「AI関連の資格を取りたいけれど、種類が多すぎてどれから手をつけていいか分からない」——そんな相談をよく受けます。この記事では、代表的なAI関連資格を、当サイト独自の難易度基準(公式試験の合格率・出題範囲・前提知識の量をもとにした編集部評価であり、公的な偏差値ではありません)で整理して紹介します。
目次
当サイトの難易度評価について
ここで紹介する「難易度スコア」は、各資格の公式サイトが公表している合格率や出題範囲、必要な前提知識(数学・プログラミングの有無など)をもとに、当サイト編集部が独自にランク付けしたものです。学校の偏差値のような公式統計ではなく、あくまで「学習の目安」としてご活用ください。
代表的なAI関連資格 難易度早見表
| 資格名 | 難易度目安 | 前提知識 | 向いている人 |
|---|---|---|---|
| G検定(JDLA) | 初級〜中級 | 特になし(座学中心) | AIの概要を体系的に理解したい人、非エンジニア |
| AI-900(Microsoft Azure AI Fundamentals) | 初級 | 特になし | クラウドAIサービスの基礎を知りたい人 |
| 統計検定2級 | 中級 | 高校数学レベルの統計 | データ分析の土台を固めたい人 |
| Python 3エンジニア認定データ分析試験 | 中級 | Python基礎文法 | 実務でデータ分析を扱いたい人 |
| E資格(JDLA) | 上級 | 数学(微分・線形代数)、Python実装力 | エンジニアとしてAI開発に関わりたい人 |
| AWS認定 Machine Learning – Specialty | 上級 | 機械学習の実務知識、AWS運用経験 | クラウド上でのML実装・運用に関わる人 |
まず何を取るべきか迷ったら
「AIについて話ができるようになりたい」だけなら G検定 やAI-900のような初級資格から。「実際に手を動かして開発・運用に関わりたい」なら、統計検定やPython資格で土台を作ってからE資格やAWS認定を目指す、という積み上げ方が現実的です。自分の目的別の選び方は資格の選び方ガイドで詳しく解説しています。
まとめ
AI資格は「とりあえず一番有名なものを」ではなく、自分の目的(教養として知りたいのか、実務で使いたいのか)に合わせて選ぶことが遠回りを避けるコツです。学習方法やスクールの比較は学習法・体験談やスクール・講座比較もあわせてご覧ください。
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