近年注目をあびているAIエンジニアですが、資格がなければなれないというわけではありません。しかしその試験範囲を勉強をすることにより、AIエンジニアとしてのスキルアップやキャリアアップを図れるという資格は、たくさんあります。今回はそんなAIエンジニアの方におすすめの資格について、選定基準に触れつつご紹介したいと思います。
1. AIエンジニアにおすすめの資格9選
初めに、AIエンジニアに人気の資格9選をご紹介します。
1.1 G検定（ジェネラリスト）
一般社団法人である日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するG検定は、ディープラーニングの基礎を習得して、適切に事業活用する能力や知識を有しているかを確認するための検定です。
| 受験資格 | なし |
|---|---|
| 合格者数／受験者数 | 6,051名／7,924名（2025年度 第5回） |
| 合格率 | 76.4％（2025年度 第5回） |
| 試験時期 | 2025年度は、1月、3月、5月、7月、9月、11月の、年6回 |
| 費用 | 一般：13,200円（税込）
学生：5,500円（税込） |
| 受験方法 | G検定申し込みサイトから受験を申し込む |
| 公式サイト | https://www.jdla.org/certificate/general/ |
■ G検定の難易度
G検定の難易度目安については、現時点で公表はされていません。しかし合格率は76％と高く、しっかりと勉強すれば合格は難しくありません。出題範囲も広くAIの基礎知識を問うもので、AI入門者に最適な資格となっています。
1.2 E資格（エンジニア）
G検定と同じく日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するE資格は、ディープラーニングの理論を正しく理解した上で、適切な手法を選択してプログラムに実装する能力や、AIに関するさらに深い知識を有しているかを証明する資格です。
| 受験資格 | JDLA認定プログラムを、試験日の過去2年以内に修了していること |
|---|---|
| 合格者数／受験者数 | 730名／1,039名（2025年度 第2回） |
| 合格率 | 70.3％（2025年度 第2回） |
| 試験時期 | 2025年度は、2月、8月の、年2回 |
| 費用 | 一般：33,000円（税込）
学生：22,000円（税込） 協会会員：27,500円（税込） |
| 受験方法 | まずJDLA認定プログラムの受講をこちらから申し込む |
| 公式サイト | https://www.jdla.org/certificate/engineer/ |
■ E資格の難易度
E資格の合格率もG検定と同じく、70.3％とかなりの高さになっています。しかしこの結果は、あくまで認定プログラムの受講を終えた方による受験結果であり、G検定よりも難易度は高いと言えるでしょう。
なお「Study AI 株式会社」が調査したE資格受験者アンケート（有効回答者数：68名）によると、「難易度が近しいと思う試験」に最も多くの方が挙げたのは「応用情報技術者試験」で、39.71％でした。さらにオラクルマスターPlatinumやプロジェクトマネージャ試験、PMP試験なども並ぶ設問の中で「この一覧より難しい」との回答が応用情報の次に多い26.47％であり、受験には充分な準備が必要です。
1.3 画像処理エンジニア検定
画像処理エンジニア検定は、公益財団法人画像情報教育振興協会が実施する、民間資格です。ディープラーニングの活用方法のうちのひとつである画像処理分野において、設計・開発における必要な知識の、習得状況などを評価する試験となっています。AIに関連する資格の中では特に歴史があり、提供開始から20年経過する老舗の資格です。
| 受験資格 | ベーシック：なし
エキスパート：なし |
|---|---|
| 合格者数／受験者数 | ベーシック：不明／389名 （2025年前期）
エキスパート：不明／450名（2025年前期） |
| 合格率 | ベーシック：60.5％（2025年前期）
エキスパート：34.4％（2025年前期） |
| 試験時期 | 前期（7月頃）、後期（11月頃）の、年2回 |
| 費用 | ベーシック：5,600 円（税込）
エキスパート：6,700円（税込） |
| 受験方法 | CG-ARTSの個人受験申込ページから受験を申し込む |
| 公式サイト | https://www.cgarts.or.jp/kentei/ |
■ 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はマークシート方式で実施されており、回答率70％以上で合格となります。合格率はそれぞれベーシックが60～70％程度、エキスパートが30～40％となっています。高めに感じられますが、画像処理に興味のあるエンジニアや研究・開発関係の方が受ける検定です。そのため、数字から受けるイメージより実際の難度は少し高いものとなるでしょう。
1.4 統計検定
統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会によって実施される民間試験ですが、日本統計学会、および各種省庁の後援を受けている検定試験です。統計データの利用に必要な知識を基礎から高度なものまで網羅しており、AIエンジニアとして統計データの処理を扱う上で、とても重要な知識を確認することができる試験です。さらに2021年から、データサイエンス専門の試験が始まりました。
