AIエンジニアは近年、注目されているポジションの一つです。
商品・サービス・事業運営など、幅広い分野でAIの導入が進められている中、新規AIの開発やテスト・運用。
進化し続けるAI業界の調査など幅広い役割を持ちます。
現AIエンジニアの方でスキルアップを目指している方や、未経験からAIエンジニアを志そうとしている方の中には、資格取得を検討している方もいらっしゃるのではないでしょうか。
本記事では、AIエンジニアにおすすめの資格5種類とそれぞれの難易度や独学の勉強方法まで解説しました。
機械学習に関する仕事に携わっている方や、プログラミング業務を担当されている方もぜひ、本記事を参照いただければと思います。
ぜひ最後までご覧ください。
目次
AIエンジニアになるには資格は必要?
AIエンジニアとして活躍するためには何らかの資格は必要なのでしょうか。結論から言うと、資格が無くてもAIエンジニアとして働けます。
しかし、資格取得というものは体系的にAIについて学習することができ、AIエンジニアとして活躍するためにとても役に立ちます。
AIは適応される幅が広く、多くの分野に対する知識が必要になります。
資格として体系的にまとめられているものを学習すれば効率的に幅広い範囲を学べます。
また、資格は就職や転職などにも役に立つものですが、AIエンジニアに関しても例外ではありません。
もちろん、資格を持っていない人よりも持っている人の方が知識を持っていると認識され、就職や転職に有利になります。
しかし、AIに関する資格は民間資格も合わせると多数存在していて、自分に合ったものを探すのが大変です。
特にAIといってもデータ分析、画像処理、音声認識、と人それぞれでやりたいことや目標は異なります。
本記事では、分野別によって分けられている資格ではなく、AI全般について体系的に学べる資格をご紹介します。
まずはAIエンジニアの概要について知りたいという方は、こちらの記事をご覧ください。
AIエンジニアにおすすめの資格: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開催している国家資格の1つですが、それほど難易度が高くなく、IT業界に関わる人すべてを対象とした人気な資格です。
基本情報技術者試験は「IT業界の登竜門」とよく言われ、ITに関する基本事項を広く学べます。
AI業界で活躍するためにはITの知識も欠かせません。
基本情報技術者試験の内容はAIを扱おうとする人はどれも知っておくべき基本的な事項です。
以下の詳細を確認し、自分に合ってそうだと感じた方はチャレンジしてみましょう!
受験詳細
受験資格 | 特になし |
試験時間 | 科目A:90分 科目B:100分 |
受験料 | 7,500円(税込) |
受験環境 | CBT形式 |
出題形式
基本情報技術者は科目A試験と科目B試験に分かれており、科目Aは四肢択一に、科目Bは多肢選択式となっています。
具体的な出題形式は以下の通りです。
科目A | 問題数 | 60問 |
出題形式 | 多肢選択式(四肢択一) | |
選択方法 | 全問必須 | |
解答時間 | 90分 | |
合格基準 | 60%以上 |
科目B | 問題数 | 20問 |
出題形式 | 多肢選択式 | |
選択方法 | 全問必須 | |
解答時間 | 100分 | |
合格基準 | 60%以上 |
合格率
平成28年度秋~令和4年度秋春までの受験者数、合格者数、合格率は以下の様になっています。
H28年秋 | H29年秋 | H30年秋 | R1年秋 | R3年春 | R4年春 | |
受験者 | 55,815 | 56,377 | 60,004 | 66,870 | 32,549 | 46,072 |
合格者 | 13,173 | 12,313 | 13,723 | 19,069 | 13,544 | 18,235 |
合格率[%] | 21.8 | 22.9 | 28.5 | 41.6 | 39.6 |
基本情報技術者試験の独学の勉強方法
基本情報技術者試験は独学でも十分受かることのできる試験です。
主な独学での勉強方法にはインターネットを使った方法と参考書を使った方法があります。
インターネットを使った方法には「基本情報技術者試験ドットコム」というサイトがおすすめです。
本サイトは基本情報技術者試験に特化しており、過去問が完璧に揃っています。
インターネットで学習したい方、過去問を解いて学習したい方、お金をかけたくない方はこちらの独学方法で学習していきましょう。
参考書を使った方法ですが、現在、基本情報技術者試験に関する参考書は多数あります。本記事でおすすめする参考書は「キタミ式基本情報者技術者(きたみりゅうじ著)」です。
