AI関連のおすすめ資格は？各資格の詳細と難易度を徹底解説

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最終更新日: 2025/12/10

この記事のポイント

AI人材の需要が高まるなか、AI分野の知識を「資格」という形で証明しておく重要性は以前よりも高まっています。

そこで本記事では、

AI人材の需要と、AI基礎知識を証明できる資格の重要性を解説
G検定・E資格を中心に、クラウド系・データ分析系など主要なAI資格を一覧で紹介
AI資格の選び方や、初心者でも始められる学習方法を解説

の3つを軸にまとめています。

資格はあくまで入り口ですが、学習の指針づくりや転職準備には大きく役立ちます。AIエンジニアを目指し始めた方やAI分野に関心のある方は、この記事を参考に自分に合う資格を見つけてみましょう。

AI資格とは？取得するメリットと将来性
主要なAI資格
AI資格の選び方
- キャリアを軸にして選ぶなら
- 文系・初心者におすすめのルート
AI資格の勉強法とおすすめ教材
- 独学で学ぶ場合のポイント
- 講座・スクールを活用するメリット
よくある質問（Q&A）
まとめ

AI資格とは？取得するメリットと将来性

AI資格は、AI人材の需要が拡大し続ける今だからこそ「基礎知識の証明」と「キャリアの入り口」として価値があります。まずはAI資格について、「市場の中でどういう立ち位置？」「取得するメリットってある？」という疑問にお答えします。

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AI資格の定義と役割

AI資格とは、AIの基礎理論・データ活用・機械学習の基礎などを体系的に学び、その理解度を第三者に示すための民間資格です。AI技術は分野が広く、独学だと「どこから学べばいいのか」が曖昧になりがちです。そこで、資格を軸にすると、学習範囲を整理することができます。

また、AI資格は以下のような役割を持ちます。

学習範囲の指針になる（理論・データ・クラウドなど、学ぶ領域が明確になる）
「最低限の基礎力」の証明になる（採用面接で「AIを触ったことがある」ことを可視化できる）
実務に向けた準備段階として機能する（Python・データ分析・クラウドなど実用科目に触れられる）

AI関連の業務経験がない方でも、資格があると「AI分野に興味があり、基礎を身につけている人材」として認識されやすくなる点がポイントです。

AI人材の需要と市場動向

AI人材の需要は年々高まっており、生成AIの普及によってAI市場そのものも拡大傾向が続いている現状です。ChatGPTなどの生成AIが一般化し、企業でもAI活用を前提としたプロジェクトが一気に増え、今後もこの流れは続くとさまざまな調査で予測されています。

また、総務省「令和7年版情報通信白書」でも、世界・国内ともにAI市場が今後さらに拡大する見通しが示されており、企業のAI導入は継続的に進むとされています（Statista・IDC調査より）。この市場拡大を背景に、企業が求めるスキルも変化しています。AIそのものの知識だけでなく、データ分析・Python・クラウドなど「AIを活用するための基礎スキル」を持つ人材が求められる傾向です。

このようにAI活用が当たり前になりつつある中で、AIの基礎を体系的に学び、一定の知識を持っていることを示せる資格の価値が高まっているという状況です。

【参考】令和7年版情報通信白書第Ⅱ部情報通信分野の現状と課題

AI資格取得のメリット

AI資格のメリットは、「学んだ知識を具体的なキャリア形成に活かしやすくなる」点にあります。特に実務経験が浅い方や異業種から学び始めた方にとって、「AI分野に取り組む姿勢」や「一定の理解があること」を示せるのは大きな利点です。この他にも、

AIの基礎を学んでいることを第三者に示せる
未経験でも応募できる職種の幅が広がる
AI分野の学習を始める「最初のステップ」として取り組みやすい

といったメリットがあります。AI関連職で必須となる資格は現在ありませんが、学習の入り口として、またキャリアの土台づくりとして資格取得は十分に活用できます。

主要なAI資格

主要なAI資格は数多くあります。ここでは、「初心者でも意味がある」「転職・実務で評価される」「学習効果が高い」という3つの観点から、特に価値の高い7つを紹介します。自身の学習レベルと目的に合う資格を見つけてみてください。

