AIの仕事に興味があるけれど、どの資格を取ればいいのかわからない…。そんなあなたへ、今後のキャリアに本当に役立つ資格を厳選してご紹介します。内容や難易度、向いている人まで解説しているので、自分に合った資格がきっと見つかります。

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AIエンジニアに資格は必要？

AIに関する仕事に就いてみたい、あるいは次のキャリアステップを考えたいと感じたとき、資格取得はその後押しになることがあります。ここでは、AI人材をめぐる現在の動きや、資格がどのように役立つのかをご説明します。

AI人材の需要増加と市場拡大の動き

近年、AI技術は私たちの身近なところでも活用されるようになってきました。たとえば、チャットサービスや自動運転、画像認識など、日常生活でも目にする機会が増えています。

こうした技術を支える人材の需要は高まり続けており、経済産業省の調査でも、2030年には国内で約12万人のAI人材が不足すると試算されています。企業の多くがこの分野の専門人材を必要としている中で、AIに関する基礎知識や実装スキルを持つ人は非常に重要な存在になりつつあります。市場の成長と人材不足が同時に進んでいる今、AI関連のスキルを体系的に学んだことを示す「資格」は、選考時やプロジェクト参画の際にも信頼される材料のひとつになります。

参考：経済産業省「IT人材需給に関する調査

スキル証明やキャリアアップに資格が役立つ

AIエンジニアとしての資格を持っていることは、単に知識を持っているという証明にだけでなく資格を通じて、一定の学習を積み、実践につながる内容を理解していることが客観的に伝わります。

たとえば、「E資格」や「G検定」などは、AIの基本から実装までを幅広くカバーしており、企業側からも評価されやすい傾向があります。こうした資格を保有していることで、転職活動や社内でのキャリアアップにも前向きな影響が期待できます。資格取得の過程では、技術の背景や理論だけでなく、倫理や活用例など実践に近い学びも得られるため、実務に直結する場面での対応力も高められます。

未経験者との差別化にもつながるメリット

AIエンジニアは、実務経験が重視される職種でもありますが、その一方で、実務経験が浅い段階ではスキルをどう証明するかが悩みになりやすいものです。

こうした場面で、資格を持っていることがひとつの目安となり、他の候補者と比較されたときに「基礎は身についている」「前向きに学習している」と受け取られやすくなります。これは経験者にとっても同じで、資格を通して自身の強みを整理できるという側面もあります。さらに、資格を取得した経験があることで、今後の学習やスキルアップに対する意欲が評価されることもあります。自分自身の可能性を広げるための手段として、資格は心強い味方になるでしょう。

AIエンジニアにおすすめの資格9選

AIエンジニアとしてキャリアを築いていく上で、どのような資格を選べばよいのか迷う方も多いかもしれません。ここでは、国内外で広く認知されている代表的なAI関連資格を9つご紹介します。それぞれの特徴を理解し、自分に合った学び方を考えるヒントにしてみてください。

※一部の受験料は米ドルを円換算した目安です。為替や支払方法により変動します。

G検定｜AIの基礎理解を証明できるジェネラリスト資格

試験内容：ディープラーニングの基礎知識や活用方法に関する多肢選択式問題（約160問）
開催時期：年6回（1月、3月、5月、7月、9月、11月）
難易度：基礎的な内容が中心で、AIの入門者にも適しています
受験料：一般：13,200円（税込）、学生：5,500円（税込）

G検定は、人工知能やディープラーニングの基礎知識を幅広く学べる検定です。開発や実装よりも「AIとは何か」「どう社会に応用されているか」といった理解を深めたい方に向いています。技術職に限らず、企画やマネジメントに関わる方にも活用されており、入門として選ばれることが多い資格です。

