AI業界で活躍するために必要な資格とは？AI業界の主な職種・仕事と合わせて徹底紹介！

　さまざまな分野においてAIの活用が加速しているなか、AI業界で働いてみたいと考えている人も多いかと思います。実際のところ、全くの初学者がAIを仕事にすることは果たして可能なのでしょうか。AI業界と一口にいってもさまざまな職種があり、業務内容も多種多様です。

　本記事では、AI業界で活躍するために取っておくべき資格の種類や、それぞれの難易度について詳しく解説します。また、資格取得のためのスクール情報についても紹介していますので、AI業界に興味がある方はぜひ参考にしてください。

※本記事はアーバンライフ東京編集部が独自に記事を制作し、スクール紹介にはアフィリエイトプログラムの協力をいただいています。

　AI業界には実にさまざまな職種があります。

　AIの構築・運用に関わる業務を行う技術者である「AIエンジニア」や、収集した情報を分析して課題解決策を立案する「データアナリスト」がいます。

　

　「データサイエンティスト」はデータアナリストと混同されがちな職種です。どちらもデータ分析が専門ではありますが、データサイエンティストは主にビックデータからの抽出を行います。

　ほかに、AIの知識を活用して、課題を解決するための企画や立案をする「AIプランナー」がいます。AIプランナーはAIエンジニアと連携をして、マネジメントを行います。

　

　ここからは、それぞれの職種における具体的な仕事内容について見ていきましょう。

　AIエンジニアは、AIに携わる技術者のことであり、プログラミングを用いたAI開発やデータ解析などを行っています。AIエンジニアに類似した職種に「機械学習エンジニア」があります。機械学習とは過去の経験や統計データをもとにして、人工知能に自ら知識を学ばせる方法です。

　機械学習エンジニアはこの機械学習に特化したエンジニアであり、開発作業すべてに携わってはいません。とはいえ、AI開発においては、機械学習も含めて作業を行うケースがあり、AIエンジニアと機械学習エンジニアを兼務しているケースが多く見られます。

　AIエンジニアの具体的な業務内容は、プロジェクトに適した機械学習のシステム開発やプログラムの実装です。なかでもシステム開発は最も重要な仕事であり、肝となる部分です。

　近年のAI開発ではディープラーニングが主に用いられていて、ライブラリ（TensorFlow・Keras・PyTorch）を活用し、PythonやC、C++といったプログラミング言語を使用して開発します。開発後は精度をより高めるために、構築したAIに多くのデータを与えて学習させます。

　AIの精度を高めるうえで欠かせないのが「学習データ」です。学習データとは機械学習でコンピュータ自らが学習するうえで必要となる情報です。データは多い方が理想ではありますが、ただやみくもにデータを集めれば良いわけではありません。

　収集したデータから、ノイズとなる不要データを削除するといった手を加える必要があるのです。また、データに対してタグをつける「アノテーション」作業も必要です。

　自然言語処理のアノテーションには「固有表現」「意味的」「言語的」といったタグ付け作業が行われます。学習データの質こそが、AI活用を成功させる鍵を握っているのです。

　AIエンジニアに限ったことではありませんが、慢性的な労働力不足であることを背景に、AI業界におけるエンジニアの需要は増す一方です。

　そのためAIエンジニアの市場価値は非常に高く、企業規模によって異なりますが、年収は1,000万円前後が平均となっています。とはいえ、海外と比べると年収1,000万円でも安いくらいであると言えます。

　データアナリストとは、データ分析する専門家です。プログラミングスキルはもちろん、データ分析基盤の構築スキル、数学や統計学、機械学習用フレームワークの知識が必要とされます。

　

　具体的な業務内容と将来性について見ていきましょう。

　データアナリストは、PythonやR、SASといったプログラミング言語を用いてデータ抽出を行い、分析業務やデータベースの設計を行います。そして、分析結果をPowerPointなどを使って資料にまとめ、プレゼンテーションします。

　プレゼンの相手は必ずしも分析の専門家ではないため、素人でもわかりやすい説明をする必要があり、コミュニケーション能力も求められます。ビッグデータを取り扱う点においては、データサイエンティストと同じですが、データアナリストの業務はどちらかというとビジネス寄りの仕事です。

　データアナリストの平均年収は、一般的なエンジニアと同程度の約600万円前後です。しかし、データアナリストの業務領域は広いため、スキルをレベルアップしていくとそれに比例して高くなっていき、年収1,000万円超えも夢ではありません。

