【厳選14選】AIエンジニアにおすすめな資格一覧！取得するメリットや必要なスキルも解説

ITエンジニア

AIエンジニアは、AIを使ってシステム開発やデータ分析を担います。特段の資格がなくても働くことができますが、資格を取得すればスキルの証明、年収アップなどのメリットが得られます。

本記事では、AIエンジニアにおすすめな資格を中心に、資格を取得する際のポイントについて詳しく解説しています。AIエンジニアを目指している方は、参考にしてみてください。

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AIエンジニアになるために資格は必要？
そもそもAIエンジニアとは？
AI関連の職種3選
【14選】AIエンジニアにおすすめな資格一覧
AI関連資格を取得する際のポイント
AIエンジニアが資格を取得するメリットとは？
AIエンジニアに必要なスキルは？
AIエンジニアになるには？
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアにおすすめの資格について知ろう

AIエンジニアになるために資格は必要？

AIエンジニアを目指す多くの人が疑問に思うのは、「AIエンジニアになるために資格は必要なのか？」ということではないでしょうか。

AIエンジニアにとって資格は、基本的な理論や技術、ツール、フレームワークに関する知識とスキルを証明するものです。そのため、関連する資格の取得は、他の候補者との競争において優位に立てるので、必要といえます。

また、資格を取得することで、昇進や給与の増加などのキャリアアップの機会が広がる可能性があります。

ただし、資格だけでAIエンジニアになることが保証されるわけではありません。AIエンジニアに求められるスキルは多岐にわたり、単一の資格だけでそれを網羅することは困難です。資格はあくまで道具であり、最終的に重要なのは実際の能力とその能力を示す実績です。

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そもそもAIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、AIに関連した業務を専門的に行うエンジニアです。主にAIの開発や保守、運用などを行うことが仕事です。

AIは近年では注目度の高い分野となっているため、AIエンジニアという職種も注目を集めるようになっています。

AIエンジニアを目指す場合は、機械学習やディープラーニングに強いライブラリが充実しているPythonを扱うスキルや、AI開発に関する専門的な知識を身に付ける必要があるでしょう。

AI関連の職種3選

企業や研究機関において、AIを活用することでビジネスプロセスの最適化や新たな価値の創出が可能となり、それに伴って専門知識を持つ人材の需要が高まっています。

ここでは、AI関連の職種の中から3つを取り上げ、それぞれの特徴や役割について解説していきます。AIの世界で活躍するための道筋やスキルについて知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AIシステムの開発、運用、および改善に深く関与し、多岐にわたるスキルと専門知識が求められる職種です。主な仕事内容は、AIシステムの設計と開発、モデルの最適化とチューニング、システムの運用と保守などが挙げられます。

機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などのAI技術に関する幅広い知識と深い理解を持っており、PythonやRなどのプログラミング言語、データ構造、アルゴリズム、統計学などの技術スキルも習得していることが特徴です。

AIエンジニアは、複雑な課題に対して創造的かつ効果的な解決策を考え出す能力が求められ、新しいアプローチやアイディアを生み出すことで、AIシステムをより効率的に構築する役割を担います。

データアナリスト

データアナリストは、統計学、データマイニング、データベース管理などの分野で高度なスキルを持ち、データの収集、整理、分析、可視化などの作業を効率的に行う能力が求められる職種です。

データアナリストの主な仕事としては、データの収集と整理、データ分析と可視化、データモデリングと予測分析、洞察とレポートの提供などが含まれます。

データ駆動型意思決定の重要な要素であり、ビジネスにおける戦略立案や効率的な運営に貢献します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データを活用してビジネス上の問題を解決し、意思決定を支援する職種です。

主な仕事内容は、データの収集と整理、データ分析と探索的データ解析、モデル構築と予測モデルの評価、洞察の提供と報告書作成、ビジネス戦略への応用などが挙げられます。

データサイエンティストは、統計学、機械学習、データマイニング、プログラミング、ビジネス理解など幅広いスキルを持ち、ビジネスのニーズや目標を理解し、データ分析をビジネス上の意思決定に結びつける能力が求められます。