公式サイト：G検定

E資格｜ディープラーニング実装力を測るエンジニア向け試験

試験内容：深層学習の理論や実装に関する多肢選択式問題
開催時期：年2回（2月、8月）
難易度：中級～上級者向けで、実務経験や専門的な知識が求められます
受験料：一般：33,000円（税込）、学生：22,000円（税込）

E資格は、AI開発に実際に携わるエンジニア向けの実務寄りの資格です。ディープラーニングを使った開発やアルゴリズムの理解が問われるため、一定の数学的素養やPythonなどの知識も必要になります。事前に認定プログラムを受講する必要があり、学習量も多くなりますが、実装力をアピールしたい方に適しています。

公式サイト：E資格

AWS認定｜クラウド環境でのMLスキルを問う実践資格

試験内容：AWS上での機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイに関する知識を問う
開催時期：随時（受験者の都合に合わせて予約可能）
難易度：中級～上級者向けで、AWSの実務経験があると望ましい
受験料：30,000円（税抜）

AWSが提供する「Machine Learning – Specialty」は、クラウド上で機械学習モデルを設計・構築・運用する能力を測る資格です。特にAmazonのクラウド環境を使った開発経験がある方にとっては、そのスキルを可視化する良い機会となります。実務経験が求められる中級レベルの資格ですが、現場での再現性の高いスキルが求められる場面で強みとなります。

公式サイト：AWS認定

Google Cloud Professional Data Engineer｜GCPでのデータ運用に強くなる

試験内容：データ処理システムの設計、構築、運用に関する多肢選択式問題（50～60問）
開催時期：随時（受験者の都合に合わせて予約可能）
難易度：中級～上級者向けで、Google Cloudの実務経験があると望ましい
受験料： 約27,000円

Google Cloud認定のこの資格は、データの収集から加工、活用までを一貫して行うスキルを評価するものです。クラウドでの大規模なデータ処理や機械学習モデルの実装を支えるエンジニアにとって、GCPの理解と実践力を示せる資格として有効です。データを「使いこなす力」を身につけたい方に適しています。

公式サイト：Google Cloud Professional Data Engineer

Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals（AI-900）｜Azureの基礎とAIサービス理解を深める入門資格

Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals（AI-900）
試験内容：AIの基本概念やAzureのAIサービスに関する選択式問題
開催時期：随時（受験者の都合に合わせて予約可能）
難易度：初級者向けで、AIやクラウドの基礎知識を学びたい方に適しています
受験料：一般：12,980円（税込）、学生：9,680円（税込）

Microsoft Azureの入門資格であるAI-900は、クラウドサービスとAIの基礎をバランスよく学べます。AIの知識がまだ浅い段階の方や、これからAzureに触れるという方にとって、学びの第一歩として最適です。専門的な実装知識がなくても取り組みやすく、幅広い職種の方に選ばれています。

公式サイト：AI-900

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate（DP-100）｜データサイエンスの実務設計に対応する中級資格

試験内容：Azure上でのデータサイエンスと機械学習の実装に関する知識を問う
開催時期：随時（受験者の都合に合わせて予約可能）
難易度：中級者向けで、Azure Machine Learningの経験があると望ましい
受験料：21,103円（税込）

DP-100は、Azureを使って機械学習パイプラインの設計や運用を行う力を証明する資格です。データの分析からモデルの構築、デプロイ（実装）までの流れを実務ベースで学ぶことができます。分析業務に携わっている方や、より実践的なスキルを身につけたい方におすすめです。

公式サイト：DP-100

Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate（AI-102）｜Azure AIソリューション構築スキルを証明

試験内容：AzureのAIサービスを活用したソリューションの設計と実装に関する知識を問う
開催時期：随時（受験者の都合に合わせて予約可能）
難易度：中級者向けで、AIアプリケーションの開発経験があると望ましい
受験料：21,103円（税込）

