生成AI関連の資格って？獲得するメリットとエンジニアにオススメな資格一覧を紹介

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生成AIとは？概要を紹介

生成AIについて概要を紹介していきます。

「生成AI」の概要

生成AIは、近年のAI技術の中でも特に注目されている分野であり、ChatGPTなどがその代表例として挙げられます。生成AIとは、文字通り「生成するAI」のことを指し、これには文章や画像、音楽など、様々なコンテンツを生成する能力が含まれます。従来のAI技術は、与えられたデータや情報をもとに特定のタスクを実行するものでしたが、生成AIはこれを一歩進め、人間のような創造的な表現を可能としています。

具体的には、生成AIは学習データをもとに、そのデータに含まれるパターンや構造を学び取ります。そして、その学び取った知識をもとに、新しいコンテンツを生成することができます。文章生成の場合、大量の文書データから文の構造や言葉の使い方を学びそれを基に新しい文章を生成可能です。

この技術の背後には、ディープラーニングというAIの一分野があり、多層のニューラルネットワークを用いて複雑なデータのパターンを捉えることができます。ディープラーニングは、文字通り「深い学習」を意味し、多数の中間層を持つニューラルネットワークを通じて、データの深い部分まで学習することができます。このため、生成AIは非常に高度な表現能力を持っています。

しかし、この技術の進化には多くの課題も伴っていて、生成AIが生成するコンテンツの品質や、その使用方法に関する倫理的な問題が浮上しています。生成AIによって作成されたコンテンツが、人間が作成したものと区別がつかないレベルになると、そのコンテンツの真偽を判断することが難しくなる可能性があります。

また、生成AIを使用して不正な情報や偽のニュースを生成し、それを拡散することも技術的には可能となっています。このような問題を解決するためには、技術的な進化だけでなく、その使用方法に関するガイドラインやルールの整備も必要となります。

機械学習・ディープラーニングと何が違う？

AI、機械学習、ディープラーニングの関係性を理解するためには、これらの技術がどのように発展してきたかを知ることが重要です。AIは「人間の知能を模した機能を持つコンピュータシステム」として広く知られています。

このAIの中に、データから自動的に学習する「機械学習」という技術が存在します。そして、機械学習の中でも特に深いニューラルネットワークを用いて学習を行う技術が「ディープラーニング」です。機械学習とディープラーニングの最も大きな違いは、前述の通り「特徴量」の取り扱いにあります。

機械学習では、人間がデータの特徴を指定して学習を行います。

例えば、画像の色や形といった特徴を指定して、それを基に学習を進めるのです。しかし、ディープラーニングでは、コンピュータ自体がデータから特徴を自動的に抽出し、それを基に学習を行います。この自動的な特徴抽出の能力が、ディープラーニングの最大の強みとされています。

ディープラーニングの技術は、多層のニューラルネットワークを使用することで、複雑な特徴も捉えることができるようになりました。これにより、人間が認識することが難しい微細な特徴や、大量のデータからのパターン検出など、従来の機械学習では難しかったタスクも可能となりました。このディープラーニングの登場により、AI技術は大きな進化を遂げ、多くの産業や研究分野での応用が拡大しています。

違いを簡潔にまとめると、AIは知能を模倣するシステム全般を指し、機械学習はその中のデータから学習する技術、ディープラーニングは機械学習の中で多層のニューラルネットワークを用いる技術となります。

生成AIの理解に資格は必要なのか？資格を獲得する5つのメリット

生成AIの理解に資格は必要なのかについて解説していきます。

エンジニアはより実践的な資格を受けた方が良い

AIの実用化が進む中、エンジニアとしてのスキルを証明するためには、実践的な資格が必要です。「一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）」が主催するE資格や「AWS Certified Machine Learning-Specialty」などは、実際の業務でのAIの適用能力を評価するものであり、これらの資格を持つことで、エンジニアとしての実践的なスキルを持っていることが証明されます。

また、これらの資格は、AIの基本的な知識だけでなく、具体的な実装や応用に関する深い知識やスキルが求められるため、エンジニアとしての専門性を高めることができます。

初心者がAIの理解をするのに役立つ

AIの初心者にとって、資格は学習のガイドラインとなります。G検定のような基礎的な資格は、AIの基本的な知識を網羅的に学ぶための良いスタート地点となります。

資格のカリキュラムや教材を通じて、AIの基本から応用までの知識を系統的に学ぶことができ、初心者がAIの世界に入る手助けとなります。

資格を獲得する3つのメリットとは

資格を獲得するメリットについて紹介していきます。

スキルの証明になる

AI資格は、持ち主のAIに関する知識やスキルを第三者が認定した証となります。特に、AI市場の急成長とともに、AI人材の需要が高まっている現在、資格を持つことで、自身のスキルや知識を明確にアピールすることができます。これは、他の候補者との差別化や、自身の市場価値を高めるための大きな武器となります。

例えば、あるエンジニアが「一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）」のE資格を取得している場合、彼はディープラーニングの実装に関する深い知識とスキルを持っていることが証明されます。

