近年では、さまざまな分野でAI（人工知能）の実用化が進んでいます。例を挙げますと、スマートフォンの音声アシスタント、AIチャットボット、車の自動運転技術などに使われています。またビッグデータの収集と活用もAIに関連した業務の1つです。
今後もますますの発展が期待されるAI業界ですが、それに伴って現場ではAI人材（≒データサイエンティスト）の不足が盛んに叫ばれています。まさに今、企業にとってAI人材は必要不可欠な存在となっています。そのため、今のうちにAIなどのデジタル技術に関する知識を身につけることでエンジニアとしての市場価値が上がり、将来即戦力として働くための足がかりとすることが可能というわけです。
そこで当ブログでは、AI業界で活躍するのに役立つAI関連資格について9つピックアップして紹介します。
資格を取得することで得られる大きなメリットとして、
- 効率よく知識を得られる
- 自分のスキルを客観視できる
- やりたい仕事に近づける
ことなどが挙げられます。資格取得を通じて、AI人材としてスキルアップやステップアップを目指したいと考えている方はぜひ本記事を参考にしてみてください。
1.今AI資格が注目されている理由
AIの実用化が急速に進む今、AI資格はさまざまな方面から大きな注目を浴びています。この項では、なぜ今AIの資格が注目を集めているのか、その理由について解説します。
AI市場の急成長
近年において、AI市場は急速に成長を進めています。株式会社アイ・ティ・アールの「AI主要8市場規模推移および予測」によると、2020年度のAI主要8市場の売上金額は513億3,000万円でしたが、2025年度には1,200億円にまで到達する見込みとされており、今後もさらなる拡大が予想されています。
引用：株式会社アイ・ティ・アール「ITRがAI主要8市場規模推移および予測を発表」
また、IDC Japanが2022年5月に発表した国内AI（人工知能）システム市場予測によると、2021年の同市場の市場規模は、エンドユーザー支出額ベースで2,771億9,000万円となり、2020年と比較した成長率は26.3%となりました。
2026年には8,120億9,900万円になると予測されており、AIシステム市場においてもさらなる市場の拡大が予想されています。
出典：IDC Japan株式会社「国内AIシステム市場予測を発表」
AI人材の需要に対して供給は不足
AI市場は年々拡大し、需要が高まっている一方で、AI人材の供給がそれに追いついていないのが現状です。経済産業省が発表した「IT人材需給に関する調査」によると、AI人材の不足が2030年には最大で約12.4万人まで上るとの試算を出しており、世界的に今AI人材の争奪戦が起きています。
また、日本政府が発表した「AI戦略2019」ではAI人材の育成に力を入れていく方向性を示しており、さらなるニーズの拡大が見込まれます。
このような状況を踏まえると、先述したようにAIに関する資格を取得することによってエンジニアとしての市場価値が上がるため、キャリアの選択肢を広げたり転職活動や就職活動の面接でアピールすることができるということになります。
2.AI業界の主な職種
それでは、AI業界にはどのような職種があるのでしょうか。本章では、AI業界の主な職種を3つ紹介します。
AIエンジニア
AIエンジニアは、ビジネス上で求められる課題をAIの専門知識や技術によって解決する職種で、主にAIシステムの開発やプログラムの実装を行います。AIエンジニアは「機械学習エンジニア」と呼ばれることもあります。
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データアナリストは、どちらもデータ分析を専門とする職種になります。
データサイエンティストは、分析したデータにもとづいてビジネスなどにおける課題解決や意思決定をサポートしたり、分析結果を他者にわかりやすく説明したりします。
一方、データアナリストはデータサイエンティストよりもさらに専門的にデータを分析します。例えばプロジェクトの内容に応じて、データの分析と問題解決のためのデータの活用方法を立案します。
AIプランナー
AIプランナーは、AIを実際に仕事に活用するためにプロジェクトの管理・実行を行います。いわばクライアントと技術者の間に立って両者をつなぐ橋渡し役を担うのがAIプランナーです。具体的にはAI企画の立案やディレクション、マネジメントなどを行います。
3.AI関連資格9選
AIに関連した資格には実にさまざまなものがあります。そこでこの項では、AIに関連した資格の中から、現場で使える資格を9つピックアップして紹介します。
■一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する資格
①G検定
G検定は「ディープラーニングについての基礎的な知識を持ち、その知識を事業に活用できる人材の育成」を目的とする検定です。取得することで、ディープラーニングに関する知識を活用して事業へ応用するスキルを所有していることの証明になります。なお当資格には機械学習やディープラーニング関連の知識に加え、AIの歴史や法律・倫理など幅広い知識が求められます。
G検定の合格率は、平均で約60%〜70%程度となっています。
公式サイト：G検定とは – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