本参考書はイラストで分かりやすく解説されており、文字での学習が苦手な人もスムーズに学習できます。
また、本参考書は各出題範囲についてカバーしており、この1冊を完璧にすれば十分に合格することが可能です。
イラストなどで楽しく進めたい方、参考書代を出せる方、過去問などではなく体系的に学んで行きたい方はこちらの独学方法で学習していきましょう。
お申込みはIPAのHPから
AIエンジニアにおすすめの資格:AI実装検定(A級)
AI実装検定はAI実装検定実行委員会が開催している民間資格の1つであり、ディープラーニングに関する実装能力と知識を測る試験になります。
本資格にはS級、A級、B級とありますが、本記事ではAIに必須であるニューラルネットワークの構造の理解が問われるA級についてご紹介します。
A級はディープラーニングに関する数学・プログラミングが理解でき、簡単なものを自分で作れるレベルと設定されているので、より具体的なAI構築について学習したい方におすすめの資格です。
自分のレベルに合っていると思った方は以下の基本事項を確認してみましょう。
受験詳細
受験資格 | 特になし |
試験時間 | 60分 |
受験料 | 一般:14,850円(税込) 学生:8,250円(税込) |
受験環境 | CBT形式 |
AI実装検定(A級)は合格すると次に紹介するE資格に挑戦できるレベルと位置付けられています。基本情報技術者よりもよりAIに対する深い知識が問われるので、難易度は少し高いです。しかし、どれもAI構築には必須なレベルであるので、AI資格の中での難易度は★★☆☆☆になります。
試験範囲
AI実装検定(A級)はAI、プログラミング、数学の3分野から成ります。各分野の出題範囲は以下の通りです。
AI | ①入力層と出力層 ②Weight ③順伝播の計算 ④行列の掛け算 ⑤バイアス項の導入 ⑥sigmoid関数 ⑦正解値の導入 ⑧二乗和誤差 ⑨誤差の微分 ⑩誤差逆伝播法 ⑪連鎖律 ⑫偏微分 ⑬アダマール積 |
プログラミング | ①Numpy ②Pandas ③Matplotlib ④Seaborn ⑤Sciket-learn |
数学 | ①集合と確率(和集合と共通部分、絶対補と相対補、ベイズ確率と条件付き確率) ②数列と行列 ③関数と微分 |
出題形式
出題形式はAI分野から20題、プログラミング分野から20題、数学から20題となり、四肢択一です。
合格するためには、70%以上の正答率が必要です。
合格率
2020年3月と9月に開催された試験の合格率は以下の通りです。
2020年3月 | 2020年9月 | |
受験者 | 258 | 181 |
合格者 | 209 | 133 |
合格率[%] | 81.01% | 73.48 |
合格率を見るとかなり高く、簡単な試験のように感じるかもしれません。
しかし、比較的新しい資格であり、受験者数が少ないので元からAIについての知見がある人の割合が高いと考えられます。
受験するのであればしっかりとした事前学習が必要です。
AI実装検定の独学の勉強法
AI実装検定(A級)では公式テキストが用意されており、効率的な学習が可能です。
値段は少々高いですが、参考書などは販売されていないので取得を目指す方は公式テキストが必須になります。
お申込みはAI実装検定のHPから
AIエンジニアにおすすめの資格:E資格
E資格は一般社団法人日本ディープラーニング協会が開催している民間資格の1つです。
AIに関する資格としては最も知名度がある試験になり、最終的にこの資格の取得を目指している方も多くいます。
すでにAIに対する知見があり、自分の実力を確かめたい方や転職を目指している方におすすめの資格です。
この条件に当てはまっている方は以下の基本情報を確認してみましょう。
受験資格 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会が定めた教育プログラムであるJDLA認定プログラムの講座受講、修了試験に、過去2年以内に合格していること |
試験時間 | 120分 |
受験料 | 一般:33,000円(税込) 学生:22,000円(税込) 会員:27,500円(税込) |
受験環境 | 申込時に希望会場を選択 |
E資格の難易度
E資格はAI実装検定の上級と考えられており、難易度は少し高いものになっています。
しかし、受験資格にプログラム受講があるのでそれをしっかりと学習しておけば合格が可能です。AIの資格の中での難易度は★★★☆☆になります。
試験範囲
E資格は数学的基礎、機械学習、深層学習の基礎、深層学習の応用、開発・運用環境の5つの分野から成ります。各分野の出題範囲は以下の通りです。
数学的基礎 | ①確率・統計 ②情報理論 |
機械学習 | ①機械学習の基礎 |
