2024年、AIの世界はますます進化しており、多くの方がこの分野に興味を持っているかと思います。
今回は、「AI資格」にスポットを当てて、皆さんに役立つ情報をお届けしたいと思います。
AIの資格は、キャリアアップやスキルアップに大変役立つのですが、どの資格を選べば良いのか、難易度はどの程度なのか、迷う方も多いのではないでしょうか。
この記事では、2024年にオススメのAI資格をピックアップし、それぞれの特徴と難易度について、わかりやすく解説していきます。
AIに関心のある方はもちろん、これから学び始めたいと思っている方にも、きっと参考になるはずです。それでは、早速見ていきましょう！
AI資格を活かせるAI関連の職種とは？
AIの資格を取得することで、将来的にどんなキャリアが描けるのでしょうか？
データサイエンティストから機械学習エンジニア、AIコンサルタント、そしてプロンプトエンジニアなどなど、専門性の高さが求められる職種はさまざまです。
それでは、各職種の概要を解説していきます。
AI関連の職種：データサイエンティスト
- 職務内容: ビジネス課題の解決を目指し、データ収集、分析、プログラミング、統計分析、データベース構築など多岐にわたる業務を担当します。
- 必要なスキル: Pythonとその周辺のライブラリやフレームワーク、Web技術、統計学などが挙げられます。
- 活躍の場: 様々な業界で活躍でき、特にテックカンパニー、事業会社、コンサルティングファーム、研究機関などが主な勤務先です。
AI関連の職種：機械学習エンジニア
- 職務内容: 機械学習アルゴリズムの実装やモデリング、システムの構築などを行います。特に、認知・予測するシステムの構築が主な役割です。
- 必要なスキル: 統計学、プログラミング、特に機械学習アルゴリズムの知識が重要です。
- 活躍の場: テックカンパニー、事業会社のIT部門、SIer/ITコンサルティングファーム、AIベンチャーなどで需要が高まっています。
AI関連の職種：AIコンサルタント
- 職務内容: 企業のAI導入を支援し、ビジネス上の問題を解決するための戦略立案やアドバイスを行います。データ分析や機械学習に関する深い知識が必要です。
- 必要なスキル: ビジネススキルに加え、データサイエンスや機械学習の専門知識が求められます。
- 活躍の場: コンサルティングファームや独立コンサルタントとして、さまざまな業界の企業に対してサービスを提供します。
AI関連の職種：プロンプトエンジニア
- 職務内容: AIモデル、特に会話型AIやテキスト生成AIのためのプロンプト設計と最適化を行います。この職種はAIの進化と共に新たに生まれたもので、言語理解や生成に関する深い知識が求められます。
- 必要なスキル: 自然言語処理、機械学習、コンピュータ言語の理解などが必要です。
- 活躍の場: AI技術を用いるテックカンパニーやスタートアップ、研究機関などで需要があります。
これらの職種は、AI資格取得者にとって魅力的なキャリアを提供し、さらに自身のAIの専門知識とスキルを十分に活かすことができます。
AI業界への進出を考えている方は、これらの職種を目指してみるのも良いのではないでしょうか。
AI資格を取得するメリットとは？
AI技術の進化は、私たちの生活やビジネスのあり方を大きく変えています。
そんな今話題のAI市場において、AI資格はどのようなメリットがあるのでしょうか。
一般的に資格取得には時間と労力が必要ですが、それに見合うメリットがあるのかに焦点を当て、詳しく解説していきます。
AI資格を取得するメリット：AI分野で活躍できる
AI資格取得により、機械学習やディープラーニングなどの知識と技能を証明できます。これは、AIエンジニアをはじめとする多くのAI関連職種での活躍に直結します。
AI資格を取得するメリット：転職で年収を上げることができる
AI分野は高い専門性が求められるため、資格を持つことで転職市場における自身の価値を高め、結果として年収アップに繋がる可能性があります。
AI資格を取得するメリット：市場価値を上げることができる
AI技術の需要は多岐にわたり、企業のあらゆる分野で活用が進んでいます。AI資格を持つことで、これらの需要に応えることができ、市場価値を高めることが可能です。
AI関連の資格10選！
AI分野でのキャリアアップや現在のスキル向上に興味がある方も多いと思いますが、AI関連の資格にはどんなものがあるのでしょうか。
今回はAI市場において特に役に立つ資格を10個ピックアップして紹介します。
以下は各資格の概要、運営団体、試験内容、受験料、受験方法の一覧表です。
AI関連の資格：G検定
- 概要: AIに関する基礎知識から応用までを幅広く問う資格試験。AIの定義、手法、数理・統計など多岐にわたる知識が必要。
- 難易度: 合格率は60%〜70%程度で、見かけ上合格しやすいように思えるが、広範囲にわたる知識が求められ、難易度は高い。未経験者でも努力次第で合格可能。勉強時間は約30時間程度が目安。
AI関連の資格：E資格
- 概要: 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問う資格試験。JDLA認定プログラムの修了が受験資格となる。
- 難易度: 非常に高く、合格率は65%から75%ほど。ただし、受験者はすでに一定の知識や技術を持っていることが多いため、実際の競争率は高い。勉強時間は半年程度が目安で、前提知識によって異なる。
AI関連の資格：Python3エンジニア認定データ分析試験
- 概要: Pythonを使用したデータ分析の基礎や方法を問う試験。特に、Pythonライブラリ（NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn）の使用法が重視される。
- 難易度: Pythonの基本文法とデータ分析に特化したライブラリの知識が要求されるため、Python初学者にはやや難しい。実践的な内容が多いため、実務経験や事前の学習が役立つ。
