AI資格おすすめ20選！取得メリットや難易度、学習方法を解説

近年、AIは日常のあらゆる場面で存在感を増し、AI人材を求める声が大きくなっています。そんな中、AIのスキル証明となるAI資格に注目が集まっており、実際、キャリアアップや転職で大いに役立てられています。

そこで、本記事では20個の資格をAI資格一覧で紹介し、それぞれの特徴や難易度、学習方法を解説します。AI分野に興味がある方や、スキルアップを目指す方はぜひ参考にしてください。

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1. AI資格とは？

AI資格とは、人工知能（AI）の知識や技術を評価するための資格であり、AIを活用したシステム開発、データ解析、機械学習、深層学習などに関するスキルを証明するものです。

AI分野の急速な進化に伴い、AIに精通した人材の需要は増加しています。特に、即戦力となるスペシャリストを求める声が多いことから、AIのスキルを証明できるAI資格に注目が集まっています。

AI資格には、証明したスキルや難易度によってさまざまな種類が存在しているため、自分に合った資格を選ぶことが大切です。

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2. AI資格を取得する3つのメリット

AI資格を取得すると、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは、主な3つのメリットについて解説します。

2.1. 需要が高く、将来性のある分野で活躍できる

AI資格を取得することで、急速に成長しているAI分野でのキャリアアップが期待できます。AI技術は、データ解析、機械学習、自然言語処理などさまざまな業界で需要が高まっています。AI資格があれば企業からの信頼を得やすくなり、技術者としての市場価値も向上するでしょう。

また、AI技術は今後も多くの職業で求められるスキルのため、将来的に安定して働き続けたい方には取得をおすすめします。

2.2. スキルが証明でき、市場価値が高まる

AI技術は非常に専門性が高い分野です。資格があればその知識と能力を明確に示せるため、市場価値が高まり、就職や転職でも有利になると予想されます。

さらに、AI資格の中には実務経験を証明するものもあるため、即戦力として雇用される可能性があり、職場での昇進やキャリアアップにもつながります。特に、高度なAI資格保持者は、今後もますます注目される存在となるでしょう。

2.3. 年収がアップする可能性がある

AIに関するスキルを持つ人材が不足する中、資格を持つことで専門性が証明され、より高い職位や責任のあるポジションに就くチャンスが広がります。

また、AI資格は給与交渉時に強みとなり、待遇面で優遇される可能性もあります。特に、AI関連の職種ではスキルが高いほど市場価値が上がり、資格手当てが支給されるケースもあるため、年収アップにつながりやすいでしょう。

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3. AI関連の資格おすすめ20選

ここからは、AIに関わるおすすめの資格を20個紹介します。それぞれの特徴や内容をチェックして、自分に合った資格を見つけましょう。

3.1. G検定

G検定（ジェネラリスト検定）は、AI時代に求められるリテラシーを評価する資格であり、ディープラーニングについての基礎知識と実務への応用スキルを証明できます。

受験資格に制限はなく、AI分野の初心者からビジネスパーソンまで幅広い層が対象です。合格率は60〜70％程度で、機械学習やディープラーニングに加え、AIに関する法律と倫理など幅広い知識が問われます。

出典一般社団法人日本ディープラーニング協会「G検定とは」

3.2. E検定

E検定（エンジニア検定）は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選んで実装する能力を評価する資格です。受験するには、試験日までの過去2年以内に「JDLA認定プログラム」という教育プログラムを修了している必要があります。

G検定に比べて、より実践的で専門的なスキルを問われることから、G検定の上位資格と認識されています。

出典一般社団法人日本ディープラーニング協会「E資格とは」

3.3. AI実装検定

AIに関する知識と実装力を認定する資格です。AI初心者から専門のビジネスパーソンまで幅広い方に対応できるよう、B級・A級・S級という3つのレベルが用意されています。

また、G検定とE検定の実装レベルを意識した設定となっているのも特徴であり、S級はE検定の上をいくAIの最難関資格に位置づけられます。

出典AI実装検定実行委員会（AIEO）「AI実装検定」

3.4. DS検定（データサイエンティスト検定 リテラシーレベル）

データサイエンティストに必要な、データサイエンス力・エンジニアリング力・ビジネス力の基礎知識と実務能力を証明し、数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの実力を認定する資格です。