AI-102は、Azureの各種AIサービスを活用して実際の課題に対応するための設計力を問う資格です。自然言語処理や画像認識、音声認識といった具体的なAI技術を用いて、ソリューションとしてどう組み立てていくかという視点でのスキルが求められます。プロジェクト推進や実装の現場で役立つ知識を整理したい方に向いています。

公式サイト：AI-102

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）｜データ活用の初級者向け試験

試験内容：データサイエンスの基礎知識やビジネス活用に関する選択式問題（100問）
開催時期：年2回（6月、11月）
難易度：初級者向けで、データ活用の基礎を学びたい方に適しています
受験料：一般：10,000円（税抜）、学生：5,000円（税抜）

一般社団法人データサイエンティスト協会が実施するDS検定は、ビジネスの現場で求められるデータリテラシーを問う資格です。リテラシーレベルでは、分析ツールの操作や数式の深い理解までは求められません。まずは「データをどう読むか」「どう活かすか」といった基本を身につけたい方に向いています。

公式サイト：DS検定

統計検定｜数理的な分析力を体系的に習得できる資格

試験内容：統計学の基礎から応用までを問う試験で、級別に内容が異なります
開催時期：1級：年1回（11月）、他の級：通年（CBT方式）
難易度：初級～上級者向けで、級により異なります
受験料：級により異なります（例：1級：10,000円（税込））

統計検定は、データを根拠として考えるために必要な統計学の知識を身につけられる資格です。AIの学びには数学の理解が欠かせないため、こうした土台を固めることは大きな力になります。段階別に受験レベルを選べるため、自分の理解度に応じて無理なく進めることができます。

公式サイト：統計検定

職種別に見るAIエンジニア向け資格の選び方

AIエンジニアと一言でいっても、その働き方や求められるスキルには幅があります。ここでは、AIエンジニア職をいくつかの役割ごとに分け、それぞれの業務に役立つ資格を整理してご紹介します。

モデル構築・実装を担うAIエンジニアにはE資格・AWS・GCP

機械学習モデルの設計や開発を中心に行うエンジニアには、理論と実装の両面を評価される資格が適しています。

たとえば「E資格」はディープラーニングの実装スキルを客観的に証明できますし、AWSやGCPなどのクラウド環境を使って構築・運用を行う方には、「AWS Certified Machine Learning – Specialty」や「Professional Data Engineer」が実務に直結する内容です。

MLOpsやAIシステム運用の担当者にはDP-100やAI-102

AIモデルを現場に適用し、継続的に運用・改善していく役割を担う場合は、クラウドサービスを使った開発・運用の知識が求められます。

「DP-100」はAzure上で機械学習パイプラインを構築する知識を学べる中級資格です。さらに「AI-102」では、会話AIや画像処理など、より応用的なAIソリューション設計のスキルも評価されます。

開発と連携するAI設計・企画職にはG検定やDS検定

要件定義やプロジェクト設計など、AI開発の前段階を担う設計寄りのエンジニアには、広くAI技術の基礎を理解していることが重要になります。

このような役割には、AIの全体像を俯瞰できる「G検定」や、データ活用の素養を測る「DS検定（リテラシーレベル）」がマッチします。実装までは担当しないが、チームと連携してスムーズに進行させたい方におすすめです。

AIエンジニア向け資格の取得に向けて必要な基礎スキル

AIエンジニアとしてスキルアップを目指すとき、実際の試験に向けた学習に入る前に身につけておきたい基礎知識がいくつかあります。ここでは、Pythonや数学などの準備すべき内容や、資格によって求められるスキルレベルの違いについてご紹介します。

Pythonや数学の基礎知識はどの程度必要？

AIエンジニア向けの資格では、プログラミングと数学の知識が欠かせません。なかでもPythonは、AI開発の現場で広く使われており、資格取得の学習にも直結しています。Pythonでは、文法の理解はもちろん、データ操作に使うNumPyやPandasといったライブラリの基本操作まで扱えると安心です。簡単なデータ集計や可視化、前処理などが自分でできることが望ましいでしょう。