深層学習の基礎 | ①順伝播型ネットワーク ②深層モデルのための最適化 ③深層モデルのための正則化 ④畳み込みニューラルネットワーク ⑤リカレントニューラルネットワーク⑥Transformer ⑦汎化性能向上のためのテクニック |
深層学習の応用 | ①画像認識 ②物体検出 ③セマンティックセグメンテーション ④自然言語処理 ⑤生成モデル ⑥深層強化学習 ⑦様々な学習方法 ⑧深層学習の説明性 |
開発・運用環境 | ①エッジコンピューティング ②分散処理 ③アクセラレータ ④環境構築 |
より詳しい出題範囲は一般社団法人日本ディープラーニング協会のHPの「E試験の試験範囲(シラバス)」からPDF形式でダウンロード可能です。
出題形式
出題形式は以下の通りです。
問題数 | 知識問題100問程度 |
出題形式 | 多肢選択式 |
解答時間 | 120分 |
合格基準 | 60~70%(非公開) |
合格率
E資格の合格率は以下の通りです。
2021 #1 | 2021 #2 | 2022 #1 | 2022 #2 | 2023 #1 | |
受験者 | 1,688 | 1,170 | 1,327 | 897 | 1,112 |
合格者 | 1,324 | 872 | 982 | 644 | 807 |
合格率[%] | 78.44 | 74.53 | 74.00 | 71.79 | 72.57 |
合格率を見ると簡単な試験のように思えますが、E資格の受験者はある程度の知識や技術を持っている人ばかりです。
また、事前にプログラムを受けているので対策もしっかりと行っています。
それでも毎回2~3割ほどの方が落ちてしまうので、難しい試験だと認識しておきましょう。
E資格の独学の方法
E資格では受験資格にあるJDLA認定プログラムをしっかりと学習することが大切です。
また、プログラム受講が受験の条件であるので完全な独学というものはできません。
プログラム受講に加えて学習をしたい方は下記に示すようなディープラーニングについて深く、広く書かれている書籍を学習していきましょう。
お申込みは一般社団法人日本ディープラーニング協会のHPから
AIエンジニアにおすすめの資格: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は一般社団法人新技術応用推進基盤が開催している民間資格の1つです。
本資格の合格者像は「AI構築に関する専門知識の全体像を理解し、自身でもAI構築可能な技術的背景を持ちつつ、”組織に成果をもたらせるAI”の構築のために目標を設定し、責任を持ってチームを牽引して、予算、品質、スケジュールの面で計画通りプロジェクトをマネジメントできる人材」と定義されています。
今までの資格はAI構築を主とした資格でしたが、こちらはAI構築のマネジメントに注目している資格です。
AI開発のチームマネジメントをする方、AIを用いた起業・経営を目指している方は以下の基本事項を確認してみましょう。
受験資格 | 特になし |
試験時間 | 90分 |
受験料 | 一般:18,700円(税込) 大学を通じた申込:8,800円(税込) |
受験環境 | CBT方式/WEB試験にて開催 |
試験回数 | 月に1回 |
合格率と同様、まだあまり情報が公開されていません。筆者が問題を確認したところ、AIに対する知識とはかなり異なる部分が問われていたので、難易度は★★★☆☆程度に落ち着くと考えられます。
AIに対する知識が問われている部分も決して簡単なものではなく、しっかりとプログラムの意味やAI動作の仕組みを理解していないと正答できないものが多いです。
試験範囲
人工知能プロジェクトマネージャー試験は、7つの分野から成ります。
各分野の出題範囲は以下の通りです。
分野A-目標設定能力- | 架空のケースを基に、思考力を確認する分野 (例) ・人工知能で何の課題を解決すべきか ・それは組織全体の課題の中でどんな意味をもつのか ・どういう状態になれば解決されたといえるのか |
分野B-統計的理解- | 分析に関する技術的な理解度を確認する分野 (例) ・回帰分析、決定木SVM、NNなど各手法の概要理解 ・ハイパーパラメータの理解 ・目的変数と説明変数の選択への理解 |
分野C-統計理解の実装力- | 分析を自立的に行うための技術的な理解度を確認する分野 (例) ・Python/R等の基本的なプログラミング言語への理解 ・各種ライブラリへの理解と利用力 ・各種統計ツールへの理解 |
分野D-モデルの評価/向上能力- | 作り上げたモデルを評価し、説明し、改善の打ち手を考える能力を確認する分野 (例) ・”良いモデル”とはなにか ・”良いモデル”とする為の前処理のノウハウ ・”良いモデル”とする為のパラメータフィッティングノウハウ |
