AIエンジニアにおすすめの資格!仕事内容や試験概要も詳しく紹介

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「AIエンジニアの資格にはどんなものがある?」

「AIエンジニアの資格試験対策に使えるサイトは?」

「AIエンジニアになるためにはどんな知識が必要?」

「AIエンジニアになるために大学で学ぶこととは?」

こんな悩みを抱えてはいませんか?

この記事ではAIエンジニアになるためのおすすめ資格を解説しています。

最後まで読むことで、AIエンジニアへの転職に有利になる資格や具体的な勉強方法を理解することが可能です。

AIエンジニアとして転職する方法なども参考にして、キャリアアップの夢を叶えましょう。

AIエンジニアや機械学習を学ぶのにおすすめのAI資格と難易度

AIエンジニアを目指し、機械学習について学ぶ際、取得しておくべきおすすめの8つの資格をご紹介します。

  1. Python3エンジニア認定データ分析試験
  2. 画像処理エンジニア検定
  3. 統計検定
  4. AI実装検定
  5. 基本情報技術者試験
  6. 応用情報技術者試験
  7. ITパスポート
  8. データスペシャリスト

以下で各資格について詳しく解説していきます。

おすすめの資格①Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonの基礎知識があることを前提に、データ分析の知識が問われる試験です。

また、問題数は40問で正答率70点以上が合格ラインです。

2020年に始まった試験で、合格率は明確にされていません。

Pythonの資格試験として「Python3エンジニア認定基礎試験」もあります。

Python3エンジニア認定基礎試験はPythonの基礎的な知識を問われる試験のため、まずはPython3エンジニア認定基礎試験に合格することをおすすめします

Python3エンジニア認定データ分析試験の試験料金・スケジュール

Python3エンジニア認定データ分析試験の試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】通年
  • 【受験場所】全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター
  • 【受験料(税別)】10,000円
  • 【試験時間】60分
  • 【問題数】40問
  • 【合格ライン】70点以上

おすすめの資格②画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、画像処理技術を用いて開発、設計のスキル問われる試験です。

画像処理エンジニア検定には、ベーシックとエキスパートの2種類の難易度があります。

問題数はベーシック、エキスパートともに10問で、70点以上で合格です。

ベーシックレベルでも専門的な知識が問われるため、難易度は高い試験といえます。

画像処理エンジニア検定の試験料金・スケジュール

画像処理エンジニア検定の試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】年2回(7月、11月)
  • 【受験場所】20都道府県
  • 【受験料(税込)】ベーシック:5,600円 エキスパート:6,700円
  • 【試験時間】ベーシック:60分 エキスパート:80分
  • 【問題数】10問
  • 【合格ライン】70点以上

おすすめの資格③統計検定

統計検定は、その名の通り統計に関する知識を問われる試験です。

統計検定の難易度は、4級、3級、2級、準1級、1級の他にも、統計調査士、専門統計調査士など多岐にわたります。

合格率は難易度によって異なり、実力に合った級に挑戦しましょう。

統計検定の受験方法は2種類あり、全国の試験会場で答案用紙に回答する方法とコンピューターで回答するCBT方式があります。

CBT方式では、試験日を自分の都合の良い日に設定することができるメリットがあります。

統計検定の試験料金・スケジュール

統計検定の試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】通年
  • 【受験場所】札幌、東京23区内、立川、名古屋、大阪地域、福岡地域など、または、全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター
  • 【受験料(税込)】4級:5,000円 3級:6,000円 2級:7,000円 準1級:8,000円 1級(統計数理):6,000円 1級(統計応用):6,000円
    ※1級(統計数理)と1級(統計応用)は同時に受験申し込みすると10,000円
  • 【試験時間】4級;60分 3級:60分 2級:90分 準1級:120分 1級(統計数理):90分 1級(統計応用):90分
  • 【問題数】4級:30問 3級:30問 2級:35問 準1級:マークシート20〜30問、部分記述5〜10問、論述1問 1級(統計数理):論述3問 1級(統計応用):論述3問
  • 【合格ライン】4級、3級:70点以上 2級:60点以上 準1級:非公開 1級:非公開

