AI関連資格5つを徹底解説!AI人材を目指す人へ資格取得のススメ

「AIに関連する資格はどのようなものがあるの?」

この記事では、AI人材になりたい人へオススメしたいAIの資格について解説します。

プログラミング未経験者が効率よくAI資格を取得できるスクールも紹介しています。

それでは、早速確認していきましょう!

目次

AI資格取得を目指すメリット

まず、AI資格取得を目指すメリットについて解説します。

  • 転職やフリーランスで能力の証明ができる
  • AIに関する基礎知識を学べる
  • AI関連のコミュニティに参加できる

モチベーションを維持するためにも、一つずつ確認していきましょう!

AI資格取得のメリット①:転職やフリーランスで能力の証明ができる

AIに関する資格を持っていると、どのようなAIのスキルを持っているか証明することができます。

資格の中には履歴書や名刺に記載できるものもあり、どのようなAIに関するスキルを持つ人なのかひと目で伝えることが可能です。

AIの資格は、別業種からAI人材として転職する場合に役立つメリットがあります。

AI資格取得のメリット②:AIに関する基礎知識を学べる

AIの資格勉強をすることで、AI人材に必要とされる基礎知識を学ぶことができます。

最新のAI技術を問う試験も中にはあるため、効率よくAIの技術について理解を広げることが可能です。

AIの専門外の人が転職をする際に、ピンポイントで必要な知識をインプットできるメリットがあります!

AI資格取得のメリット③:AI関連のコミュニティに参加できる

AIの資格である、JDLA資格試験(G検定/E資格)に合格すると、CDLE(Community of Deep Learning Evangelists、シードル)というコミュニティに参加することができます。

コミュニティでは、JDLA主催の「合格者の会」やCDLEメンバー主催の勉強会など、合格者同士の交流が定期的に開催されています。

資格を勉強するだけで、AIエンジニアのコネクションができるメリットがあります!

どんなAI資格があるの?

2021年最新のAIの資格についてまとめました。

  • G検定
  • E検定
  • Pythonエンジニア認定データ分析試験
  • 画像処理エンジニア検定
  • AI実装検定

資格を取得しようと思っている方は必見の内容となっているので、丁寧に見ていきましょう!

資格①:G検定

「G検定」とは、ディープラーニングに関する基礎知識のもと、問題に対して適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識があるかどうかを認定します。

以下、G検定の概要についてまとめました。

受験料金一般:13,200円(税込)学生:5,500円(税込)※受験日から2年以内の方は半額(一般:6,600円、学生:2,750円)※Courseraの受講修了証の提示で30%引き(一般:9,240円、学生:3,850円)
試験時間120分
受験資格制限なし
テスト問題形式220問程度の多肢選択式

以下、シラバスの出題範囲をまとめました。

受講する時には事前に確認するようにしましょう。

人工知能の定義
人工知能をめぐる動向探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
人工知能分野の問題トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
機械学習の具体的手法教師あり学習、教師なし学習、強化学習、データの扱い、評価指標
ディープラーニングの概要ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、ディープラーニングのデータ量、活性化関数、学習率の最適化
ディープラーニングの手法CNN、深層生成モデル、画像認識応用、音声処理と自然言語処理、RNN、深層強化学習、ロボティクス 、マルチモーダル、モデルの解釈性と対応
ディープラーニングの社会実装に向けてAIプロジェクトの計画、データ収集、加工・分析・学習、実装・運用・評価、個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法、契約、倫理、プライバシー、バイアス、透明性、アカウンタビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ

G検定では推奨されている参考書が3つあります。

スクールに通う余裕がない方は、以下の参考書で勉強することをオススメします!

深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)公式テキスト

ディープラーニング活用の教科書

ディープラーニング活用の教科書 実践編

資格②:E検定

「E検定」は、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や知識があるかどうかを認定します。

E資格の注意点として、JDLAが認定するプログラムの受講を修了した場合にE資格の受験が可能になります。

E資格認定講座やJDLAについては、参考記事にて詳しく解説していますのでご確認下さい!