　将来性のあるデータアナリストを目指すのであれば、現場での経験を積み、上位職のデータサイエンティストを目指すのがおすすめです。

　

　AIが今後加速度的に進化していくことにより、データアナリストの需要が減るおそれもあるため、プラスαのスキルを持つが望ましいためです。

　データサイエンティストは、データにもとづいて合理的な判断を行い、意思決定者をサポートします。高いITスキルや統計解析、市場トレンドに至るまで、幅広い知識が必要とされます。

　データサイエンティストは、データアナリスト同様にビッグデータを取り扱いますが、特に分析モデルの構築に重きをおく業務を行います。データサイエンティストの重要な業務のひとつがデータのクレンジング作業です。

　一般的に、収集したデータをそのまま使うことはできないため、不正確なデータや破損したデータなどを特定していくといったノイズの除去作業を行います。精度に与える影響が大きいため、さまざまなデータクレンジング手法を用いることになります。

　

　このほか、分析アルゴリズムを選定したり、精度を向上させるチューニング作業も行います。

　データサイエンティストは、データアナリストより約100万円高い、700万円が平均年収です。

　ビッグデータ市場は拡大を続けている一方で、データサイエンティスト自体の数は少ないため、市場価値が高く、場合によっては1,000万円以上の年収を見込めます。

　AIプロジェクトの成功には、企画の立案および推進をはかる人材が必要ですが、こうした役割を担っているのがAIプランナーです。

　AI企画の立案とディレクションを行い、マネジメントまで行う仕事を担っています。AIプランナーには、ビジネス上の課題に対してどのようなAIを使えばよいか判断するスキルが求められます。

　AIプランナ−の主な仕事は、実際にAIを仕事にどのように活用すべきかを考えるプロジェクトの管理および実行することです。

　

　エンジニアとクライアント側、双方と密なコミュニケーションをとりながら、意見や要望を詳しくヒアリングし、うまく調整していく必要があります。

　そして、AIがビジネスの場面において、実際に使えるようにマネジメントしていきます。

　AIプランナーの平均年収は900万円前後です。AI企画の立案から実際にビジネスで活用するマネジメントに至るまで、すべての業務を一人で遂行できる高いスキルがあれば、年収1,000万円以上も目指せます。

　

　AIプランナーも他のAI人材同様、需要に対する供給が追いついていないため、市場価値は非常に高いと考えられます。

　ここまで、AI業界における職種やその業務内容、必要とされる資格について詳しく解説してきました。

　

　ひとくちにAI業界といっても、さまざまな職種や役割があり、それぞれに求められるスキル、資格は異なるのです。

　AIエンジニアとして現場で活躍するためには、学歴は関係ないものの、取得しておいたほうが良い資格がいくつかあります。AI開発にはプログラミングの使用が必要不可欠であるうえに、高い専門性が求められるためです。

　Pythonの資格試験には「基礎知識」と「データ分析」があります。「Python3エンジニア認定基礎試験」は、Pythonに関する基礎知識についての試験です。

　合格ラインは約7割ですが、プログラミング初学者はやや公式テキストが難しく感じる場合があります。

　2020年に開始された「Python3エンジニア認定データ分析試験」は、主にデータ分析の知識を問う試験です。合格ラインは40問のうち70点以上とる必要があります。

　日頃からPythonに親しんでいる人であれば、難易度は高くはありませんが、初学者にとってはハードルが高めです。

　順番としては、Python3エンジニア認定基礎試験を受験し、合格後に、Python3エンジニア認定データ分析試験を受験するのがおすすめです。

　

試験名称	試験日	受験場所	受講料（税別）
Python3エンジニア認定基礎試験	随時開催	全国のCBTテストセンター	一般：10,000円 学生：5,000円
Python3エンジニア認定データ分析試験

　G検定（＝ジェネラリスト検定）とE検定（＝エンジニア検定）は、どちらも一般社団法人日本ディープラーニング協会主催の検定です。二つの検定の大きな違いは、G検定はジェネラリスト向けの資格であり、E検定はエンジニア向けの資格であることです。

　また、G検定は受験資格に制限がないのに対して、E検定は試験日の過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了している必要があります。

　G検定の試験内容は、人工知能をめぐる動向からディープラーニングの基礎知識、法律・倫理に至るまで幅広い知識を問われます。問題数は220問と多く、合格ラインは70％以上です。専門用語はもちろん、基礎から応用まで幅広い対策が必要と言えます。

