AIエンジニアの資格って必要?おすすめの資格試験7選!

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こんにちは、ITプロパートナーズ編集部です。

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それではここからはプロの目線としてフリーランスに役立つ情報をお伝えしていきます。

近年では技術の急速な発展により、AIや機械学習の開発スピードが著しいです。

その開発スピードは今後より加速していくことが予想され、それに伴いAIや機械学習を専門とするエンジニアの需要が高まっていきます。

しかし、いざAIエンジニアを目指そうと思った際に「AIエンジニア就職や転職を考えているけど有利な資格とかあるの?」、「AI学習を始めるにあたっておすすめの参考書や資格ってどんなの?」このような疑問を持つ方も多いでしょう。

そこで今回はAIエンジニアに向けたおすすめの資格について種類や参考書を紹介していきます。

Contents

AIの資格にはどんな種類がある?

まずはAIの資格にはどのような種類があるか紹介していきます。

  • 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
  • 統計検定
  • ITパスポート
  • AI実装検定

G検定

「G検定(ジェネラリスト検定)」はディープラーニングの基礎知識から最新動向、法律・倫理と幅広い範囲から出題され、人工知能に関する知識を体系的に取得できる資格試験になります。

日本ディープラーニング協会が試験を運営しており、AI、人工知能の資格の中でも人気の高い資格の一つです。

2017年から開始した資格試験で比較的新しく、問題数は200を超える知識問題となっており、受講は自宅かオンラインで可能です。

E検定

「E検定(エンジニア検定)」は「G検定」同様、日本ディープラーニング協会が運営しているディープラーニングエンジニア向けの資格になります。

ディープラーニングの実装や専門的な知識が問われる資格試験となっており、かなり高度な試験となっています。

合格率は約60%〜70%と高めですが、元々プログラミングや情報処理の知識を有している人達が多く受講しているため、初学者の方々は十分な学習期間が必要です。

Pythonエンジニア認定データ分析試験

AIや機械学習で世界的に最も用いられるプログラミング言語がPythonです。

そのPythonの認定資格の中でデータ分析に特化した認定試験として「Pythonエンジニア認定データ分析試験」があります。

AI学習を進める上でデータ分析は避けては通れない道であり、必須知識だと言えるので取得しておくことをおすすめします。

画像処理エンジニア検定

「画像処理エンジニア検定」は、画像処理分野に関する設計や開発を専門とした資格で、エンジニアや研究者向けの資格となっています。

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種類のレベルが存在し、共にマークシート形式の問題が10問出題されます。

ベーシックでは画像認識やパターン認識などが出題範囲となっており、エキスパートでは幾何学的変換や3次元復元・光学的解析、画像符号化といったより専門的な知識が必要とされます。

統計検定

「統計検定」は、4級、3級、2級、準1級、1級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎の8つから構成されている資格試験になります。

AI、人工知能エンジニアになるには統計学の知識が必要不可欠となり、確率分布や標本分布、散布図と相関が出題範囲である2級以上は最低でも欲しいレベルです。

試験形式は一斉試験(試験会場でのマークシート)とCBT形式(コンピューター上で実施する選択問題)で受験する形になります。

ITパスポート

「ITパスポート」は全エンジニアに共通する情報処理の基礎中の基礎を題材とした国家資格になります。

AIに直接関連の大きい資格試験ではないですが、情報処理の基礎を理解していないとAIの学習も難しいです。

合格率は約50%と難易度はそこまで高くないため、プログラミングや情報処理の初学者の登竜門としておすすめの資格です。

AI実装検定

「AI実装検定」はAIの中でもディープラーニング、画像分類の実装スキルに焦点を絞った試験になります。

A級、B級、S級の3つの級が存在し、標準的なレベルのA級に合格可能であれば日本ディープラーニング協会が運営する「E資格」にも挑戦できるレベルです。

また、試験は自宅からオンラインでの受講が可能なのでコロナ禍の現代でも取得しやすい資格になります。

AIの資格試験対策で使えるおすすめの本やサイト6選

AIの資格試験は基本的に新しいものが多く、過去問があまり出回っていないことが多いので参考書やサイトを利用して学習を進める方法が主流になります。

そのため、今回はAIの資格試験対策で使えるおすすめの本とサイト6選も併せて紹介します。

  • Pythonではじめる機械学習
  • ゼロから作るDeep Learning Pythonで学びディープラーニングの理論と実装
  • 人工知能プログラミングのための数学が分かる本
  • 深層学習
  • KIKUGAKU
  • chainer

