「AIエンジニアに資格は必要？」
「AIエンジニアを目指すうえでおすすめの資格は？」
本記事ではこのような方向けに、AIエンジニアにおすすめの資格について解説します。
AIエンジニアを目指すうえで資格は必須ではありませんが、資格があれば自身のスキルレベルを客観的に証明してくれます。
もちろん実務経験も大切ですが、資格を持っていれば転職やキャリアアップの際の大きな味方になるため、AIエンジニアを目指している方はぜひ取得を検討してみてください。
なお、活学ITスクールでは、AIエンジニア向けのAIアプリコースを用意しています。
座学だけでなく実務で使えるスキルを習得できるカリキュラムなので、未経験からでもAIエンジニアを目指す人はぜひ活学ITスクールをご検討ください。
【AIエンジニア向けの資格一覧】
| 資格名 | 難易度 | 合格ライン | 受験料 |
|---|---|---|---|
| G検定 | 初級 | 非公表（正答率70％程度） | 一般：1万3,200円（税込） 学生：5,500円（税込） （再受験の場合は半額） |
| E検定 | 中級 | 非公表（正答率70％程度） | 一般：3万3,000円（税込） 学生：2万2,000円（税込） 会員：2万7,500円（税込） |
| データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 初級 | 正答率80％ | 一般：1万円（税込） 学生：5,000円（税込） |
| 統計検定3級 | 初級～中級 | 正答率65％ | 一般：6,000円（税込） 学生：4,000円（税込） |
| AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals | 初級～中級 | 正答率70％ | 一般：1万2500円（税込） |
| 画像処理エンジニア検定 ベーシック | 初級～中級 | 正答率70％ | 5,600円（税込） |
| 画像処理エンジニア検定 エキスパート | 初級～中級 | 正答率70％程度 | 6,700円（税込） |
| AI実装検定 S級 | 上級 | 正答率70％程度 | 3万3,000円（税込） |
| Professional Data Engineer | 上級 | 非公開 | 200＄（税別） |
| AWS Certified Machine Learning-Specialty | 上級 | 750点以上 | 300＄（税抜） |
| AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution | 上級 | 正答率70％ | 2万1,103円（税抜） |
| 認定AI・IoTコンサルタント | 上級 | 正答率80％ | 1万5,000円（税抜） |
AI資格の取得をおすすめしたい職種
AI資格の取得をおすすめしたい職種は以下3つです。
担当する以下の職種によって携わる仕事が変わってきます。
| AIエンジニア | AIシステムの設計や開発に携わる |
| データサイエンティスト | データ分析・課題解決を行う |
| AIコンサルタント | AIを使った課題解決・活用方法のアドバイス |
これからAIエンジニアになりたい・転職をしたいと検討している方は、以下の記事で詳しく解説をしているので、ぜひ参考にしてみてください。
AIエンジニアを目指す方におすすめの資格6選
ここでは、AIエンジニアを目指す方におすすめの資格を6つ紹介します。
- G検定
- E検定
- データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
- 統計検定
- AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
- 画像処理エンジニア検定 ベーシック
それぞれの資格について、特徴や試験範囲、難易度などを解説していくので、AIエンジニアを目指している方は、ぜひ参考にしてみてください。
【AIエンジニアを目指す方におすすめの資格一覧】
| 資格名 | 難易度 | 合格ライン | 受験料※ |
|---|---|---|---|
| G検定 | 初級 | 非公表 （正答率70％程度） | 一般：1万3,200円（税込） 学生：5,500円（税込） （再受験の場合は半額） |
| E検定 | 中級 | 非公表 （正答率70％程度） | 一般：3万3,000円（税込） 学生：2万2,000円（税込） 会員：2万7,500円（税込） |
| データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 初級 | 正答率80％ | 一般：1万円（税込） 学生：5,000円（税込） |
| 統計検定3級 | 初級～中級 | 正答率65％ | 一般：6,000円（税込） 学生：4,000円（税込） |
| AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals | 初級～中級 | 正答率70％ | 一般：1万2500円（税込） |
| 画像処理エンジニア検定 ベーシック | 初級～中級 | 正答率70％ | 5,600円（税込） |
G検定
G検定は、ディープラーニングの基礎知識を問う資格です。
