【2025】AIエンジニアにおすすめの資格9選！求められるスキルやセミナーも紹介

AIは多くの分野で活用ができるため、様々な業種で利用されています。
それに伴い、AIエンジニアの活躍も増えていて、AIに関連した資格もたくさんあります。
しかし、AIについて詳しく分からない人もいるでしょう。
そこでこの記事ではAIエンジニアにおすすめの資格と資格取得に必要なAIプログラミングスキル・AIの資格に関連したおすすめのセミナーを紹介します。

AIエンジニアが求められている理由

ここ数年の生成AIを中心とした、機械学習を含めたAIテクノロジーの進展によって、マーケティングから医療まで、AIは幅広い分野で導入が進んでいます。業務の効率化や精度の向上への貢献が著しく、それに伴って、AIエンジニアのニーズが急速に高まっています。

さまざまな分野でAIの活用が進む中、どのような背景でAIエンジニアが必要とされているのかを見ていきましょう。

医療の分野でAIエンジニアが活躍

医療の分野でAIはMRIやレントゲンなどの画像を認識して、病気などを発見してくれる最先端の技術です。
膨大な数の診断画像を人間が見て判断するには限界があり、しかも医師によって診断結果に違いが出てしまう可能性もあります。
それを過去の画像データを蓄積したAIが医師の代わりに診断を行い、病気の予測や特定をしてくれます。

金融（フィンテック）分野でAI化が浸透

フィンテックとは「Finance（金融）」と「Technology（技術）」を組み合わせた言葉で、AIやビッグデータ、ブロックチェーンなどを活用して、従来の金融サービスを効率化する取り組みです。
金融分野では属人性の低減とサービススピードの向上などの面から、AIの導入が急速に進んでいます。フィンテックの構築には、AIエンジニアが欠かせません。具体的には、個人の信用スコアの自動算出や不正取引のリアルタイム検知、チャットボットによるカスタマーサポートなど、迅速でパーソナライズされたサービス提供にAIエンジニアが寄与しています。

セキュリティ対策においてAIエンジニアが不可欠

高度化、巧妙化するサイバー攻撃に対し、AIを活用したセキュリティ対策は重要度を増すばかりです。AIは膨大な通信ログやシステムの挙動をリアルタイムで解析し、脅威や異常動作を早期に検出します。こうした技術を開発し運用するには、AIエンジニアの存在が不可欠です。
AIエンジニアは、機械学習アルゴリズムの設計や脅威となるデータの分析、自動検知システムの最適化など、サイバーセキュリティに欠かせない存在です。

製造業などでAIが不良品を検知

製造業では、不良品の検知を行うのにAIを活用しています。
ライン製造などで流れてくる製品を人間の目で確認して、不良品を見つけるのはとても大変です。
しかも、ある程度の熟練した人材でないと難しいため、人材の確保も大変です。
それをAIの画像処理技術を用いて、自動で不良品を検知できるようにします。

AIエンジニアによる設備の管理

工場などにある設備等の異常を検知するAIもあります。
例えば、予めAIに設備の正常なデータを学習させておけば、もし設備が高温になったり異常音がでたりした時に、AIが異常を検知してくれる仕組みです。
また、点検を自動化しておけば24時間365日、設備を稼動し続けられるようになります。

AIを使った効率的なマーケティング

膨大な市場データを分析して顧客のニーズを見つけ出し、的確なマーケティングを行います。
例えば、利用頻度の高い顧客をAIによって判別し、それぞれのユーザーに合う商品をメールマガジンで配信して売り上げを上げる方法です。
AIを使えば膨大な顧客データでも、それぞれの特徴を判別できるため、マーケティングの効果を最大限発揮できます。

AIやエンジニアの導入で無駄を省いて経費を削減

取引やお金のやりとりをAIを使って管理できれば、自動で伝票の入力や仕分け作業を行ってくれるので、手間を削減できます。
しかも、自動化により無駄なお金の流れを見つけ出し、経費削減にも役立てることができます。