Pythonではじめる機械学習

「Pythonではじめる機械学習」は、AI分野で最も利用されているプログラミング言語であるPythonの機械学習用ライブラリのscikit-learnを用いて機械学習を学ぶ参考書です。

豊富なコード実例があり写経するだけでも機械学習のイメージが掴めます。

また、データサイエンスや機械学習の概念についても分かりやすく記載されているので、Pythonか機械学習の初学者におすすめの一冊です。

ゼロから作るDeepLearning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

「ゼロから作るDeepLearning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」は、単にディープラーニングとは何かを説明しているだけではなく動作原理や仕組みについてもしっかり分かりやすく記載されているため初学者の方におすすめです。

実装の際は、実際に自分の手を動かして“ゼロから作る”ので理解もより一層早く深まります。

また「ゼロから作るDeepLearning」はシリーズ化されており、第二弾の「自然言語処理編」第三弾の「フレームワーク編」も良本となっていますので更に学びたいという方におすすめです。

人工知能プログラミングのための数学が分かる本

先に紹介した参考書はAIの機械学習やディープラーニングについての理論や実装についての技術的参考書でしたが、人工知能には微分積分、ベクトル、確率論、統計学といった数学的思考が必要不可欠です。

「人工知能プログラミングのための数学が分かる本」は、単に高校大学数学の復習できる本ではなく、人工知能で用いられる数学の領域に特化した参考書となっています。

「ゼロから作るDeepLearning」や「Pythonからはじめる機械学習」などの参考書と併せて学習を進めていくことをおすすめします。

深層学習

「深層学習」は、ディープラーニングについての基本的な概要が分かりやすく書かれている入門書と言うより、よりコアな応用レベルの内容が記載されている参考書です。

基本的なディープラーニングや人工知能の知識がないと理解することが難しく、また、ディープラーニングで使用する数式に慣れていないと読み進めることが難しいです。

データサイエンスやデータ分析のような比較的難易度の高い資格の受験を考えている方におすすめの一冊となっています。

KIKAGAKU

KIKAGAKU:https://www.kikagaku.ai/

「KIKAGAKU」は、AI・人工知能の学習に特化したサイトで、「データサイエンス」、「機械学習」、「ディープラーニング」、「画像認識」、「自然言語処理」の5つのジャンルを学習することが可能です。

それぞれの単元は1〜6時間程度あれば学習できるボリュームとなっており、各単元毎の明確な仕組みの違いや特徴を理解できるため、言葉の違いや処理の違いがいまいち理解できていない初学者の方におすすめのサイトです。

無料で受講できるため、参考書を購入する前にまずはこちらでAI・人工知能の基礎的な内容を理解してみると良いでしょう。

chaine

chaine:https://tutorials.chainer.org/ja/tutorial.html

「chaine」は、AI・人工知能で用いられる数学である、微分積分、線形代数などを学ぶことができる学習サイトです。

また、「NumPy」、「scikit-learn」、「CuPy」といった人工知能でよく利用されるPythonライブラリの特徴や使用方法も学べます。

こちらも「KIKAGAKU」同様、無料の学習サイトとなっているので、書籍購入の前に一度目を通しておくと良いでしょう。

AIの資格試験ってどんな問題が出るの?実例を紹介!