なお、情報は記事公開時点（2025年）の情報に基づいています。

G検定

G検定は、ディープラーニングを中心としたAIの基礎知識を学び、その理解度を証明できる入門資格です。実装スキルは問われず、ビジネス職や企画職など「AIを使う側」の方にも受けやすい点が特徴です。

試験は選択式で、オンライン受験にも対応しています。

合格率も比較的高い資格のため、基礎を押さえておけば初心者でも十分に狙える難易度です。学習時間の目安は30〜50時間が一般的です。ただ、これはPythonや機械学習などの基礎知識がある人も含む数字のため、一から学ぶ場合は70〜100時間程度を見込んでおくといいでしょう。

AIの全体像を短期間で理解できるため、未経験からAI分野に関心を持つ方や、今後E資格などの上位資格を目指したい方に向いています。

受験料：一般13,200円（税込）、学生5,500円（税込）

合格率：76.36％（2025年第5回）

E資格

E資格は、ディープラーニング中心のAIモデルの仕組みや、実装方法を理解していることを証明する中級レベルの資格です。G検定が「理論を広く学ぶ入門資格」であるのに対し、E資格はPythonによる実装や数学的な理解を前提としたエンジニア寄りの内容が特徴です。

受験するには、JDLA（日本ディープラーニング協会）が指定する講座の修了が必須となっており、ある程度の学習時間が確保できる方に向いています。AIエンジニアやML（機械学習）エンジニアを目指したい方、業務でモデル構築に携わりたい方にもおすすめの資格です。

受験料：一般33,000円（税込）、会員27,500円（税込）、学生22,000円（税込）

合格率：68.26％（2025年#1）

Microsoft 認定：Azure AI Fundamentals（AI-900）

AI-900はAIの基礎知識とAzureにおけるAI活用の概要を理解していることを示せる入門資格です。機械学習の概念やAIの基本用語、生成AIの基礎、AzureのAIサービスなどを幅広く学べるため、初心者でも取り組みやすい点が特徴です。

試験は選択式で、実装スキルは不要です。クラウドを使ったAI活用の基礎を押さえたい方や、未経験からAI分野に入ってみたい方の最初の一歩としてよく選ばれています。転職活動でも「AIの基礎理解がある」ことを示す材料として役立つでしょう。

受験料：一般12,980円（税込）、学生9,680円（税込）

合格率：非公開

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

Machine Learning Engineer（MLE）は、AWS上で機械学習モデルを構築・運用するための実務力を証明する資格です。機械学習の基本から、データ前処理、モデル作成、デプロイ、MLOpsまでをカバーしており、クラウドでAIを扱うエンジニア向けの中級レベルに位置づけられています。

試験ではPythonを用いた機械学習の理解に加え、SageMakerを中心としたAWSサービスの知識も問われるため、実務寄りの内容です。

合格率は非公開ですが、AWS認定の中でもやや難しい部類であり、基礎的なML経験がある方に向いています。

受験料：20,000円（税込）

合格率：非公開

Microsoft 認定：Azure Data Scientist Associate（DP-100、AI-102）

DP-100とAI-102は、Azureを使ってAIモデルを実装するためのスキルを証明できる中級レベルの資格です。AI-900が「基礎理解」を問うのに対し、これらはコードを用いた実装やAzureの各AIサービスの具体的な操作まで踏み込む点が特徴です。

Azure Machine LearningやCognitive Servicesを用いたモデル構築・デプロイ・運用が出題範囲となり、Azureを業務で利用する企業では「実務力がある人材」と判断されやすい資格です。合格率は非公開ですが、Azure認定の中では中級〜やや難しめのレベルに位置づけられています。