| 受験資格 | なし |
|---|---|
| 合格者数／受験者数 | 不明 |
| 合格率 | 不明 |
| 試験時期 | 随時 |
| 費用 | データサイエンス基礎：7000円（学割：5000円）
データサイエンス発展：6000円（学割：4000円） データサイエンスエキスパート：8000円（学割：6000円） |
| 受験方法 | CBT申し込みサイトにて |
| 公式サイト | https://www.toukei-kentei.jp/ |
■ 統計検定データサイエンスの難易度
データサイエンス基礎は、高校〜大学教養レベルの確率・統計に関する知識が必要です。さらにデータサイエンス特有のデータの種類、データの可視化に関する知識も問われます。数学を専門に勉強していない方にはかなり難易度の高い試験ですが、試験対策を通じて確実にレベルアップすることができます。特にデータサイエンティストを目指す方は、挑戦してみてはいかがでしょうか。
1.5 オラクルマスター（ORACLE MASTER）
多量のデータを扱うAIエンジニアには、データベースを扱う知識も有効です。オラクルマスター（ORACLE MASTER）は、Oracleデータベースの提供元（ベンダー）である日本オラクル社が実施している認定資格制度（ベンダー資格）です。Oracleデータベースの運用や管理などについて、知識やスキルを証明できる資格となっています。
| 受験資格 | Bronze：なし
Silver：Bronze合格から有効期限内であること Gold：Silver合格から有効期限内であること |
|---|---|
| 合格者数／受験者数 | 不明（2020年10月時点で日本の累計取得者数27万人突破） |
| 合格率 | 不明 |
| 試験時期 | 随時 |
| 費用 | 37,730円（税込） |
| 受験方法 | CertView（オラクル認定システム）からピアソンVUEのサイトを開き、希望するテストセンターと日時を指定して予約する
試験はCBT方式で行われる |
| 公式サイト | https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html |
■ オラクルマスターの難易度
経済産業省が定める「ITスキル標準（ITSS）」によると、オラクルマスターの各グレードが所属する難易度は、次のようになっています。
| ITSSの認定レベル | 同レベルの主な試験 |
|---|---|
| エントリレベル
（レベル1） |
ORACLE MASTER Bronze、
LPIC-1、PHP初級 など |
| エントリレベル （レベル2） |
ORACLE MASTER Silver、
基本情報技術者試験、LPIC-2、CCNA、PHP準上級 など |
| ミドルレベル （レベル3） |
ORACLE MASTER Gold、
応用情報技術者試験、LPIC-3、CCNP、PHP上級 など |
| ミドルレベル （レベル4） |
ORACLE MASTER Platinum、
情報技術者試験（高度区分）、情報処理安全確保支援士試験、CCIE など |
1.6 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、情報処理技術者の高度区分試験のうちのひとつです。データベースに関する深い知識や、豊富な経験を問われる内容となっています。こちらも国家試験であり、高品質なデータベースの要件定義から運用保守までを行える水準が期待されています。
| 受験資格 | 特になし |
|---|---|
| 合格者数／受験者数 | 1,744名／10,120名（2024年度 秋期） |
| 合格率 | 12.0％（2024年度 秋期） |
| 試験時期 | 令和8年度よりCBT方式へ移行予定 |
| 費用 | 7,500円（税込） |
| 受験方法 | IPA公式サイトから受験を申し込む
受験票で指定された会場にて、筆記試験を行う |
| 公式サイト | https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html |
■ データベーススペシャリスト試験の難易度
「ITスキル標準（ITSS）」によると、データベーススペシャリスト試験はミドルレベル（レベル4）に区分されています。ミドルというと普通に聞こえますが、ORACLE MASTER PlatinumやCCIEなど、各分野の最高難度の試験と同等となっており、かなりの難関資格と言えるでしょう。
なおデータベーススペシャリスト試験の勉強法などについては、次の記事も参考にしてみて下さい。
1.7 AWS Certified Machine Learning - Specialty
AWS Certified Machine Learning - Specialtyは、Amazonが提供するクラウドサービスである「AWS（Amazon Web Service）」が公式で実施するベンダー試験です。AWSの機能のうち特に機械学習に重点を置いて問われる内容となっており、業務でAWSを利用されている方などに、特におすすめの試験でした。しかし2026年3月31 日をもって廃止が決定しているため、これから目指す方は他の資格を検討した方がいいかもしれません。
| 受験資格 | ベーシックレベル（クラウドプラクティショナー）またはアソシエイトレベル（三種類）のうち、いずれかに合格していること |
