皆さんは日常生活で、AIを活用することがありますか？
現代社会ではAIの普及が進み、多くのAI関連資格が存在します。これらの資格を取得することで、実務能力を向上させるだけでなく、自身のキャリア構築に不可欠な基盤を築くことができます。
この記事では、AI関連のおすすめ資格と、それらを取得するための効果的な学習方法をご紹介します。AIの急速な普及に伴い、必要不可欠な資格を取得して、キャリアを築くための第一歩を踏み出しましょう。
この記事で分かること
- AI資格を取得するメリット
- AI資格の種類
- AI普及に負けない自己ポジション構築方法
AI資格とは？
AI資格とは、どのような資格を指すのでしょうか？一般的にAI関連の資格は知名度が低いため、聞きなれないものが多いかもしれません。
AI資格とは、人工知能（AI）に関する専門知識を証明するための資格です。
AI資格の重要性とメリット
AI関連の資格を取得することは、自身のキャリアアップや転職などにおいて強力な武器となります。以下にその特徴をまとめます。
①スキルや知識の証明
AI関連の資格を取得することで、機械学習やデータ解析などの専門知識を身につけた証となります。例えば、PythonやTensorFlowなどのプログラミング言語やツールの使用経験を認められ、AIプロジェクトでの実務経験を積むことができます。これは就職や転職活動において、自身の能力を客観的に示す有効な手段となります。
➁収入増の可能性
AI関連の資格を持つことで、AIエンジニアやデータサイエンティストとしての職種に就くことができます。これらの職種は現在、市場で非常に高い需要があり、そのため高い収入を得ることができる傾向にあります。例えば、AI技術を用いた新しい製品やサービスの開発に携わることで、成果に応じてインセンティブやボーナスを受け取る機会も増える可能性があります。
③最新技術の習得
AI資格の取得は、最新のAI技術やツールに精通する機会を提供します。これにより、業界の最前線で活躍できる能力が身につくだけでなく、私生活でもタスクの軽減につながります。
このように、AI関連の資格は具体的な技術や経験を持つことで、自己成長やキャリアの発展に大きく寄与する可能性があります。
AI資格取得の将来性と可能性
AI資格取得の将来性と可能性について、以下5つのポイントにまとめます。
①需要の増加
AI技術の進化に伴い、企業や組織はAIを活用する能力を持った人材を求めるようになっています。特に、データ分析や機械学習、自然言語処理などの分野での専門知識が重宝されています。
➁多業界への適用
AIはあらゆる業界に影響を与えており、自動化や効率化、予測分析などさまざまな用途で活用されています。そのため、AIに関する資格を持つことは、様々な業界でのキャリアの可能性を広げることができます。
③専門知識の共有
AI資格を持つことで、技術的な深さと理解を示すことができます。これは雇用市場での競争力を高め、将来的なキャリアの安定性を確保する上でも有利です。
④教育と研究の発展
AI分野の成長に伴い、AI関連の資格取得プログラムや研究機関が増加しています。これにより、AI技術の最前線に立つための学習や研究の機会が増え、さらなる専門知識の獲得が可能です。
⑤グローバルな影響力
AIは国際的な市場でも重要な位置を占めており、AI関連の資格は国際的に認知されることが多いです。国内だけでなく、海外でのキャリアチャンスも広がります。
これらの5つの要因から、AI資格取得は将来性が高く、多くの可能性を秘めていると言えます。
AI資格を活かした仕事
AI資格を取得することで、キャリアアップや転職など新しい環境での活躍の機会を得ることができます。
では、具体的には、どのような職種で活躍できるのでしょうか。以下に、AI資格を活用できる職種を簡単にご紹介します。
AI関連の職種には以下のようなものがあります。
①データサイエンティスト・データアナリスト
AI関連業務でデータ分析を担当し、ビッグデータを効率的に処理して、その結果を他者に伝えます。
➁AIエンジニア
AIの構築やプログラムの実装、システムの開発を行う専門家で、機械学習エンジニアとも呼ばれます。
③AIプランナー
AIを利用する業務の進捗管理やエンジニアとクライアントの情報共有を促進し、仲介的な業務を行います。
④AIプロデューサー
AI導入に関する企業や部署との円滑なコミュニケーションを図り、プロジェクトの進行管理や予算、スケジュールの管理を担当します。