　E検定の試験内容は、ディープラーニング理論の知識や実装能力を有しているかをテストします。試験時間120分で約100問の問題に答える必要があります。

　2022年2月に行われたE検定では、受験者1,327名に対し982名で合格率は約74％でした。まずは、E検定の受験資格を得るために、JDLA認定の教育プログラムを受講しましょう。

試験名称	試験日	受験場所	受講料（税別）
G検定	年3回（3月・7月・11月）	自宅	一般：12,000円 学生：5,000円
E検定	年3回（2月・8月） 秋ごろ確定予定	指定試験会場	一般：30,000円 学生：20,000円 会員：25,000円

　一般財団法人統計質保証推進協会主催の統計検定は、統計に関する知識と活用力をはかる試験です。1級、準1級、2級、3級、4級の五つに分かれており、「統計調査士」や「専門統計調査士」などの検定種別もあります。

　1級は論述式の試験であり、「統計応用」「統計数理」の二つの試験を受けることになります。合格率は統計応用が15.8％、統計数理が23％とハイレベルです。

　

　準1級の合格率は2019年度で21％とこちらも難易度は高めですが、試験内容は1種類であり、マークシート式と論述式が混在しているので、1級に比べると取得しやすいと言えます。

　2級、3級、4級はマークシート方式で、2級の合格率は約40％、3・4級の合格率は約60％です。2級は大学1、2年生の数学レベル、3・4級は高校の数学レベルを有していれば、合格が狙えます。

　

統計検定
試験日	受験場所	受講料（税込）
随時開催	札幌、東京23区内、名古屋、大阪地域、福岡地域 等	・4級：5,000円　 ・3級：6,000円　 ・2級：7,000円　 ・準1級：8,000円　 ・1級 統計数理：6,000円　 統計応用：6,000円 1級同時申込：10,000円

　画像処理エンジニアは、さまざまな分野において、開発目標やコストなど一定の条件をもとに、ソフトウェア・ハードウェア・システム開発できる能力が求められます。画像処理エンジニア検定というものは、画像処理分野の開発や設計に必要な知識を問う試験で、ベーシックとエキスパートに分かれています。

　ベーシックは基礎知識に関する試験であり、エキスパートは専門知識とその知識を応用する能力を測る試験です。受験資格を特に設けていないため、初学者でも受験することは可能です。

　合格率は3割程度であり、難易度はやや高めです。出題される範囲は、工業分野やロボットビジョン、バーチャルスタジオ、交通量計測、画像映像系製品など多岐にわたり、こうした開発をする際の知識に関する問題です。

画像処理エンジニア検定
試験日	受験場所	受講料（税込）
7月、11月（年2回）	20の都道府県	ベーシック：5,600円　 エキスパート：6,700円

　情報処理技術者試験とは、情報処理技術者として一定以上の知識と技能を有することを、経済産業省が認定する国家試験です。試験は全部で13種類。

　

　ITを利活用するすべての社会人が受けられる「ITパスポート試験（IT）」やITの安全な利活用をするための基本的な知識・技能を問う「情報マネジメント試験（SG）」があります。

　また、基本的な知識を問う「基本情報技術者試験（FE）」から応用的知識と技能を測る「応用情報技術者試験（AP）」、さらに高度な知識と技能をテストする9種類の試験に分かれています。

　情報処理安全確保支援士資格に合格後に申請すると、サイバーセキュリティを推進する人材としての国家資格「情報処理安全確保支援士」になれます。

　ITパスポート試験の合格率は約50％前後、基本情報技術者試験（FE）は約25%前後、応用情報技術者試験（AP）は約20%前半となっています。FEとAPはどちらも出題範囲が広いため、合格するためにはしっかりとした試験対策が必要不可欠です。

試験区分	試験日	受験場所	受講料（税込）
ITパスポート試験	随時	各都道府県	7,500円
情報セキュリティマネジメント試験	上期・下期		7,500円
基本情報技術者試験	上期・下期		7,500円
応用情報技術者試験	春期・秋期		7,500円
ITストラテジスト試験	春期		7,500円
システムアーキテクト試験	春期		7,500円
プロジェクトマネージャ試験	秋期		7,500円
ネットワークスペシャリスト試験	春期		7,500円
データベーススペシャリスト試験	秋期		7,500円
エンベデッドシステムスペシャリスト試験	秋期		7,500円
ITサービスマネージャ試験	春期		7,500円
システム監査技術者試験	秋期		7,500円
情報処理安全確保支援士試験	春期・秋期		7,500円（非課税）