「日本ディープラーニング協会」が認定しており、AIに関する高度な技術力ではなく、基礎知識の習得と活用を重視した資格となっています。
AIエンジニアではなく、ビジネスマンなど一般の方にも取得が推奨されているため、初心者でも無理なく合格できるでしょう。
| 出題範囲 | 人工知能（AI）とは 人工知能をめぐる動向 人工知能分野の問題 機械学習の具体的手法 ディープラーニングの概要 ディープラーニングの手法 ディープラーニングの社会実装に向けて 数理・統計 |
| 試験方法 | IBT方式 |
| 難易度 | 初級 |
| 合格ライン | 非公表（正答率70%程度） |
| 受験料 | 一般：1万3,200円（税込） 学生：5,500円（税込） （再受験の場合は半額） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | AIの基礎を学びたい方 |
| 公式サイト | G検定 |
以下の記事では、機械学習に関する資格の必要性やメリットをご紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。
E検定
E検定は、G検定よりも技術的な知識とスキルに特化した資格です。
G検定と同じく「日本ディープラーニング協会」が認定しており、こちらはエンジニア向けの資格となっています。
ディープラーニングを実装できるだけの知識とスキルが要求されます。難易度は少々上がるものの、合格できればAIエンジニアとしての基礎的なスキルの証明になるでしょう。
G検定合格後の受検がおすすめです。
| 出題範囲 | 応用数学 機械学習 深層学習 開発・運用環境 |
| 試験方法 | CBT方式 |
| 難易度 | 中級 |
| 合格ライン | 非公表（正答率70%程度） |
| 受験料 | 一般：3万3,000円（税込） 学生：2万2,000円（税込） 会員：2万7,500円（税込） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | ディープラーニングの実装スキルを学びたい方 |
| 公式サイト | E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検定リテラシーレベルは、データサイエンティストに必要な入門レベルの知識、数理統計学などの知識を認定する資格です。
データサイエンスの初学者向けの資格試験で、難易度はそれほど高くはありません。
データサイエンスやデータエンジニアリングの基本的な概念を習得できるため、データサイエンティスト志望の方は取得しておいて損はないでしょう。
データサイエンティスト検定はディープラーニングに役立つ資格です。
| 出題範囲 | データサイエンス データエンジニアリング ビジネス |
| 試験方法 | CBT方式 |
| 難易度 | 初級 |
| 合格ライン | 正答率80％ |
| 受験料 | 一般：1万1,000円（税込） 学生：5,500円（税込） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | データサイエンスの基礎を学びたい方 |
| 公式サイト | データサイエンティスト検定 リテラシーレベル |
以下の記事ではディープラーニングに適した資格を紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。
統計検定
統計検定は、統計に関する知識や活用能力を問う資格です。
AIエンジニア・データサイエンティストには統計学の知識が欠かせません。
統計に関する知識・スキルを証明できる統計検定は、AIエンジニアを目指す際の武器になるでしょう。
統計検定は、以下の8つの区分に分かれています。
| 検定区分 | レベル |
|---|---|
| 4級 | 初級 |
| 3級 | 初級～中級 |
| 2級 | 中級 |
| 準1級 | 中級～上級 |
| 1級 | 上級 |
| 統計調査士 | 初級～中級 |
| 専門統計調査士 | 中級～上級 |
| データサイエンス基礎 | 初級 |
| データサイエンス発展 | 中級 |
| データサイエンスエキスパート | 上級 |
AIエンジニアを目指す場合は、統計検定かデータサイエンスの受検を検討してみてください。
ここでは、比較的初心者向けの統計検定3級とデータサイエンス基礎の概要を紹介します。
| 出題範囲 | データの種類 標本調査と実験統計 統計グラフとデータの集計 時系列データ データの散らばりの指標 など |
| 試験方法 | CBT方式 |
| 難易度 | 初級～中級 |
| 合格ライン | 正答率65％ |
| 受験料 | 一般：6,000円（税込） 学生：4,000円（税込） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | 統計の基礎を学びたい方 |
| 公式サイト | 統計検定3級 |
| 出題範囲 | データマネジメント データセットマネジメント 質的データの分析 量的データの分析 記述統計的手法 推測統計的手法 クロス集計分析 相関・回帰分析 など |
| 試験方法 | CBT方式 |
| 難易度 | 初級 |
| 合格ライン | 正答率60％ |