データの解析やモデル構築を通じて意味ある情報を抽出し、ビジネス上の意思決定や問題解決をサポートする役割を担います。

【14選】AIエンジニアにおすすめな資格一覧

AIエンジニアには必須の資格がないため、資格を持っていなくてもAIエンジニアになることが可能です。しかし、AI開発に役立つ資格を取得することで、AIエンジニアに求められる知識や、スキルを身に付けることに繋がります。

また、資格を保有しておくことで、客観的にスキルを証明できるでしょう。ここでは、AIエンジニアにおすすめの関連資格14選を紹介していきます。どのような資格があるのか、参考にしてみてはいかがでしょうか。

G検定

G検定とは、日本ディープラーニング協会が認定しているディープラーニングやAI技術に関する資格です。日本ディープラーニング協会は、ディープラーニングなどの技術の普及を目的とした団体で、後述するE資格も実施しています。

G検定は日本ディープラーニング協会が運営しているジェネラリスト向けの資格です。G検定を取得することでディープラーニングの基礎知識を習得しているだけではなく、知識を活かして適切な活用方針を決定し、事業に活用できる証明になります。

E資格

E資格とは、前述のG検定と同様に日本ディープラーニング協会が認定しているディープラーニングやAI技術に関する資格です。E資格はエンジニア向けの資格となっているため、エンジニアとしてディープラーニングの実装をしたい人に適しています。

E資格を取得することでディープラーニングの理論について理解しているだけではなく、適切な手法を選択し、実装できるスキルを持っていることの証明になるでしょう。なお、G検定よりもE試験の方が難易度は高いと言われています。

人工知能プロジェクトマネージャー試験

人工知能プロジェクトマネージャー試験とは、AI構築知識とディレクション、マネジメントの全てを兼ね備えた人材であることを証明できる資格試験です。

この試験に合格することで、AI構築のための専門的な知識の全体像を理解し、チームを牽引できるプロジェクトマネージャーであることをアピールできるようになります。

ディレクションスキルを身に付けたいエンジニアや、AIビジネスの企画担当者に適した資格となっています。

認定AI・IoTコンサルタント

認定AI・IoTコンサルタントとは、AIとIoTに特化した資格です。一般社団法人「AI・IoT普及推進協会」が認定している資格で、日本初のAI・IoTに特化したコンサルタント資格です。

認定AI・IoTコンサルタントを取得するには、まずはAI・IOTジュニアコンサルタントの研修を受講し、AIC研修試験を受験する必要があります。試験は3段階のレベルにわかれており、ジュニアからシニア、マスターの順に難易度が上がっていきます。

Ai人材検定 for Business / Engineer

Ai人材検定 for Business / Engineerとは、AIや機械学習の実務力が測定できる検定試験です。企業が求めるSociety5.0時代にフィットしたAI人材のスキルを測る検定試験です。

試験にはAIの初学者でもAIや機械学習に関するリテラシーを測れる「for Business」と、応用的なディープラーニング、Pythonを使った実務的なデータ操作能力を測るエンジニア向けの「 for Engineer」にわかれています。

出典｜参照：Society 5.0｜内閣府

AI実装検定

AI実装検定とは、AI学習に必須なディープラーニングの知識と実装スキルを認定する検定試験です。自分の持っている体系的なディープラーニングの実装知識とスキルを客観的に把握することができる資格です。

AI実装検定では現在のAIでできることをテーマに、ディープラーニングの実装に必要な「数学の知識」、「プログラミングの知識」、「基礎理論への理解」からAIの基礎力を測定します。

AI実装検定はレベルの高い順にS級、A級、B級、という3段階に設定されています。

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定とは、画像処理に関する開発や設計の知識、スキルを証明できる検定試験です。この試験は画像処理もディープラーニングを使って行われる分野であるため、画像処理技術を身に付けたいエンジニアにおすすめです。

画像処理エンジニア検定には、2つのレベルに分かれており、基礎知識の理解を測る「ベーシック」と、専門知識の理解や応用能力を測る「エキスパート」があります。

画像処理技術は、医療、自動運転、映像制作、セキュリティ、ロボティクスなど幅広い分野で利用されており、専門的な知識とスキルが求められています。

統計検定

統計検定とは、統計に関する知識や活用力を身に付けていることを評価する資格です。一般財団法人「統計質保証推進協会」が主催する検定試験です。

試験は、4級、3級、2級、準1級、1級までの5つのレベルと、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンスなどにわかれています。統計検定はデータサイエンティストなど、データサイエンスの分野のスキルを身に付けたい人におすすめです。