受験料金一般:33,000円(税込)学生:22,000円(税込)会員:27,500円(税込)
試験会場各地の指定試験会場
試験時間120分
受験資格JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了した者
テスト問題形式100問程度の多肢選択式

E資格の試験範囲は以下の通りです。

JDLA認定プログラム修了レベルの出題なので、認定プログラム講座を受ければそこまで難しいテストではありません。

応用数学線形代数、確率・統計、情報理論
機械学習機械学習基礎、実用的な方法論
深層学習順伝播型ネットワーク、深層モデルのための正則化、深層モデルのための最適化、畳み込みネットワーク、回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク、生成モデル、強化学習、深層学習の適応方法
開発・運用環境ミドルウェア、軽量化・高速化技術

資格③:Pythonエンジニア認定データ分析試験

「Pythonエンジニア認定データ分析試験」は、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験です。

受験概要は以下の通りです。

受験料金一般:1万円(税別)学生:5千円(税別)
試験会場全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター
試験時間60分
テスト問題形式40問の全選択問題
合格ライン正答率70%

主教材の「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」より以下の範囲と割合で出題されます。

問題問題割合
データエンジニアの役割5.00%
実行環境構築2.50%
Pythonの基礎   7.50%
Jupyter Notebook2.50%
数式を読むための基礎知識2.50%
線形代数5.00%
基礎解析2.50%
確率と統計5.00%
NumPy15.00%
pandas17.50%
Matplotlib15.00%
scikit-learn20.00%

Pythonのライブラリやツールを問う問題が半数を占めているのが特徴的です。

資格④:画像処理エンジニア検定

「画像処理エンジニア検定」では、リモートセンシングやロボットビジョン、画像映像系製品などのソフトウェアやシステム、製品などの開発を行うための知識を測ります。

以下、試験の概要についてまとめました。

試験会場が限定的なので、地方の方は特にご注意ください。

受験料金6,700円
試験時間80分
試験会場20都道府県のみ
テスト問題形式10問マークシート形式
合格ライン70点/100点

試験内容について、以下にてまとめました。

画像に関する広い範囲から、たったの10文しか出題されないのでかなり的を絞る必要があります。

ディジタル画像の撮影と画像の性質・色空間ディジタルカメラの構成 、画像生成の幾何学的モデル、撮影パラメータ 、画像のディジタル化 、カラー画像 、画像の性質を表す諸量、人間の視覚 、表色系と色空間
画素ごとの濃淡変換と領域に基づく濃淡変換明るさやコントラストの変換、カラー情報の交換など画像を画素ごとに変換できることについての知識、平滑化、エッジ抽出、鮮鋭化、モザイク処理などの空間フィルタリングについての知識、明るさ・コントラストの変換、カラー画像変換、空間フィルタリング、平滑化、エッジ抽出 、鮮鋭化 、エッジを保存した平滑化
周波数領域におけるフィルタリングと画像の復元・生成   周波数領域での画像の処理、画像を復元・生成することなどについての知識、フーリエ変換 、周波数フィルタリング 、ローパスフィルタ,ハイパスフィルタ,バンドパスフィルタ、高域強調フィルタ 、ぼけ・ぶれ画像の復元 、コンピュテーショナルフォトグラフィ
幾何学的変換   画像の線形変換や幾何学的変換、線形変換 同次座標とアフィン変換・射影変換、画像の再標本化と補間 、イメージモザイキング
2値画像処理と領域処理2値画像処理、2値化 、2値画像の基本処理と計測、線画像のベクトル化 、領域分割処理
パターン・図形・特徴の検出とマッチング、パターン認識、深層学習による画像認識と生成パターン・図形・特徴の検出と、マッチングやパターン認識の原理、パターン認識のための特徴選択、深層学習による画像認識と生成などについての知識、テンプレートマッチングによるパターンの検出、エッジ情報とヒストグラムによるパターン検出、特徴点検出 、特徴点の記述とマッチング、図形要素検出 、顕著性マップ 、パターン認識の基本的なアプローチ 、機械学習の概要、教師なし学習とクラスタリング、教師あり学習、機械学習による画像認識の応用例、ニューラルネットワーク、深層学習、CNNによる画像認識と画像生成
動画像処理、画像からの3次元復元、光学的解析動画像に対する各種処理や3次元空間情報を取得する手法、シーンの復元、差分画像を用いた移動物体検出 、オプティカルフロー 、物体追跡 、画像と空間の幾何学的関係、カメラキャリブレーション 、ステレオビジョン 、アクティブステレオ モーション推定と3次元復元 、光学的解析 、放射量 、反射成分の分離 、形状の復元 、反射特性の復元 、照明環境の復元 、形状・反射特性・照明環境すべての復元
画像符号化画像の圧縮や符号化などについての知識、2値画像の符号化 、グレースケール画像の符号化、カラー画像と動画像の符号化方式
知的財産権知的財産権についての基本的な知識知的財産権