AI資格の種類について
AI関連の資格は、国内と国外の両方で取得できるものがあります。この章では、国内で取得できる5つの資格についてみていきたいと思います。
①G検定
G検定（ジェネラリスト検定）は、ディープラーニングに関する事業活用のための知識を評価する試験です。
ディープラーニングは深層学習の一種であり、主にディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習手法を指します。これは人工知能（AI）の重要な技術の1つであり、現在の第3次人工知能ブームを牽引する存在です。
以下にG検定の特徴をまとめます。
運営団体: 日本ディープラーニング協会
受験資格: 特になし
試験範囲: 人工知能の定義、人工知能をめぐる動向、人工知能分野の問題、機械学習の具体的手法、ディープラーニングの概要、ディープラーニングの手法、ディープラーニングの社会実装に向けて
受験料: 一般人13,200円、学生5,500円
開催頻度: 年6回実施(2024年)
合格率: 約70％
公式サイト：一般社団法人日本ディープランニング協会
➁E検定
E検定（エンジニア検定）は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手段を選択して実装する能力を確認する試験です。「E」は「Engineer」の略称で、ディープラーニングを扱うエンジニア向けのスキルの証明を目的としています。資格取得後は、名刺やプロフィールにE資格のロゴを使用したり、限定コミュニティ（Slack）に参加したりすることも可能です。
G検定と比較して、より実践的なスキルを評価する試験とされています。
以下にE検定の特徴をまとめます。
運営団体: 日本ディープラーニング協会
受験資格: JDLA認定プログラムを試験日の2年以内に修了していること
試験範囲: 応用数学、機械学習、深層学習、開発運用環境
受験料: 一般社会人 33,000円、学生 22,000円
開催頻度: 年2回実施（2月と8月）
合格率: 約70％
公式サイト：一般社団法人日本ディープランニング協会
③AWS Certified Machine Learning
AWS Certified Machine Learningは、Amazonが主催する資格で、AWS上での機械学習モデルの構築・トレーニング・チューニング・デプロイに関する知識を試す試験です。開発者やデータサイエンティスト向けに設計され、日本語で受験可能ですが、世界的な認知を目指す場合は英語での受験が推奨されています。
以下にAWS Certified Machine Learningの特徴をまとめます。
運営団体: Amazon
受験資格: 開発者またはデータサイエンティストで、1年以上の実戦経験を持つ者
試験範囲: セキュリティ、データベース、機械学習、ネットワーク、データ分析
受験料: 300ドル
開催頻度: 随時
合格率: 非公開
公式サイト：AWS Certified Machine Learning - Specialty
④Professional Data Engineer
Professional Data Engineerは、Google社が主催する認定資格です。この資格は、Googleのクラウドサービス「GCP（Google Cloud Platform）」を用いてデータの収集、加工、連携を行うスキルを証明するものです。海外で提供されるため、国内で明確な参考書を入手するのは難しいですが、公式ドキュメントを1〜2ヶ月読み込むことで合格に近づけることができます。
以下にProfessional Data Engineerの特徴をまとめます。
運営団体: Google
受験資格: 特になし（推奨される経験として業務経験3年以上）
試験範囲: データ処理、機械学習、品質保証
受験料: 200ドル
開催頻度: 年1~2回
合格率: 非公開
公式サイト：Google Cloud
⑤Python3エンジニア認定データ分析試験
Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営しているPythonエンジニア向けの試験です。機械学習やビッグデータ技術を活用して発展的にPythonを扱いたい方におすすめの資格です。Pythonはスクリプト型の汎用プログラミング言語であり、日本ではC言語やJavaが広く認識されていますが、Pythonの需要も今後高まるとされています。
