AIエンジニアにおすすめな資格12選！難易度や求められるスキルも徹底解説
転職先として人気のあるAIエンジニアですが、資格があることでより市場価値が高まります。今回はおすすめの資格12選や難易度、AIエンジニアに求められるスキルや転職成功につながるポイントなども併せて解説するのでぜひ参考にしてみてください。
目次
AIエンジニアとは？AI業界で活躍する職種を徹底解説
システム開発やプログラミングでAIを構築するエンジニア
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。
・自動車
・医療
・家電
・製造業
・小売
・建築
・物流
・金融
・保険
・農業
・水産業
・不動産
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はずです。
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エンジニアの仕事だと言えるでしょう。
AI業界で活躍する職種一覧
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。
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AI業界の現状と将来性
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。
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。
内閣府政策統括官によるAI戦略では、人材不足のカバーや産業競争力の強化を目的として「未来への基盤作り」「産業・社会の基盤作り」「倫理」の3分野に取り組むとしています。
Ai戦略においても資格活用はAIに関する教育改革の一環です。
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といえます。
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【最新】AIエンジニアにおすすめの資格12選
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人材を目指す人は積極的な受験が望まれます。
・合格率…60％以上
・勉強時間…約30時間
・受験資格…制限なし
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。
・合格率…約70％
・勉強時間…100時間以上
・受験資格…JDLA認定プログラムの受講
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。
・合格率…約80％
・勉強時間…B級（5時間程度、）A級・S級（10時間以上）
・受験資格…制限なし
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役立つ知識です。
・合格率…約60％
・勉強時間…約30時間
・受験資格…開発またはデータサイエンスの担当者かつ、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
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。
・合格率…非公開（合格点は700点/1000点）
・勉強時間…約1～2週間
・受験資格…制限なし
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。
・合格率…非公開
・勉強時間…約2週間から1ヶ月
・受験資格…制限なし
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。
・合格率…約60％
・勉強時間…約50～150時間
・受験資格…制限なし
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。
・合格率…4級・3級（70％以上）、2級（約30％）、準1級（約20％）、1級（約20％）、統計調査士（約30％）、専門統計調査士（約25％）
・勉強時間…4級・3級（約20～30時間）、2級（約50～60時間）、準1級・1級（約300時間）
・受験資格…いずれの難易度も制限なし
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。
・合格率…約80％以上（各レベルでの研修試験合格率）
・勉強時間…資格取得研修はジュニア（0.5日間）、シニア（2日間）マスター（5.5日間）
・受験資格…研修受講者
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。
・合格率…ベーシック（約70%）、エキスパート（約30％）
・勉強時間…ベーシック（約30時間）、エキスパート（約50時間）
・受験資格…制限なし
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ので、ライブラリ学習の意味でも有効的と言えるでしょう。
・合格率…約80％
・勉強時間…約30時間
・受験資格…制限なし
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。
・合格率…非公開（合格点は約7割程度以上）
・勉強時間…約1ヶ月～2ヶ月
・受験資格…制限なし（ただし推奨は3年以上の業界経験とGoogle Cloudを使用した1年以上の経験）
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各職種別にみるおすすめ資格とは
AIエンジニア
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。
先述したおすすめ資格一覧のうち、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。
・G検定
・E資格
・AWS Certified Machine Learning-Specialty
・AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
・AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
・統計検定
・Python3エンジニア認定データ分析試験
またご紹介した資格以外では以下の取得もおすすめします。
・Python3エンジニア認定基礎試験
・Professional Data Engineer
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。
データサイエンティスト・データアナリスト
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。
先述したおすすめ資格一覧のうち、これらの知識を証明できる以下のような資格が特にデータサイエンティスト・データアナリストにおすすめです。
・G検定
・E資格
・データサイエンティスト検定™
・統計検定
またご紹介した資格以外では以下の取得もおすすめします。
・DP-100
・情報処理技術者試験（基本/応用）
・データベーススペシャリスト試験
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エンジニアが資格を取得するメリット
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ひとつです。
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。
転職後も主体的に学び続け、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るのです。
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スキル・知識を体系的に学ぶ有効的な手段です。
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。
資格以外にもある！AIエンジニアになるために必要なスキルとは？
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すので、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付けるようにすると良いでしょう。
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年程度の知識を目安にすると良いでしょう。
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だと言えます。
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。
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AIエンジニアに向いている人
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
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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タイプの人はAIエンジニアに向いていると言えるでしょう。
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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。
そのため大雑把な人や勘に頼るタイプより、慎重な人の方が適性があります。
ギークリーに相談し、AIエンジニアのキャリアを踏み出そう
AIエンジニアになるために役立つ資格や、求められるスキルについて解説しました。
冒頭で解説した通り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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この記事の監修者
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【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
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