これからAIエンジニアを目指すために、いくつか資格を取ろうと考えている人も多いのではないでしょうか？
弁護士や医者は資格がないと仕事ができませんが、エンジニアは開発さえできれば、当然資格はいらない職業です。
そんな中で、資格を所有する価値は上がっていると言えます。
同じ実績・経験の人で資格の有無が唯一の差であれば、資格所有者が優先されるのは目に見えています！
今日はこれから頑張ろうとしている人の為に、AIエンジニアを目指すのであれば取って損はない資格や検定をいくつか紹介したいと思います。
AIエンジニアとは
そもそもAIエンジニアとは人工知能を開発するエンジニアのことです。
他にもAI技術に関連する論文や研究のリサーチ、機械学習なども業務の一環です。
想像よりも地味でハードな仕事なので大変ではありますが、市場価値の高さや高収入といった点から、近年人気の職業となっています。
基本的には、開発経験のあるエンジニアがIT企業や各開発機関にAIエンジニアとして採用されます。
未経験からなるには？
未経験からAIエンジニアになるためには、いくつかの方法があります。
詳しく知りたい方はこちらの記事をどうぞ
簡単に結論を述べますと、未経験からの就職は難しいですが、簡単なものでもいいので実績があると採用される確率が高まります。
そのため、手っ取り早く実績や開発経験を積みたいという方は、AIに特化したプログラミングスクールに通うことをお勧めしています！
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私が独学エンジニア就職を成功した体験談もあわせてどうぞ！
AIエンジニアに資格は必要？
さて本題になりますが、そもそもAIエンジニアに資格は必要なのでしょうか?
私は冒頭述べた通り必須では無いですが、必要だと感じています。
では、なぜ必要だと思うのかそのメリットを簡単に説明していきたいと思います。
資格を取るメリット
知識の証明になる
資格所得の1番のメリットは知識の証明になるということです。
勉強をして合格しないといけないため、そのハードルを乗り越えることが必要になります。
そして、そのハードルを乗り越えているという事実が信頼感を与えます。
中には難易度がものすごく高い資格もあるため、その資格を所持しているだけで就職の際は優遇されたり、話題のネタになる事もあります！
開発や分析に必要な知識が得られる
単純に勉強することで、AI開発に必要な知識が得られます。
基礎的な知識から、実務に通じる知識まで幅広い勉強が必要なため、その分しっかりと身に付けることができます。
取るべき資格
では、実際にAIエンジニアとしての市場価値を上げたり、知識の証明をするためにどのような資格を取るのがいいのでしょうか？
資格によって難易度や出題範囲なども異なるため、何から手をつけていいか分からないと思いますので、AIエンジニアなら持っていて間違いない7つの資格を紹介したいと思います！
G検定
G検定は、「日本ディープラーニング協会（JDLA）」という一般社団法人が開催している検定です。次に説明するE資格も同様です。
JDLAとは、ディープラーニングの関連企業が集まり2017年に設立した、AI人材の育成や教育、活用促進などを行っている団体です。
話は戻りますが、G検定とは、ディープラーニングに関する基礎的な知識をもち、事業に活用できる人材を育成するために設置された検定です。
なので、G検定の所有は、AIに関する基礎的な知識の保有を証明することができます。
比較的難易度は低いため、積極的に受けることをオススメします。
E資格
続いてE資格は先程も述べたように、G検定と同じくJDLAが主催となっています。
G検定との大きな違いは、AIエンジニアとしての実務レベルでの能力が問われるという点です。
つまり、AIエンジニアとしてのスキルを証明する事のできる資格になります。
しかし注意点として、受験するためにはJDLAが認定している認定プログラムの受講をし終了している必要があります。
難易度も高く、学習時間も100〜200時間と言われています。
AIエンジニアとしての経験がない方は、まずはG検定を受験し、基礎的な知識を得てからE資格に臨むのがいいと思います。
Python3エンジニア認定データ分析試験
続いては、Python3エンジニア認定データ分析試験です。
この試験は、AI開発に必須とも言われているPythonを用いたデータ分析に特化した認定試験です。
Pythonの基礎からライブラリ、実装まで幅広く問われるので、AI開発の基礎的な知識の獲得やデータ分析の知識も得られるため、是非取っておきたい試験です。
またデータ分析試験ではなく、「Python3 エンジニア認定基礎試験」というPythonを用いたより網羅的な知識が求められる試験もあるので、まずは全体的にという方はこちらの試験から受けるのもありだと思います。
画像処理エンジニア検定
画像処理エンジニア検定とは、画像処理技術を用いた開発・設計を範囲とした検定です。
ベーシックとエキスパートの2種類の難易度で試験が用意されていますが、どちらも実務内容を含むテストなため、エンジニア向けの検定です。
ベーシックでは、基礎的な画像処理についての知識が求められます。
エキスパートは、出題範囲が広がり、より専門的な知識が求められます。
画像処理技術が必要とされる領域が非常に広く、今後益々市場で求められる技術なため、持っていて損はないと思います！
統計検定
統計検定は、統計学の知識や統計データの活用法などを範囲とした検定です。
全部で10種類の試験が用意されていて、基礎の基礎から、データサイエンスと言われるエキスパートの検定まで幅広くあります。
・統計検定4級〜1級
・統計検定 統計調査士
・統計検定 専門統計調査士
・統計検定 データサイエンス基礎
・統計検定 データサイエンス発展
・統計検定 データサイエンスエキスパート
AIエンジニアを目指す上で、統計に強いという事は大きなビハインドになります。それだけでも、転職活動において有利に働くこともあります！
試験によって範囲も求められる能力も異なりますが、間違いなく持っておきたい資格の一つです！
基本情報・応用情報技術者試験
最後は、基本情報・応用情報技術者試験についてです。
この試験は、IT全般に関する知識を求める試験で、コンピューターシステムや、情報セキュリティ、ソフトウエア開発にマネジメントなど広範囲が出題されます。
応用情報技術者試験の上に応用技術者試験があり、その難易度はかなり難しいと言われています。
当然、上の試験になればなるほど実務内容に関する出題も多いです。
基本情報技術者試験は、ITパスポート試験の上に位置している試験のため、まずは基礎的なIT知識を身につけたいという方は、ITパスポート試験から受けてみるのもいいかもしれません！
ある程度ITに関しての知識や経験があるという方は、基本情報技術者試験から受けてみるのがいいと思います！
記事のまとめ
いかがでしたでしょうか？想像よりも多くの試験がありませんでしたか？
全てを取る必要はありませんが、抑えておきたい資格を紹介しました。
自分の特化したい領域や、気になっている分野の知識獲得のため、受験するのもいいと思います！
特に今後は、どんどんAIエンジニアも増え、差別化が難しくなるので、フリーランスや個人で請け負う方は取得して、損はないと思います！