スキルアップAIが運営する「AIジェネラリスト基礎講座」は、このG検定に対応した講座です。
カリキュラムは「本編」と「G検定対策編」の二本立てとなっており、試験対策だけでなくAIをビジネスに活用するのに必要かつ重要なAIの基礎知識を網羅的に身につけられます。当講座には無料トライアル版をご用意しておりまして、そちらでも約2時間の動画を視聴できますのでお気軽に試していただければと思います。
JDLAが運営する資格にはもう一つ、G検定の上位資格にあたるE資格というものもあります。次の項ではこのE資格について解説します。
②E資格
E資格は「AIエンジニアとしてディープラーニングを実装できる知識とスキルがあること」を証明する資格です。AIエンジニアとしてディープラーニングを実装したい方やAIの分野でキャリアアップを目指している方には特におすすめの資格です。
>E資格とは？試験概要や難易度を詳しく解説
なおE資格の合格率は60〜70%程度ですが、事前に認定プログラムの受講が必須なうえ、試験時間120分に対して問題数は100問程度と数が多く、難易度は比較的高めです。
公式サイト：E資格とは – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
スキルアップAIの「現場で使えるディープラーニング基礎講座」は、このE資格に対応したJDLA認定プログラムとなっております。
当講座では試験対策にとどまらず、E資格合格以降を見据えた、ディープラーニング実装の基礎力を身につけることができます。
こちらも全8日程のうち、DAY1〜DAY3のオンライン動画（6時間相当）を無料で視聴できますので、講座のレベル感の確認も兼ねて気軽にトライしてみてください。
また、ディープラーニング講座のご案内ブログにて講座の一部をご確認いただけます。
■クラウド系AI資格
③AWS Certified Machine Learning-Specialty
AWS Certified Machine Learning-Specialty（以下、MLS-C01）は、Amazonが認定するAIの試験です。ビジネス課題に対する機械学習ソリューションをAWSを⽤いて設計・実装・デプロイ・維持する能⼒について認定します。
MLS-C01の対象者は、主に機械学習を⽤いた開発に携わるエンジニアやデータサイエンティストとなります。また、AWSクラウドでのML／深層学習ワークロードの開発、設計、実行における最低2年の実務経験が推奨されています。
公式サイト：AWS Certified Machine Learning – Specialty 認定
スキルアップAIではこのMLSに対応した「AWS認定 Machine Learning Specialty対応 AWSで学ぶクラウドAIソリューション実践講座」を開講しています。
当講座ではAWSを使った、ビジネス価値に繋がるAIソリューションの実現方法を習得できます。また当講座は事前学習と本編の2部構成になっており、事前学習ではクラウドコンピューティングの基礎について解説し、本編ではAWSを使ったAIソリューションの実装方法について学びます。
無料トライアル版では、Amazon SageMaker Notebooksを使ったハンズオンを無料で体験できます。
また、AWS講座のご案内ブログにて講座の一部をご確認いただけます。
④Professional Data Engineer
Professional Data Engineerは、Googleクラウドの認定資格です。機械学習を用いたデータ利活用の能力を測り、GCP上の機械学習やデータ分析ソリューションを使いこなす人材の認定をしています。
Professional Data Engineerの主な試験範囲は以下のようになっています。
- データ処理システムの設計
- データ処理システムの構築と運用化
- 機械学習モデルの運用化
- ソリューションの品質保証
公式サイト：Professional Data Engineer 認定資格 – Google Cloud
スキルアップAIではこの試験に対応した講座「GCP認定Professional Data Engineer 対応 AIシステムのためのデータエンジニアリング実践講座」を開講中です。
当講座ではGCPを活用し、AIシステムを実現するための方法論を学びます。またGCPの持つ機械学習モデル構築やデータストアリング、データフロー構築、精度監視のためのサービス概要も紹介しています。さらに講座で習得した知識をハンズオンを通して深めていきます。
こちらでは「機械学習モデルの運用化」について学べる第3章の一部を無料視聴できます。レベル感やわかりやすさを確認できるので、ぜひトライしてみてください。
また、GCP講座のご案内ブログにて講座の一部をご確認いただけます。
ここからは、近年急速に利用が進んでいるクラウドサービス「Azure」の認定資格を3種類紹介します。「Azure」とはMicrosoftが運営するクラウドサービスのことを指し、世界規模のネットワークに対してお気に入りのツールやフレームワークを利用して、アプリケーションの構築、管理、デプロイなどができます。
⑤AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