データサイエンス分野の初学者や、これからデータサイエンティストを目指す方が対象であり、合格率は40〜50％程度です。

出典一般社団法人データサイエンティスト協会「DS検定(R)データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」

3.5. 認定AI・IoTコンサルタント（AIC）

認定AI・IoTコンサルタントは、日本初のAI×IoTに特化したコンサルタント資格です。認定を受けるためには、指定された研修試験を受講する必要があります。

ジュニア・シニア・マスターという3つの種類があり、コンサルティングスキルを身につけるにはシニア以上が必要です。ただし、いきなりシニア以上を受講することはできず、まずはジュニアから段階的に認定を受けなければなりません。

出典一般社団法人AI・IoT普及推進協会「AIC資格関連情報」

3.6. 基本情報技術者試験

情報処理技術者試験の一つであり、IT業界で求められる基礎的な技術力や知識を証明する国家資格です。システム開発・運用、ネットワーク、セキュリティなどの分野における基本的な知識を問われ、IT関連の職種に就くための第一歩とされています。

実務に役立つ基礎的な知識を学べるうえ、上位資格の取得に向けた土台を築ける資格としても注目されています。

出典IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「基本情報技術者試験」

3.7. 応用情報技術者試験

情報処理技術者試験の中で、基本情報技術者試験の上位に位置する国家資格です。IT業界で中級レベルの専門知識と技術力を証明する資格であり、システム開発、ネットワーク、セキュリティ、プロジェクト管理など幅広い分野に対応した知識が求められます。

試験は四肢択一の午前試験と、記述式の午後試験に分かれており、共に60点以上取ることが合格の基準です。

出典IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「応用情報技術者試験」

3.8. ITストラテジスト試験

IT戦略の策定や事業の革新、業務の改革を推進しながらビジネス成功を支える方、またCIO・CTO・ITコンサルタントを目指す方に最適の国家資格です。

情報処理技術者試験の中では、最も高度な知識と技能を要する「スキルレベル4」に属しており、合格率も15％前後と難易度は高めです。

出典IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「ITストラテジスト試験」

3.9. プロジェクトマネージャ試験

環境変化や多様な要求に対応し、プロジェクト成功を目指すマネージャに最適の国家資格です。ITストラテジスト試験と同じく「スキルレベル4」に分類される高難易度資格で、合格率は毎年13％前後を推移しています。

試験は四肢択一の午前Ⅰ・午前Ⅱ試験、記述式の午後Ⅰ、論述式の午後Ⅱに分かれています。

出典IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「プロジェクトマネージャ試験」

3.10. データベーススペシャリスト試験

膨大なデータを管理し、高性能なデータベースや分析基盤を提供するエンジニアを目指す方に最適の国家資格です。この資格も、情報処理技術者試験の「スキルレベル4」に属しており、合格率は15～18％程度です。