AIエンジニアにおすすめの資格9選

特にAIエンジニアになるなら、取得した方が良いスキルがいくつかあります。手始めとして基礎力を試したいなら「G検定」や「Python3エンジニアエンジニア認定基礎試験」、実装力を証明したいなら「E資格」や「AI実装検定」などがおすすめです。また、近年はパブリッククラウドのニーズが高まっているので、AWSやAzureなどクラウドの関連資格も取得しておくと役に立ちます。

①G検定

一般社団法人日本ディープラーニング協会であるJDLAが行っている、AIエンジニアの資格です。主にディープラーニングを中心とした、様々な分野への応用スキルが問われる資格と言えるでしょう。
また、ディープラーニングだけではなく、機械学習から人工知能の動向など、AIに関する様々なことを学習する必要があります。
そのため、このG検定の資格取得を目指せば、AIエンジニアとして多くスキルを身につけられるでしょう。

②AI実装検定B級

名前は実装検定ですが、B級はAIに興味はあるが、実務経験のない方を対象としています。専門的な数学やプログラミングの知識は不要です。AIの基本的な概念や直感的な理解が問われます。ディープラーニングや機械学習の基本概念について、学習と推論やデータとタスク、パターン認識など、7つの側面から知識が問われます。

③Python3エンジニア認定基礎試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が行っている資格です。
AIのプログラミングで欠かせない、Pythonの基本知識を問われる資格です。
AIの分野であればよく使われるプログラミング言語なので、おすすめの資格のひとつと言えます。
G検定の学習方法を知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。

G検定の問題集のおすすめは？合格につながる学習方法もご紹介！

④E資格

一般社団法人日本ディープラーニング協会であるJDLAが行っている、AIエンジニアの資格で、G検定よりもさらに上のランクの資格です。
ディープラーニングの理論だけではなく、その手法から実装までより実践的な能力が求められます。
E検定の資格を持っていれば、AIエンジニアを目指す上でも有利な資格です。

>>E資格とは？概要から学習方法、おすすめのJDLA認定プログラム講座も紹介

⑤Python3エンジニア認定データ分析試験

Pythonを用いて様々なデータを分析するのに必要な、基礎や手法を身につける資格です。
試験はPythonの基礎だけではなく、数学の基礎から解析、統計などデータを分析する上で必要な知識が求められます。
この資格を取得できればAIエンジニアだけではなく、データ分析を中心としたデータサイエンティストなどにもおすすめの資格です。

⑥画像処理エンジニア検定

AIの発展により画像処理の知識やスキルが、求められるようになりました。
画像処理エンジニア検定は、画像処理に関係するプログラミングの検定で、AIによる画像処理を行う上で必要な基本的スキルを身につける検定と言えます。

⑦AI実装検定A級

AI実装検定B級の上に位置する資格で、ディープラーニングの実装に必要な、基本的な数学の知識を求められる検定です。数学とプログラミングの基本的な知識を有し、E資格に挑戦できるレベルが求められます。
今後、更に複雑なプログラミングのスキルを高めたい場合は、基礎理論の理解が重要なので、AI実装検定は、その基礎の検定と考えておくと良いでしょう。

⑧統計検定

データに基づいて客観的に判断したり、統計に関する知識や、活用力を評価したりする全国統一の試験です。
また、統計検定は4～1級までの階級があり、難易度に合わせてスキルを試せます。
データの分析における表やグラフ、確率などの基本的な知識を身につけるのに最適と言えるでしょう。

G検定とE資格について詳しく知りたい方には、こちらの動画もおすすめです。

⑨クラウド関連資格

AIのシステム構築は、オンプレミスではなくクラウドを活用して開発されることが一般的です。パブリッククラウドと呼ばれる一般に公開されたクラウドサービスの利用が普通で、セキュリティ的にも安全性高く開発ができます。現在パブリッククラウドとしては、AWS、Azure、Google Cloudの3つが代表的なサービスです。それぞれのサービスでAI向けの資格を用意しており、AIエンジニアとしての専門性を高めてくれます。