AI-900は、機械学習および人工知能の概念と、関連するMicrosoft Azureサービスの基礎知識の理解度を測定する試験です。受験対象者として、技術的背景と非技術的背景の両方を持つ人を対象としています。AI-900は、前述のG検定に合格し、AIやデータサイエンスに関する基礎知識を有する方が次に目指す資格試験としてピッタリです。
AI-900で評価されるスキルは次のとおりです。
- AIワークロードと考慮事項
- Azureでの機械学習の基本原則
- Azureのコンピュータビジョンワークロードの機能
- AzureのNatural Language Processing (NLP)ワークロードの機能
- Azureでの会話型AIワークロードの機能
公式サイト：AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals – Certifications | Microsoft Learn
スキルアップAIの「Azure AI-900対応 クラウドAIサービス活用講座」は、Azureを使ってAIソリューションの基礎知識を身につけられる講座となっております。
講座名のとおりAI-900に対応しており、実際にMicrosoft Azureを使ったハンズオンを通じて、クラウドAIソリューションへの理解を深めていきます。
こちらは無料トライアル版として、Azure Machine Learningを使用したコードなしの予測モデルの作成（自動ML編）についての解説を無料で視聴できます。無料ですので講座のレベル感やわかりやすさの確認にぜひ活用してください。
また、AI-900講座のご案内ブログにて講座の一部をご確認いただけます。
⑥AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
AI-102は、「データとAI」カテゴリにおける中級レベルの「AIエンジニア」向け資格です。AI-102ではAI-900で必要な知識に加え、各サービスのより深い知識と、与えられたシナリオから要件を整理し適切なサービスを選択するソリューション設計の知識が要求されます。
公式サイト：AI-102: Microsoft Azure AI ソリューションの設計と実装 – Certifications | Microsoft
スキルアップAIではこのAI-102に対応した「Azure AI-102対応 クラウドAIソリューション実践講座」を開講しています。
当講座ではAzureを使った、ビジネス価値に繋がるクラウドAIソリューションの実現方法を習得できます。またハンズオンも取り入れておりますので、Azureを使って実践的にクラウドAIソリューションを構築するスキルが身につきます。
こちらも50分相当の動画を視聴できる無料トライアル版がありますので、わかりやすさやレベル感を事前に確認できます。
⑦DP-100:Azureでのデータサイエンスソリューションの設計と実装
DP-100は、「データとAI」カテゴリにおける中級レベルの「データサイエンティスト」向けの資格試験です。DP-100では、Azure Machine Learningの各機能をブラウザ上及びPythonライブラリ経由の両手法を用いて、学習からデプロイ・監視までの機械学習パイプラインを構築するスキルが求められます。
公式サイト： DP-100: Azure でのデータ サイエンス ソリューションの設計と実装 | Microsoft
スキルアップAIのDP-100に対応した「Azure DP-100対応 MLワークロード開発実践講座」では、Azureを使った機械学習ワークロードの実装方法を学べます。
当講座では基礎知識の事前学習及び講座の実装ハンズオンによる反転学習スタイルによって、資格試験対策だけでなく講座で学んだ内容を実務へ応用できる高度なスキルを身につけられます。
こちらのトライアル版では、「Azure Machine Learning Python SDKデータドリフトの監視編」を無料で視聴できます。
また、DP-100講座のご案内ブログでは上記講座の一部をご紹介しております。
■その他のAIの知識に関わる資格
⑧データサイエンティスト検定™（DS検定）リテラシーレベル
DS検定は、データサイエンティストとして求められるスキル、知識についてまとめた「スキルチェックリスト・タスクリスト」に定められている素養が身についているかどうかを確認する資格試験です。一般社団法人データサイエンティスト協会が運営しています。
DS検定ではスキルチェックリストの「見習いレベル相当（★）」の範囲から問題が出題されます。
公式サイト：データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人データサイエンティスト協会
スキルアップAIでは、10時間以上の講座が無料で受講できる「DS検定リテラシーレベル対応 データサイエンティスト基礎講座」を開講しています。
当講座ではDS検定の試験対策ができるだけでなく、データサイエンティストになるために欠かせない知識を基礎から体系的に学べますので、統計やSQLなどの技術面の知識はもちろん、データサイエンスを取り巻く社会的な背景や、ビジネスに役立つ実践的な知識も身につけられます。データサイエンスを初めて学ぶ方に最適な講座となっています。