AIの資格試験で出題される問題のイメージはなかなか付きにくいと思いますので、実際にどのような問題が出題されるのか、実例を紹介します。

  • G検定例題 人工知能をめぐる動向
  • G検定例題 機械学習の具体的手法
  • 統計検定2級(2019年過去問)

G検定例題 人工知能をめぐる動向

問題:以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。

第一次AIブームは1950年台に起こった。この頃に人工知能と呼ばれたプログラムは(ア)をもとに問題を解いていた。特に、1996年にIBMが開発した(イ)は、チェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフに勝利したことで有名である。しかし、ルールや設定が決まりきった迷路やパズルゲームなどの(ウ)と呼ばれる問題しか解けないという課題があったために、研究は下火になった。

(ア) 1. 知識表現 2. 表現学習 3. 機械学習 4. 探索・推論
(イ) 1. Deep Blue 2. Bonkras 3. Ponanza 4. Sharp
(ウ) 1. A/Bテスト 2. パターンマッチング 3. トイ・プロブレム 4. ダートマスワークショップ

正解:(ア)4. 探索・推論(イ)1. Deep Blue (ウ)3. トイ・プロブレム

※G検定 過去問から引用

G検定例題 機械学習の具体的手法

問題:以下の文章は、さまざまな機械学習の手法について述べたものである。空欄に最もよく当てはまる選択肢を、語群の中から1つずつ選べ。

機械学習にはいくつかの手法があり、用語の意味を正しく理解する必要がある。学習データに教師データと呼ばれる正解ラベルつきのデータを用いる手法は(ア)と呼ばれ、対照的に正解ラベルがないデータを利用する手法は(イ)と呼ばれる。また、正解ラベルが一部のサンプルにのみ与えられている(ウ)という手法も存在する。

1. 教師なし学習 2. 教師あり学習 3. 強化学習 4. 表現学習 5. マルチタスク学習 6. 半教師あり学習 7. 多様体学習

正解:(ア)2.教師あり学習(イ)1.教師なし学習(ウ)6.半教師あり学習

※G検定 過去問から引用

統計検定2級(2019年過去問)

問題:母平均 µ,母分散 σ 2 をもつ母集団から,大きさ n = 100 の標本を単純無作為抽 出し,標本平均 x¯ = 40.0 および不偏分散 σˆ 2 = 16.0 を得たとする。このとき,標本 平均の標準誤差はいくらか。次の ①~ ⑤ のうちから最も適切なものを一つ選べ。

選択肢:① 0.04 ② 0.16 ③ 0.40 ④ 1.60 ⑤ 4.00

正解:③

※統計検定2級(2019年過去問)から引用

AIの資格試験の試験料金っていくら?

先ほど紹介したAIの資格試験は内容によって試験料金が変わり、安いものだと数千円〜、高いものだと数万円するものもあります。

各資格ごとの試験料金について紹介します。

  • G検定の試験料金
  • E検定の試験料金
  • Pythonエンジニア認定データ分析試験の試験料金
  • 画像処理エンジニア検定の試験料金
  • 統計検定の試験料金
  • ITパスポートの試験料金
  • AI実装検定の試験料金

G検定の試験料金

G検定の試験料金は下記の通りです。

・一般受験料:12,000円(税抜)
・学生割受験料:5,000円(税抜)
・団体割受験料:なし

E検定の試験料金

E検定の試験料金は下記の通りです。

・一般受験料:33,000円(税抜)
・学生割受験料:22,000円(税抜)
・会員割受験料:27,500円(税抜)
・団体割受験料:なし

Pythonエンジニア認定データ分析試験の試験料金

Pythonエンジニア認定データ分析試験の試験料金は下記の通りです。

・一般受験料:10,000円(税抜)
・学生割受験料:5,000円(税抜)
・団体割受験料:なし

画像処理エンジニア検定の試験料金

画像処理エンジニア検定の試験料金は下記の通りです。

ベーシック
・一般受験料:5,600円
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:なし

エキスパート
・一般受験料:6,700円
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:なし

統計検定の試験料金

統計検定の試験料金は下記の通りです。

統計検定1級
・一般受験料:6,000円(税抜)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:5,400円(税抜)

統計検定準1級
・一般受験料:6,000円(税抜)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:5,400円(税抜)