AIに関する知識の中でも、画像処理に特化した知識が必要ですね!

また、画像処理エンジニア検定に1発合格するために、以下の3つの参考書を使って効率的に勉強しましょう!

画像処理エンジニア検定エキスパート・ベーシック公式問題集

ビジュアル情報処理

ディジタル画像処理

資格⑤:AI実装検定

「AI実装検定」では、AIの中でもディープラーニングと画像分類の実装スキルに焦点を絞り、以下3つの基礎力を測定します。

  1. ディープラーニングの実装に必要な数学の知識
  2. ディープラーニングの実装に必要なプログラミングの知識
  3. ディープラーニングの実装について基礎理論の理解

また、下からB級・A級・S級の3つの難易度別の検定が用意されています。

さらに、AI実装検定の合格者には「ディープラーニング実装師」の称号が付与されるメリットもあります。

以下、それぞれの受験概要についてまとめました。

階級ごとに少しずつことなるので、しっかり確認してくださいね。

受験料金【S級】 一般:33,000円(税込) 学生:なし【A級】 一般:14,850円(税込) 学生:8,250円(税込)【B級】 一般: 9,900円(税込) 学生:5,500円(税込)
試験時間【S級】60分【A級】60分【B級】40分
受験資格誰でもOK
テスト問題形式【S級】小問50題(多肢選択式)【A級】小問60題(多肢選択式)【B級】小問30題(多肢選択式)

B級出題範囲

学習と推論学習モデルと推論モデルの概念的理解パラメータの概念的理解
データとタスク構造化データと非構造化データ(画像・音声データ)分類と回帰の概念的理解
パターン認識評価指標(汎化性能、パラメータの更新)世界モデルの概念的理解
歴史ILSVRCなどのAIコンペティションで競争されたのは何か
読み書き表現   機械学習で頻出するギリシア文字の読み方行列、確率統計、微分がAIの記述に必要な理由プログラミング言語がAIの記述に必要な理由数式表現(線形モデルの内積表現、平均と分散)
計算と整理CPUとGPUの計算手法の違い計算量理論(メモリコスト、時間コスト)
開発と運用学習済みモデルの利用(API利用、転移学習、研究開発)エッジAI

A級出題範囲

ニューラルネットワークの基礎的な構造入力層と出力層、Weight、順伝播の計算、行列の掛け算、バイアス項の導入、sigmoid関数、正解値の導入、二乗和誤差、誤差の微分、誤差逆伝播法、連鎖律、偏微分、アダマール積
Python数値計算をするための各種ライブラリの実装知識Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn
ディープラーニングで頻出する数学の内容集合と確率、ベイズ確率、数列と行列 、関数と微分