また、DS検定講座のご案内ブログでは上記講座の一部をご紹介しております。
⑨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全国統一試験です。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は、仕事や研究をするために今後の国際社会で必要なスキルとして認知されています。こちらは4級から1級まで階級が設定されており、段階に応じて自分の統計のスキルを試すことができます。
公式サイト：統計検定：Japan Statistical Society Certificate
スキルアップAIでは、このうち統計検定2級と3級に対応した講座を現在開講中です。
どちらも検定の出題範囲に対応しており、統計検定が定める国際的に通用する実務的な統計活用スキルを身につけることができます。無料トライアル版もありますのでぜひ活用してみてください。
統計検定2級®対応 統計分析基礎講座の紹介ページ
統計検定3級®対応 統計分析入門講座の紹介ページ
4.職種別おすすめのAI関連資格とは
ここまでAI業界の主な職種と各AI業界で役立つ資格について紹介しました。この項では、AI関連の職種別におすすめの資格を紹介します。
AIエンジニア
AIエンジニアに必要な知識とスキルは、主にプログラミングのスキルと機械学習のライブラリやフレームワークを活用するスキルです。また、データ解析の知識や数学的な知識も求められます。
従ってAIエンジニアにおすすめのAI関連資格は、上記のDP-100、DS検定を除く7つの資格のほか、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する民間資格「Python試験」の「Python3エンジニア認定基礎試験」や「Python3エンジニア認定データ分析試験」もおすすめです。
前者のPython3エンジニア認定基礎試験ではPythonの文法や基礎知識について問われます。また後者のPython3エンジニア認定データ分析試験ではPythonを使ったデータバンズ系の基礎や方法、数学やデータ解析ライブラリ「Pandas」に関する知識についてのスキルが問われます。
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やデータアナリストのようなデータ分析専門職に求められるスキルは、大きく分けて「ビジネススキル」「統計スキル」「ITスキル」の3つになります。そのうち両職種に共通のスキルは、データベースやSQL、分析用プログラミング言語を扱うITスキル、統計学の基礎知識を理解する統計スキルです。
データサイエンティスト／データアナリストにおすすめのAI関連資格は、上記9つの資格の中ではとりわけG検定、E資格、DP-100、DS検定、統計検定です。
ほかに、IPAが主催する国家資格「情報処理技術者試験（基本、応用）」や「データベーススペシャリスト試験」の取得もおすすめです。特にデータアナリストは、システムやプログラムについても一定の知見が求められるため、ITの基礎知識が広く問われる情報処理技術者試験を取得して損はないでしょう。
5.今後のAI時代へと変化していく社会の中における考え方や必要なスキルとは
AI時代では、AIができること・できないことをよく理解し、AIが苦手な分野や事柄については自分自身のスキルを身につけていくことが重要になってきます。例えば顔認証などの生体認証や音声による文字入力などで、AIの技術はすでに日常的に使われています。
このような業務は、将来、人間が行う必要性がなくなり、完全にAIに取って代わる可能性が非常に高いです。反対に「高度な読解力で取得した情報の意味を考えられる」「ゼロベースから物事を考え判断できる」「周囲の人から信頼されるような配慮や振る舞いができる」「既存の戦略や枠を超えた構想力がある」など、AIが苦手としている分野については一人ひとりがしっかりとスキルを磨きレベルを上げていくことによって、将来的にも決してAIに淘汰されない、自分ならではの強みを持つ人間へと成長していくことができるでしょう。
6.まとめ
近い将来、人の仕事の大半がAIに奪われていくともいわれるほど、近年では、さまざまな分野でAI（人工知能）の実用化が急速に進んでいます。このような状況下において、AI業界への転職やステップアップをしたいと目指すのであれば、スキルを客観的に評価できる資格取得を目指すのも一つの手といえるでしょう。
AIに関する資格には今回紹介してきたものも含め、さまざまなものがありますので、その中から取得する資格を選ぶ際は、実用性と汎用性を考慮するといいでしょう。
スキルアップAIでも、AI関連の資格試験に対応した講座を複数用意しております。
スキルアップAIの講座にはハンズオン演習を組み込んでいるものが多いので、実装力を確実に身につけられます。そのため、現場で使えるスキルをスピーディに身につけたい方に特におすすめです。
また、最前線で活躍するデータサイエンスのスペシャリストから直接学べるため、資格取得に向けた学び以外にも、スキルアップにつながる多くの気づきを得られることと思います。ぜひチェックしてみてください。
配信を希望される方はこちら
また、SNSでも様々なコンテンツをお届けしています。興味を持った方は是非チェックしてください♪
