【2025】AI・機械学習資格おすすめ12選!取得メリットと活用方法

【2025】AI・機械学習資格おすすめ12選!取得メリットと活用方法

AIや機械学習の技術は日々進化を続けており、関連する資格を取得することがスキルアップやキャリアアップにつながります。資格を通じて体系的に知識を学び、業界での専門性を高めましょう。

この記事では、AIや機械学習に関連するおすすめ資格や、資格取得によって得られるメリット、さらに資格を活用する方法について詳しく解説します。

この記事を読むことで、資格選びに迷っている方も最適な資格を見つけることができ、AIや機械学習分野でのキャリア形成に向けた第一歩を踏み出せるでしょう。

おすすめのAI・機械学習資格12選

AIや機械学習のスキルを証明できる資格は、キャリアアップや転職市場でのアピールポイントとして非常に有効です。ここでは、おすすめの資格を厳選し、それぞれの特徴やメリットをご紹介します。

違いが一目でわかる比較表も用意しましたので、受験する際の参考として活用してください。

資格名 主催団体 取得難易度 学習期間の目安 出題範囲 活かせる仕事
G検定 日本ディープラーニング協会(JDLA) ★★☆☆☆ 約1〜2ヶ月 ディープラーニングの基礎知識、応用事例 AIプロジェクトマネージャー、企画職
E資格 日本ディープラーニング協会(JDLA) ★★★★☆ 約3〜6ヶ月 ディープラーニングの理論と実装技術 AIエンジニア、データサイエンティスト
Python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 ★★☆☆☆ 約1〜2ヶ月 Pythonの基礎、データ分析手法 データアナリスト、機械学習エンジニア
統計検定2級 日本統計学会 ★★★☆☆ 約2〜3ヶ月 統計学の基礎理論と応用 データサイエンティスト、リサーチャー
AI実装検定 AI実装検定実行委員会 ★★★★☆ 約3〜6ヶ月 AI技術の実装スキル、プログラミング AIエンジニア、ソフトウェア開発者
画像処理エンジニア検定 画像情報教育振興協会(CG-ARTS協会) ★★★☆☆ 約2〜4ヶ月 画像処理技術、アルゴリズム 画像認識エンジニア、研究開発職
データベーススペシャリスト試験 情報処理推進機構(IPA) ★★★★☆ 約4〜6ヶ月 データベース設計・運用、SQL データベース管理者、システムエンジニア
TensorFlow Developer Certificate Google ★★★★☆ 約3〜6ヶ月 TensorFlowの基礎、ニューラルネットワーク構築、モデル最適化 AIエンジニア、機械学習エンジニア
AWS Certified Machine Learning Amazon Web Services(AWS) ★★★★☆ 約3〜6ヶ月 AWSサービスの活用、機械学習理論、モデル構築 クラウドエンジニア、データサイエンティスト
Google Cloud Professional Data Engineer Google Cloud ★★★★☆ 約3~6ヶ月 データエンジニアリング、機械学習、データ分析 データエンジニア、データサイエンティスト
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate Microsoft ★★★★☆ 約3~6ヶ月 AIソリューション設計、機械学習、Azureサービス活用 AIエンジニア、ソリューションアーキテクト
Kaggle Competitions Master Kaggle ★★★★★ 実績次第 データ分析、モデル構築、実務課題の解決 データサイエンティスト、機械学習エンジニア

①G検定

G検定(ジェネラリスト検定)は、日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催する資格で、AIや機械学習(ディープラーニング)に関する基礎知識を有し、これらの技術を事業に活用できる人材であることを認定するものです。

AIを利活用して企画や営業、経営に携わる人に向けて設計されており、ディープラーニングの仕組みや活用法を学ぶことで、AIプロジェクトの推進役としての役割を担うスキルを習得できます。

試験はオンラインで実施され、幅広い知識が求められるものの、数学やプログラミングに詳しくなくても挑戦できる点が特徴です。AI初心者にとって、知識を体系的に身につける入り口として適しています。

