【2023年最新】AIエンジニアにオススメできる8つの資格と取得するメリットとは

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AIエンジニアのフリーランス・副業案件

AIエンジニアに資格が必要？

AIエンジニアに携わる場合、資格は必要ありません。

しかし、資格を持つことで生まれるメリットがあるため、資格取得をオススメします。

その理由として、AIエンジニアの資格は知識を客観的に判断する材料となり、クライアントや社内のメンバーに対して、具体的な説得力を持つことができます。

また、資格取得をおこなう際は、仕事に携わりながら体系的に学んだ後に勉強することで、効率良く効果的に学習することができます。

AIエンジニアが資格を獲得する5つのメリット

AIエンジニアには資格は必要ない中で、資格を獲得するメリットは何があるのか？

資格を獲得するメリットを、5つ紹介していきます。

AIの基本的知識が身につく

資格取得には、AIに関する網羅的・体系的な知識が必要です。

資格取得を目標として勉強をすることで、AI関する知識を基礎的なことから効率的に身につけることができます。

スキルの証明になる

資格を取得することで、AIに関する専門的な知識やスキルを持っていることを、客観的に証明することができます。

自分のスキルを可視化させることは難しく、せっかくスキルがあるのに評価されない状況を防ぐためにも、資格を取得して客観的に証明することが重要です。

資格手当が出る

資格を獲得していると、企業によっては資格手当が出ます。

企業ごとに資格手当の有無や金額などは異なりますが、難易度の高い資格を保持するほど資格手当も高くなる傾向があります。

転職の際に有利

資格を取得することで、下記の理由から就職に有利に働きます。

• 客観的なスキルの証明により、スキルや能力の高さがわかりやすくなる。そのため、ただスキルを述べるよりも圧倒的に信用性が高くなる。
• やる気やモチベーションの高さもアピールすることができる。

年収アップにつながる

資格の獲得は年収アップにつながります。以下に2つ理由を挙げます。

• 企業によっては、ある一定の資格を取得することで昇格や昇給、資格手当が出る。
• 資格取得によって任される業務が拡大する。

AIエンジニアにオススメしたい、JDLAが運営するAI資格

JDLAとは、一般社団法人日本ディープラーニング協会のことで、日本の産業競争力の向上を目指す団体です。

そのJDALが運営するAI資格のオススメの資格を2つ紹介します。

G検定

G検定とは、JDLAが運営する資格で、AI・ディープラーニング活用に関する知識やリテラシーを検定する試験です。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

G検定を受験する価値・メリットは以下の2つです。

• AI・ディープラーニングを網羅的に学ぶことができる

G検定は、AIやディープラーニングに強い人材の育成を目的とした検定のため、G検定取得のための勉強はAI、ディープラーニングを基礎から幅広く知識をつけることにつながります。

• JDLAの交流会に参加できる

G検定に合格すると、JDLAの交流会に参加することができます。交流会では、研究発表や優秀者の表彰式が行われ、協会の理事を始めとする多くのJDLA関係者が参加するため、人脈作りにも役立ちます。

E資格

E資格とはJDLAが運営する、世界初のエンジニアを対象としたAI資格です。

E資格は、AI人材の育成を目標としています。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

E資格を取得するメリットは以下の3つです。

• AIに関して体系的に深い知識が身につく

E資格は、G検定で身につけた知識をさらに深く学習することで取得することができます。また、E資格取得によってAIに関する知識を広く深く持っていることを証明できます。

• AIのプログラミングに関して実践的な知識が身につく

E資格を受験するには、JDLA認定プログラムの受講が必須です。JDLA認定プログラムでは、AIの知識だけでなく、Pythonを使った実践的なプログラミングのスキルを習得できます。

• 合格者コミュニティに参加できる

E資格を取得すると、G検定と同じようにJDLAが運営する合格者のコミュニティに参加することができます。資格を取得して終わりではなく、資格を取得した後も、交流会、勉強会などの情報共有の場を通して、さらに知識を深めることができます。

AIエンジニアにオススメしたいその他AI資格

JDLAが運営するAI資格以外にもAIエンジニアにオススメの資格を6つ紹介します。

Pythonエンジニア認定データ分析試験

Pythonは、AI開発において必須の言語であり、Python試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営する民間試験です。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

Pythonエンジニア認定データ分析試験を取得する価値・メリットは以下の2つです

• Pythonを用いたデータ分析の知識を持っていることを証明できる

Pythonを用いたデータ分析の知識があると客観的に証明できると、仕事の幅が広がりスキルアップできたり、就職や転職に有利にはたらきます。

• 効率よくデータ分析で使用するライブラリや数学を学べる

Pythonエンジニア認定データ分析試験合格を目標として勉強することで、実際にプログラミングをしながら、Pythonエンジニアに求められるスキルや知識を効率的に習得できます。

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、公益財団法人画像情報教育振興協会（CG-ARTS）主催の検定です。

画像処理エンジニア検定には、「画像処理エンジニア検定べーシック」と「画像処理エンジニア検定エキスパート」の2種類のレベルの検定があります。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