|---|---|
| 合格者数／受験者数 | 不明 |
| 合格率 | 不明 |
| 試験時期 | 随時 |
| 費用 | 300 USドル |
| 受験方法 | AWS認定アカウントを作成し、PSIまたはピアソンVIEWから希望するテストセンターと日時を指定して予約する
試験はCBT方式で行われる |
| 公式サイト | https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/ |
■ AWS Certified Machine Learning - Specialtyの難易度
AWS認定の中でも、Specialtyはかなりの高難度試験です。なお機械学習はSpecialtyの中でもっともAWS特有の出題は少ないとされており、AWSの機能としての機械学習だけでなく、機械学習そのものの学習も重要となっています。AWSには公式で手厚い無料トレーニング（eラーニング教材や講習動画など）が提供されていますので、興味のある方はまず無料トレーニングの確認がおすすめです。
1.8 Google Cloud認定 GCP Professional Data Engineer
Google Cloud認定 GCP Professional Data Engineerは、Googleが提供するクラウドサービスである「Google Cloud（旧GCP）」が公式で提供しているベンダー試験です。Google Cloudを用いてセキュリティや効率性、柔軟性などを考慮したデータ処理システムの設計・構築ができるかを問われる、データエンジニア向けの試験となっています。
特に、次の4つに関する能力を評価されます。
• 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の確保
| 受験資格 | なし |
|---|---|
| 合格者数／受験者数 | 不明 |
| 合格率 | 不明 |
| 試験時期 | 随時 |
| 費用 | 200 USドル |
| 受験方法 | KRYTERIONから希望するテストセンターと日時を指定して予約する
試験はCBT方式で行われる |
| 公式サイト | https://cloud.google.com/learn/certification/data-engineer/?hl=ja |
■ Google Cloud認定 Professional Data Engineerの難易度
AWSと違い下位試験に合格していなくても受験することが可能です。しかし「Google Cloudを使用したソリューションの設計と管理の経験1年以上を含む、業界経験3年以上」という受験者像が公式で推奨されており、難度高めの試験です。多くのベンダー試験同様に実機の操作経験がなければ難しい試験となっていますので、実務経験のない方には特に難度の高い試験となります。なおこちらも公式で無料トレーニングが公開されていますので、まず確認してみることがおすすめです。
参照:Google Cloudのコースとトレーニングトレーニング｜Google Cloud
1.9 応用情報技術者試験
応用情報技術者試験は、ITに関する知識をとても広範囲に問われる試験です。この試験に合格すると、全てのITエンジニアに必要な知識である「情報セキュリティ、ストラテジ、アーキテクト、プロジェクトマネジメント、データベース、ネットワーク、サービスマネジメント、エンベデッドシステム、システム監査」の9分野について、ひと通り身についているということが証明できます。AIエンジニアにとっても、合格しておくに越したことのない試験です。
| 受験資格 | なし |
|---|---|
| 合格者数／受験者数 | 8,677名／36,730名（2024年度 春期） |
| 合格率 | 23.6％（2024年度 春期） |
| 試験時期 | 令和8年度からCBT方式に移行予定 |
| 費用 | 7,500円（税込） |
| 受験方法 | IPA公式サイトから受験を申し込む
受験票で指定された会場にて、筆記試験を行う |
| 公式サイト | https://www.ipa.go.jp/shiken/mousikomi/moushikomi.html |
■ 応用情報技術者試験の難易度
「ITスキル標準（ITSS）」によると、応用情報技術者試験はミドルレベル（レベル3）に区分されています。こちらもミドルという響きではありますが、他の同レベル試験の顔ぶれからも分かるとおり、高難度の試験となっています。
応用情報技術者試験の詳しい勉強法については、次の記事も参考にしてみて下さい。
2. AIエンジニアが資格を選ぶ3つの基準
ここまで、AIエンジニアにおすすめの資格を9個ご紹介しましたが、自分に合っている資格はどれなのか、迷ってしまう方も多いかと思います。そんなときは、次の3つの視点から考えてみることがおすすめです。
■ 実用性
資格勉強を選ぶ際に重要なのは、その勉強内容に実用性はあるのかという点です。
例えば「Python3エンジニア認定データ分析試験」では、次のようなデータ分析、機械学習、可視化に特化したライブラリが出題範囲に入っています。
| ライブラリ | 概要 |
|---|---|
| NumPy | 数値計算のための基本的なライブラリ
多次元配列（ndarray）の操作、数学関数、乱数生成などが可能です。試験では、配列の生成、形状操作、スライシング、ブロードキャスト、数学関数などが問われます。 |
| pandas | データ分析を容易にするライブラリ