資格を取得することで、データ管理者として情報システム全体のデータ資源を管理する役割が担えます。

出典IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「データベーススペシャリスト試験」

3.11. Python3エンジニア認定データ分析試験

Pythonを用いたデータ分析スキルを評価する試験です。Pythonの基礎はもちろん、数学の基礎やライブラリによる分析実践のスキルも問われます。

選択式の設問が40問出題され、7割以上の正解で合格です。試験時間は75分で、試験はCBT方式で実施されます。

出典Pythonエンジニア育成推進協会「データ分析試験」

3.12. Webアナリスト検定

Webアナリスト検定は、資格勉強を通じてデータ分析の方法を体系的に習得でき、解析ツールの使い方や市場動向・トレンドの情報分析、活用方法まで学べる資格です。

学習には公式テキストやオンライン講座が用意されており、合格すると認定カードが付与されます。試験はPCを使用し、90分間で四肢択一50問を解答します。

出典一般社団法人日本Web協会［JWA］「Webアナリスト検定」

3.13. 画像処理エンジニア検定

画像処理分野の開発や設計に必要な知識を評価する資格であり、基礎知識を測るベーシックと、専門知識の理解と応用能力を測るエキスパートに分かれています。

資格を取得するには、産業や学術分野のさまざまな領域において、一定の条件のもと、ソフトウェア・ハードウェア・システムの開発ができる能力が求められます。

出典公益財団法人 画像情報教育振興協会「画像処理エンジニア検定」

3.14. 統計検定

統計に関する知識や活用能力を評価するための試験であり、4級から1級までレベルに応じた試験が用意されています。

4級はデータやグラフ、確率に関する基本的な知識を問う内容であり、合格率も80％前後と難易度はそれほど高くありません。しかし、1級は大学の専門課程修了程度と、かなり難易度は高めです。

出典一般財団法人 統計質保証推進協会「統計検定　Japan Statistical Society Certificate」

3.15. ウェブ解析士

ウェブ解析士は、実務に役立つWeb解析を学べる資格です。試験は「ウェブ解析士」から始まり、ステップ形式で「上級ウェブ解析士」「ウェブ解析士マスター」の3つのレベルに分かれています。

ウェブ解析士に合格するには、ウェブ業界経験者は15〜30時間、初心者なら40〜60時間程度の学習時間が必要だとされています。

出典一般社団法人ウェブ解析士協会「ウェブ解析士」

3.16. 生成AIパスポート

生成AIパスポートは、2023年10月から実施されており、生成AIのリスクを予防することを目的とした資格試験です。生成AIの基礎知識や活用方法、注意点まで網羅しており、AI初心者が押さえておきたいリテラシーを体系的に習得できます。

受験資格は特になく、誰でも受験可能です。試験はオンラインで実施され、60分間で60問に解答します。

出典生成AI活用普及協会（GUGA）「生成AIパスポート」

3.17. AWS Certified Machine Learning - Specialty

AWS環境における機械学習のモデル構築、トレーニング、チューニング、デプロイなどの専門知識を証明する資格です。クラウド導入を進める組織が必要なスキルを持つ人材を育成する際に役立つほか、海外でも評価される資格を取得したい方にもおすすめです。

なお、受験にあたっては、AWSクラウドを通じた機械学習や深層学習ワークロードの開発、設計、実行において、最低2年の実務経験が必要とされています。

出典Amazon Web Services「AWS Certified Machine Learning - Specialty 認定」

3.18. Professional Data Engineer

Google Cloud 認定資格の一つで、データ主導の意思決定を支援するためのシステムの設計、構築、運用に関する専門知識を証明します。この資格は、ビッグデータや機械学習を活用し、組織のビジネス成果を向上させる役割を担う方におすすめです。

受験にあたっては、業界経験が3年以上かつ、Google Cloud を使用したソリューションの設計と管理の経験が1 年以上ある方が推奨されています。

出典Google Cloud「Professional Data Engineer」

3.19. Azure AI Fundamentals

Microsoftが公式に認定する資格であり、機械学習やAIの基本概念に加えて、Microsoft Azureの知識を評価するものです。レベルは初級に位置づけられています。

実務経験は不要で、基本的に誰でも受験できますが、クラウドやサーバーアプリケーションの基本知識があると学習がスムーズです。

出典Microsoft Learn「Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals」

3.20. Azure AI Engineer Associate

こちらもMicrosoftが公式に認定する資格であり、Microsoft Azure AIエンジニアとして、AzureAIを活用したAIソリューションの構築や管理スキルを評価するものです。レベルは中級に位置づけられています。

主に、AzureAIエンジニアとして、PythonやC#を使用したソリューションの開発経験を持つ方が対象です。公式サイトでは、無料で利用できるトレーニングコースや模擬試験が公開されています。

出典Microsoft Learn「Azure AI Engineer Associate」

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4. AI資格が活かせる主な職業

ここでは、AI資格が活かせる主な職業を6つ紹介します。AIの知識がどのように役立てられるのかを知るため、それぞれの仕事内容や役割をチェックしておきましょう。

4.1. データサイエンティスト

データサイエンティストは、膨大なデータを分析し、ビジネスの課題解決や意思決定を支援する専門職です。統計学やプログラミング、データ解析技術を駆使し、データから価値ある情報を引き出します。

