AIエンジニアは、最先端技術を活用してビジネス課題を解決する人気の職種です。
しかし、未経験から目指す際に資格は本当に必要なのか、独学で合格できるのかと不安を感じる方も少なくありません。
この記事では、AIエンジニアにおすすめの資格8選や難易度の比較、転職に有利な学習ルートについて解説します。
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AIエンジニアに資格は必要？
AIエンジニアとしてのキャリアをスタートさせるにあたり、資格取得は必須条件ではありませんが、自身のスキルを客観的に証明する強力な手段となります。
ここでは、AIエンジニアの定義や資格の重要性、現場で求められるスキルについて解説します。
- AIエンジニアとは
- 資格は「必須」ではないが、独学勢には強い武器になる
- 現場で求められる主なスキル
AIエンジニアに資格が必要なのかどうかを判断するためにも、まずは基本的な知識を身につけましょう。
AIエンジニアとは？
AIエンジニアとは、人工知能（AI）技術を活用してシステム開発やデータ分析を行い、ビジネス課題を解決する専門職のことです。
大きく分けて、機械学習モデルそのものを構築・開発する役割と、既存のAIモデルや生成AIを組み合わせてサービスや業務フローに活用する役割が存在します。
近年では、ChatGPTなどの生成AIが登場したことで、高度な数式やプログラミングを駆使する従来型の開発だけでなく、AIを適切に指示・制御するプロンプトエンジニアリングなどの活用スキルも重要視されるようになりました。
開発者だけでなく、AIをビジネス現場で使いこなす人材も広義のAIエンジニアに含まれるケースが増えています。
資格は「必須」ではないが、独学勢には強い武器になる
AIエンジニアになるために、医師や弁護士のような法的に義務付けられた国家資格は存在しません。
実力主義の世界であるため、スキルさえあれば誰でもAIエンジニアを名乗り、仕事が可能です。
しかし、実務経験がない未経験者や独学で学んでいる方にとって、資格は非常に重要な意味を持ちます。
資格を取得することで、体系的な知識を身につけていることを客観的に証明できるためです。特に採用選考や案件獲得の場面では、実績がない段階での判断材料として資格が評価される傾向にあります。
学習のモチベーション維持や、知識の抜け漏れを防ぐためのマイルストーンとしても有効でしょう。
現場で求められる主なスキル
AIエンジニアとして現場で活躍するためには、多岐にわたるスキルが求められます。基礎的なIT知識に加え、AI特有の技術理解が必要です。
- プログラミングスキル（Pythonなど）
- 数学・統計学の知識（確率、統計、線形代数など）
- 機械学習・ディープラーニングの理論と実装力
- データベースやクラウドインフラ（AWS、GCPなど）の知識
- 生成AIの活用スキル（プロンプトエンジニアリング）
- 課題解決力と論理的思考力
特に最近では、AIモデルをゼロから作る能力だけでなく、既存のAIツールを組み合わせて迅速に成果を出す能力も高く評価されます。
資格学習を通じて基礎を固めつつ、実践的なスキルへと昇華させることが重要です。
AIエンジニア向け資格8選
AIエンジニアのスキル証明として広く認知されている主要な資格を紹介します。
それぞれの資格には特徴や対象レベルが異なるため、自身の目的や現在のスキルセットに合わせて適切なものを選びましょう。
- G検定
- DS検定リテラシーレベル
- E資格
- 基本情報技術者試験
- Pythonエンジニア認定試験
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Google Professional Data Engineer
- 統計検定
それぞれの内容を具体的に解説します。
G検定
G検定（ジェネラリスト検定）は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施している試験です。ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業活用する能力や知識を認定します。
- 受験資格：制限なし
- 試験時間：オンライン試験100分、会場試験120分
- 出題数：約145問（多肢選択式）
- 受験料：一般13,200円、学生5,500円（税込）
主にビジネス職やAI活用を目指すジェネラリスト向けの内容となっており、AIの歴史や法律、倫理、基本的な技術概念が問われます。