また、数学の基礎力も重要です。E資格のように実装寄りの資格では、線形代数・統計・微分積分の考え方が問われることがあります。とくに機械学習のしくみを理解する上で、行列計算や確率分布の知識は役立ちます。資格によっては、G検定のようにプログラミング経験が不要なものもあります。段階を踏みながら、自分の目的に合った資格を選び、必要なスキルを無理なく身につけていくことが大切です。

AI技術の法規制や倫理も今後は重要に

AIの技術は日々進化していますが、それにともなって社会との関わりも深まっています。たとえば個人情報の取り扱いや、AIによる差別や偏りのリスクなど、技術の使い方そのものが問われる時代になってきました。

こうした背景を受けて、AI資格の中にも、倫理や法規に関する内容が出題されるケースが増えています。とくにG検定やE資格では、「AIと人間社会の関係」「プライバシー保護」などが学習範囲に含まれています。AIエンジニアとして現場で信頼されるには、技術力だけでなく、責任ある行動や社会への配慮も欠かせません。資格の勉強を通じて、技術が与える影響について考えるきっかけにもなるでしょう。

ディープラーニングやML理論はE資格レベルで求められる

AI資格の中でもE資格は、特に実装スキルが問われる資格として位置づけられています。そのため、機械学習やディープラーニング（深層学習）の仕組みを、ある程度深く理解している必要があります。具体的には、ニューラルネットワークの構造や、畳み込み処理（CNN）、時系列データの処理に使われるRNNなど、代表的なモデルの基本的な動きや特徴を理解しておくことが大切です。

また、単にモデルを使えるだけでなく、学習データの前処理や過学習の対策といった実務的な視点も求められます。E資格は、知識と応用力のバランスが問われる中級〜上級レベルの試験といえるでしょう。すでにPythonでの開発経験がある方や、業務でAI開発に関わっている方にとっては、自身のスキルを客観的に示す良い機会になります。

AIエンジニア向け資格取得のおすすめ勉強方法

AIエンジニア向けの資格は、実践的なスキルや理論的な理解をバランスよく求められるものが多く、効果的な学習方法を選ぶことが重要です。ここでは、独学の際に気をつけたい点や、オンライン講座の活用方法、実務経験がない方に向けた学びの進め方についてご紹介します。

独学での情報収集時に注意したい落とし穴

独学は自分のペースで進められる点が魅力ですが、情報の正確さや最新性には十分な注意が必要です。特にAI分野は技術の進化が早く、書籍やネット記事の内容がすでに古くなっていることも珍しくありません。

また、インターネット上では個人の意見や主観的な解釈が混ざっている場合も多く、誤った内容を信じて学習してしまうと、資格試験で不利になることがあります。学習を進める際は、公式サイトや資格運営団体のガイドラインを軸に、情報の出典を明確に確認するようにしましょう。資格取得に向けた独学を成功させるには、「何を・どの順で・どの深さまで学べばいいのか」を自分で整理し、信頼できる教材に絞って取り組むことが大切です。

最新情報に触れられるオンライン講座の活用メリット

AI資格の取得を目指す方にとって、オンライン講座はとても心強い学習手段です。動画を通じて視覚的に学べる上、実際の試験範囲や頻出トピックにしぼって効率よく学べる構成になっているものが多くあります。

とくにE資格などは、出題傾向や必要なスキルセットが年々アップデートされるため、古い教材での学習では対応しきれないこともあります。その点、公式に認定された講座や実績のあるスクールが提供する教材であれば、常に最新の傾向に沿った内容を学ぶことが可能です。さらに、実装を伴うハンズオン形式のカリキュラムも多く、自分でコードを動かしながら学べる点も大きな強みといえるでしょう。