S級出題範囲

NLPについて下記範囲を論文範囲からフレームワーク(Pytorch及びKeras)の実装問題seq2seq、Transformer、HRED、Word2Vec、Mode
ディープラーニングのモデルについて下記範囲を論文範囲からフレームワーク(Pytorch及びKeras)の実装問題VGG、GoogLeNet、ResNet/WideResNet、MobileNet、EfficientNet、DenseNet

その他のAI資格

上記のAI資格以外で、AIに関連する資格を紹介します。

  • ITパスポート
  • データベーススペシャリスト試験(高度情報技術者試験)
  • 統計検定

それでは、一つずつ確認していきましょう!

資格①:ITパスポート

「ITパスポート(通称:iパス)」は、ITを利活用するすべての社会人や学生が備えておくべきITに関する基礎的な知識がある人材として証明できる国家試験です。

以下のような内容について出題されます。

  • 新しいITの知識や手法
    • AI、ビッグデータ、IoT 、アジャイル
  • 情報セキュリティや情報モラルに関する知識
  • 企業コンプライアンス・法令遵守についての知識
  • 経営戦略、財務など、経営全般に関する基礎知識

また、受験概要は以下の通りです。

受験料金5,700円(税込)
試験時間120分
試験会場すべての都道府県で毎月実施
テスト問題形式CBT形式

iパスは、エントリーシートへの記入をはじめ、多くの企業で積極的に活用されています。 

また、大学や高校ではiパスのシラバスに沿った授業を行う学校もあり、合格支援のため対策講座を開設する学校も増えています。

資格②:データベーススペシャリスト試験(高度情報技術者試験)

「データベーススペシャリスト試験」は、膨大なデータを管理しパフォーマンスの高いデータベースシステムを構築する能力を測ります。

顧客のビジネスに活用できるデータ分析基盤を提供しなければならないデータベース管理者やインフラ系エンジニアを目指す方に最適です。

受験料金5,700円
試験時間合計300分
テスト問題形式多肢選択式と記述式
合格ライン4つの試験全てで100点満点中50点以上

試験内容は、企画、要件定義、開発、運用、保守するための知識が問われます。

資格③:統計検定

「統計検定」は、日本統計学会が認定する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。

以下では、統計検定の中でもデータサイエンスに特化した3つの検定を簡単に紹介します。

  • 統計検定 データサイエンス基礎(CBT)
  • 統計検定 データサイエンス発展(CBT)
  • 統計検定データサイエンスエキスパート

それでは早速確認していきましょう!

統計検定 データサイエンス基礎(CBT)

「データサイエンス基礎」試験は、学生・一般を問わず、AI・デジタル社会の共通スキル「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。

また、就職や転職時におけるデータアナリティクス・スキル資格、社内での社員資格等に活用できます。

受験概要は以下の通りです。

受験料金一般:7000円学生:4000円
試験時間90分
テスト問題形式45問程度(CBT形式)
合格ライン100点満点で60点以上

出題の特徴は以下の通りです。

  • 実際のデータセットを目的に応じてハンドリングし、その結果を問う問題
  • 分析を実行しその結果を問う問題
  • 分析結果を読み取り、文脈に応じた適切な解釈を問う問題

そして、具体的な問題は以下の通りです。

  • データマネジメント
  • データセットマネジメント
  • 欠測値、外れ値処理、データセットの結合や構造化、抽出
  • 質的データの分析
  • 量的データの分析
  • 記述統計的手法
  • 推測統計的手法
  • クロス集計分析
  • 相関・回帰分析等

統計検定 データサイエンス発展(CBT)