この資格を取得することで、統計学の理解が深まり、データを効果的に活用する能力が向上したり、統計学の基礎から応用までの知識とスキルを網羅的に証明することができます。

Pythonエンジニア認定データ分析試験

Pythonエンジニア認定データ分析試験とは、Pythonを使ったデータ分析の方法や基礎的なスキルを証明できる試験です。

一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が主催している試験で、AI開発に必須なPythonを利用した確率や統計、Pythonのライブラリを活用した分析実践能力などを判定します。

AI開発や機械学習、Pythonを使ったプログラミングスキルが求められるエンジニアにおすすめの資格試験です。

オープンソースデータベース技術者認定試験

オープンソースデータベース技術者認定試験とは、データベースシステムに関する資格です。「LPI-Japan」が認定している資格試験で、オープンソースデータベースの「PostgreSQL」を基準とした設計、開発、導入、運用などのスキルを測る試験です。

オープンソースデータベース技術者認定試験には「OSS-DB Silver」と「Gold」の2段階のレベルがあります。データを扱うエンジニアにおすすめの試験で、難易度もそれほど高くはありません。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験とは、データベースの専門分野の知識やスキルを認定する国家資格です。独立行政法人情報処理推進機構が実施している情報処理技術者試験の1区分で、難易度の高いデータベース系試験となっています。

この資格が取得できれば、高パフォーマンスのデータベースシステムを構築し、ビジネスに活用できるスキルを証明できます。

出典｜参照：データベーススペシャリスト試験｜IPA

ITパスポート

ITパスポートとは、ITに関する基本的な知識を持っていることを証明できる国家試験です。

独立行政法人情報処理推進機構が主催する試験の中でも難易度が低めの試験となっているため、エンジニアを目指す学生やエンジニアではない社会人でも受験しやすい試験です。

ITの基礎的な知識を証明できる試験であるため、エンジニアだけでなくITを活用するさまざまな職種の人におすすめの試験だと言えます。

出典｜参照：ｉパスとは｜IPA

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験とは、ITエンジニアに求められる基本的知識やスキルを持っていることを証明できる国家資格です。独立行政法人情報処理推進機構が主催する情報処理技術者資格の1区分です。

取得することで、セキュリティやデータベース、ネットワークといったITエンジニアに必須な幅広い知識を証明できます。ITエンジニアとしてのキャリアをスタートする場合は、取得を目指すと良いでしょう。

出典｜参照：基本情報技術者試験｜IPA

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基本情報技術者試験の難易度は？偏差値や勉強時間もご紹介！

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験とは、IT戦略やソフトウェアに関して、応用的な知識やスキルを証明できる国家資格です。独立行政法人情報処理推進機構が主催する情報処理技術者資格の1区分です。

この試験は、情報処理技術者としての基本的な知識から応用的なスキルまで幅広くカバーし、実務経験を持つ者やこれから情報技術者としてキャリアを築く者に向けて設計されています。

応用情報技術者試験では記述式の問題も出されるため、より難易度が上がっているでしょう。

出典｜参照：応用情報技術者試験(AP)｜IPA

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応用情報技術者試験の難易度は高い！合格するための方法を解説

AI関連資格を取得する際のポイント

AI関連の資格の取得を目指す場合、漠然と受験しても成果には繋がりにくいです。AI関連の資格取得を目指すのであれば、効率的な取得の方法を押さえておくようにしましょう。

ここではAI関連資格を取得する際のポイントを紹介するため、参考にしてみてください。

どのように活用できるのかを知っておく

本記事でも紹介したとおり、AI関連の資格にはさまざまな種類があります。資格は保有しているだけでは意味がないため、どのようにして活かせるのかまで考えた上で取得を目指すようにしましょう。

資格を持っていることで、AI関連の職種への転職に有利になるケースもあります。取得しようとしている資格が、社会でどのように評価されているのか把握することがおすすめです。活用方法まで詳細に検討した上で、資格を選択し、受験しましょう。

学習の効率化を意識する

AI開発には専門性の高い知識や技術が必要とされるため、AI関連の資格も難易度の高い資格が多いです。受験勉強も明確な目的を持たずに進めていては、モチベーションが上がらないでしょう。