この資格は、実際の業務でのAIの適用能力を評価するものであり、例として、あるスタートアップ企業が新しいAIプロジェクトを開始する際、このエンジニアはそのプロジェクトのリーダーや主要メンバーとして選ばれる可能性が高まります。

転職の際に有利

AI人材の需要が高まる中、資格を持つことは転職活動において大きなアドバンテージとなります。特に、AI関連の職種を目指す場合、資格はその職種に対する適性や知識を証明するものとして、採用担当者に評価される可能性が高まります。

また、経済産業省の調査によれば、AI人材の不足が予想されているため、資格を持つことで、より多くの求人にアクセスすることができます。

具体的には、大手IT企業からヘルスケアスタートアップへの転職を考えていると仮定した場合、このスタートアップはAIを活用した医療診断ツールの開発を行っており、「AWS Certified Machine Learning-Specialty」の資格を持っていることを知ったら、AWS上での機械学習の専門知識を評価し、積極的に採用しようと考えてもらえる可能性が高くなります。

キャリアアップにつながる

AI資格を取得することは、キャリアの選択肢を広げるだけでなく、キャリアアップにも直結します。資格を持つことで、より高度なプロジェクトや業務に携わるチャンスが増え、それに伴い、給与や役職の向上も期待できます。また、AIの専門家としての地位を築くためのステップとして、資格取得は非常に有効です。

例として、あなたが中堅のIT企業でAIエンジニアとして働いているとする場合、「GoogleクラウドのProfessional Data Engineer」の資格を取得した場合、あなたは企業内でのデータエンジニアリングのプロジェクトのリーダーやマネージャーとしての役割を担うチャンスが増える可能性があります。

さらに、給与や役職も向上する可能性が高まり、企業内でのAIの専門家としての地位を築くこともできる可能性があります。

AIに関わる人の資格の選び方

AIに関わる人の資格の選び方について解説していきます。

初心者は難易度の高い資格は選ばず、汎用的な資格から学習する

AIやプログラミングの世界に足を踏み入れる際、初心者は高度な資格を目指すのではなく、基本的な知識を身につけるための資格からスタートすることが推奨されます。

例えば、「ITパスポート」はプログラミングやITの知識が一切ない人に最適な資格として挙げられています。このような資格は、ITの基礎知識を習得するための入門として非常に役立ちます。

また、初心者が最初に取得する資格としては、プログラミングの経験が不要で、AIの基本的な概念や用語に焦点を当てたものが適しています。これにより、AIの世界に対する理解を深め、次のステップへと進むための土台を築くことができます。

取得した先で、その資格がどのように役立つかを考える

資格を取得する目的は、単に試験に合格することだけではありません。取得した資格が自身のキャリアや将来の目標にどのように役立つのか、具体的に考えることが重要です。

例えば、AI関連の資格を持っているだけでAIを扱うエンジニアやデータサイエンティストとしての転職が有利になる可能性があります。しかし、その資格が実際の業務でどのように活かされるのか、また、どのようなスキルや知識が求められるのかを理解しておくことで、より効果的に資格を活用することができます。

需要の高い・トレンドになっている資格を選ぶ

AIの分野は日々進化しており、新しい技術や手法が次々と登場しています。そのため、現在のトレンドや需要の高い資格を選ぶことで、市場価値を高めることができます。

「G検定」や「E資格」、「Pythonエンジニア認定データ分析試験」などは、現在のAI業界での需要が高い資格として挙げられています。これらの資格は、特定の技術や手法に特化しているため、具体的なスキルを習得することができます。

また、トレンドに合わせて新しい資格を取得することで、最新の知識や技術を身につけることができ、競争力を保つことができます。

AI初心者は知っておきたい生成AIの資格とは

AI初心者は知っておきたい生成AIの資格について解説していきます。

生成AIパスポート試験

生成AIパスポート試験は、近年の技術進歩に伴い、多くの企業や官公庁、組織での利活用が増えている「生成AI」に関する基本的な知識とその活用能力を評価する資格試験です。

この試験は、生成AIの正確な理解と安全な利用を目的としており、受験者はAIの基礎的なリテラシーや、AI技術を正しく活用する能力を問われます。

近年、社会人としての基礎的なスキルとして、AIリテラシーやAIの活用能力がますます求められており、この試験はそのニーズに応える形で設計されています。

試験日

10/6（金）、7（土）

試験時間

60分間

問題数

60問

料金

11,000円（税込）

Generative AI Test

Generative AI Testは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する、生成AIに関する知識と活用リテラシーを評価するためのミニテストです。

近年、OpenAIやMidjourneyなどの企業が先駆けとなり、生成AIの技術は企業活動においても導入が進められています。この技術の導入に伴い、企業での安全かつ効果的な活用を実現するためには、関連する知識やリテラシーが不可欠となります。

Generative AI Testは、このような背景を踏まえ、参加者が生成AIに関する基本的な知識を有しているか、またその知識を実際の業務で活用できるかを確認するための試験として設計されています。

試験日

2023年12月2日（土）10:00 ～ 23:59

試験時間

20分間

問題数

20問

料金

2,200円 (税込)