| 受験料 | 一般：7,000円（税込） 学生：5,000円（税込） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | データサイエンスの基礎を学びたい方 |
| 公式サイト | 統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎） |
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentalsは、Microsoftが認定しているAI資格です。
AIに関する基礎的な知識と、AIに関連するAzureサービスについての知識を問う資格で、Azureの基本的な用語や概念も理解しておく必要があります。
AI・データサイエンス分野のAzure認定試験はレベルと分野別に分かれていて種類も多いです。
AI-900はAI分野の中で最も初歩的な資格ですが、Azureに関する知識が求められる分、G検定よりは難易度が高いと考えておきましょう。
| 出題範囲 | 人工知能のワークロードと考慮事項 Azure での機械学習の基本原則 Azure の Computer Vision ワークロードの機能 Azure での自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能 |
| 試験方法 | CBT方式 |
| 難易度 | 初級～中級 |
| 合格ライン | 正答率70％ |
| 受験料 | 一般：1万2,500円（税込） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | AIとAzureの基礎を学びたい方 |
| 公式サイト | AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals |
画像処理エンジニア検定 ベーシック
画像処理エンジニア検定は、AIの中でも画像処理に特化した資格試験です。
画像処理を行うAIシステムはさまざまな産業分野で利用されているため、資格を取得できれば、幅広い分野での活躍が期待できます。
| 出題範囲 | 画像処理基礎 画像信号処理 パターン認識・計測 メディア処理・符号化 画像処理システム 知的財産権 |
| 試験方法 | マークシート |
| 難易度 | 初級～中級 |
| 合格ライン | 正答率70％ |
| 受験料 | 5,600円（税込） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | 画像処理の基礎を学びたい方 |
| 公式サイト | 画像処理エンジニア検定 ベーシック |
AIエンジニアとしてステップアップしたい方におすすめの6資格
ここでは、すでにAIエンジニアとして活躍している方が、さらにステップアップするために取得したい資格を6つ紹介します。
- 画像処理エンジニア検定 エキスパート
- AI実装検定 S級
- Professional Data Engineer
- AWS Certified Machine Learning-Specialty
- AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
- 認定AI・IoTコンサルタント
【AIエンジニアとしてステップアップしたい方におすすめの資格一覧】
| 資格名 | 難易度 | 合格ライン | 受験料※ |
|---|---|---|---|
| 画像処理エンジニア検定 エキスパート | 初級～中級 | 正答率70％程度 | 6,700円（税込） |
| AI実装検定 S級 | 上級 | 正答率70％程度 | 3万3,000円（税込） |
| Professional Data Engineer | 上級 | 非公開 | 200＄（税別） |
| AWS Certified Machine Learning-Specialty | 上級 | 750点以上 | 300＄（税抜） |
| AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution | 上級 | 正答率70％ | 2万1,103円（税抜） |
| 認定AI・IoTコンサルタント | 上級 | 正答率80％ | 1万5,000円（税抜） |
画像処理エンジニア検定 エキスパート
画像処理に特化したエンジニアとしてステップアップしたい方は、画像処理エンジニア検定のエキスパートの受検を検討してみてください。
エキスパートは出題範囲が広くなり、より専門性の高い知識が要求されます。
合格率20～40％程度の難関試験ですが、取得できれば画像処理エンジニアとしてステップアップできるでしょう。
| 出題範囲 | ディジタル画像の撮影と画像の性質・色空間 画素ごとの濃淡変換と領域にもとづく濃淡変換 周波数領域におけるフィルタリングと画像の復元・生成 幾何学的変換 2値画像処理と領域処理 パターン・図形・特徴の検出とマッチング、パターン認識、深層学習による画像認識と生成 動画像処理、画像からの3次元復元、光学的解析 画像符号化 知的財産権 |
| 試験方法 | マークシート |
| 難易度 | 初級～中級 |
| 合格ライン | 正答率70％ |
| 受験料 | 6,700円（税込） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | 画像処理の発展的スキルを習得したい方 |