分野E-システム構築能力- | システム構築に関する技術的な理解度を確認する分野 (例) ・エッジコンピューティングのNW構成をどうするか ・セキュリティを担保したDB構成はどうするか ・商用化におけるモデルアップデート方法はどうするか |
分野F-プロジェクト遂行能力- | プロマネに関する推進能力を確認する分野 (例) ・稼働管理 / 線表の引き方 ・遅延リスクの予測と解決策の提示力 |
分野G-法令理解- | 人工知能プロジェクトに必要な法令知識を確認する分野 (例) ・データ / モデルの所有権は誰にあるか ・プロジェクト中の技術的発見の所有権は誰にあるか ・NDA(秘密保持契約)の締結について |
出題形式
問題数 | 78問 |
出題形式 | 選択式 |
解答時間 | 90分(各分野に時間制限有) |
合格基準 | 85%程度 |
合格率
人工知能プロジェクトマネージャー試験では受験者数、合格者数は公開されていません。
しかし、AI構築に対する知識だけではなくマネジメントに対する知識も必要なため、難しい試験だと予想されます。
人工知能プロジェクトマネージャー試験の独学の方法
本資格では、公式テキストが用意されています。また、公式ホームページの「学習方法とポイント」のページでは、より学びを深めるために適した教材や、サンプル問題が7つの分野ごとに公開されています。
ポイントをしっかりと確認しておき、自分の実際の業務と照らし合わせることが一番の独学方法になります。
お申込みは一般社団法人 新技術応用推進基盤のHPから
AIエンジニアにおすすめの資格:AWS認定資格
AWS認定資格はAmazonが開催している民間資格です。
AWS認定資格には「Foundational(ファンデーショナル)」「Associate(アソシエイト)」「Professional(プロフェッショナル)」「Specialty(スペシャリティー)」の4つのレベルがあり、全部で11種の資格があります。
本記事ではさまざまな認定資格の中から「機械学習(Machine Learning)」についてご紹介します。
本資格は最先端の技術を持っていることの証明になるので、AIエンジニアの最前線・最高峰で活躍したい方は以下の基本情報を確認してみましょう。
受験資格 | 18歳以上(13~17歳の受験者は親権者の同意が必要) |
試験時間 | 180分 |
受験料 | 40,000円(税込) |
受験環境 | Pearson VUE テストセンターまたはオンライン監督付き試験 |
公式HP上で「AWSクラウドにおけるML/ディープラーニングのワークロードの開発、アーキテクチャ設計、および実行における2年以上の実務経験が必要。」とあるように難易度はかなり高いものになっています。
出題範囲に関する実務経験が長期間ある方は難易度★★★★☆、実務経験が無い方は難易度★★★★★になります。
AWS認定資格は、データエンジニアリング、モデリング、データ解析、ディープラーニングの実装の4分野です。
各分野の出題範囲は以下の通りです。
データエンジニアリング | ①データリポジトリ作成 ②データ収集ソリューションの特定と実装 ③データ変換ソリューションの特定と実装 |
モデリング | ①ビジネスにおける問題点の発見・解決 ②選択学習モデルのトレーニング ③ハイパーパラメーターの最適化 ④機械学習モデルの評価 |
データ解析 | ①データのサニタイズと準備 ②特徴エンジニアリングの実施 ③機械学習用のデータ分析と視覚化 |
出題形式
問題数 | 65問 |
出題形式 | 複数・単一選択式 |
解答時間 | 180分 |
合格基準 | 83% |
他の資格と最も違う点は試験時間が非常に長いことです
長時間の集中に慣れていない方は試験時間に慣れることも必要になってきます。
AWS認定資格の独学の方法
AWS認定資格では公式講座が公開されています。
その講座をしっかりと学習することが最も合格へとつながるでしょう。
参考書などで独学したいという方は機械学習について深く、広く書かれた書籍での学習をおすすめします。
AWS機械学習についての書籍はいくつかありますが、初心者向きであることが多いです。
より実践的な事を知るためには機械学習について深い知識を習得し、インターネット上で実際に動かしてみることが大切になります。
お申込みはAWS公式HPから
AIエンジニアは資格を取得しよう!
本記事ではAIエンジニアにおすすめの資格を5つご紹介しました。
AIエンジニアに資格が必須ではありませんが、資格はスキルアップや就職・転職に役立つものです。本記事で紹介した5つの資格について確認し、自分にあったものの習得を目指していきましょう。
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