AIの知識を活かすことで、機械学習モデルを構築・運用し、予測分析や自動化による業務効率化を実現できます。また、AI技術を使って高度なパターン認識や自然言語処理をおこなえば、ビジネスの競争力を向上させる提案も可能です。データとAIを組み合わせた分析は、現在多くの業界で必要とされています。

4.2. データアナリスト

データアナリストは、データの収集・整理・分析をおこなう専門職です。統計学やデータ可視化ツールを用いてデータから重要な情報を引き出し、意思決定者に分かりやすく提示します。

AIの知識を活かせば、データの予測分析やトレンド予測を自動化したり、複雑なデータパターンをより深く解析したりすることができます。特に、機械学習やAIアルゴリズムを利用することで、より正確かつ高度なデータ活用が実現します。

4.3. データアーキテクト

データアーキテクトは、企業のデータ管理を効率化するため、データの構造設計やインフラの構築をおこなう専門職です。データベースの設計やデータフローの最適化に加え、データの安全性を確保する役割も担います。

AI技術によって、大量のデータを効率的に処理する仕組みや、AIモデルが活用しやすいデータ基盤を構築することが可能です。特に、AIの予測や分析に適したデータフォーマットの設計、リアルタイムデータ処理を支えるシステム構築などで重要な役割を果たします。

4.4. 機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、主に予測型AIモデルの設計、開発、運用を担う専門職です。膨大なデータセットの前処理や特徴量エンジニアリングに加えて、アルゴリズム選定からモデルのトレーニングまでを担当します。

AIの知識を活かすことで、適切な機械学習手法を選び、高い精度で課題を解決するシステム構築が可能です。また、モデルの精度向上や運用中の改善、新しいプロダクトの提案でもAIスキルは役立てられます。

4.5. プロンプトエンジニア

プロンプトエンジニアは、AIシステムに対して適切な指示（プロンプト）を設計し、最適な応答を引き出す専門職です。自然言語処理や生成AIの仕組みを理解し、ユーザーの意図や課題をAIが正確に理解するためのプロンプトを作成します。

モデルの特性や制約を考慮しながらプロンプトを調整し、システムを効率良く活用するためには、AIの知識が必要不可欠です。また、AI技術はカスタマーサポート、自動コンテンツ生成、データ分析など幅広い分野で応用されます。

4.6. AIプランナー

AIプランナーは、AIを活用したプロジェクトやビジネス戦略を企画・立案する専門家です。企業の課題を分析し、AI技術を取り入れることで、業務効率化や新しい価値創出を目指します。

具体的な業務としては、AIの導入計画の策定、プロジェクトの進行管理、AIソリューションの選定などが挙げられます。AIにより技術的な可能性とビジネスニーズを結びつけ、適切な戦略を提案することで、競争力の向上や市場開拓を支援します。

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5. AI資格取得に必要な知識

AI資格を取得するには多くの知識が必要です。資格ごとに求められるレベルは異なるものの、基本的な知識として以下のようなスキルを習得しておく必要があります。

5.1. プログラミングスキル

AIモデルの構築やデータ分析、アルゴリズムの実装には、PythonやRといったプログラミング言語の知識が求められます。特に、ライブラリやフレームワークの活用方法を理解することで、効率的にAI開発を進められるようになります。

また、基本的なコーディングスキルだけでなく、デバッグや最適化のスキルも必要です。これらのスキルを身につければ、AI資格試験に挑戦しやすくなるだけでなく、実務でも即戦力として活躍できるでしょう。

5.2. 数学と統計の基礎知識

AIの技術は、多くが線形代数、微分積分、確率論、統計学などに基づいています。例えば、機械学習アルゴリズムの理解には、行列計算や最適化理論が必要です。また、統計学の知識は、データ分析やモデル評価において欠かせません。