プログラミングの実装問題は出題されません。AIエンジニアとしての入り口として、全体像を把握するのに適していますが、開発スキルの証明としては不十分な側面があります。
DS検定リテラシーレベル
DS検定（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協会が実施する試験です。
データサイエンティストに必要な「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3つのスキルセットに関する基礎知識を問います。
- 受験資格：制限なし
- 試験時間：100分
- 出題数：100問（多肢選択式）
- 受験料：5,000～8,000円（受験時期により変動）
AIエンジニアだけでなく、データ分析に関わる幅広い職種にとって基礎固めとなる資格です。実務でデータを扱う際の基本的な考え方を網羅的に学べますが、専門的なAI開発技術を深く掘り下げるものではない点に注意が必要です。
E資格
E資格（エンジニア資格）は、G検定と同じくJDLAが実施する試験ですが、こちらはディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力を持つエンジニア向けの内容です。
- 受験資格：JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること
- 試験時間：120分
- 出題数：約100問（多肢選択式）
- 受験料：一般33,000円、学生22,000円（税込）
試験では数学やPythonによる実装知識が深く問われ、難易度は高めです。受験資格として、JDLA認定プログラムの修了が必須条件となっているため、独学のみでは受験できず、費用と時間がかかる点がハードルとなります。その分、取得すれば高い専門性の証明となります。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、IPA（情報処理推進機構）が実施する国家資格です。ITエンジニアとしての基礎知識を幅広く問う内容で、アルゴリズムやネットワーク、セキュリティなどの知識が含まれます。
- 受験資格：制限なし
- 試験時間：90分（科目A）+100分（科目B）
- 出題数：60問（科目A）+20問（科目B）
- 受験料：7,500円（税込）
AI特化の資格ではありませんが、システム開発の基礎体力を証明するものとして認知度が高い資格です。
AIエンジニアであってもシステム全体の一部としてAIを組み込むことが多いため、持っておいて損はない資格といえます。ただし、AIに関する出題割合は限定的です。
Pythonエンジニア認定試験
Pythonエンジニア認定試験は、AI開発で最も使用されるプログラミング言語であるPythonの文法基礎やデータ分析スキルを認定する民間資格です。「基礎試験」や「データ分析試験」などの種類があります。
- Python3エンジニア認定基礎試験：60分、40問
- Python3エンジニア認定実践試験：75分、40問
- Python3エンジニア認定データ分析試験：60分、40問
- Python3エンジニア認定データ分析実践試験：75分、40問
- 受験料：各11,000円、学生各5,500円（税込）
プログラミング未経験者がPythonの文法を習得する際の目標として適しています。
コードの読み書きができることの証明にはなりますが、これだけでAIモデルの構築や複雑なアルゴリズムの実装ができると判断されるわけではありません。
AWS Certified Machine Learning – Specialty
AWS Certified Machine Learning – Specialtyは、Amazon Web Services（AWS）環境での機械学習モデルの開発、構築、トレーニング、デプロイに関する専門知識を検証する資格です。
- 受験資格：AWSで2年以上の機械学習実務経験を有する方
- 試験時間：180分
- 出題数：65問（択一・複数選択形式）
- 受験料：300 USD（約45,000～50,000円）
実務ではクラウド環境でAIを運用することが多いため、即戦力として評価されやすい資格です。
ただし、AWSのサービスに特化した内容であるため、基礎的な機械学習の知識に加えてAWSの実務経験や知識が必要となり、難易度は高い傾向にあります。
Google Professional Data Engineer
Google Professional Data Engineerは、Google Cloud上でのデータ処理システムの設計、構築、運用、セキュリティ保護などの能力を認定する資格です。機械学習モデルの運用化も範囲に含まれます。
