この記事は、このような疑問にお答えする記事です。
ITに関連する資格は数多く存在していますが、その中でもAI（人工知能）エンジニアとして取得すると良い資格となると、資格の種類は限られてきます。
それらの資格について、具体的には次の順番でお話します。
- AI（人工知能）関連の4つの資格を紹介
- AI（人工知能）エンジニアになるために資格が必要か否か
- 資格を取得する意味
- 資格の勉強方法
AI（人工知能）エンジニアを目指すのであれば、ぜひ知っておきたい資格についての情報ですので、ぜひ一読ください。
記事のもくじ
AI（人工知能）関連の4つの資格
AI（人工知能）に関連する4つの資格について紹介します。
AI（人工知能）エンジニアとして働く場合には、役立つことが予想される資格ですので、チェックしておきましょう。
G検定（ジェネラリスト検定）
一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格試験です。
次に該当する人材の育成のための資格試験となっています。
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材 （引用元：JDLA資格試験）
G検定は、ディープラーニングの知識の有無を問われます。
| 受験資格 | 制限なし |
| 試験概要 | 120分、小問226問の知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） |
| 出題問題 | シラバスより出題 |
| 試験の時期 | 年3回（3月、7月、11月） |
| 受験料 | 12,960円（税込み）、学生5,400円（税込み） |
出題問題のシラバスは、JDLAの「学習のシラバス」より確認ができます。
オンライン実施のため、自宅で受験できる点が特徴です。
E検定（エンジニア検定）
こちらもJDLAが実施する試験です。 次に該当する人材の育成のための試験となっています。
ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力を持つ人材 （引用元：JDLA資格試験）
E検定は、ディープラーニングを実装するエンジニアとしての知識とスキルを問われます。
| 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 |
| 試験概要 | 120分、107問（前回実績）を出題（指定試験会場） |
| 出題問題 | シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの出題 |
| 試験の時期 | 年2回（2月、8月） |
| 受験料 | 32,400円（税込み）、学生21,600円（税込み）、JDLA正会員・賛助会員27,000円（税込み） |
E検定を受けるためには、JDLA認定プログラムを修了しなければなりません。認定プログラムは複数用意されており、JDLA認定プログラムから確認できます。
注意点として、プログラムの受講料は13万円～50万円ほどと非常に高価です。
団体割引があるプログラムもありますので、プログラム選びは慎重に行いましょう。
Python3エンジニア認定データ分析試験
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する資格試験です。
こちらの試験は、2019年夏開始予定となっています。
Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験であり、AI（人工知能）エンジニアとしてPythonを使う場合には、ぜひ取得しておきたい資格ですね。
| 受験資格 | 制限なし |
| 試験概要 | 選択式40問（CBTテストセンター） |
| 出題問題 | 翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」より出題 |
| 試験の時期 | 2019年夏開始予定 |
| 受験料 | 10,000円（税別）、学生5,000円（税別） |
出題範囲と項目ごとの問題割合が公表されているため、受験する場合は確認しておきましょう。
画像処理エンジニア検定-エキスパート
公益財団法人 画像情報教育振興協会（CG-ARTS）が実施する資格試験です。
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種類がありますが、ベーシックは名前の通り、基礎知識の理解を計るための試験であるため、エキスパートがおすすめです。
| 受験資格 | 制限なし |
| 試験概要 | 80分、マークシート形式10問 |
| 出題問題 | 画像信号処理、パターン認識・計測、メディア処理・符号化、画像処理システム、知的財産権より出題 |
| 試験の時期 | 年2回（7月、11月） |
| 受験料 | 6,600円（税込み） |
画像処理エンジニア検定は、AI（人工知能）に直接関わる資格ではなく、あくまでも画像処理に関する資格試験となっています。
しかし、ディープラーニングの活用事例としてよく挙げられる、画像認識や画像解析といった画像処理を行うAI（人工知能）エンジニアにとっては、有効的に使える資格と言えるでしょう。
AI（人工知能）エンジニアになるために資格取得は必須？
AI（人工知能）エンジニアとして活躍するために、有用な資格を紹介しました。