受験料：各20,300円（税込）

合格率：非公開

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析の基礎を理解していることを証明する資格です。資格を通じて、NumPy・Pandas・Matplotlibといった主要ライブラリの使い方や、実務でよく使うデータ加工や可視化の基本を学べます。

G検定のような理論中心の資格と比べて、より「手を動かすイメージ」に近く、Python初心者でも取り組みやすい入門資格です。IT業務やデータ分析の基礎を押さえたい方、Pythonをこれから学び始める方に向いています。

受験料：一般11,000円（税込）、学生5,500円（税込）

合格率：81.5%（2024年2月末までの累計）

統計検定（3級・2級）

統計検定は、データ分析に必要な統計知識を体系的に学べる資格です。AIや機械学習では避けて通れない領域のため、企業からの評価も安定しており、基礎固めとして選ばれることが多い資格です。

階級が細かく分かれていますが、実務で評価されやすいのは主に「2級」で、大学教養レベルの統計を身につけた証明になります。一方で統計の学習が初めての方は、まず3級（高校レベル）から取り組むとスムーズに理解しやすくなります。

受験料（2級）：一般7,000円（税込）、学生5,000円（税込）

合格率：非公開

AI資格の比較表

資格名	対象者	難易度	活かしやすい領域
G検定	初心者〜中級	初心者からでもOK	AI基礎理解、企画職、エンジニアの入口
E資格	中級	Pythonのスキルが必須、数学の基礎も必要	AIエンジニア、研究寄り業務
Azure AI Fundamentals（AI-900）	初心者	初心者からでもOK	IT職全般、クラウド入門、転職の基礎固め
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate	中級	Python・機械学習・AWSサービスの理解が必要（中〜上級寄り）	AIエンジニア、機械学習モデルの構築・運用、AWS環境でのML実務
Azure Data Scientist Associate（DP-100、AI-102）	中級	Pythonとクラウドに関する基礎知識が必要	Azure企業でのAI実装、AIエンジニア
Python3エンジニア認定データ分析試験	初心者〜中級	入門〜初級レベルのPythonのスキルがあればOK	データ分析職、AI学習の導入
統計検定	初心者〜上級	数学に抵抗がなければOK（級によって難易度に差）	データ分析、AI全般の基礎学力

AI関連の国家資格は？

AIに直接対応した国家資格は現在のところ存在していません。ただし、AI分野に必要なIT基盤やデータ処理の知識については、「情報処理技術者試験」で一部カバーされています。ここでは、国家資格と民間資格の違いと、それぞれの使い分けについて解説します。

直接的な関連資格はない

2025年11月の現時点では、AI分野に特化した国家資格はありません。AI技術の進化は速く、資格として標準化するには時間がかかることから、現在は民間団体が提供する資格が主流です。

ただし、行政や産業界でもAI人材の育成は重要テーマとなっており、今後はAI関連の国家資格や公的資格が新設される可能性もあります。そのため、現段階では民間資格で基礎知識を証明しつつ、最新の動向を継続的にチェックしておくとよいでしょう。

情報処理技術者試験で一部対応

情報処理技術者試験とは、国が実施するIT系国家資格の総称です。この試験には、基本情報技術者試験（FE）や応用情報技術者試験（AP）など複数の区分があります。AIに特化した区分はありませんが、応用情報技術者試験などの範囲には、データ処理や統計、アルゴリズムなど、AI分野の基礎となる知識が含まれています。

AI固有の技術や実装スキルは民間資格で補う必要がありますが、国家資格として基盤知識を証明したい場合は有効な選択肢です。

民間資格との違いと使い分け

国家資格はIT人材としての基礎力を評価するものであり、AI領域に限らず幅広い技術知識を証明できる点が特徴です。一方、G検定やAI-900などの民間資格は、AI技術やデータ活用に特化した内容を扱っており、AIエンジニアとしての知識レベルをより直接的に示せます。