おすすめの資格④AI実装検定

AI実装検定は、2019年4月にできた新しい検定で、ディープラーニングの実装知識とスキルを問われる試験です。

難易度は、B級、A級、S級と3つに分かれており、B級が最も難易度が低くS級が最も難易度が高くなっています。

AI実装検定は、オンラインによる自宅受験が可能な試験としても注目を集めています。

AI実装検定の試験料金・スケジュール

AI実装検定の試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】B級、A級:年3回(2月、6月、10月) S級:年1回(12月)
  • 【受験場所】自宅
  • 【受験料(税込)】B級:9,900円 A級:14,850円 S級:33,000円
  • 【試験時間】B級:40分 A級、S級:60分
  • 【問題数】B級30問 A級:60問 S級:50問
  • 【合格ライン】非公開

おすすめの資格⑤基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、IT系の資格の中でも最も有名で人気の高い資格です。

ITに関する基本的な知識の他にもマネジメント知識、論理的な思考力など幅広い知識が問われるため、基本情報技術者試験の勉強をすることでIT力の全般的な向上が望めます

また基本情報技術者試験は、経済産業省が認定している国家資格です。

AIエンジニアを目指すにあたり、ITの基礎を固めるためにも取得すべき資格の一つといえるでしょう。

基本情報技術者試験の試験料金・スケジュール

基本情報技術者試験の試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】年2回(4月、10月)
  • 【受験場所】全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター
  • 【受験料(税込)】5,700円 ※2022年4月から7,500円
  • 【試験時間】午前:150分 午後:150分
  • 【問題数】午前:80問 午後:11問
  • 【合格ライン】午前、午後:60点以上

おすすめの資格⑥応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験の上位にあたる試験で、当然難易度は基本情報技術者試験を上回ります。

出題範囲は基本情報技術者試験と近いですが、より専門的な知識を問われる試験です。

午前の試験はマークシート形式ですが、午後の試験は記述形式の試験のため、自分の言葉で説明できるほどの知識と理解力が求められます。

応用情報技術者試験を受験する前に、基本情報技術者試験に合格しておくとよいでしょう。

応用情報技術者試験の試験料金・スケジュール

応用情報技術者試験の試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】年2回(4月、10月)
  • 【受験場所】全国主要62都市
  • 【受験料(税込)】5,700円 ※2022年4月から7,500円
  • 【試験時間】午前:150分 午後:150分
  • 【問題数】午前:80問 午後:11問
  • 【合格ライン】午前、午後:60点以上

おすすめの資格⑦ITパスポート

ITパスポートは、ITに関する基礎的な知識が問われる国家試験です。

ITに関する基礎的な知識の他にも、経営全般、プロジェクトマネジメントの知識まで幅広く出題されます。

問題数は100問ですが、難易度は基本情報技術者試験と比べて易しいので、IT職以外の方や学生の方も多く受験されている人気の試験です。

ITパスポートの試験料金・スケジュール

ITパスポートの試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】通年
  • 【受験場所】全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター
  • 【受験料(税込)】5,700円 ※2022年4月から7,500円
  • 【試験時間】120分
  • 【問題数】100問
  • 【合格ライン】総合評価600点以上、分野別評価点300点以上

おすすめの資格⑧データベーススペシャリスト

データベーススペシャリストは、データベースシステムの専門知識が問われる国家資格です。

データベースに関する専門知識を活用してシステムの企画・要件定義・開発・保守などデータの運用に関する知識を問われます。

データスペシャリストの難易度は、情報処理技術者試験の中でも最高難易度のレベル4に該当します。

データベーススペシャリストに合格するには、ある程度の実践経験もあったほうが良いため、AIエンジニアを目指す中でデータベースシステムに携わってから受験するのがおすすめです。

データベーススペシャリストの試験料金・スケジュール

データベーススペシャリストの試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】年1回(10月)
  • 【受験場所】全国主要62都市
  • 【受験料(税込)】7,500円
  • 【試験時間】午前Ⅰ:50分 午前Ⅱ:40分 午後Ⅰ:90分 午後Ⅱ:120分
  • 【問題数】午前Ⅰ:30問 午前Ⅱ:25問 午後Ⅰ:2問 午後Ⅱ:1問
  • 【合格ライン】60点以上