AIエンジニアの資格を取得するのに必要なスキル

AIに関連した資格を取得するには、いくつかのプログラミングスキルが必要です。ここでは、5つの言語について紹介します。

1. Python
2. JavaScript
3. R言語
4. C++
5. Julia

Python

AIのプログラミングで最も使われている言語であり、文法の構造も比較的分かりやすく、コードの記述もしやすいのが特徴です。
初心者でも学びやすくて、AIに関係した様々な資格を取得する上でも役立てることができます。

>>機械学習によく使うPythonのコード一覧まとめ

R言語

JavaScriptはWebサイト向けの言語というイメージが強いと思いますが、R言語もPythonと同様に、AIのプログラミングにおいてよく使われている言語です。
特に、データ解析や統計学などの分野で使われることが多いので、AIのプログラミングにおいては欠かせない言語と言えるでしょう。

JavaScript

R言語もPythonと同様に、AIのプログラミングにおいてよく使われている言語です。
特に、AIをWebアプリに実装する際に利用することが多いので、Web系AIエンジニアにとって欠かせない存在になっています。

C++

C++は、C言語よりもさらに発展させたプログラミング言語で、AIの分野でも使われています。特に、商用AIアプリの実装やパフォーマンスの最適化に利用されるケースが多い言語です。
そのため、資格取得を目指す上でも、スキルを身につけておいて損はありません。

Julia

AIのプログラミングをする上で使われている言語で、文法構造も分かりやすく、初心者でも取得しやすいのが特徴です。
また、PythonやR言語のライブラリを、Juliaで扱えるので拡張性が高い言語と言えるでしょう。

AIエンジニアの資格を取得するのにおすすめのセミナー

初心者などの初めてAIエンジニア関連の資格を取得する方は、セミナーなどの講座に参加をして勉強をするのも良いでしょう。
分からないことも質問ができて、効率よく学習ができます。

E資格対策ディープラーニング短期集中講座

このセミナーは、E資格に合格するためのポイントを、短期間で習得できます。
また、幅広い専門知識がないと資格を取得するのが難しいため、実績のある講師が分かりやすく教えてくれます。
他にもセミナーで分からないことがあったら個別で相談できたり、実際の現場で必要な構築、実装スキルを習得できたりと、AIの知識をしっかりと身につけられるのがこのセミナーの特徴です。

ビジネス向けAI完全攻略セミナー

AIに関わる仕事がしたいと感じていても、具体的にどんな仕事があるのか分からない人もいるでしょう。そんな方のためにAI攻略セミナーでは、AIをどのように活かせるのか、AIはどのように作っていくのかなど、AIについて幅広く学習ができるセミナーです。また、機械学習やディープラーニングの仕組みなど、具体的な活用方法も学べるので、ビジネスに直結した学習ができるセミナーです。

強化学習プログラミングセミナー

強化学習プログラミングセミナーは、様々な分野で実装できるAIを制御する方法を学習するセミナーです。
例えば、自動車などの自動運転から、ロボットやゲームなどの最適化まで、AI技術者に必要な知識を学べます。
ただし、ニューラルネットワークの仕組みや、Pythonの基本的なプログラミングを理解している方が前提となるため、初心者向きではありません。

AIエンジニアにおすすめの資格まとめ

AIは今後、多くの分野で活用が期待されており、そのAIを開発して実用化するにはAIエンジニアの存在が欠かせません。
もしAIエンジニアに興味があるなら、資格取得を目指すのも良いでしょう。
そうすれば知識が身について、即戦力としてAIの分野で活躍ができるかもしれません。
今の職業から年収をアップさせたいけど、AIに関してはまったくの初心者という人でも、セミナーに参加しAIエンジニアの資格を取得すれば年収アップに近づけるでしょう。