データフレーム（DataFrame）という表形式のデータ構造を提供しています。試験では、データの読み込み（CSV、Excelなど）、データのクリーニング、データ変換、データ集計、データ結合などが問われます。 |
| scikit-learn (sklearn) | 機械学習アルゴリズムを提供するライブラリ
分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル評価など、様々な機械学習タスクに対応しています。試験では、各種アルゴリズムの適用、モデルの評価、ハイパーパラメータチューニング、特徴量エンジニアリングなどが問われます。 |
| matplotlib | データの可視化を行うための基本的なライブラリ
グラフやチャートの作成が可能です。試験では、基本的なグラフ（折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒストグラムなど）の作成、グラフのカスタマイズ、グラフの解釈などが問われます。 |
知名度なども大切ですが、まず試験範囲を確認し、自分が学びたい内容と一致しているか、目指している業務と方向性が一致しているかを確認してから目指す試験を選ぶことが大切です。
■ 受験者数
AIに直接関連した資格はまだ歴史が浅く、一般的に知名度のない資格も数多くあります。そんな中でも多くの受験者を集めている資格は認知度が高く、就職や転職時の客観的なスキルの証明になりやすいです。
例えば、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する2つの資格試験「G検定（ジェネラリスト向け）」と「E資格（エンジニア向け）」の2つは2017年に開始した、まだ開始から10年も経過していない新しい資格です。
しかし順調に受験者数を伸ばし続け、2025年11月時点での累計受験者数は次の通りです。
• G検定：170,756名
• E資格：13,903名
■ 汎用性
汎用性を考えて、データベース関連やIT全般の基礎知識を問うものなど、ITエンジニア全体に向けた内容や、統計関連の資格を視野に入れてみるのもおすすめです。AIを学ぶ前提として、基礎的なIT知識や数学的知識なども重要となるためです。
特にAIエンジニアになりたいけどまだ専門分野を絞り切れていないという方は、汎用性の高い資格から挑戦してみてはいかがでしょうか。
3. AIエンジニアの種類とキャリアパス
ひと言でAIエンジニアと言っても、一種類ではありません。職種によってキャリアパスが変りますので、次の職種別パスを参考に、自分の進みたい方向性に必要な資格を探してみてください。
ここでは、代表的な3つのキャリアパスをご紹介します。
| 職種 | 内容 | 人気のキャリアパス |
|---|---|---|
| AIモデル開発エンジニア | AIモデルの設計、実装、最適化、デプロイなどを行う | リードAIエンジニアや、AIアーキテクトなどのスペシャリスト職
マネージャーやテクニカルリードなどのマネジメント職 |
| 機械学習エンジニア | 機械学習モデルの構築、運用、保守などを行う | MLOpsエンジニア、プラットフォームエンジニアなどのスペシャリスト職
マネージャーや機械学習アーキテクトなどのマネジメント職 |
| データサイエンティスト | データ分析によるビジネス課題の発見・解決、意思決定支援を行う | 金融、医療、マーケティングなど特定の業界に特化し、深いビジネス知識とデータ分析スキルを活かすスペシャリスト職
マネージャーやデータ戦略責任者 (CDO)などのマネジメント職 |
4. AIエンジニアの資格について、よくある質問
AIエンジニアの資格受験を考えている方へ、よくある質問にお答えします。
4.1 AIエンジニアになるために、資格は必ず必要ですか？
【A】AIエンジニアになるために、資格は必須ではありません。
資格よりも、実務経験やスキル、ポートフォリオが重要視されます。
ただし資格は知識やスキルの証明となり、就職・転職活動で有利に働く可能性があります。未経験からの挑戦の場合、資格取得は学習意欲のアピールにも繋がります。
4.2 AIエンジニア未経験でも取得できる資格はありますか？
【A】「Pythonエンジニア認定試験」や「G検定」などは、未経験者でも比較的取得しやすい資格です。
これからAIの勉強を始めたいという方には、これらの資格取得を通して体系的にAIを学べるメリットもあります。
4.3 AIエンジニアになるためには、どの資格から勉強するのがおすすめですか？
【A】未経験であれば、まずは「G検定」から始めるのがおすすめです。
AIの基礎知識や倫理、関連法規などを網羅的に学べます。その後プログラミングスキルを証明する「Pythonエンジニア認定試験」に進むと、より実践的なスキルを身につけることができます。
4.4 実際のところ、AIエンジニアはどんな仕事をするのでしょうか？
【A】弊社で扱っているフリーランス案件では、主にデータ分析や機械学習に用いられています。
詳しくは、次の記事もご確認ください。
5. まとめ
今回はAIエンジニアに役立つ資格を、習得すべき技術や難易度の観点からご紹介しましたが、いかがでしたでしょうか。資格の取得は自分の持つスキルや知識の再確認ができるだけでなく、新しい発見にもつながります。ぜひ興味のある分野を見つけて、積極的にチャレンジしてみて下さいね。
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