日本ディープラーニング協会認定のAIエンジニア向け資格

日本ディープラーインング協会が認定しているAIエンジニア向けの資格は以下の2つです。

  1. G検定
  2. E検定

G検定

G検定(公式名称:ジェネラリスト検定)とは、ディープラーニングの基礎知識の他にも、人工知能をめぐる動向、法律・倫理に関することまで幅広い知識を問われる試験です。

問題数は200を超え、出題範囲も広いため、専門用語など基礎を固めてしっかりと対策をしておくことが必要でしょう。

AIエンジニアを目指すのならば、取得しておきたい人気の高い資格の一つで、オンラインで受験ができます。

G検定に合格することで、AIエンジニアとしての知識を証明することができ、市場価値を高めることが可能です。

G検定の試験料金・スケジュール

G検定の試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】年3回(3月、7月、11月)
  • 【受験場所】自宅
  • 【受験料(税込)】13,200円 ※受験日より2年以内の場合は6,600円
  • 【試験時間】120分
  • 【問題数】220問
  • 【合格ライン】70%以上

E検定

E検定は、G検定の次のステップとも位置付けられている資格です。

E検定では、機械学習、深層学習、ディープラーニングの理論、実装能力があるかを問われます。

またE検定を受験するには、試験日の過去2年以内に「JDLA認定プログラム」を修了していなければいけません。

JDLA認定プログラムは、対面講座、オンライン講座、ライブ配信、eラーニングなどの受講方法があります。

E検定の試験料金・スケジュール

E検定の試験日や試験料金は以下のとおりです。

  • 【試験日】年2回(2月、8月)
  • 【受験場所】全国の指定試験会場から選択
  • 【受験料(税込)】33,000円
  • 【試験時間】120分
  • 【問題数】105問
  • 【合格ライン】非公開

AIエンジニアが資格試験対策に利用すべきサイト

AIエンジニアが資格試験の対策で、必ず活用してほしいおすすめのサイトを紹介します。

こちら2つのおすすめサイトについて解説していきます。

KIKAGAKU

KIKAGAKUは、無料で登録できて、「データサイエンス」、「機械学習」、「ディープラーニング」、「画像認識」、「自然言語処理」の5つのジャンルを学習することができます。

プロの講師がハンズオン形式の動画で丁寧に説明しているので、初学者にもおすすめです。

参考書を使って一人で勉強するとなかなか続かないという方も、KIKAGAKUを利用すれば、教わりながら勉強する感覚で継続することができるでしょう。

chaine

chaineは、無料で利用できる学習サイトで、AI・人工知能で用いられる数学の知識を学ぶことができます。

他にも人工知能で利用される「NumPy」、「scikit-learn」、「CuPy」といったPythonライブラリについても学ぶことが可能です。

KIKAGAKUと合わせて利用することで、試験対策になりAIエンジニアとしてレベルアップすることができるでしょう。

未経験者はプログラミングスクールもおすすめ

IT未経験者がAIエンジニアを目指す場合は、プログラミングスクールを利用するのがおすすめです。

プログラミングを学ぶ際、専門知識・用語が多く、独学で学ぶとなるとかなりの労力を必要とします

そのため、独学で一人前となる前に挫折してしまう方も多いでしょう。

しかし、プログラミングスクールを利用すれば、分からない点もすぐに講師に質問し解決することができます

プログラミングスクールは、高いお金を支払って通うことになるため、モチベーションも維持しやすいでしょう。

AIエンジニアの資格取得や基礎を学べるおすすめプログラミングスクール

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AIエンジニアの仕事内容とは?