G検定の詳細情報や学習方法については、こちらの記事もチェックしてみてください。

【2025】G検定とは?類似資格との違いや効果的な学習方法も解説

G検定を目指す方には、JDLA認定 G検定対策講座がおすすめです。JDLAの認定を受けている講座で、G検定合格に必要な知識を効率的に学べます。

この講座を通じて、G検定の合格だけでなく、AIを活用する力を磨き、キャリアの幅を広げる第一歩を踏み出しましょう。

JDLA認定 G検定対策講座はこちら

②E資格

E資格は、G検定と同じくJDLAが主催する資格で、機械学習の一分野であるディープラーニングの理論を深く理解し、実装能力を有するエンジニアを認定するものです。AIや機械学習技術を実際のプロジェクトに応用し、モデル構築やデータ処理を行う実務スキルが求められます。

G検定がディープラーニングの基礎知識と応用方法を学ぶことで「理解者」を認定するのに対し、E資格は「実践者」を対象にした資格です。具体的には、G検定は非エンジニア層でも受験可能な入門的な資格であるのに対し、E資格はエンジニア向けで、プログラミングや数理的な知識を伴う内容が含まれます。

E資格を受験するためには、JDLAが認定する講座の受講が必須です。基礎から高度な応用までの体系的な知識を学ぶことができるため、実践的なスキルを磨きたい方や、AIエンジニアとしてキャリアアップを目指す方に特におすすめです。

E資格の詳細情報や難易度については、こちらの記事もご覧ください。

【2025】E資格とは?難易度や合格率・G検定との違いを詳しく解説

E資格の取得を目指す方には、E資格対策ディープラーニング短期集中講座がおすすめです。JDLAの認定プログラムとして、E資格合格に必要な知識とスキルを短期間で効率よく習得できる内容となっています。

受講後はE資格試験への受験資格が得られるだけでなく、AIエンジニアとして即戦力となるスキルを身につけることができます。業務で役立つスキルを効率的に学び、キャリアアップを目指しましょう。

E資格対策ディープラーニング短期集中講座はこちら

③Pythonエンジニア認定データ分析試験

Pythonエンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使用したデータ分析のスキルを証明する資格です。Pythonの基本的な知識からデータ分析ライブラリ(Pandas、NumPy、Matplotlibなど)の使用方法、さらに統計的手法を用いたデータ処理のスキルまで幅広く問われます。

AIや機械学習分野ではデータの前処理や分析が重要なステップであり、この試験を通じて実務に直結するスキルを習得していることを証明できます。

そのため、データサイエンス分野でキャリアを目指す方や、Pythonを用いた実践力を向上させたい方に最適な資格です。

Pythonエンジニア認定試験の種類や詳細情報については、こちらの記事もご覧ください。

[種類別]Pythonエンジニア認定試験とは?キャリアパスの描き方を解説

Pythonのスキルを身に着けたい方には、Python基礎セミナー講習がおすすめです。Python初心者から中級者を対象に、プログラミングの基本から実務に役立つスキルまでを効率的に学べる内容となっています。

Pythonのスキルを短期間で習得し、キャリアアップや業務効率化を目指しましょう。

Python基礎セミナー講習はこちら

④統計検定

統計検定は、統計学の知識と応用力を客観的に評価する資格試験で、日本統計学会が主催しています。データ分析や機械学習において必要不可欠な統計的スキルを学び、証明するものです。

試験には複数のレベル(統計検定1級、2級、3級など)があり、初学者から専門家まで幅広く対応しています。例えば統計検定2級では、データ分析や仮説検定、回帰分析などの基礎的な統計手法が問われます。一方で、1級はより高度な内容になっており、統計を深く理解し、実務に応用する能力を証明できます。