統計検定2級
・一般受験料:5,000円(税抜)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:4,500円(税抜)

統計検定3級
・一般受験料:4,000円(税抜)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:3,600円(税抜)

統計検定4級
・一般受験料:3,000円(税抜)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:2,700円(税抜)

統計検定調査士
・一般受験料:5,000円(税抜)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:4,500円(税抜)

専門検定調査士
・一般受験料:10,000円(税抜)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:9,000円(税抜)

ITパスポートの試験料金

ITパスポートの試験料金は下記の通りです。

・一般受験料:5,600円(税込)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:なし

AI実装検定の試験料金

AI実装検定の試験料金は下記の通りです。

A級
・一般受験料:3,500円(税込)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:なし

B級
・一般受験料:2,000円(税込)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:なし

S級
・一般受験料:5,000円(税込)
・学生割受験料:なし
・団体割受験料:なし

AIの資格試験スケジュール

先ほど紹介したAIの資格試験は内容によって資格試験スケジュールが変わり、毎日実施しているものから、半年に一回しか実施していないものなど様々です。

各資格ごとの資格試験スケジュールについて紹介します。

  • G検定のスケジュール
  • E検定のスケジュール
  • Pythonエンジニア認定データ分析試験のスケジュール
  • 画像処理エンジニア検定のスケジュール
  • 統計検定のスケジュール
  • ITパスポートのスケジュール
  • AI実装検定のスケジュール

G検定のスケジュール

G検定のスケジュールは下記の通りです。

・実施時期:年3回(約4ヶ月に1回実施)
・申込期間:試験実施1ヶ月前〜

E検定のスケジュール

E検定のスケジュールは下記の通りです。

・実施時期:年4回(半年に1回 土日2日連続実施)
・申込期間:試験実施1ヶ月前〜

Pythonエンジニア認定データ分析試験のスケジュール

Pythonエンジニア認定データ分析試験のスケジュールは下記の通りです。

・実施時期:通年(受験するテストセンターによる)
・申込期間:通年(受験するテストセンターによる)

画像処理エンジニア検定のスケジュール

画像処理エンジニア検定のスケジュールは下記の通りです。

ベーシック/エキスパート
・実施時期:年2回(前期後期)
・申込期間:試験実施2ヶ月前〜

統計検定のスケジュール

統計検定のスケジュールは下記の通りです。

試験会場での受験
・実施時期:年2回(各試験科目による)
・申込期間:試験実施2ヶ月前〜

CBT方式での受験
・実施時期:通年(受験するテストセンターによる)
・申込期間:通年(受験するテストセンターによる)

ITパスポートのスケジュール

ITパスポートのスケジュールは下記の通りです。

・実施時期:通年(受験するテストセンターによる)
・申込期間:通年(受験するテストセンターによる)

AI実装検定のスケジュール

AI実装検定のスケジュールは下記の通りです。

A級
・実施時期:年2回(前期後期)
・申込期間:試験実施約10日前まで

B級
・実施時期:2021年2月20日より第一回試験実施予定
・申込期間:試験実施約10日前まで

S級
・実施時期:2020年12月26日より第一回試験実施予定
・申込期間:試験実施約10日前まで

まとめ:AIエンジニア向けの資格は様々な知見や知識が求められる

AI・人工知能を扱うエンジニアは、単にPythonなどのプログラミング言語の知識があれば良いと言うわけではありません。

ITの基礎知識はもちろん、微分積分、線形代数、統計学、確率論といった数学の知識も必要になりますし、画像処理、データ解析といった専門的な知識も必要になります。

そのためAIエンジニアを目指している方は、1つの資格だけではなく、幅広く知識やスキルを身につけていかないといけません。

今回紹介した資格試験はAIの資格の中でも人気の高いものばかりなので、AIの資格で何を取得すれば良いのか悩んでいる方は、これらから取得する資格を選択してみると良いでしょう。

手前味噌ですが、弊社サービス「ITプロパートナーズ」では数多くのフリーランスエンジニア向けAI関連の案件を取り扱っています。もしご興味のある方はご相談ください!

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