初心者がAIエンジニアを目指すために役立つ資格とは？
最近はAI時代という言葉も登場するほど、AI（人工知能）が身近になってきました。例えば、AIアシスタントを搭載したスマートスピーカーや、部屋の間取りを学習するお掃除ロボットなど、AIの普及は日常生活にまで及んでいます。
AIに興味を持った方の中には、AIを使う側ではなく作る側になりたいと考える方もいるでしょう。そこで注目される職業がAIエンジニアです。
ただ、AIエンジニアになりたいと思っても初心者の方はどうやって目指せばいいのか分からないかもしれません。そこで、今回の記事ではAIエンジニアへの就職や転職に役立つ資格について解説します。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの業務には様々な種類があるため、具体的な仕事内容を全て把握している方は少ないでしょう。そこで本章では、AIエンジニアの概要や仕事内容、資格一覧について解説します。
AIエンジニアとは？
AIエンジニアは、AIを利用したデータ解析や、システム開発・実装を担当するエンジニアです。AIに携わるエンジニア全般を指す言葉で、機械学習エンジニア（MLエンジニア）やデータサイエンティストなどもAIエンジニアに分類されます。
システムエンジニアは、プロジェクトによって業務が変わる場合も少なくありません。例えば、あるプロジェクトの一定期間のみ、AIを利用したプログラミングに携わる方もいるでしょう。
そのような場合であっても、AIを開発するスキルを習得していれば、AIエンジニアという肩書きを名乗り自分の能力をアピールすることも可能です。
AIエンジニアの仕事内容
AIは様々な分野に応用される技術であり、AIエンジニアの仕事内容は多岐に渡ります。例としては以下のような業務が挙げられるでしょう。
・AIを搭載したシステムの開発を担当する
・機械学習のアルゴリズムをプログラミングする
・AIを利用してデータ解析を行い、ビジネスに役立てる
・AIの精度を向上させるため、チューニングを行う
・AIに関する論文をリサーチし、最新技術を研究する
AIを利用する業務は幅広く、個々のAIエンジニアによって得意とする分野は異なります。自分のスキルをアピールするため、得意な分野に対応した資格を取得すると、就職や転職で役立つでしょう。
AIエンジニアの資格一覧
では、AIエンジニアのスキルをアピールできる資格には、どのような種類が存在するのでしょうか。特に重要な7つの資格を列挙します。
・G検定
・E資格
・Python 3 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
・AWS認定資格
・Google Cloud認定資格
・Microsoft Azure認定試験
次章からは、それぞれの資格について試験概要や難易度、勉強法を解説します。
「G検定」について
G検定は、一般社団法人である日本ディープラーニング協会が実施する資格です。ディープラーニングの基礎知識や、事業に活用するスキルを問われます。2020年第2回には過去最高となる12,552人が受験しており、受験者数が右肩上がりに延びている注目の資格です。
「G検定」の試験概要
G検定は、オンライン上で実施されるため自宅で受験できます。受験料は、一般の方が12,000円（税抜）、学生の方が5,000円（税抜）です。試験時間は120分で、多肢選択式の問題が220問程度出題されます。
オンライン上の試験のため、試験中にWebで検索が可能です。しかし、試験時間の割に問題数が多いため、検索に時間をかけると全ての問題に解答できないでしょう。まずは一通り素早く解いていき、その後分からなかった問題を調べながら解答することをおすすめします。
「G検定」の難易度
G検定の合格ラインは公表されていませんが、受験者の体験談によると70％前後とみられます。例年の合格率は60～70％ほどです。
試験問題はしっかりと勉強していれば解ける問題が多く、難易度はそれほど高くありません。勉強時間の目安は30時間程度と言われており、AI学習の未経験者でも合格を目指せるでしょう。
「G検定」の勉強法
G検定には公式テキストや問題集が市販されているため、独学でも学習を進められます。ただし試験範囲には、機械学習の具体的な手法や数学の知識を問う分野も含まれており、人によっては勉強でつまずくかもしれません。
自力での学習が不安な方は、G検定専門の通信講座を受講することをおすすめします。
「E資格」について
E資格は、G検定と同様に一般社団法人である日本ディープラーニング協会が実施する資格です。ディープラーニング理論の理解や、適切な手法を選択し実装するスキルが問われます。
G検定がAIを使う側の資格であるのに対し、E資格はAIでプログラミングする側の資格です。2020年第1回の受験者数は1,042名とG検定より少なめですが、AIエンジニアを目指す方にとってはE資格の方がおすすめの資格と言えるでしょう。
「E資格」の試験概要
E資格は、各地の指定試験会場で実施されます。受験料は、一般の方が33,000円（税込）、学生の方が22,000円（税込）、会員の方が27,500円（税込）です。