そのため、限られた時間でどのようにして効率的に学習するかがポイントになります。社会人の場合は学習のために確保できる時間が少ないため、モチベーションを維持しながら学習できる方法を検討しましょう。

AI関連のコミュニティやイベントに参加し、他の学習者や専門家と交流することで、学習のモチベーションが保たれたり、学んだことをブログやSNSなどでアウトプットすることで、理解が深まりますし、他の人にも知識を伝えることができます。

積極的にコミュニティへ参加しましょう。

推奨される書物を使う

効率的に学習を進めるためには、推奨されている参考書籍を活用するのがおすすめです。AI関連の資格に限らず、資格には学習に使用できる参考図書が指定されているケースも多いです。

特にAI関連の試験では、参考図書から問題が出題されるため、推奨されている書籍を活用して勉強を進めましょう。信頼できるソースから学ぶことで、確実な知識獲得が可能です。

AI技術は急速に進化しているため、最新のトレンドや技術動向を反映した教材を選ぶことも重要です。

通信講座を受講する

効率的に学習を進めるためには、通信講座の受講も視野に入れるべきでしょう。

経験豊富な講師や専門家からの指導を受けられ、実践的なフィードバックを受けることで、理解を深めると共にスキルの向上を図れます。

まだ数は少ないですが、AI関連の試験の学習に役立つ講座もあるため、一人で勉強を進める自信がない人は通信講座の利用も検討すると良いでしょう。

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AIエンジニアが資格を取得するメリットとは？

AI関連の資格取得には、時間やコストがかかる場合が多い一方で、市場価値や自身のキャリア形成において得られるメリットもあります。

取得を目指す資格を選ぶ際には、将来のキャリア目標や自分の興味関心に合っているかを1つの指標として選ぶようにしましょう。

キャリアビジョンが明確になる

AIエンジニアがAI関連の資格取得を目指すことで、学習すべきことの道筋がはっきりするというメリットがあります。

AIエンジニアとして仕事をしていれば業務に関係した知識を身に付けられますが、資格取得という目標を設定することで、より将来のキャリアを踏まえたビジョンも明確になります。

また、資格を取得できれば客観的にAIエンジニアとしての知識やスキルを証明できるようになるため、実務に劣らない評価を得られる可能性もあるでしょう。

自分の能力を客観的に証明できる

AI関連の資格は、AI技術に関する専門知識を持っていることを証明する手段となります。

AI技術は多くの産業や分野で需要が高まっており、AI関連の資格を取得することで、幅広い雇用の機会を得ることができます。

AIエンジニアやデータサイエンティストを求めている企業が多い中で、AI関連の資格を保有していれば、AI分野へのスキルをアピールできます。そのため、就職や転職の際に有利になる可能性があるでしょう。

キャリアの形成に役立つ

AI資格を取得することで、キャリアの形成が促進されることがあります。

昇進や昇給の機会が増えるだけでなく、専門的なプロジェクトに参加する機会やリーダーの役割を担うチャンスも増えるでしょう。

また、AI関連の資格を持っていることで求人案件への適合度が向上し、AI技術者に対する資格保有を重視する傾向がある企業においてはより一層、就職・転職のアドバンテージになります。

一部のAI資格は国際的に認知されており、国内外の企業で価値があるとされているため、国際的なキャリアの展望も広がる可能性があります。

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AIエンジニアに必要なスキルは？

AIエンジニアは、人工知能を設計、開発、運用する役割を担い、その範囲は機械学習やディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョンなど多岐にわたります。そのため、AIエンジニアになるためには、幅広いスキルが求められます。

ここでは、AIエンジニアに必要なスキルを4つ紹介いたします。

AIエンジニアを目指している方は是非参考にしてみてください。

プログラミングとソフトウェア開発に関するスキル

AIエンジニアに必要なプログラミングとソフトウェア開発のスキルは多岐にわたります。

具体的には、Python、C++、Java、Rといったプログラミング言語の習得やアルゴリズムとデータ構造の理解、並列処理と非同期プログラミングの理解と実装能力などが求められます。