AIエンジニアの主な仕事内容は、主に以下の3つです。

  1. AIの開発
  2. AI制度を高める学習
  3. AIを使った分析

AIエンジニアの仕事内容について以下で詳しく説明していきます。

仕事内容①AIの開発

AIエンジニアの仕事には、Pythonなどの言語を使用したAIの開発があります。

クライアントの目的に合った、AIを構築するためのプログラミングをする必要があります。

開発のためにはプログラミング言語の知識が必須となるため、AI開発で最も利用されるPythonの知識は身につけておきましょう

仕事内容②AI精度を高める学習

AIエンジニアの仕事には、AIにデータを入れてAIの精度を上げていく学習があります。

開発したAIに大量のデータを取り込むことで、AIの精度を高めることが可能です。

そのため、AIエンジニアはデータの収集、作成を行う必要があります。

仕事内容③AIを使った分析

AIエンジニアの仕事には、運用しているAIを検証し、分析を行います。

分析をすることで、プロジェクトの課題解決の糸口を見つけることが可能です。

分析し、仮説を立て、検証することでAIの結果を精査し、より精度の高いAIを開発することができます。

AIエンジニア資格を取得するメリット5つ

AIエンジニア資格を取得することには、以下のようなメリットがあります。

  1. スキルアップ
  2. キャリアアップ
  3. 社内での知名度向上
  4. 業界内での評価向上

AIエンジニアの仕事内容について以下で詳しく説明していきます。

スキルアップ

AIエンジニア資格を取得することで、AI技術の理論や応用に関する知識を深めることができます。

資格取得過程で行う課題やプロジェクトを通じて、実践的なスキルも身に付きます。

また、AI技術に関する最新情報や動向についても学ぶことができ、自己啓発にもつながります。

取得した資格は、スキルアップの証明書となり、自信を持って業務に取り組むことができるでしょう。

キャリアアップ

AIエンジニアは、今後ますます需要が高まると予想されています。

AI技術が進化する中で、AIエンジニアとしての専門性が求められるため、資格取得者は他の候補者よりも優れたスキルを持っていると認識され、より高く評価される可能性があります。

さらに、AIエンジニア資格は、企業の採用基準の一つとして認められることがあり、転職活動においても有利に働くことがあります。

AIエンジニア資格を取得することで、AIに対する知識やスキルが証明できるので、キャリアアップも期待できるでしょう。

社内での知名度向上

AIエンジニア資格を取得することで、AIの専門家としての評価が高まり、社内での知名度向上に繋がることが期待できます。

AI技術に興味を持つ人々にとって、資格保有者はAIに関する高レベルのスキルを持っていることを示すものとなります。

AI技術を使った社内プロジェクトなどへの参加が求められる可能性もあるでしょう。

業界内での評価向上

AIエンジニア資格の取得によって、業界内での評価が向上することも期待できます。

AI技術の進化に伴い、AIエンジニアの役割がますます重要になっている中、AIスキルを持つ人材の需要が高まっています。

AIエンジニア資格を取得することで、AI技術に関する深い理解と実践的なスキルを習得し、AI分野の専門家として認知されることが期待できます。

また、資格取得者は、より高度なプロジェクトに携わることができる可能性が高くなるため、経験や実績を積むことができ、業界内での業界内での評価も向上することが期待できます。

AIエンジニアに向いている人の特徴は?

以下のような特徴がある人は、AIエンジニアに向いていると言えます。

  1. 数学的な能力がある人
  2. 問題解決能力がある人
  3. 継続的な学習意欲がある人

数学的な能力がある人

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です。

確率・統計、線形代数、微積分などの数学に強い人はAIエンジニアとしての適性が高いといえるでしょう。

問題解決能力がある人

AIエンジニアは、データから有用な情報を抽出し、解決策を提供することが求められます。

論理的思考やクリティカルシンキングを駆使して問題にアプローチできる人が適性が高いといえます。

継続的な学習意欲がある人

AIの技術は日々進化しており、新しい技術やアルゴリズムが続々と登場しています。

AIエンジニアは、常に最新の情報をキャッチアップし、学び続けることが必要です。

AIエンジニアのデータサイエンティストと機械学習エンジニアの違いは?

AIエンジニアの「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の違いは開発の過程で関わるかどうかで区別するのが最もわかりやすいでしょう。

ただし、データサイエンティストと機械学習エンジニアには、明確な定義がなく現場によっては機械学習エンジニアとして、データサイエンティストが行う作業を担当することもあり得ます。

データサイエンティストは統計モデルの作成やアルゴリズムの調整を行う

データサイエンティストの業務内容は、統計モデルの作成や機械学習アルゴリズムの調整といったAIや人工知能に向き合う側面と、収集、分析した情報をもとにプロジェクトの課題解決のための提案をする側面があります。

統計モデルの作成や機械学習アルゴリズムの調整は研究者、情報をもとに課題解決を提案するのはコンサルタントの業務に近いでしょう。

データサイエンティストは、研究者とコンサルタントを合わせたエンジニアといえます。

機械学習エンジニアはAIの向上を図る

機械学習エンジニアは、開発過程のシステム設計からプログラミングによる実装に関わるポジションです。

そして、機械学習エンジニアの役割は、データをAIに読み込ませることで、AIの知能を向上させます。

他にも機械学習エンジニアにはプロジェクトの進捗管理などマネジメントスキルも求められることが多くあります。

AIエンジニアになるにはどんな知識や言語・スキルを学ぶべき?