　データアナリストは、収集したデータを分析するプロです。高度な分析技術と高いスキルが求められる職種であるため、取得しておくべき資格は多岐にわたります。

　大学の専門分野修了と同程度の統計検定1級を取得すると、さまざまな分野のデータ解析において、ニーズに応えられるようになります。

　例えば、統計学を業務に活かして、過去の販売データから将来の需要予測や、天候などによるデータをもとに来場者予測などができるようになります。

　未経験からデータアナリストを目指す場合、統計検定資格保持は、企業側への大きなアピールポイントとなります。

　データアナリストにとって、活躍するうえで欠かせないのが、国家試験である情報処理技術者試験です。

　上位資格である応用情報技術者試験をパスすると、みずから技術的問題を解決できるレベルにまで達していることを証明できます。

　まずは基礎的なスキルを認定される基本情報技術者試験に合格後、上位資格を目指すのがおすすめです。

　Pythonエンジニア認定試験には「基礎試験」と「データ分析試験」の二つがあります。

　データ分析においても汎用性の高いプログラミング言語のPythonは、データ分析を主な仕事とするデータアナリストに必須です。基礎試験の合格はもちろん、分析試験まで合格しておくのがベターです。

　この試験に合格すると、数学・データ分析に関する基礎知識やPythonの文法、実際にPythonを使用したデータ分析の知識を有している証明になります。

　ジェネラリスト向けの資格であるG検定とエンジニア向けのE検定。G検定の資格を取得しておくと、人工知能やディープラーニングの基礎・法律や倫理的な知識を有していることが証明できます。

　E検定の受験資格を得るためには、DLA認定の教育プログラムを受講・修了しておく必要がありますが、資格取得するとディープラーニング理論の知識や実装能力についてアピールできます。

　経済産業省が実施している情報処理技術者試験のなかのひとつであるデータベーススペシャリスト試験。

　出題範囲はコンピュータ構成要素システム構成要素、データベース、セキュリティ、システム開発技術、ソフトウェア開発管理技術の6分野やデータベースシステムの企画や開発、運用、保守、に関する問題などかなり幅広くなっています。

　ビックデータを管理し、ビジネスに活用するためのデータ分析を行うデータアナリストを目指す人に最適な資格です。データベーススペシャリスト試験の合格率は約14％前後と難易度は高いため、それ相応の対策が求められます。

　単なる知識としての勉強だけではなく、設問の要求を正しく理解できる読解力および正しく記述する論述力が求められます。

データベーススペシャリスト試験
試験日	受験場所	受講料（税込）
秋期	各都道府県	7,500円

　LPI-Japan（特定非営利活動法人エルピーアイジャパン）が実施するOSS-DB（オープンソースデータベース）技術者認定試験とは、オープンソースデータベースの知識および技術力を認定する試験です。

　レベルは「Silver」と「Gold」の二つに分かれています。Silverに合格すると、小規模なデータベースシステムの設計・開発・導入・運用ができる技術者として客観的な証明ができます。Goldに合格すると大規模データベースシステムの改善・運用管理・コンサルティングができる技術者の証となります。

　データ分析に必須となるデータベースに関連した資格となっており、データアナリストを目指す人におすすめの資格です。どちらも受験時に実務経験や前提資格保有条件はありませんので、誰でも受験可能です。

　難易度はGoldが「Aランク」の難関で、Silverは「Bランク」の普通となっています。合格率については非公開となっていますが、Silver・Goldともに60～70%と想定されます。

OSS-DB技術者認定試験
試験日	受験場所	受講料（税込）
秋期	全国各地のテストセンター	Silver／Gold：各15,000円

　日本オラクル社が実施するデータベース認定試験「オラクルマスター」は、情報処理のベンダー資格において比較的ポピュラーかつ知名度があります。オラクルマスターの資格取得で、オラクルデータベースの管理スキルを証明できます。

　データベース管理に必要不可欠なスキルを体系的に身につけられることから、データアナリストを目指す人におすすめの資格です。

　「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の四つのグレードに分かれていますが、ステップアップ型の資格であるため、最初から上位のPlatinumは受験できません。

　ただし、「ORACLE MASTER 2019」から、Bronzeに限りスキップが可能となりました。オラクルデータベースの管理・運用やSQLに関する問題などが出題されます。

　Bronzeは出題数70問、合格ラインは70％以上、Silverは出題数90問、合格ラインは60％以上、Goldは出題数85問、合格ライン57％以上です。Platinumについては、「Gold取得」「Platinum実技試験に合格」「二つ以上のオラクル認定コース受講」といった3点を満たすことが条件です。