試験時間は120分で、多肢選択式の問題が100問程度出題されます。
E資格には受験資格があり、JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していることが条件となります。
JDLA認定プログラムには対面講義やオンライン講座、ライブ動画配信など複数の種類があるため、自分に合ったプログラムを受講しましょう。
「E資格」の難易度
E資格の合格ラインは公表されていませんが、受験者の体験談によると60～70％程度とみられます。例年の合格率は60～70％です。
試験では、ディープラーニングの実装に必要な数学の応用問題やPythonによるプログラミングの穴埋め問題が出題されます。これからAIエンジニアを目指す方にとっては適度な難易度と言えるでしょう。
「E資格」の勉強法
E資格では受験資格としてJDLA認定プログラムの修了が義務付けられており、勉強は必然的にこれらを利用することになります。
ただし、JDLA認定プログラムには複数の種類があるため学習プログラムの選択はとても大切です。復習をしっかりとできる方は動画講座、講師からの手厚いサポートを受けたい方は対面講座など、自分の学習スタイルに合わせて選択すると良いでしょう。
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」について
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」は、一般社団法人であるPythonエンジニア育成推進協会が認定する資格です。Pythonエンジニアの育成を目的に実施されており、Pythonを利用したデータ分析の基礎や方法を問われます。
PythonはAIや機械学習の分野に強いプログラミング言語であり、AIエンジニアにとっては必修と言えるでしょう。Pythonに関してのスキルを認定する有名な資格には、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」と「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の2種類があります。
AIエンジニアを目指す方は、出題範囲がデータ分析実践にまで及ぶ「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の受験をおすすめします。
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の試験概要
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の受験は、テスティングサービスである「Odyssey CBT」の公式Webサイトから試験会場を探し、試験会場に直接申し込みます。
受験料は、一般の方が10,000円（税抜）、学生の方が5,000円（税抜）です。試験時間は60分で、40問の選択問題が出題されます。
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の難易度
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」は、2020年6月から開始された新しい資格であり、受験者数や合格率はまだ発表されていません。
試験内容は主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から出題され、合格ラインは7割となっています。
難易度に関しては、Pythonや数学の基礎を理解していればさほど難しくないでしょう。初心者でも主教材に沿って学習を進めることで合格を目指せるはずです。
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の勉強法
独学の場合は、認定テキストを購入して学習を進めていきましょう。Pythonのインストールやデータ分析の環境の整え方から解説されているため、AIを初めて学ぶ方でもスムーズに理解できるはずです。
ただし、プログラミング自体が初めての方は、書籍による学習で理解できない場合もあるでしょう。
その際には、オンライン学習サイトでの勉強をおすすめします。Pythonはメジャーなプログラミング言語であり、多数のオンライン学習サイトが講座を開講しています。
「画像処理エンジニア検定」について
画像処理エンジニア検定は、公益財団法人である画像情報教育振興協会が実施する資格です。画像処理分野のシステム開発スキルや、設計に必要な知識を問われます。
画像処理エンジニア検定には、ベーシックとエキスパートの2種類があります。初めてAIエンジニアを目指す方であれば、ベーシック、エキスパートと難易度順に受験すると良いでしょう。
「画像処理エンジニア検定」の概要
画像処理エンジニア検定は20都道府県で実施されます。受験料はベーシックが5,600円（税込）、エキスパートが6.700円（税込）です。試験形式はマークシート方式で、問題数は10問となっています。試験時間はベーシックが60分、エキスパートが80分です。
「画像処理エンジニア検定」の難易度
