こんにちは、28歳の時に未経験からITエンジニアを目指したniyuta（@niyuta）です。
最近AI関連の資格がガツガツ増えてきましたね
私が以前調べた時はめぼしいのはディープラーニング検定しか無かったのに……
今回は、AIエンジニアにとって必要なスキルを身につけるために、おすすめの資格を紹介します。
社会人にとって時間は貴重です。
単に資格取得をするだけでなく資格取得を目指す過程での学習が、スキルアップに役立つような……そんなAIエンジニア資格を、スキル別に紹介していきます。
目次
AIエンジニアに必要なスキル3つ
新卒でAIエンジニアやデータサイエンティストを目指すのであれば、いまのところAI・情報工学などを専攻してAI開発会社へ就職する流れが有力です。
そして社会人であれば、現在のITスキルやビジネス力を活かしてスキルアップ転職するのがスムーズです。
例えば、現職が（Python等の）開発エンジニアの方や、医療・農業・宇宙開発分野などの知見がある方です。
まったくのゼロベースからであれば、ITエンジニアかデータ分析に関わる仕事を目指し、そこからAIエンジニアにつなげるのがよいでしょう。
AIエンジニアに必要なスキルは幅広いと言われていますが、どのような業務がメインのAIエンジニアかによっても違いがあります。
そのため、まずベースとなる３つのスキルから身につけていくのがおすすめです。
「機械学習とは？AIエンジニアになるにはどんなスキルが必要？」で紹介したAIエンジニアに必要な3つのスキルごとにまとめていますので、自分に必要なスキルから選んでみましょう。
AIエンジニア初心者におすすめの検定資格5選
やはり、1番の有名どころはディープラーニング検定のG検定です
ディープラーニング検定のG検定は人工知能・機械学習・ディープラーニングに関する基礎知識についての試験で、近年合格者数が3万人を超えているメジャーな検定です。
同協会主催の資格にE検定というのもあります。
G検定とE検定の違いは受験対象者にあり、G検定はビジネスにAI分野を利活用する「ジェネラリスト」向けの検定です。
ジェネラリストのGです
次に紹介したいのがAI実装検定です。
AI実装検定は、ディープラーニングの実装のためのプログラミング・数学の基礎知識と、ディープラーニング概要の試験です。
2020年に開始されたAIスクールのStudy-AI株式会社が主催しています。
レベル順にB級、A級、S級の３種あり、A級とG検定の難易度の位置づけは下記のようになっております。
参考：AI実装検定
G検定
| G検定 | |
|---|---|
| 主催 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会 |
| 試験時間 | 120分 |
| 問題数 | 220問 |
| 合格率 求人数 |
約6割～7割 |
| 受験料 | 一般：12,000円（税抜） 学生：5,000円（税抜） |
参考：G検定とは
参考：G検定の試験範囲（シラバス）と例題
AI実装検定A級
| AI実装検定A級 | |
|---|---|
| 主催 | Study-AI株式会社 |
| 試験時間 | 60分 |
| 問題数 | 60題 |
| 受験料 | 3,500円（税込） |
Pythonはシンプルで可読性の高いコードとしてプログラミング言語の中でも人気が高い言語です
Pythonエンジニア認定基礎試験は「Pythonチュートリアル（本試験がPython3.9に対応するまでは第3版）」から出題されるPythonの文法基礎が対象になっているため、プログラミング言語を初めて学ぶ初学者にとって目標にしやすい検定試験です。
もう一つのMTA Python基礎試験は、Microsoft認定資格プログラムの中でも最も初心者向けのMTAの１科目として2019年5月から設置されました。
MOS、Azure、クラウドの機械学習サービスなどMicrosoft系のサービスでまとめたい場合に。
Pythonエンジニア認定基礎試験
| Pythonエンジニア認定基礎試験 | |
|---|---|
| 主催 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 |
| 試験時間 | 60分 |
| 問題数 | 40問 |
| 合格率 | 正答率70％で合格 |