AIエンジニアに必要なスキルの3つを紹介します。

  1. Pythonの知識
  2. 機械学習やディープラーニングの知識
  3. 数学的な知識

Python言語は必須

AIエンジニアになるために、Pythonの知識は必須と言えます。

AIを開発するには、プログラミング言語の知識が必要ですが、その中でもAIの開発に使われるPythonの取得はマストです。

なぜならPythonは、ディープラーニングのライブラリで使用されていて、AI技術との相性がよくAI開発に最も使われているからです。

機械学習やディープラーニングの知識

AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングについて理解している必要があります。

AIとはディープラーニングのことを指す場合がほとんどですが、要件によっては機械学習を利用する場合もあるでしょう。

そのため、AIエンジニアは機械学習とディープラーニングについての知識を有していることが求められます。

数学的な知識

機械学習において数学の知識は必須です。

データ解析をするためには、微分積分や線形代数学、確率といった数学の知識を使用します。

そのため、AIエンジニアは数学の知識を身につけている必要があります

AIエンジニアに転職する方法は?採用を勝ち取るポイント

AIエンジニアに転職し、採用を勝ち取るためのポイントは、以下の3つです。

  1. AI業界は圧倒的に人材が不足している
  2. AIに関する知識があることをアピール
  3. 転職エージェントを利用する

AI業界は圧倒的に人材が不足している

AI業界においてエンジニアの人材不足は深刻な問題となっています。

AIに関する知識は専門的であるがゆえに人材も育ちにくくなっているため、需要と供給が一致していません。

人材が不足しているということは、転職する際有利に働くので、人材不足の今がチャンスといえるでしょう。

AIに関する知識があることをアピールする

AIエンジニアに転職するのであれば、AIに関する知識があることをアピールしましょう。

知識があることを証明するのに有効なのが資格です。

資格は、客観的に見て知識があることを証明できます。

資格を持っている方は、資格をアピールするのが良いでしょう。

資格がない方は、ポートフォリオとなるものを作成し、アピールするのがおすすめです。

転職エージェントを利用するのもおすすめ

転職をする際、一人の力で転職できるか不安という方は、転職エージェントを利用するのがおすすめです。

転職エージェントを活用することで、転職に関する幅広知識を持っているエージェントが手助けしてくれるので心強いでしょう。

転職エージェントに登録することで、非公開の求人情報も紹介してもらえるため、本来なら見つからない好条件の求人を見つけることが可能です。

転職に悩んでいる方は、一人で悩まず転職エージェントを活用してみましょう。

おすすめはギークリー

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新卒でAIエンジニアを目指したい!大学で学ぶべきことは?

新卒でAIエンジニアを目指したいという学生が大学で何を学んだら良いか解説していきます。

AIロボティクスなどを専攻していると大きな強みに

AIエンジニアを目指すなら、AIロボティクスなどが学べる学部・学科を選ぶと良いでしょう。

AI専門の学部をがある大学もあれば、理工学部など既存の学部内に含まれる大学もあります。

大学によって、学部・学科名が様々なので、事前にどんなことが学べるのか調べることが重要です。

その他に有利になる資格

AIエンジニアを目指すにあたり、有利になる試験でGoogleが公認しているプロフェッショナルデータエンジニア試験というものがあります。

プロフェッショナルデータエンジニア試験は、GCP(Google Cloud Platform)を使った、システム構築や運用のスキルを証明する資格です。

データ分析に関するスキルとして、受験してみてはいかがでしょうか。

まとめ|AIエンジニアを目指すなら資格取得はおすすめ!

AIエンジニアを目指すなら資格を取得しておくことは非常に有効です。

資格を取得していれば、AIエンジニアとしての知識を証明できるため、就職・転職をしようとしたとき、非常に有利となるでしょう。

また、AIエンジニアに転職を考えている方は、転職エージェントを活用することで、希望に合った求人情報を紹介してくれます。

AIエンジニアの需要は高く、人手不足な状況のため、未経験者の方でもしっかり勉強し、実力を付けてからでも遅くはありません。

焦らず、プログラミングスクールなどに通って勉強することをおすすめします。

資格を取得してAIエンジニアを目指しましょう。