WAKE Careerは、女性エンジニアを中心に、AI技術やキャリア形成に関する勉強会やイベントを定期的に開催しています。これらのイベントでは、AzureのAI関連技術やAI駆動開発ツールの活用方法など、実務に直結する内容が取り上げられています。また、実際にコードを動かすハンズオン形式のセッションもあり、学んだ知識をすぐに実践できる環境が整っています。

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実務経験がない場合に効果的な学習戦略とは

これからAI領域へキャリアを広げたい方の中には、「実務経験がないと資格は難しいのでは」と不安に感じている方もいるかもしれません。しかし、段階を踏んで学ぶことで、実務未経験でも十分に資格取得を目指すことは可能です。

まずは、AIの基礎知識を体系的に学べるG検定やDS検定（リテラシーレベル）から取り組むと、専門用語や概念への理解が深まり、次のステップへの土台になります。その上で、Pythonの基礎や数学の復習を進めることで、より応用的な資格にも挑戦しやすくなります。実務経験がない分、資格取得やポートフォリオの作成によって、自分のスキルをわかりやすく伝えることが重要です。学んだ内容をアウトプットとして残すことで、採用担当者や周囲からの信頼にもつながっていきます。

AIエンジニア向け資格に関するよくある質問

ここでは、AIエンジニアを目指す方や資格取得を検討している方からよく寄せられる疑問について、わかりやすくお答えしていきます。

資格がなくてもAIエンジニアになれますか？

AIエンジニアになるために、必ずしも資格が必要というわけではありません。実務経験やスキルを重視する企業も多く、実際のプロジェクトに携わる中で知識を深めていく方もたくさんいます。

ただし、資格を持っていることで、客観的にスキルを証明できる点は大きなメリットです。とくに未経験の領域にチャレンジしたい場合や、転職時にスキルを整理したいときには、資格取得が後押しになることもあります。

どの資格から取得すればいい？初心者向けの順番は？

はじめてAI関連の資格に挑戦する方には、まず「G検定」や「AI-900」のような基礎的な資格から取り組むのがおすすめです。これらの資格は、AIの基本的な概念や用語を理解するための内容になっており、プログラミング経験が少ない方でも無理なく学習を進められます。

その後、より実践的な内容を学びたい場合は「E資格」や「AWS認定（MLS）」など、実装力や応用力が求められる中〜上級レベルの資格にステップアップするとよいでしょう。

資格取得は転職や年収アップに直結する？

資格を持っていることが、必ずしも転職や年収アップに直結するとは限りませんが、選考や面談の場面でスキルの裏づけとして有効に働くケースは多くあります。とくにAIやデータ関連の職種では、採用担当者が求めるスキルセットが明確なことが多いため、資格があるとその期待に応えやすい印象を与えます。また、特定の資格を保有していることが社内評価や昇給の材料として重視される企業もあります。

ただし、資格だけで評価が決まるわけではなく、実際にどのようなプロジェクトに関わったか、学んだことをどう活かしているかが重要です。資格はあくまでスタートラインの一つとして捉え、実務での経験や学びとあわせて自身の価値を高めていくことがポイントです。

まとめ｜AIエンジニアとして一歩先へ進むために資格を活かそう

引用：WAKE Career

AIエンジニアとしてのキャリアを考えるとき、どの資格が必要なのか、今の自分に何が足りないのか、悩んでしまうこともあるかもしれません。けれど、資格は“完璧な自分”を目指すためのゴールではなく、これからの選択肢を少しずつ広げていくための手段のひとつです。

WAKE Careerは、現場で活躍している女性エンジニアとのカジュアルな面談も実施しており、年収や転職、将来のことまで、安心して話せる時間をご用意しています。自分ひとりでは整理しづらい不安も、少しずつ言葉にしていくことで、次の一歩につながっていくはずです。キャリアに迷いがあるときこそ、誰かと話すことで気づけることがあります。資格のことなど「なんとなく気になる」「少し話してみたい」そんな気持ちがあれば、ぜひご相談ください。

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