以下にPython3エンジニア認定データ分析試験の特徴をまとめます。
運営団体: 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
受験資格: 特になし
試験範囲: データ分析、Pythonの知識、数学、ライブラリの知識
受験料: 一般社会人 11,000円、5,500円
開催頻度: 随時
合格率: 非公開
公式サイト：Pythonエンジニア育成推進協会
資格取得に必要な3つの知識
AIに関連する資格を取得するために必要な3つの知識について、以下にわかりやすくまとめます。
①プログラミングの知識
AI関連の職種では、特にPython、JavaScript、Julia、C++などのプログラミング言語の知識が不可欠です。これらの言語はAI開発において広く使用されており、基本的な理解が求められます。
➁数学の知識
AIの仕組みを理解するためには、確率・統計学・微分・積分などの数学的な知識が必要です。これらはデータ解析やモデルの理解に欠かせません。
③機械学習・ディープラーニングの知識
AIの中核をなす機械学習とディープラーニングの知識が重要です。機械学習はデータからパターンを学習し、ディープラーニングは複雑なモデルを構築するために使用されます。
これらの知識を習得することで、AI関連の資格取得に有利になります。プログラミングと数学の基礎を築き、その上で機械学習やディープラーニングの理解を深めることが推奨されます。
ディープラーニングとは、機械学習の一分野で、多層の人工ニューラルネットワークを使って複雑な問題を解決する手法です。
武器になる資格とスキルを身につけよう！
AIの普及により、将来的になくなる可能性のある仕事があります。例えば、スーパーやコンビニの店員、一般事務、タクシー・電車・バスの運転手、受付やフロント業務、工場勤務などです。
AI技術の発達によって生産現場の機械化が進んでおり、ミスのない機械が重宝されています。不良品の発見や検品、在庫管理のオートメーション化は、品質向上にもつながっています。
AIによって仕事がなくなる？
AIの進化によって将来多くの仕事がなくなると予想されています。その理由は、AIが人間よりもスピーディーかつ正確に仕事を進められるからです。AIは膨大な量のデータを学習し、効率的に情報をアウトプットすることができます。さらに、極めて効率的に事務処理を行い、24時間365日休むことなく稼働できるため、人間よりも生産性が高いです。また、センサーを結びつけることで、科学的な高い認知能力も持っています。
このようにAIが進歩することで、人間が介在しなくても目的を達成できるようになり、仕事の確実性が高まり、よりスムーズに進められるため、将来的には多くの仕事がAIに取って代わられると考えられています。
参照資料：オックスフォード大学と野村総合研究所の共同研究より
マイナーな資格を活用する
武器になる資格とスキルを身につけておきましょう！AIに対応できない人は、今すぐには仕事がなくならなくても、企業の人員削減やリストラなどで職を失う可能性が今後高まると推測されます。
そこで、AIに仕事を取られないためにも、AI時代でも需要のある資格やスキルを身につけることが重要です。また、資格を取得せずとも、AIに関する知識を身につけておきましょう。
AI関連に限らず、自身にとっての強みとなる資格を保有することは、今後加速するAI時代において、自身の強力な武器になります。
世の中にはあまり知られていない、価値の高いマイナーな資格が多く存在します。
詳細は以下の記事でご紹介しています。
まとめ：AI普及に負けない自己ポジションの構築方法
今回の記事のまとめです。
AI資格とは、人工知能（AI）に関する専門知識を証明するための資格です。AI関連の資格を取得することは、スキルや知識の証明、収入増の可能性、最新技術の習得など、自身のキャリアアップや転職において強力な武器となります。
具体的なAI資格の種類には、G検定、E検定、Professional Data Engineer、AWS Certified Machine Learningなどがあります。
AIに仕事を取られないためにも、AI時代でも需要のある資格やスキルを身につけることが重要です。AI関連に限らず、自身にとっての強みとなる資格を保有することは、今後加速するAI時代において、自身の強力な武器となります。