「データサイエンス基礎」を踏まえて、「データサイエンス発展」では大学教養レベルの一般的な内容について問います。

試験内容は、「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのスキルセット」に準拠します。

受験概要は以下の通りです。

受験料金一般:6000円学生:4000円
試験時間60分
テスト問題形式30問程度(CBT形式)
合格ライン100点満点で60点以上

また、具体的な出題内容は以下の通りです。

社会活用例・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット ・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AI の非連続的進化・第 4 次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 ・複数技術を組み合わせた AI サービス・人間の知的活動と AI の関係性 ・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方
データ・AI 利活用のための技術・AI 活用領域の広がり(生産、消費、文化活動) 、研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング・データ解析・特化型 AI と汎用 AI、今の AI で出来ることと出来ないこと、AI とビッグデータ ・認識技術、ルールベース、自動化技術
データ・AI 利活用の現場  ・データサイエンスのサイクル(課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解 析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案)・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI 利活用
データ・AI 利活用の最新動向・AI 等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーション)
・AI 最新技術の活用例(深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習)
応用数学線形代数、微分積分、数理基礎、数列、確率統計

統計検定データサイエンスエキスパート

「データサイエンス発展」を踏まえて、「データサイエンスエキスパート」では大学専門レベルでの高度な内容について問う検定です。

試験内容は、「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの応用基礎レベルのモデルカリキュラム」を含むものとなります。

以下、受験概要になります。受験料金は決まり次第掲載されます。

受験料金未定
試験時間90分
テスト問題形式40問(CBT形式)
合格ライン100点満点中60点以上

また、具体的な出題内容は以下の通りです。

統計基礎事前分布、共役事前分布、事後分布、モンテカルロ積分、ガンマ関数、ベータ関数
AIとロボットMallows の Cp 基準、AIC、情報量規準、BIC、交差検証法、周辺尤度、MSE、正解率(accuracy)、適合率(precision)、再現率(recall)、混同 行列、F 値、ROC 曲線とその AUC 訓練データとテストデータ
AI の構築・運用AI の学習と推論・評価・再学習、AI の社会実装・ビジネス/業務への組み込み、複数の AI 技術を活用したシステム(スマートスピーカー、 AI アシスタントなど)
計算基礎 データ収集木構造、二分木、バブルソート、幅優先探索、深さ優先探索、メタ戦略、貪欲法、局所探索、分割統治法、動的計画法、再帰的アルゴリズム
教師あり学習線形回帰分析、質的回帰分析、判別分析、正則化法とモデル選択、決定木、ベイズ統計・モデリング、クラスター分析、主成分分析

AI資格を効率的に取得できるオススメのスクール3選

AIの資格取得に特化したスクールについて紹介します!

  • Aidemy
  • AIジョブカレ
  • キカガク

早速、見ていきましょう。

スクール①:Aidemy

Aidemyは日本最大のPython特化型プログラミングスクールです。

以下のような講座が提供されています。

  • データ分析講座
  • AIアプリ開発講座
  • 自然言語処理講座
  • AIマーケティング講座
  • 機械学習マスター講座

どの講座もプログラミング未経験者向けに提供されています。

短期間かつ低予算でAIを学びたい方にオススメのスクールです!

スクール②:AIジョブカレ

AIジョブカレには、日本ディープラーニング協会のエンジニア資格であるE資格の認定講座があります。

  • E資格直前対策講座
  • G検定直前対策講座
  • E資格対応パッケージプラン

さらに、統計学やデータ分析を熟知した講師陣も自慢のスクールです。

また、厚生労働省認定のRe講座に認定されているため、お手頃価格で通うこともできます。

スクール③:キカガク

キカガクはAIに特化したプログラミングスクールです。

一度受講料を支払えば、キカガクの全てのオンライン授業動画視聴が無期限で受けることができます。

また、給付金対象講座なので通常価格から最大70%OFFの特別料金で受けることができるメリットもあります。

まとめ:AI資格を取りたいならスクールに通うのが1番効率的!

今回、AIに関連する資格や取得するメリットについて、徹底的に解説してきました。

最近では、AIの資格を取得するためのプログラミングスクールがたくさん開校されてきています。

効率よく取得するためにも、今回紹介したスクールを検討してみてくださいね!

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