトウェア企業で15年間システムエンジニアとして働かれていました。2025年4月にモルゲンロット株式会社に入社し、AI開発などに必要...

【無料3分！】「IT人材 仕事タイプ診断」ご利用の流れ

「IT人材 仕事タイプ診断」は4つのステップで完結！

STEP1：以下のボタンから仕事タイプ診断のページへ

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【ギークリー転職成功体験談】エンジニアの方の口コミ

ここでは、実際にGeekly（ギークリー）のサービスをご利用いただき、年収アップ転職を実現された方の声をご紹介します。

＜転職成功事例：30歳 バックエンドエンジニア＞

 

『職場環境よりも、事業やプロダクトへの共感を重視して転職活動を行いました。自身のスキルの市場価値が分からず、「選考が通る企業があるのか」という不安が大きかったですが、ギークリーの担当者から面接のフィードバックを受け、よい意味で予想外に順調に進められたという実感があります。
日程調整もスムーズで、転職の軸を深堀りしてもらったおかげで職場決めも順調でした。』

 

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40歳　Webエンジニア（2025年9月時点）大学ご卒業後、リアルタイム技術専門のソフトウェア企業で15年間システムエンジニアとして働かれていました。2025年4月にモルゲンロット株式会社に入社し、AI開発などに必要...

＜転職成功事例：38歳 QAエンジニア＞

 

『新卒で入社した企業でQAエンジニアからキャリアをスタートしました。会社の業務方針が変わるタイミングで「QAを必要としている会社でQAとして働きたい」という考えに至ったのが、転職を決意したきっかけです。
「サービスを創る側に回ること」と「ワークライフバランスが良いこと」の2点を転職の軸として転職活動を行いました。ギークリーの担当者の経験に裏付けされたアドバイスと前向きな言葉が印象的でした。』

 

品質保障部門立ち上げの第一人者として活躍できる環境へ｜自分の経験を活かしながら切磋琢磨することが楽しい

38歳　QAエンジニア（2022年8月時点）大学をご卒業後、新卒で入社したIT企業にて家庭用プリンターの評価業務などをご担当。Webアプリの評価や、リーダー経験もお持ちです。現在は株式会社ゴーガにて、QA（品質保...

AI資格おすすめ13選！難易度・メリット・資格を活かせる職種を一覧比較

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。

以下、それぞれの資格について5段階の難易度で、概要、合格率、勉強時間、受験資格、また資格を活かせる職種もあわせて解説します。

【入門】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。

【入門】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。

【入門】生成AIパスポート

生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会が主催する、生成AIに関する基礎知識とリテラシーを証明できる入門資格です。

ChatGPTをはじめとした生成AIの仕組みや活用方法、リスク・法的留意点などを体系的に学べるため、非エンジニアを含むビジネスパーソンにも人気があります。

AI分野にこれから関わりたい方や、社内で生成AI活用を推進したいIT人材にも適した資格です。

【初級】G検定（ジェネラリスト検定）

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。

【初級】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。

【初級】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。

【中級】AI実装検定（A級）

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。

【中級】画像処理エンジニア検定（エキスパート）

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。

【中級】統計検定（2級程度）

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。

【上級】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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【上級】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。

【上級】Professional Data Engineer (Google Cloud)

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。

【最難関】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。

AI資格は意味ないって本当？転職やキャリアアップに直結するメリット

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。それゆえ、客観的な知識の証明として年収アップやキャリアアップに直結することが大きなメリットです。

ここではAI資格をおすすめする理由について解説します。

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。

①AI市場の急成長により専門スキルを持つ人材の希少価値が上がっている

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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②実務未経験でも、客観的なスキルの証明として転職時の強力な武器になる

AI分野に興味があっても「実務経験がない」ことを理由に転職を諦める方は少なくありません。

AI資格は、第三者機関がスキルを認定するため、未経験でも一定の知識レベルを客観的に示せます。

そのため、書類選考や面接での評価材料になり、ポテンシャル採用やキャリアチェンジを後押しする武器にできます。

③体系的な学習を通じて実務に必要な数学・Pythonの基礎が効率的に身につく

AI資格の学習過程では、機械学習の考え方や統計・線形代数、Pythonによるデータ処理など、実務に直結する基礎を体系的に学べます。

独学では遠回りしがちな分野も、試験範囲に沿って効率よく理解できるのがメリットです。

結果として、現場でのキャッチアップが早くなり、即戦力に近づけます。

④【年収データあり】先端IT人材として年収アップを目指せるキャリアパスが開ける

AIスキルを持つ人材は、データサイエンティストや機械学習エンジニアなど高年収帯の職種への道が開けます。

AI資格はその第一歩として、キャリアの方向性を明確にし、企業からの期待値を高める効果があります。

将来的に専門性を深めることで、年収アップや上流工程へのステップアップも現実的に狙えるでしょう。

【自社データ公開】AI職種の年収事情

Geekly（ギークリー）のデータによると、ITエンジニア職種の中でもAI関連の職種は年収水準が高い傾向です。

例えばデータサイエンティストの平均年収は650万円で、ITエンジニア全体の年収ランキングで5位、AI・機械学習エンジニアの平均年収は606万円で7位です。

年収アップを目標として資格取得を目指す方は、以下の記事が参考になります。

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AI資格に合格するための勉強法！独学でも挫折しない3ステップ

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。

それぞれ解説します。

STEP1：公式テキストと過去問で「出題傾向」と「用語」を網羅する

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。

STEP2：オンライン学習サイトでPythonの実装を学ぶ

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。

STEP3：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。

資格以外のAI人材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。

以下、それぞれ解説します。

プログラミング（Python）とデータベース（SQL）の運用知識

AI人材として実務で価値を発揮するには、理論だけでなく手を動かせるスキルが不可欠です。

特にPythonは、機械学習ライブラリが充実しており、AI開発の現場で広く活用されています。また、データを扱う上で欠かせないSQLの理解も重要です。

データ抽出・加工・検証を自ら行えることで、分析のスピードと精度が大きく向上し、市場価値の高いエンジニアへと近づきます。

数学・統計学・機械学習アルゴリズムの深い理解

AIはブラックボックスのまま使うのではなく、仕組みを理解してこそ応用力が身につきます。

線形代数や微分積分、確率統計といった基礎数学に加え、回帰分析や分類、クラスタリングなどのアルゴリズム理解が重要です。モデルの精度改善や特徴量設計を行うには、理論的背景の把握が不可欠でしょう。

表面的なツール操作だけでなく、本質を理解していることが、ワンランク上のAI人材としての差別化ポイントになります。

【重要】ビジネス上の課題をAIで解決する「論理的思考力」と「問題解決能力」

最も重要なのは、AIを目的ではなく手段として捉える視点です。

売上向上や業務効率化など、ビジネス課題を正しく分解し、どのデータを使い、どの手法で解決するかを設計する力が求められます。

論理的思考力と問題解決能力があれば、エンジニアに限らずコンサルやPMとしても高い市場価値を発揮可能です。技術力にビジネス視点を掛け合わせることが、年収アップへの近道となるでしょう。

AI資格についてよくある質問

AI資格についてのよくある質問について解説します。

AI資格を活用しやすいAIエンジニアに向いている人なども解説しているので、参考にしてください。

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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データアーキテクトとは？  データアーキテクトの業務 データアーキテクトとは、ビジネス課題を解決するために、データを分析・活用する基盤を構築する職業です。主に以下のような役割があります...

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。

AI資格を活かせる仕事への転職は、IT業界のプロに相談しよう

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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