AIに関わるエンジニアにオススメしたい資格とは

AIに関わるエンジニアにオススメしたい資格について6つ紹介していきます。

G検定

G検定は、AIの基本的な知識を証明する資格として、日本ディープラーニング協会が主催しています。この資格は、ディープラーニングの基本的な理論や活用方法に関する知識を持つことを証明するものです。

具体的には、ニューラルネットワークの基本構造や、機械学習のアルゴリズム、そしてそれらを実際のビジネスシーンでどのように活用するかという実践的な知識が問われます。

例えば、ある企業が新しいAIプロジェクトを立ち上げる際、プロジェクトメンバーとしてG検定を持つエンジニアを採用することで、プロジェクトの進行がスムーズになると期待されます。また、G検定を取得することで、エンジニア自身の市場価値も向上し、より多くの企業からの求人オファーを受けることが期待できます。

G検定

E資格

E資格は、日本ディープラーニング協会が主催する、より高度なディープラーニングの知識とスキルを証明する資格です。この資格は、ディープラーニングの専門的な理論や、それを実際の業務でどのように活用するかという実践的な知識を持つことを証明するものです。

具体的には、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークなどの高度なアルゴリズムに関する知識や、それらのアルゴリズムを用いて実際の業務での問題解決を行う能力が問われます。

画像認識技術を用いた新しいサービスを開発する際、E資格を持つエンジニアをプロジェクトリーダーとして採用することで、プロジェクトの成功確率が向上すると期待されます。

また、E資格を取得することで、エンジニア自身の市場価値も大きく向上し、トップクラスの企業からの求人オファーを受けることが期待できます。

統計検定

統計検定は、一般社団法人日本統計学会が認定する、統計学の知識とスキルを証明する資格です。この資格は、統計学の基本的な理論や、それを実際の業務でどのように活用するかという実践的な知識を持つことを証明するものです。

具体的には、確率論や推測統計学、多変量解析などの統計学の基本的な理論に関する知識や、それらの理論を用いて実際のデータ分析を行う能力が問われます。

大量のデータを解析して新しいビジネスインサイトを得るプロジェクトを立ち上げる際、統計検定を持つデータサイエンティストを採用することで、プロジェクトの分析精度や効率が向上すると期待されます。また、統計検定を取得することで、データサイエンティストやデータアナリストとしての市場価値が向上し、データ分析を重視する多くの企業からの求人オファーを受けることが期待できます。

特に、AIや機械学習の分野での活動を考えているエンジニアにとって、統計学の知識は不可欠であり、統計検定はその知識を証明する有力な手段となります。

AWS Certified Machine Learning-Specialty

AWS Certified Machine Learning-Specialtyは、Amazon Web Services (AWS) が提供する、機械学習の専門家向けの資格です。この資格は、AWSのクラウド環境での機械学習モデルの設計、構築、トレーニング、デプロイに関する深い知識とスキルを持つことを証明するものです。

具体的には、AWSの機械学習サービスやツールを使用して、大規模なデータセットを効率的に処理し、高精度な機械学習モデルを構築・運用する能力が問われます。

この資格を取得することで、クラウドベースの機械学習プロジェクトにおけるリーダーシップを担うことができるようになり、AWSを活用する多くの企業からの求人オファーを受けることが期待できます。

Professional Data Engineer

Professional Data Engineerは、Google Cloud Platform (GCP) が提供する、データエンジニアリングの専門家向けの資格です。この資格は、GCPの環境でのデータ処理や機械学習モデルの設計、構築、運用に関する深い知識とスキルを持つことを証明するものです。

具体的には、GCPのデータサービスやツールを使用して、大規模なデータセットを効率的に処理し、ビジネスインサイトを抽出する能力が問われます。この資格を取得することで、GCPを活用したデータプロジェクトのリーダーシップを担うことができるようになり、GCPを使用する多くの企業からの求人オファーを受けることが期待できます。

データサイエンティスト検定™（DS検定）リテラシーレベル

データサイエンティスト検定™（DS検定）リテラシーレベルは、データサイエンスの基本的な知識とスキルを証明する資格です。この資格は、データの収集、処理、分析に関する基本的な知識や、それをビジネスシーンでどのように活用するかという実践的な知識を持つことを証明するものです。

具体的には、統計学や機械学習の基本的な理論、データビジュアライゼーションの技法、データの品質管理などの知識が問われます。

この資格を取得することで、データサイエンスのプロジェクトにおける基本的な役割を果たすことができるようになり、データサイエンスを活用する多くの企業からの求人オファーを受けることが期待できます。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

今回は生成AI関連の資格について獲得するメリットとエンジニアにオススメな資格一覧を紹介してきました。

生成AIは、近年のAI技術の中でも特に注目されている分野です。

今後のIT業界でも生成AIはさらなる進化を遂げ、活用されていくことが予想されます。

今のうちに学習しておくことで将来へのスキル投資が可能なため、エンジニアとして資格取得をはじめとした学習を進めておきたいところです。

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AI(人工知能) AIエンジニア 生成AI 資格