| 受験料 | 一般：10,000円（税抜） 学生：5,000円（税抜） |
MTA Python基礎
| MTA（Microsoft Technology Associate）［98-381］ Pythonを使用したプログラミングの基礎 | |
|---|---|
| 主催 | Microsoft Corporation |
| 試験時間 | 45分 |
| 問題数 | 40問前後 |
| 合格率 | 基準設定無し。70点前後が目安 |
| 受験料 | 一般価格 13,200円（税込） 学割価格 7,700円（税込） |
参考：MTA: Pythonを使用したプログラミングの基礎 (98-381)
数学的な解決方法を知るための検定資格「統計検定2級」
統計検定は4級から1級まであり、２級が大学基礎課程レベル。問題解決のためにデータ収集、仮説と検証、新しい知見を引き出す統計的問題解決力の試験です。
データサイエンティストだけでなくAIエンジニアも、統計の考え方を身につけておく方がAI学習の精度をあげる際にも役立ちます。
※統計学と数学とは解法的には真逆と言われますが、統計は高校数学の範囲のためこちらで紹介しています。
| 統計検定2級 | |
|---|---|
| 主催 | 一般財団法人 統計質保証推進協会 |
| 試験時間 | 90分 |
| 問題数 | 35問程度 |
| 合格率 | 70%以上 |
| 受験料 | 5,000円（税込） |
参考：統計検定 2級
AI「エンジニア」特化の検定資格3選
ここからは、幅広いAI人材を対象にした検定資格よりも、エンジニア向けや、データサイエンス・データ分析を冠する検定資格をご紹介します。
AIに関する資格は日が浅いものが多いのですが、AI学習に必要なことを洗い出す時などに、様々な資格試験の出題範囲やシラバスが参考になるのではないでしょうか。
AI「エンジニア」向けのAI分野の検定資格「E資格」
E資格はJDLA主催のディープラーニング技術を実装するエンジニア向けの検定資格で、受験者の7割以上が情報システム・システム企画・研究・開発職。
独学で資格取得することに慣れているITエンジニアの方にとっては、認定講座受講が受験条件になっている点がネックかもしれません。
認定講座は主催会社によってオンライン・対面・チャットサポート有無などの条件や価格設定が異なります。
参考：E資格とは
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
主教材（Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書）を元に出題されます。
「Pythonエンジニア認定基礎試験」を踏まえた上で、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnなどのライブラリによる分析実践から出題され、数学基礎として、線形代数・基礎解析・確率と統計からの問題も含まれます。
参考：データ分析試験
数学的なデータ分析力の検定資格「統計検定データサイエンス基礎」
政府はAI人材の育成として、全ての大学・高専生がデジタル社会の素養として「ＡＩ・データサイエンス・数理に関する基礎知識」を身につけることを目標としています。これから社会に出る世代は、教育の一環としてAIやデータサイエンスに関する基礎知識を学校で身に着けていることになります。
2021年から開催予定。統計検定が統計思考力と活用力を評価するのに対し、データの前処理・解析・解析結果の解釈の実践力を問うデータアナリティクス基礎の検定試験です。
さらに上位の検定試験として「統計検定データサイエンス発展」及び「統計検定データサイエンスエキスパート」が予定されています。
AIエンジニアに必要なスキル別のおすすめ検定資格8選のまとめ
未経験からAIエンジニアを目指すための資格学習は、「AI分野の知識」・「プログラミングスキル」・「数学に関する知識」が身につく資格から始めるのがおすすめです。
大学はAIエンジニアやデータサイエンティストを輩出し、データサイエンス・AIの基礎は誰でもが学校で習った…という時代になりつつあります。現役社会人世代のITエンジニアの方は、会社からアクションを求められる前に関連書籍や資格試験の教材をもとに一歩先んじてAI学習してみてはいかがでしょうか。
この記事があなたのITエンジニア人生の助けになれば幸いです
コメント