オラクルマスター
試験日	受験場所	受講料（税込）
秋期	日本各地にあるピアソンVUEテストセンター Bronze SQL基礎I、12c SQL基礎はオンライン	【Bronze】 DBA 12c：26,600円 SQL基礎I：13,600円 12c SQL基礎：13,600円
		【Silver】 Oracle Database 12c: Administration：26,600円
		【Gold】 Oracle Database 12c: Advanced Administration：26,600円
		【Platinum】 ORACLE MASTER Platinum Oracle Database 12c 実技試験：238,000円

　データサイエンティストは、データアナリストの上位職にあたります。

　そのため、データアナリストを目指す人が取得しておくべき資格に加えて、これから内容を詳しく紹介するデータサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）と画像処理エンジニア検定の資格取得が求められます。

　DS検定では、データエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力の3カテゴリにおける知識を問われます。なかでも最も広い出題となるのがデータサイエンス分野であり、数学や統計学、AI教育のリテラシーレベルも問われます。

　まさに、データサイエンティストを目指している人にとって最初の一歩となる検定と言えます。合格ラインの目安は正答率約80％で、合格率は66％程度となっています。

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）
試験日	受験場所	受講料（税込）
春期・秋期	全国の試験会場	一般：10,000円 学生：5,000円

　AIエンジニアの項でも紹介しましたが、画像処理エンジニア検定は画像処理分野の開発や設計に必要な知識を問うものです。

　データサイエンティストは、日常的に画像処理の業務を行っているため、DS検定と合わせて持っておくことをおすすめします。基礎知識が問われる「ベーシック」を最初に取ってから、専門知識の応用能力を問われる「エキスパート」の資格取得を目指しましょう。

　AIプランナーを目指すにあたって必須の資格はありません。

　しかし、企画を立案時のアイデアを生み出すスキルや、AIエンジニアをはじめデータサイエンティストとのコミュニケーション時に最低限必要な知識があります。

　具体的には、ビジネス上の課題に対してAI活用が実際に可能であるかといった判断力、コミュニケーション能力、プロジェクトの管理・マネジメント能力が求められます。

　AI企画を立案するにあたり、必要なのがG検定の知識です。G検定で問われる内容は、人工知能、機械学習、ディープラーニングの基礎知識、倫理・法律などです。

　

　加えて、AIの適切な活用方針を決定でき、事業活用する能力があるかを考査されます。G検定資格があれば、ディープラーニングの知識が体系的に身につけられるとともに、AI活用のマーケティングに活かせます。

　Python3エンジニア認定試験では、プログラミング言語Pythonの使い方と仕組みから、文法の基礎などに関する知識が出題されます。

　企画立案後のプロジェクト管理にあたり、AIエンジニアおよびデータサイエンティストとのコミュニケーションを取るうえで、AIプランナーにも最低限のプログラミングの知識が必要不可欠です。

　これまでAI業界にはさまざまな職種や仕事内容があることを解説してきました。また、目指す職種によっては取得しておいた方が良い資格が多く存在します。

　独学でAIを学ぶことは不可能ではありませんが、まったくの初学者やAI業界未経験者の人はスクールで効率的に学ぶのがおすすめです。

　スクールに通う時間を確保できない人は、オンラインで完結するスクールを選ぶと自宅にいながら学べます。

　まとまった授業料を一括で支払うのが難しい場合は、専門実践教育訓練給付制度の活用や分割支払いができるスクール選びをするのがおすすめです。いずれにしても、自分が学びたい内容と授業形態、授業料などを勘案して決めましょう。

　初めてAIにまつわる知識を身に付けるときには、どのようなスクールに通えば良いのでしょうか。ここからは未経験者にもやさしい、AIについて学習できるスクールを7教室を紹介します。

　AI業界には、AIエンジニアやデータアナリスト、データサイエンティスト、AIプランナーなどさまざまな職種があり、それぞれの業務内容は異なります。初学者がAI業界で即戦力として活躍するためには、持っておくべき資格があります。

　

　もちろん、独学でAIに関する知識を学ぶこともできますが、効率的に資格を取得するためにはスクールに通うのがおすすめです。スクールによっては、現役エンジニアの講師や手厚い転職サポートなど、受講して終わりではない点が魅力です。本記事が憧れのAI業界で活躍できる参考になれば幸いです。