AI関連の資格：統計検定（R）
- 概要: 統計学の知識と技能を問う試験。レベルによって、基礎的な統計知識から高度な統計理論やデータ分析技術まで幅広くカバーしている。
- 難易度: レベルに応じて異なるが、一般的に基礎レベルは初心者向け、上級レベルは統計学の深い知識と経験を要求されるため難易度が高い。
AI関連の資格：AWS Certified Machine Learning
- 概要: AWSで機械学習ワークロードの開発、設計、実行に関する知識とスキルを証明する資格。
- 難易度: 比較的高い。特に機械学習に関する前提知識がない場合、準備にはかなりの時間と努力が必要となるケースも。
AI関連の資格：Professional Data Engineer
- Google Cloud Platform上でデータ処理や分析、機械学習の専門知識とスキルを持つエンジニアを認定する資格。具体的には、ビッグデータの設計・構築、データの保守・処理、機械学習モデルの構築に関する能力が評価される。
- 難易度: 高度な専門知識と実務経験が必要で、難易度は高いとされている。
AI関連の資格：基本情報技術者試験
- 概要: ITの基本的な知識・スキルを証明する試験。ITエンジニア・技術者を目指す人、または実務経験者に適している。
- 難易度: 合格率は以前は約27%であったが、2023年4月以降の新方式導入後は50%を超える合格率となり、難易度が格段に下がったとされる。
AI関連の資格：ITパスポート
- 概要: ITの基礎的な知識を問う試験で、ITに関する基本的な理解を証明する資格。初心者向けで、ITのキャリアを始めるためのステップとして最適。
- 難易度: 比較的低い難易度。初心者や非IT専門家でも理解しやすい内容で構成されているため、幅広い層に受験されている。
AI関連の資格：応用情報技術者試験
- 概要: IT技術者に必要な知識と実務経験を問う試験で、プロジェクト管理やシステム設計などの応用力が求められる。
- 難易度: 難関資格で、合格率は20%前後。特に初学者は500時間以上の勉強が必要とされている。
AI関連の資格：高度情報技術者試験
- 概要: IT業界において高度な技術知識と実務経験を有するプロフェッショナルを対象とする試験。
- 難易度: 難易度は非常に高く、専門的な知識と実践的なスキルが要求される。
AI資格取得のために必要な知識
AI資格を取得するためには、どんな知識が必要でしょうか？
プログラミング、データ分析、機械学習の基礎など、AI資格取得に必要な、基本から応用までの重要な知識を、分かりやすく解説していきます。
AI資格取得のために必要な知識：機械学習・ディープラーニング
- 概要: AI技術の中心である機械学習は、データからパターンを学び予測や分類を行います。ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを使用して、より複雑なパターン認識や学習を実現します。
- 重要性: AI分野でのイノベーションや進歩の多くは、この２つの技術によって牽引されています。
AI資格取得のために必要な知識：数学
- 概要: 線形代数、統計学、微分積分学などの数学的概念は、機械学習アルゴリズムの理解に不可欠です。
- 重要性: データ分析やモデル構築において、数学はデータを解釈し、適切な方法を選択するための基盤となります。
AI資格取得のために必要な知識：プログラミング
- 概要: PythonやRなどのプログラミング言語は、データ処理、アルゴリズムの実装、機械学習モデルの開発に用いられます。
- 重要性: AI分野で効率的に作業を進めるためには、プログラミングスキルが欠かせません。
AI資格取得のために必要な知識：法規・倫理
- 概要: AI技術の適用において、プライバシーの保護、データの利用、倫理的な問題への配慮が求められます。
- 重要性: 法的規制や倫理的指針を理解することは、社会に受け入れられる責任あるAIソリューションを開発する上で不可欠です。
AI資格を取得するための勉強方法とは？
AI分野での資格取得を目指す際、どの勉強方法を選ぶかはとても重要になってきます。
スクールで学ぶか、独学で進むのか、各方法の特徴とメリットを簡潔に解説します。
スクールに通う
- 概要: 専門の教育機関やオンラインコースでは、AIやデータサイエンスに関する包括的なカリキュラムが提供されます。
- メリット: 専門の講師から直接学べること、カリキュラムが系統立てられているため学習効率が高いこと、同じ目標を持つ仲間との交流、コミュニケーションが可能であることなどが挙げられます。
- 適している人: 基礎から系統的に学びたい初学者や、効率的な学習環境を求める人に適しています。
独学で勉強する
- 概要: オンラインで利用可能な多数のリソース（無料の教材、チュートリアル、ウェビナー、フォーラムなど）を活用して自主学習を行います。
- メリット: 自分のペースで学べること、必要に応じて特定の分野に集中できること、低コストでの学習が可能であることなどが挙げられます。
- 適している人: 自己管理能力があり、特定の分野に特化して学びたい中級者以上の学習者や、コストを抑えて学習したい人に適しています。
AI資格のまとめ
AIの世界は日々進化しており、AI分野での資格を取得するのは、キャリアアップに非常に役立ちます。AI資格を手に入れるためには、機械学習や数学、プログラミングの知識など、いくつかの大事なポイントがあり、それらの勉強方法は、自分に合ったものを選ぶことがとても大切になってきます。
スクールで学ぶもよし、自宅でコツコツ独学するもよし。どちらを選んでも、自分のスタイルに合わせて進めば、AI分野で活躍するための一歩が踏み出せます。
何より大切な事は常に新しいことを学び続ける心がけが、この分野で成功する秘訣です。