これらの基礎を理解することで、AIモデルの動作原理や結果の意味を正しく解釈できるようになります。数学と統計の基礎は、AI資格試験の対策だけでなく、実務においても不可欠なスキルです。

5.3. 機械学習とディープラーニングの理解

機械学習は、データをもとにパターンを学習し予測や分類をおこなう技術で、AIの基盤となります。また、機械学習の一分野であるディープラーニングは、ディープニューラルネットワークを活用して複雑なデータの特徴を抽出する方法です。

このような知識を学ぶことで、AIモデルの構築や最適化、データ分析の高度な応用が可能になります。AI資格試験ではこれらの基礎と応用が問われるため、理論と実践の両面からの理解が必要です。

5.4. データベースの運用知識

AIを活用するには、大量のデータを効果的に管理・運用するスキルが必要です。具体的には、データベース構造の理解に加えて、SQLを使ったデータ抽出・加工・最適化などの技術が求められます。

また、ビッグデータ処理では、分散型データベースやクラウドデータベースの運用知識も役立ちます。AI資格に向けた学習でこれらの知識をしっかり身につけておけば、資格取得後の実務でも活躍の場が広がるでしょう。

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6. AI資格合格に向けた学習手順

AI資格は難易度が高いものも多く、できるだけ短期間での合格を目指すには効率的に学習を進めなければなりません。そこで、ここでは試験合格に向けた学習手順を紹介します。

6.1. 学習スケジュールを立てる

AIの分野は広範で複雑なため、効率的に学習を進めるには、学習内容を段階的に分けて毎日の目標を設定するのがおすすめです。

まずは、基礎的なプログラミングスキルや数学・統計の理解を深め、次に機械学習やディープラーニングの実践的な知識に進むと良いでしょう。無理のない計画を立てて、着実に進むことが合格への近道です。

6.2. 参考書や公式ガイドで基礎知識を習得する

AI分野は非常に専門的で広範囲にわたるため、基本的な理論や技術をしっかり理解することが成功の鍵です。基礎がしっかりしていれば、実践的な問題にも対応しやすくなります。

実務で携わっていても正確には理解できていないケースもあるため、参考書や公式ガイドで基礎を固めましょう。

6.3. 必要に応じてオンライン講座を受講する

高難易度のAI資格を目指す場合、独学だけでは難しいこともあります。特に、機械学習やディープラーニング、データ解析の実践的なスキル習得には、難しさを感じる方が多い傾向です。

そのような場合は、AI資格取得に向けたオンライン講座を利用するのも一つの方法です。講座では、最新の技術や実務での活用方法を学ぶことができ、不明点はすぐに質問できるため、効率よく知識を深められます。

6.4. コミュニティに参加する

AI資格の最新情報を知るには、専門的なコミュニティに参加するのもおすすめです。オンラインフォーラムやSNSなどで他の学習者と交流することで、疑問を短時間で解決でき、学習方法の参考にもなります。

また、コミュニティではモチベーションを維持するためのサポートや、試験対策に役立つノウハウの共有がおこなわれている場合もあります。仲間と一緒に学べば競争意識も芽生え、合格の可能性を高められるでしょう。

6.5. 過去問や模擬試験を繰り返し解く

過去問や模擬試験を解き間違えた問題を分析することで、理解が足りていない箇所を見つけ、重点的に対策できます。苦手分野がなくなるまで繰り返し問題を解くことが重要です。

また、過去問や模擬試験は、実際の試験に近い環境でおこなうことで、試験本番の緊張感に慣れ、時間配分や解答のスピード感覚を養うことができます。

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7. まとめ

AI技術の進化とともに、AI人材の需要は急速に高まっています。資格を取得し、AIの知識と実務スキルを証明すれば、さまざまな業界で活躍できる可能性があります。また、キャリアの幅が広がり、転職やキャリアアップも有利になるでしょう。

本記事で紹介した20の資格は、初心者から上級者まで幅広いレベルに対応しており、実務でも活用できるものばかりです。自分の目指す分野に焦点を当てて資格を選び、着実にスキルを高めていきましょう。　

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