両者の違いは次の通りです。

国家資格：IT基礎の土台の証明
民間資格：AIスキルの深度の証明

そのため「IT基盤を幅広く押さえたい」「公的資格で信頼性を高めたい」という場合は国家資格を優先し、「AI分野でのスキルをアピールしたい」「AIエンジニアを目指したい」という場合は民間資格のほうが実務的な効果があります。

どちらか一方に絞るのではなく、国家資格でIT基礎を固め民間資格でAI固有スキルを補うという使い分けが、キャリア形成として現実的です。

AI資格の選び方

AI資格を選ぶときは、「どんなキャリアを目指すか」「現在のスキルレベル（特に文系・初心者かどうか）」の2つを基準にすると失敗しません。ここからは「キャリア別」と「初心者向け」の2つの視点から、適した資格の選び方を分かりやすく紹介します。

キャリアを軸にして選ぶなら

AI資格を選ぶときは、まず「どんなキャリアを目指すのか」から逆算することをおすすめします。同じAI資格でも、向いている働き方や評価される場面が大きく異なるためです。

例えば企画・事務・マーケなどAIを使う側の職種なら、実装よりもAIの基礎理解やデータの読み取り力が求められます。一方、AIエンジニアやデータサイエンティストを目指す場合は、Python・数学・クラウド・モデル構築といった技術寄りのスキルが必要です。

また、「今の仕事にAIを取り入れたい」「副業でデータ分析を受けられるようになりたい」など、現在の立ち位置を強化する目的なら、手を動かせるスキルが身につく資格が役立ちます。

まとめると、

AIを使いたいのか
AIを作りたいのか
今の仕事にプラスしたいのか

によって必要な知識と向いている資格が変わります。

まずは自分のキャリアの方向性を明確にし、その上で最小限の学習で効果が出る資格を選ぶのがポイントです。

文系・初心者におすすめのルート

文系出身や未経験の方がAI分野に入りたい場合は、いきなり高度な実装系資格を目指すよりも、「基礎→実務基礎→クラウド→実装」の順がおすすめです。まずは、AI全体の仕組みと基礎概念を押さえられる資格から始め、次にデータ分析やクラウドの理解へと広げていきましょう。

本記事で紹介した資格を当てはめてみると、

G検定→AI-900→統計検定（3級→2級）→DP-100／AI-102→AWS MLE

のような流れがよく選ばれます。ただし、これはあくまで一例であり、最適な順序は人によって異なります。

資格はキャリア形成のための「選択肢のひとつ」にすぎません。基礎から段階的に理解を積み上げていけば、文系や未経験でもAI分野に必要なスキルを十分に身につけることができます。

AI資格の勉強法とおすすめ教材

AI資格は分野が広いため、効率よく合格するには「何を・どの順序で学ぶか」で決めることが重要です。

ここでは、初心者でも迷わず進められる勉強手順と、独学で使える基本教材、短期で合格したい人向けの学習法をわかりやすく紹介します。

独学で学ぶ場合のポイント

AI資格は独学で学ぶことも十分可能です。その場合は、複数の教材を組み合わせるほうが効率的に理解が進みます。独学の手段としてよく使われるのは、

無料教材（YouTube、オンライン講座の無料部分、公式ドキュメント）
オンライン講座（paizaラーニングなどの動画講座）
書籍（資格対策本・機械学習の入門書）

の3つです。

最初は無料教材でAIの全体像をつかみ、その後に書籍で知識を体系的に整理し、必要に応じてオンライン講座で弱点を補強する流れがスムーズです。書籍は情報が網羅されており、資格試験に必要な範囲が整理されています。ただし、機械学習の動きや統計の考え方などは文字だけだとイメージしにくい部分も多いため、動画で視覚的に理解できるオンライン講座を併用するのがおすすめです。

独学では、一つの方法にこだわらず「無料で概念をつかむ→書籍で整理→動画で補強」というように、教材ごとの強みを活かして進めることがポイントです。

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