画像処理エンジニア検定を取得する価値・メリットは以下の3つです。

• 専門的な知識があると証明できる

取得することで、画像処理に関して深い知識やスキルがあることを証明できます。

• 段階的に学習できる

2種類のレベルが用意されているため、画像処理の分野に関して基礎から応用まで、自分のレベルに合った学習が段階的にできます。

• 表現力が豊かになる

画像処理に関して知識やスキルを深めることで、いろいろな画像の魅せ方が分かり、表現が豊かになります。

AI実装検定

AI実装検定は、AI実装検定実行委員会（AIEO）が運営する、ディープラーニングに関連する実装能力と知識が問われる検定です。

3つのレベルがあり、レベルの高い順に「S級」「A級」「B級」に分けられています。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

AI実装検定に合格することで、ディープラーニング実装師の称号が付与されます。この称号によって、ディープラーニングに関連する実装能力と知識が一定以上あることを客観的に証明することができます。

GCP Professional Data Engineer

GCPとはGoogleが提供するクラウドサービスのことで、その中でもプロフェッショナル認定資格は、GCP認定資格の中で最も難易度の高い資格です。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

Professional Data Engineerに合格することで、GCPに関してデータ処理システムの設計・構築・運用などを行うためのスキルが十分にあることを証明できます。

データベーススペシャリスト試験（高度情報技術者試験）

データベーススペシャリスト試験はIPAが実施している国家試験で、高度情報処理技術者試験は情報処理技術者試験の中でも最高難易度のスキルレベル4の試験です。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

データベーススペシャリスト試験に合格することで、上級システムエンジニアであることを証明することができ、システムエンジニアの中でもより市場価値が上がります。

AWS 専門知識認定資格

AWS認定は、Amazon Web Servicesに関する専門知識やスキルがあることを認定する資格です。その中でもAWS専門知識認定資格は5種類あります。以下で1つずつ紹介します。

各資格の特徴と概要

5つともテストセンターまたはオンラインプロテクターで受験ができ、出題形式は多肢選択式・複数回答式です。各受験料は33,000円です。

• 高度なネットワーキング

AWSを使ってクラウドでのソリューション設計・開発・デプロイ、また、AWS全てのサービスで使用するネットワークアーキテクチャの設計・管理ができることを証明する資格です。

• データアナリティクス

AWSサービスを使ったデータ分析の能力を証明する資格です。

• データベース

AWSサービスをベースとしたデータベースに関する技術を証明する資格です。

• 機械学習

AWSデータ分析サービスについて深く理解し、活用できる技術者であることを証明する資格です。

• セキュリティ

AWSのデータ保護についての理解、セキュリティの運用とリスクに関する知識をもつ技術者であることが証明できる資格です。

取得する価値・メリット

Amazonのクラウドに関する専門知識が十分にあることが証明できます。また、有効期限があるため、更新することで日々アップデートされるAWSにおいて最新の技術や知識を身につけることができます。

AIエンジニアにオススメしたい基礎資格

前章では、難易度の高い資格を紹介しましたが、以下では初心者にもオススメな基礎的な資格を4つ紹介します。

ITパスポート

ITパスポートはIPAが運営する、ITに関する基礎知識が問われる国家資格です。IT化の進む現代社会で働く全ての人に必要な基礎知識を持つことを証明できます。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

IT業界だけでなく、すべての業界で活躍するために必要な、ITの基礎的な幅広い知識を身につけることができます。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、経済産業省が認定している、IT業界で働く上で必要な基本的知識を持っていることが証明できる国家資格です。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

特定のOSや機種・ソフトに限った知識が出題されることはほとんど無く、情報学の基礎的な知識を幅広く身につけることができます。また、基本情報技術者試験で得た知識は、より上位の試験を目指す際の基盤となります。

応用情報技術者試験

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

応用情報技術者試験は、IT系の資格の中でも知名度が高く、一定以上のIT知識を持つことが証明できます。

統計検定

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する、統計に関する知識や活用力が問われる全国統一試験です。

統計検定は1級～4級に加えて、統計調査士やデータサイエンスなど10区分の試験がありますが、2級以上を取得すると仕事に活かせるため、今回は統計検定2級について紹介します。

各資格の特徴と概要

取得する価値・メリット

統計学について体系的に効率よく学ぶことができます。

また、データ分析や解析スキルも身につけることができます。

AIエンジニアのキャリアパスと将来性

AIエンジニアにとって、キャリアパスや将来性は気になるポイントでしょう。

キャリアパスとしては、AIエンジニアからAIコンサルタントになったり、さまざまなキャリアパスが存在します。

その他には以下のキャリアパスが可能です。

• 機械学習コンサルタント
• マネジメント職

また、AIエンジニアの将来性は高いと言えます。理由は以下の2つです。

1. 日本国内では需要に対してAIエンジニアが不足している。
2. AI開発は本格化したばかりで、今後はどの業界においてもコミュニケーションツールの開発や、自動化が盛んになってくる。