| 公式サイト | 画像処理エンジニア検定 エキスパート |
AI実装検定 S級
AI実装検定は、ディープラーニングに関する実装能力と知識を問う資格試験です。
G検定の前段レベルにあたるB級と、E検定の前段レベルにあたるA級の他に、難関のS級があります。
S級では、ディープラーニングの主要モデルや自然言語処理に関する高度な実装問題が出題されます。
現在国内で認定されているAI関連資格の中では、トップクラスの難易度と考えていいでしょう。
| 出題範囲 | seq2seq Transformer HRED Word2Vec(skip-gram) VGG GoogleNetResNet/WideResNet MobileNet EfficientNet DenseNet |
| 試験方法 | IBT方式 |
| 難易度 | 上級 |
| 合格ライン | 正答率70％ |
| 受験料 | 3万3,000円（税込） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | AI実装の上級スキルを身につけたい方 |
| 公式サイト | AI実装検定 |
Professional Data Engineer
Professional Data Engineerは、Googleが認定している資格試験の1つです。
Googleが提供しているクラウドサービス「GCP」を活用したデータ分析のスキルを問う試験で、GCPに関する深い理解と業界経験が求められます。
要求されるレベルは高く、3年以上の業界経験・1年以上のGCP経験が推奨されています。
業務でGCPを利用している場合はチャレンジしてみましょう。
| 出題範囲 | データ処理システムの設計 データ処理システムの構築、運用 機械学習モデルの活用 ソリューションの品質保証 知的財産権 |
| 試験方法 | CBT方式 自宅でのオンライン試験 |
| 難易度 | 上級 |
| 合格ライン | 非公開 |
| 受験料 | 200＄（税別） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | GCPを使ったデータ分析の上級スキルを身につけたい方 |
| 公式サイト | Professional Data Engineer |
AWS Certified Machine Learning-Specialty
AWS Certified Machine Learning-Specialtyは、Amazonが認定しているAI資格試験の1つです。
AWSのサービスに関する知識とAIに関する知識が共に高いレベルで問われます。
難易度はかなり高く、AWSでの機械学習・深層学習分野での2年以上の実務経験が推奨される試験です。
| 出題範囲 | データエンジニアリング 探索的データ分析 モデリング 機械学習の実装とその運用 |
| 試験方法 | CBT方式 自宅でのオンライン試験 |
| 難易度 | 上級 |
| 合格ライン | 100～1,000のスケールスコアのうち、750点以上 |
| 受験料 | 300＄（税抜） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | AWSを使ったAI開発の上級スキルを身につけたい方 |
| 公式サイト | AWS Certified Machine Learning – Specialty |
AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solutionは、Azure認定試験の中でも中級レベルの資格試験です。
より深く専門的なスキルと知識が要求され、AIソリューションの設計から開発、管理、デプロイまでの工程に関する問題が出題されます。
| 出題範囲 | Azure AI ソリューションを計画し管理する画像およびビデオ処理ソリューションを実装する 自然言語処理のソリューションを実装する ナレッジ マイニング ソリューションを実装する 会話型 AI のソリューションを実装する |
| 試験方法 | CBT方式 |
| 難易度 | 上級 |
| 合格ライン | 正答率70％ |
| 受験料 | 2万1,103円（税抜） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | Azureを使ったAI開発の上級スキルを身につけたい方 |
| 公式サイト | AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution |
認定AI・IoTコンサルタント
認定AI・IoTコンサルタントは、AIとIoTコンサルタントに特化した、日本初の資格試験です。
レベルがジュニア・シニア・マスターに分かれており、ジュニアから順に受検していかなければなりません。
試験の前に、ジュニアは半日、シニアは2日間、マスターは3日間の研修に参加する必要があります。
| 出題範囲 | AICの役割 AI・IoT・ビッグデータの基本 導入事例分析 |
| 試験方法 | 会場研修・試験 オンライン研修・試験 |
| 難易度 | 上級 |
| 合格ライン | 正答率80％ |
| 受験料 | 1万5,000円（税抜） ※2023年11月時点 |