- 受験資格：制限なし
- 試験時間：120分
- 出題数：40～50問（多肢選択式）
- 受験料：200 USD（約30,000円）
Google Cloudを活用する企業にとっては非常に価値のある資格ですが、こちらもクラウドプラットフォーム固有の知識が求められます。AIそのものの理論だけでなく、データ基盤全体の設計能力が問われる高度な試験です。
統計検定
統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する検定試験です。データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力が問われます。4級から1級まで複数のレベルがあります。
- 受験資格：制限なし
- 試験時間：4級・3級・統計調査士は60分、2級・準1級は90分
- 出題数：4級・3級・統計調査士は30問程度、2級は35問程度 準1級は25問～30問
- 受験料：4級5,000円、3級6,000円、2級・統計調査士7,000円、準1級8,000円
AIや機械学習の背景には統計学の理論があるため、数理的な基礎を固めるために有効です。
特にデータサイエンティスト寄りのAIエンジニアを目指す場合、2級以上の取得が知識の証明として役立ちます。実装スキルとは異なるため、プログラミング学習と並行して進める必要があります。
どのAI資格から取るべき？おすすめルート実例
AIエンジニアに関わる資格は多岐にわたるため、自身の現状や目指すキャリアによって取得すべき優先順位が異なります。
ここでは、代表的な3つのパターンにおける資格取得ルートを紹介します。
- 未経験からAIエンジニアを目指す社会人向けルート
- すでにWeb／アプリエンジニアでAI領域に寄せたい人向け
- 学生・20代前半でこれからキャリアを作りたい人向け
それぞれのルートについて解説します。
未経験からAIエンジニアを目指す社会人向けルート
IT業界未経験や文系職種からAIエンジニアを目指す場合、まずは全体像を掴みましょう。
最初に「G検定」でAIの基礎用語や活用事例を学び、AIへの苦手意識を払拭することから始めることがおすすめです。
次に、基礎的なIT知識を補完するために「ITパスポート」や「基本情報技術者試験」の学習を取り入れます。
その後、Pythonの学習を進めながら「Pythonエンジニア認定データ分析試験」を目指してみてください。いきなりE資格などの難関資格に挑むと挫折するリスクがあるため、段階的にステップアップしていく方法が適しています。
すでにWeb／アプリエンジニアでAI領域に寄せたい人向け
すでにプログラミング経験があるエンジニアの場合、コードを書くことへの抵抗はないため、AI特有の理論や実装技術の習得に集中すべきです。
「E資格」の取得を目指し、認定プログラムを受講しながら体系的にディープラーニングを学ぶのが近道となります。
また、実務での即戦力をアピールするために、普段使用しているクラウド環境に合わせて「AWS Certified Machine Learning」や「Google Professional Data Engineer」の取得を検討するのも有効です。
開発経験とAI専門知識を掛け合わせることで、希少価値の高いエンジニアとして評価されます。
学生・20代前半でこれからキャリアを作りたい人向け
時間的な余裕がある学生や若手の場合、基礎理論を深く理解しておくことが将来の伸びしろにつながります。「統計検定2級」以上を取得し、数理的なバックグラウンドを固めることが強みになるでしょう。
並行して「G検定」でビジネス視点を養い、就職活動に向けて「E資格」への挑戦も可能です。
学割が使える認定プログラムもあるため、学生のうちに難関資格にチャレンジしておくと、新卒採用やポテンシャル採用で大きなアピールポイントになります。
資格だけでは足りない？AIエンジニアとして差がつくポイント
資格は知識の証明になりますが、実際の現場では「知識があること」と「仕事ができること」はイコールではありません。
AIエンジニアとして採用され、活躍するためには、資格以外の要素も大切です。
- ポートフォリオの作成
- 業務で使われるツール・ライブラリに触れておく
- 実践経験を積む重要性
ここからは、実務で評価されるためのポイントを解説します。
ポートフォリオの作成
資格取得と並行して必ず取り組みたいのが、ポートフォリオ（作品集）の作成です。学んだ技術を使って実際に何を作ったのかを示すことで、スキルを可視化できます。
例えば、自身で収集したデータを分析したレポートや、画像認識を用いた簡単なアプリ、ChatGPTのAPIを活用したチャットボットなどです。