これらのスキルはAIエンジニアにとって基礎となるもので、効率よく高品質なソフトウェアを開発する際には欠かせません。基本的なプログラミングとソフトウェア開発のスキルをしっかりと身につけた上で、AIエンジニアに必要なスキルを磨いていきましょう。

数学と統計学

AIエンジニアにとって数学と統計学は重要な基礎となります。

具体的なスキルとしては、線形代数、線形代数、確率論と統計学、最適化理論、情報理論、グラフ理論などの分野が求められます。

これらの数学と統計学の基礎をしっかりと理解し、機械学習やディープラーニングの理論や実践に活かすことが、AIエンジニアとしての深化と応用の鍵となります。

機械学習とディープラーニングに関するスキル

機械学習は、コンピューターがデータから自動的に学習し抽出したルールやパターンをもとに、タスクを実行する技術です。

一方でディープラーニングは、ニューラルネットワークを用いた機械学習の1つで、大量のデータを分析し抽出された特徴から、未知のデータを分析し、予測や判断を自動で行う技術です。

これらはAIエンジニアとしてAIを活用していくためには欠かせない技術です。

機械学習やディープラーニングのスキルを身に付けることで、現代のAI開発の領域に貢献できるでしょう。

データ処理とデータベースに関するスキル

AIエンジニアにとってデータ処理とデータベースに関するスキルは非常に重要で、データ駆動型のAIプロジェクトを成功させるために不可欠です。

データはAIの開発や運用の基盤であり、効果的なデータ処理とデータベース管理がなければ、適切なモデルの構築や意思決定は困難です。

データ処理スキル・データベーススキルには、データクリーニングと前処理、特徴量エンジニアリング、Structured Query Language、データベース設計などが含まれています。

それに加えて、ビッグデータ処理スキルやデータセキュリティとプライバシーに関するスキルも必要です。

AIエンジニアになるには？

AIエンジニアになるには、AIに関連した知識や技術はもちろんのこと、エンジニアとして必要最低限のプログラミングスキルを身に付ける必要があります。

機械学習やディープラーニングにおいては、線形代数や微分積分学、確率論などの数学と統計学の基礎知識が必要です。

また、プログラミング言語やフレームワークの学習、データベースの基礎を習得することもAIエンジニアには必要となります。

必要に応じてプログラミングスクールやオンライン学習サイト、書籍を使って学習を進めていきましょう。

AIエンジニアの将来性

AI技術は国際的に発展しており、今後多岐にわたる分野での利用が見込まれるため、それを活用できるAIエンジニアの将来性は高いと言えます。

AIエンジニアは、モデル開発やデータ解析、アルゴリズム設計など多岐にわたる高度なスキルが求められるだけでなく、日々新しくなる技術を継続して勉強をし続ける必要がある職種のため、習得している人が少ないのが現状です。

しかし、AIは生産性の向上や業務の効率化、革新的なサービスの提供など、企業が抱える様々な課題を解決できる可能性があるため、今後ますます多くの業種において需要が高まることが予想されます。

AIエンジニアの需要は高いのにもかかわらず供給が少ないため、AIエンジニアへの報酬も必然的に高くなる傾向があります。

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AIエンジニアにおすすめの資格について知ろう

AIエンジニアとしてのスキルを磨くためには、適切な資格の取得は欠かせません。その中で、自分の興味や専門分野に沿った資格を選ぶことが成功への近道です。

さまざまなAI関連の資格があるため、自分のキャリア目標と照らし合わせながら、資格の取得を検討してみてください。

本記事で紹介したAIエンジニアにおすすめの関連資格や、AI関連資格を取得する際のポイントなどを参考に、AIエンジニアに役立つ資格の取得を目指してみてはいかがでしょうか。

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この記事の監修者

Branding Engineer編集部

株式会社Branding Engineerはエンジニアプラットフォームサービスである「Midworks」を運営。株式会社Branding Engineerが属するTWOSTONE&Sonsグループでは、エンジニアプラットフォームサービスにおけるエンジニアの連結登録数は50,000名を越え、連結稼働数も4,500名を、案件数も10,000件を超える。 ※登録数、稼働数、案件数は2024年10月発表時点の実績数値

記載されている内容は2025年02月23日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。また、記事に記載されている情報は自己責任でご活用いただき、本記事の内容に関する事項については、専門家等に相談するようにしてください。