| 対象者 | AI・IoTコンサルティングのスキルを身につけたい方 |
| 公式サイト | AI・IoT認定コンサルタント |
AIエンジニアの市場動向
近年、AI関連の技術が急速に発展しており、さまざまな業界でAIエンジニアが必要とされています。
経済産業省が公表した「IT人材需給に関する調査」によると、IT関連市場は規模の拡大に伴い、2018年を基準として2030年まで、IT人材の必要数が年々増加すると予測されています。※
しかし、高度なスキルを要するAI人材は不足しており、需要に対して供給がまったく追いつかず、2030年には最大約79万人のIT人材が不足する見込みです。
IT人材の不足の理由は以下の通りです。
- IT需要の拡大
- 労働人口の減少
- IT技術の進展による需要構造の変化
少子高齢化により、日本の労働人口が減少している一方で、IT業界は進化を続けており、優秀な人材が必要となっています。
そのため、スキルを習得すれば、AIエンジニアとして活躍できるチャンスは十分にあります。
AIエンジニアの転職市場動向については、以下の記事もご覧ください。
AIエンジニア関連資格を取得するメリット
AIエンジニア関連資格を取得するメリットを4つ紹介します。
- 客観的に能力を証明できる
- 学習に役立つ
- AI業界への転職や年収アップに期待できる
- AIに関するコミュニティに参加できる
客観的に能力を証明できる
AIエンジニア関連の資格を持っていれば、「私はこれだけの知識を持っています」と自身の能力を客観的に証明できます。
AIエンジニアになるには、自身がどの程度の専門知識を持っているか証明しなければなりません。
そこでの有効な手段は、取得している資格を示すことです。
自分の勉強した内容を伝えるよりも、取得した資格をアピールした方が信憑性も高くなり、転職や就職を有利に進められます。
即戦力として仕事をするには実務経験が求められますが、資格の取得にも一定の効果が見込めるでしょう。
学習に役立つ
資格の取得を目指して学習することで、効率的に学べるメリットもあります。
資格を取得するには、出題範囲に関する知識やスキルを網羅的に身につけなければなりません。
資格を目標に学習すれば、その分野についての知識を体系的に学べます。
スキルを身につけたくてもどこから手を付けてよいかわからない方にとって、資格は勉強の指針になるでしょう。
AI業界への転職や年収アップに期待できる
AIエンジニア関連の資格を習得していることで転職や年収アップの期待ができます。
転職の際にもキャリアアップの際にも、一定のスキルレベルが求められるのが一般的です。
仮に同レベルの応募者が2人いた場合、AIエンジニアに関する資格を保有しているほうが、知識やスキルがあると判断され、就職や転職で有利となる場合もあるでしょう。
資格手当や報奨金を用意している企業もあるので、AIエンジニアに関連した資格を持っていれば、年収アップも期待できます。
企業によっては資格取得が昇格要件になっていることもあるので、企業選びの際には、これらの制度があるか事前に確認しておきましょう。
AI業界への転職と年収については、以下の記事もあわせてご覧ください。
AIに関するコミュニティに参加できる
資格を取得することで、コミュニティに参加できることもあるでしょう。
たとえば、日本ディープラーニング協会が認定しているG検定とE検定には、合格者のみが参加できるコミュニティ「cdle」があります。
合格者同士で自由にコミュニケーションをとれるため、AIに関する情報交換やビジネスのための人脈作りに役立てられるでしょう。
AIエンジニアに関連する資格の試験対策方法
AIエンジニアに関連する資格の試験対策方法を紹介します。
上記画像に記載の3つの方法について解説するので、自身の好みや受検する資格のレベルをふまえて検討してみてください。
独学
1つ目は独学による試験対策です。
独学での試験対策は、コストをおさえて自分のペースで進められます。
しかしその一方で学習効率が悪く、困ったときに頼れる相手がいないデメリットもあるため、注意しなければなりません。
難易度が比較的低い資格試験であれば、独学からチャレンジしてみるのもいいでしょう。
AI関連スキルの独学については、以下の記事もご覧ください。
講座・スクールの受講
講座やスクールによっては、試験対策が実施されていることもあります。
コストがかかってしまう難点はありますが、わからないことは講師に質問ができるため時間をかけずに試験対策を行えるのが大きなメリットです。
とくに高難易度の資格にチャレンジする場合は、受講を検討してみてください。
AIエンジニア向けのスクール・講座の中には、スキル習得の一環としてG検定やE検定の試験対策を実施しているものもあります。
資格を取得したい場合は、講座の内容を事前に確認し、検討しておきましょう。
なお活学ITスクールでは、AIエンジニアを目指す人のためにAIアプリコースを提供しています。
仕組みがわかりやすいアニメーション動画での講義、実機を動かしながらの研修、専属メンターがいるといった特徴があります。
AIエンジニアを目指したい方はぜひご利用ください。
動画・オンライン教材
解説動画やWebサイトのオンライン教材を使って試験対策をする方法もあります。
自宅だけでなく、通勤通学中などの隙間時間にも学習を進められるのが、オンライン教材のメリットです。