GitHubなどでソースコードを公開し、どのような課題を解決するためにどのような工夫をしたかを説明できるようにしておくと、採用担当者に実務能力を強く印象付けられます。
業務で使われるツール・ライブラリに触れておく
実際の開発現場では、Pythonの文法だけでなく、特定のライブラリやツールを使いこなす能力が求められます。
PandasやNumPy、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlowなどの主要なライブラリに慣れ親しんでおきましょう。
また、Dockerなどのコンテナ技術や、Gitによるバージョン管理もエンジニアとしての必須スキルです。
資格試験の勉強ではあまり触れないこれらの周辺技術も、実際に手を動かして習得しておくことで、実務への適応が早くなります。
AIスキルアカデミーで実践経験を積もう！
資格勉強だけでは補いきれない「実践的なAI活用スキル」を最短で身につけるには、「AIスキルアカデミー」がおすすめです。九州工業大学の客員准教授であり、AI研究者でもある鈴木章央氏が監修した信頼性の高いカリキュラムを提供しています。
ここでは、単なる知識の暗記ではなく、ChatGPTや画像生成AIを用いたプロンプトエンジニアリングなど、現場ですぐに役立つスキルの習得を重視しています。
一括217,800円（税込）という投資で、最短1ヶ月で副業案件に対応できるレベルを目指せる点が魅力です。
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AIエンジニア資格に関するよくある質問（FAQ）
AIエンジニアの資格に関して、多くの人が抱く疑問や不安について回答します。
- 資格の必要性について
- G検定とE資格の取得順序
- 文系出身者の可能性
- 転職や年収への影響
それぞれの質問について解説します。
資格がないとAIエンジニアにはなれませんか？
資格がなくてもAIエンジニアになることは可能です。AIエンジニアに独占業務はなく、採用においても実務経験やポートフォリオが重視される傾向にあります。
しかし、未経験から目指す場合は、基礎知識の証明として資格が有効に機能します。資格はあくまで「パスポート」のようなものであり、入国（就職）後は実力が問われると認識しておくとよいでしょう。
G検定とE資格、どちらを先に取るべき？
一般的には、G検定を先に取得し、その後にE資格を目指す順序がスムーズです。G検定でAIの全体像や用語を理解してから、E資格で詳細な実装技術を学ぶほうが、知識が定着しやすくなります。
ただし、すでに十分な開発経験があるエンジニアであれば、G検定をスキップして直接E資格に挑戦するケースもあります。自身の前提知識に合わせて選択しましょう。
文系出身でもAIエンジニア向きの資格はある？
文系出身者には、「G検定」が適しています。数式やプログラミングが中心ではなく、ビジネス活用や法務、倫理などの知識も問われるため、文系の強みを生かしやすい内容です。
また、AIを動かすための指示出し技術である「プロンプトエンジニアリング」に関連するスキルも、言語能力が重要となるため文系出身者が活躍しやすいでしょう。
これらは資格だけでなく、実践的なスクールなどで学ぶこともできます。
転職・年収アップに直結しやすいのはどの資格？
転職や年収アップに直接的な影響を与えやすいのは、難易度が高く専門性が明確な「E資格」や、クラウドベンダーの上位資格（AWS Certified Machine Learningなど）です。
これらは取得のハードルが高いため、希少価値があるとみなされます。
一方で、資格単体で年収が上がるわけではありません。資格で得た知識を実務で活かし、成果を出すことではじめて評価につながります。資格はキャリアアップのきっかけを作るためのツールとして活用することが大切です。
まとめ
この記事では、AIエンジニアの資格取得のメリットやおすすめの試験、効率的な学習ルートについて解説しました。
AIエンジニアに資格は必須ではありませんが、未経験者や独学で学ぶ人にとっては、スキルの客観的な証明として採用や案件獲得に大きく貢献します。特に、G検定やE資格などの主要資格に加え、実践的な生成AI活用スキルを身につけることが、これからの市場価値を高めるポイントです。
自身のキャリアプランや現在のスキルレベルに合わせて、最適な資格や学習方法を選択し、着実にステップアップしていくことが成功への近道です。より実践的なスキル習得に関心がある方は、AIスキルアカデミーの無料セミナーをぜひ受講してみてください。