画像処理エンジニア検定の合格ラインは、ベーシック、エキスパート共に70％です。2019年後期の合格率は、ベーシックが67.90%、エキスパートが32.60%となっています。
ベーシックに関しては基礎的な知識を問う問題が多く、AIを学習したことがない方でも合格を目指せるでしょう。一方、エキスパートは専門的な知識を問う応用問題が出題されるため、基本的に仕事で画像処理の業務を行う方向けの資格と言えます。
「画像処理エンジニア検定」の勉強法
画像処理エンジニア検定には、公式の参考書や問題集が市販されているため、独学でも学習を進められるでしょう。
学習の手順としては、まず公式の参考書を読みこみ画像処理の基礎知識を身に付けます。ただし、参考書だけでは実践的な知識が不足するので、Pythonによる画像処理のプログラミングを並行して勉強していくと良いでしょう。
一通り参考書を読みこんだ後は、問題集で知識の確認をします。もしも苦手な分野があれば、再度参考書に戻り復習しましょう。
各クラウドコンピューティングサービスの資格について
最近ではクラウドコンピューティングサービスが発達し、インターネットを通じて高度なAI開発プラットフォームを利用できるようになりました。
代表的なクラウドコンピューティングサービスとしては、AmazonのAWS、GoogleのGCP、MicrosoftのAzureなどが挙げられます。
本章では、それぞれのクラウドコンピューティングサービスに対応した資格を紹介します。
「AWS認定資格」について
AWS認定資格は、AWSを利用するエンジニアの専門知識やスキルレベルを評価する試験です。2020年9月現在、12種類のカテゴリーが存在します。
AIエンジニアが取得すべきカテゴリーとしては、「機械学習」や「データアナリティクス」が挙げられるでしょう。
「機械学習」では、ビジネス上の問題に対して機械学習ソリューションを設計・実装・デプロイ・維持するスキルが問われます。「データアナリティクス」では、AWSを利用して安全な分析ソリューションを設計・構築・保護・維持するスキルが問われます。
AWSは導入する企業が多いため、AWS認定資格はクラウドコンピューティングサービスに関する資格の中でも評価されやすい資格と言えるでしょう。
「Google Cloud認定資格」について
Google Cloud認定資格は、GCPを利用するクラウドエンジニアの専門知識やスキルレベルを評価する試験です。2020年9月現在、10種類のカテゴリーが存在します。
AIエンジニアが取得すべきカテゴリーとしては「Professional Data Engineer」や「Professional Machine Learning Engineer」が挙げられるでしょう。
「Professional Data Engineer」は、データ処理システムの設計や機械学習モデルの運用化スキルが問われます。「Professional Machine Learning Engineer」は、機械学習モデルの構築やデータを準備し分析するスキルが問われます。
GCPはクラウドコンピューティングサービスの中でも、AIに強い特徴を持ちます。よってGoogle Cloud認定資格は、AIエンジニアにおすすめできる資格と言えるでしょう。
「Microsoft Azure認定試験」について
Microsoft Azure認定試験は、Microsoft Azureを利用するクラウドエンジニアの専門知識やスキルレベルを評価する試験です。2020年9月現在、14種類のカテゴリーが存在します。
AIエンジニアが取得すべきカテゴリーとしては「Azure AI Fundamentals」や「Azure AI Engineer Associate」が挙げられるでしょう。
「Azure AI Fundamentals」は、機械学習および人工知能の知識とAzureの実装スキルが問われます。「Azure AI Engineer Associate」は、自然言語処理や会話型AIを設計・実装するスキルが問われます。
Microsoft AzureはMicrosoft製品との連携がしやすいメリットがあります。Microsoft製品を利用する企業は多く、Microsoft Azure認定試験は就職や転職において役立つ資格と言えるでしょう。
就職先の仕事内容に対応した資格を取得しよう
AIエンジニアを目指す際に役立つ主な資格について解説してきましたがいかがでしたでしょうか。AIエンジニアの仕事内容や、各資格の特徴についてご理解いただけたかと思います。
一口にAIエンジニアと言っても、その仕事内容には大きな違いがあります。データ分析を行う企業には「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」、画像処理を行う企業には「画像処理エンジニア検定」など、それぞれの就職先に合う資格を取得すると良いでしょう。
もしも目指す企業が決まっておらず、AIについて一から学習したい場合には、ディープラーニングの基礎知識を学べる「G検定」の受験をおすすめします。
そして資格取得をきっかけにAIのプログラミングスキルを伸ばしていくことで、AIエンジニアへの道が開けるはずです。