ただし個人が運営しているWebサイトの場合、正確性に欠ける可能性もあるので、サイトを選ぶ際は注意しましょう。
AIエンジニアに必要なスキル
AIエンジニアとして活躍するために必要なスキルとして、以下5つについて解説します。
- プログラミングスキル
- 数学・統計学の知識
- データベース運用のスキル
- AI開発に役立つライブラリとフレームワークのスキル
- ディープラーニングや機械学習に関する知識
プログラミングスキル
AIエンジニアにはプログラミングスキルは必須です。
AIを活用したシステム開発やデータ分析を行うには十分なプログラミングスキルが必要です。
とくにAI開発で使用する汎用言語「Python」について深い知識を持つ必要があります。
Pythonはディープラーニングのプログラムに使用されている言語であり、AIエンジニアにとって必須のスキルです。
そのほか、データ解析に向いているR言語や、Webシステムでよく用いるJavaなどのプログラミングスキルを習得しておくといいでしょう。
数学・統計学の知識
AIエンジニアは数学・統計学の知識も必要です。
AIのプログラムは数学の理論を基本に作られています。
数学・統計学の知識はAIエンジニアとして多くの場面で使用されているため、最低限の知識は押さえておかなければなりません。
データベース運用のスキル
AIエンジニアとして活躍するにはデータベースの運用知識・スキルが求められます。
データベースの運用知識や技術で使う言語はSQL（Structured Query Language）と呼ばれるデータベース言語が必要です。
AIの精度を高めるには深層学習や機械学習でビッグデータをより効率的に有効活用する必要があります。
そのため、AIエンジニアを目指すのであれば、SQLを用いて膨大なデータを活用して設計・構築、運用できるスキル身につけておきましょう。
AI開発に役立つライブラリとフレームワークのスキル
AIエンジニアは開発の目的にあわせてフレームワークやライブラリを活用できることが求められます。
AIエンジニアとして用いられるフレームワークはTensorFlow(テンソルフロー)とPytorch(パイトーチ)です。
| TensorFlow(テンソルフロー) | 多次元配列(テンソル)を用いて、データフローグラフを構築して処理すること |
| Pytorch(パイトーチ) | 機械学習における計算処理を効率的に行うPythonの拡張機能のこと |
プログラム言語と同様にフレームワークにもそれぞれに適した用途があります。
用途と特徴を理解し活用するためにも、フレームワークやライブラリについての基本的知識の理解が必要です。
ディープラーニングや機械学習に関する知識
AIエンジニアには機械学習とディープラーニングの知識が必要です。
AIエンジニアは高度な予測や大量のデータ分析を、AIを使ってシステム開発を行います。
機械学習（Machine Learning）は、AIが与えられた大量のデータからルールやパターンを学習し未知のデータを判断できるデータ解析技術のことです。
一度学習をしてしまえば、次回同じような問題に直面しても、過去に学習したルールやパターンからいい予測や判断できます。
一方、ニューラルネットワーク（人間の脳の神経回路の構造を数学的に表現する手法）を応用することで膨大な情報量を自動で学習してくれるのがディープラーニングです。
機械学習やディープラーニングはAIエンジニアにとって多く利用する機会があるため、身につけておきましょう。
AIエンジニアの資格に関するよくある質問
最後に、AIエンジニアの資格に関するよくある質問を紹介します。
AIエンジニアには初心者でもなれる？
初心者でもAIエンジニアになることはできます。
ただし、AIエンジニアは専門性の高い職種のためAIの知識がない状態からでは難しいです。
独学でAIの知識をつけたり、スクールや学習サイトを利用して着実にスキルを身につけたりしていけばAIエンジニアとして活躍できるチャンスがあります。
AIエンジニアに資格は必須ですか？
AIエンジニアには、資格は必須ではありません。
資格がなくてもスキルを証明できれば、AIエンジニアとして働くことは十分に可能です。
しかし、スキルを証明するための手段として、資格は有力な選択肢の1つとなります。
必須ではないものの、転職活動やキャリアアップをより効率的に進めるための手段として、受検を検討してみましょう。
AI関連資格以外に取得すべき資格はありますか？
とくにIT系の経験がない方は、「基本情報技術者試験」や「応用情報技術者試験」など、IT全般についての資格の取得がおすすめです。
また、とくに開発系のAIエンジニアを目指す方は、AI開発に使われているプログラミング言語Pythonに関する資格の取得を検討してみてください。
Pythonに関する資格については、以下の記事をご覧ください。
まとめ：AIエンジニアの資格を習得して活躍しよう
AIエンジニアを目指すうえで、資格はアピールポイントの1つとなります。
自分のスキルを客観的にアピールできるだけでなく、効率的で網羅的な学習のための指針にもなるので、AIエンジニアを目指す方はぜひ資格の取得を検討してみてください。
AIエンジニアを目指す方は、G検定やE検定の受検から検討するといいでしょう。
試験対策は独学でもいいですが、より効率的に確実な合格を目指すのであれば、スクールや講座の受講もおすすめです。