しかし、そもそもAI（人工知能）エンジニアになるためには、資格取得は必須ではありません。
紹介した資格は、画像処理エンジニア検定を除くと、最近設立されたものばかりです。
実際、これらの資格を持たずにAI（人工知能）エンジニアとして活躍している人は、数多く存在しています。
そのため、AI（人工知能）エンジニアは、資格が無くともなることは可能です。
しかし、AI（人工知能）はそれ自体が一つのシステムと考えられるため、プログラミングができるだけでは足りません。
AI（人工知能）エンジニアは、幅広い知識を求められるため、さまざまな知識を身につけるためにも、資格を取得することに意味はあります。
AI（人工知能）資格を取得する意味
AI（人工知能）に関連する資格を取得する意味について、知識を身につけること以外にも、考えられる意味、メリットについて紹介します。
AI（人工知能）に関する知識・スキルの視覚化ができる
AI（人工知能）に限った話ではありませんが、知識やスキルは他人からは見て判断することが難しいものです。
また、知識やスキルの程度は、人によっても捉え方が大きく異なります。
そのため、第三者的な判断基準として、資格を取得することが考えられますね。
資格を取得することで、あなたの知識やスキルを視覚化することができ、あなた自身の知識やスキルを証明するものになります。
また、実際に資格試験の学習を行うことで、理解していたつもりになっていた知識の見直しができたり、新たな知識を身につけることができたりもします。
資格は普段の業務の中では、特段役に立つものではありませんが、次にお話するように就職や転職を考えたときに大きな力となるでしょう。
AI（人工知能）エンジニアとしての就職・転職が有利になる
就職や転職をする場合、あなた自身の知識やスキルを証明するものが必要となります。
面接官は、あなたの経歴や人となりから判断することとなりますが、その中でも資格はとてもわかり易い判断基準となり得ます。
資格試験は、第三者的な判断基準であなたの知識やスキルを試すものであるため、知識やスキルを示すためには非常に有効です。
AI（人工知能）エンジニアは、比較的新しい職種であるため、面接官としても知識やスキルの判断は難しいことが考えられます。
しかし、資格を保有していれば、あなた自身の知識やスキルを証明することができますね。
AI（人工知能）資格の勉強方法
AI（人工知能）資格は、新しいものが多いのですが、具体的にどのような学習が適しているのでしょうか。
ここでは、資格の勉強方法についてお話ししていきます。
参考図書を使って学習する
それぞれの資格では、推薦する参考図書を公表しています。
特にG検定、Python3エンジニア認定データ分析試験は、参考図書を使った学習が有効です。
なぜなら、資格用の公式テキストが明示されているからです。
特に、Python3エンジニア認定データ分析試験は、「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から出題されることが明示されているため、参考図書はしっかりと読み込みましょう。
G検定とE検定は、「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」と合わせて、JDLA推薦図書を使って学習を進めると良いですね。
画像処理エンジニア検定は、CG-ARTSの画像処理エンジニア関連書籍にある参考図書をおすすめします。
模擬試験を受ける
参考図書を使って学習を進めた後に、模擬試験を受けましょう。
資格によっては、時間配分も考えながら問題を解き進めなければならない場合もあります。
そのため、実際の試験形式で時間を計測しながら、本番さながらに模擬試験をすることをおすすめします。
G検定の模擬試験は、インターネット上に無料で受けられるサービスもありますので、こちらも使ってみると良いでしょう。
実際に実装（プログラミング）して理解を深める
イギリスのことわざに「学問なき経験は、経験なき学問に勝る」というものがあります。
つまりは「経験に勝る知識なし」ということですね。
資格試験を勉強して身につけた知識は、そのままではなかなか定着しづらいものです。
どれだけ知識を得ても、その知識を有効活用できないのであれば意味をなしません。
資格試験の学習で得た知識を、AI（人工知能）エンジニアとして活用するためには、実際にプログラミングすることが一番です。
資格試験の合格を目指すという観点でも、実際にプログラミングすることには大きな意味があります。
たとえば、G検定やE検定では「機械学習の具体的手法」に関する設問がありますし、Python3エンジニア認定データ分析試験でも、Pythonのライブラリである「NumPy」や「Pandas」などの実践に関する設問があります。
得た知識をスキルに昇華するためにも、実際にプログラミングをすることは大切です。
まとめ：AI（人工知能）資格は必須ではないがあると有利
AI（人工知能）に関連する資格は、現状では4つほど挙げられます。
AI（人工知能）エンジニアになるために、これらの資格は必須ではありませんが、あなたの知識やスキルを証明するために非常に有用です。
資格取得のための学習によって、知識を増やすことができ、実際にプログラミングすることでスキルに昇華できるでしょう。
AI（人工知能）エンジニアとして就職・転職する際にも役立つ資格取得を、あなたも目指してみてはいかがでしょうか。
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