AIエンジニアとしてのキャリアアップ・管理職

ある程度エンジニアとしての経験を積むと、プロジェクトを推進する人材として管理職になることを求められる可能性があります。

管理職のキャリアプランとしては、コンサルタント、ITアーキテクトなどがあります。

一方、管理職にはつかずにAIエンジニアとしてキャリアアップを考える場合は、ITスペシャリストやフリーランスのエンジニアなどのキャリアアップが挙げられます。

データサイエンティスト・データアナリスト

データサイエンティストとは、大量なデータの管理、データ分析を行うことで、ビジネスにおける意思決定をサポートする職種です。

更にビッグデータから必要な情報を収集、抽出するプロフェッショナルです。

主に求められるスキルとしては以下になります。

• ビッグデータの知識
• 分析・統計の知識やスキル
• コンサルティングスキル
• マネジメントスキル
• ITに関する知識やスキル
• コミュニケーションスキル

データサイエンティストはAIの知識と、データ分析のためのプログラミング能力や統計学といった数学的知識、問題解決のためのコンサルティング能力も求められます。

データアナリストとは、プロジェクトに応じてデータ分析を行う職種です。

主に2つの職種に分けることができ、「コンサル型」と「エンジニア型」に分かれており、データサイエンティストと似た職種ですが、業務の幅は狭くなります。

データアナリストに求められるスキルは以下になります。

• ITに関する知識やスキル
• ビッグデータの知識
• 分析・統計の知識やスキル

データアナリストは、プロジェクトが要求する目的に対して、AI技術を駆使してデータを解析・分析し、特定のパターンや相関関係を見いだします。

データサイエンティストやデータアナリスト、どちらの職種も今後の市場ニーズが更に高まっていくことが予想されます。

AIプランナー

AIプランナーとは、AIを使ってプロジェクトの管理・実行を行う職種です。

具体的にはAIの知識を活かして、課題に対してAIを活用すべきか判断し、企画から運営をおこないます。

AIプランナーに求められるスキルは以下になります。

• コンサルティング能力
• コミュニケーション能力
• マネジメント力
• AI・データサイエンスに関する知識やスキル
• ドキュメンテーション能力

AIプロデューサー

AIプロデューサーとは、AIを使ったプロジェクトを企画、設計する仕事です。

AIの可能性を探る工学的視点と技術を業務に役立てる経営学的視点を兼ね備えた人材が求められます。AIを構築する際に、異なる立場の人材を取りまとめ、スケジュール管理などのマネジメント業務をこなしつつ、ビジネスモデルを作っていく重要な役割を担います。

AIエンジニアとしてフリーランスを考えているエンジニアが把握しておきたいこと

案件情報と自分のスキルは照らし合わせておく

自分が参画できる案件がどれくらいあるのかを把握しておくことで、
自分に今足りないことや、身につけておきたいスキルが明確になります。

その際、ポートフォリオを作っておくことが実は役に立ちます。
ポートフォリオ作成は自身のスキルの証明になるだけでなく、作成の過程で自分のスキルをあらためて棚卸することができるからです。

具体的なメリットや作成方法はこちらをご覧ください。

フリーランスを考えているエンジニアが把握しておきたいこと

副業から始めてみる

いつかはフリーランスを考えている人や本職以外にも収入を得たい方は、ぜひ副業案件から始めてみてください。
いきなりフリーランスになるのも良いですが、副業案件でクライアントとの信頼関係を築けていれば、
フリーランスとして独立をする際も案件に困ることはないでしょう。

そこから新たな案件を紹介してもらうことも多いです。

具体的な案件はエンジニアスタイルにも掲載しているので、ぜひ一度ご覧ください。
AIエンジニアのフリーランス・副業案件を見る

案件情報と自分のスキルは照らし合わせておく

自分が参画できる案件がどれくらいあるのかを把握しておくことで、
自分に今足りないことや、身につけておきたいスキルが明確になります。

その際、ポートフォリオを作っておくことが実は役に立ちます。
ポートフォリオ作成は自身のスキルの証明になるだけでなく、作成の過程で自分のスキルをあらためて棚卸することができるからです。

具体的なメリットや作成方法はこちらをご覧ください。

フリーランスになるメリットやリスクは知っておく

フリーランスになると、会社員と比較しても大きく環境が変わります。
例えば、ローンの審査や保育園の審査に通りにくくなることや、帳票をつける必要があるなどです。
特に社会保障面で会社員と異なることが多いので、これらを事前に把握して対策をしておきましょう。

まとめ

今回、AIエンジニアの資格、キャリアアップについてご紹介をしました。

本記事のポイントをまとめると以下のようになります。

1. AIエンジニアには資格は必要ないが、持っておくと客観的なスキルの証明になり、年収アップやキャリアアップにつながる
2. AIエンジニアの市場ニーズは高く、将来性がある
3. AIエンジニアとしてのキャリアパスは専門職と管理職で変わってくるため、自分の目的に合ったキャリアパスを考えることが重要

エンジニアにとって資格の獲得は必須ではありません。

しかし、自分の進みたいキャリアパスに合った資格を獲得することで、良い影響を与えることになります。

ぜひ、自分の目的に合った資格の取得に挑戦してみてはいかがでしょうか？

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学習

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AI(人工知能) AIエンジニア 資格