統計検定は、AIや機械学習モデルの性能評価や、データの傾向を正しく把握する能力を身に付けたい方におすすめです。

統計検定の試験概要や受験メリットについては、こちらの記事も参考にしてください。

統計検定とは?各級の試験概要や受験メリット、勉強方法まで解説

⑤AI実装検定

AI実装検定は、AIや機械学習技術の実践的なスキルを認定する資格試験です。ディープラーニングや機械学習モデルの実装に必要な基礎知識から応用までを網羅しており、実務でのAI活用力を証明できます。

試験では、Pythonを用いたコーディングスキル、基本的な数学や統計、さらにAIモデルの構築と評価に関する知識が求められます。実践的な内容が多いため、AI開発に携わるエンジニアやAIプロジェクトの推進スキルを身につけたい方に最適です。

AI分野でのキャリアアップや、実践的な技術力をアピールしたい方にとって、大きな強みとなるでしょう。

AI実装検定の試験概要や難易度に興味のある方は、こちらの記事も参考にしてください。

AI実装検定とは?レベル別の試験概要や難易度、勉強方法を解説

⑥画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、画像処理技術に関する知識とスキルを評価する資格試験です。画像処理は機械学習やAIの応用分野の中でも特に需要が高い分野であり、顔認識や物体検出、医療画像解析など、多岐にわたって応用できます。

試験では、画像処理の基礎理論やアルゴリズム、具体的な実装方法が問われます。資格の対象者は、画像処理技術を扱うエンジニアや、画像データを活用したAIプロジェクトを推進したい方です。実務に直結した内容を学べるため、技術力の向上だけでなくキャリアアップにも繋がります。

画像処理に特化した技術を習得することで、AIや機械学習の分野で専門性をアピールできる強力な武器となるでしょう。

画像処理エンジニア検定の試験概要や受験メリットについては、こちらの記事もご参照ください。

画像処理エンジニア検定とは?試験概要や難易度、受験メリットを解説

⑦データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、情報処理推進機構(IPA)が主催する国家資格で、データベースの設計・運用に関する高度な知識とスキルを認定する試験です。AIや機械学習の分野では、大規模なデータを効率的に管理・分析する能力が求められ、データベースに関する知識はその基盤となります。

試験内容は、リレーショナルデータベースの設計やSQLの高度な利用方法、データベースのセキュリティやパフォーマンス最適化など、実務に直結した課題を中心に構成されています。このため、データエンジニアやデータベース管理者を目指す方にとって最適な資格と言えるでしょう。

AIや機械学習プロジェクトでは、データの整備や効率的なクエリ設計が重要となるため、この資格を取得することがキャリアにとって大きな武器になります。

データベーススペシャリスト試験に関する詳細情報を知りたい方は、こちらの記事も参考にしてください。

データベーススペシャリスト試験とは?難易度から勉強方法まで徹底解説

⑧TensorFlow Developer Certificate

TensorFlow Developer Certificateは、Googleが主催する機械学習エンジニア向けの資格試験です。TensorFlowを活用してAIモデルを構築、トレーニング、デプロイするスキルを証明するもので、AI分野での実践的なスキルを評価します。

試験内容はPythonをベースに、ニューラルネットワークの構築やデータ前処理、モデルの最適化などが含まれます。難易度は中級程度で、一定のプログラミング経験が必要ですが、取得することでAIプロジェクトの実務に強いエンジニアとしての信頼性を高め、キャリアアップや転職市場でのアピールポイントになります。

機械学習を実践的に学びたい方やスキルを体系的に証明したい方におすすめの資格です。

⑨AWS Certified Machine Learning

AWS Certified Machine Learningは、Amazon Web Services(AWS)が提供する機械学習関連の資格です。クラウド環境を活用して機械学習モデルを構築、トレーニング、チューニングするスキルを評価します。

試験はAWSのサービスに関する知識と機械学習理論の理解が求められるため、難易度は中級から上級とされます。この資格を取得することで、AWS環境でのAIプロジェクトにおける専門性をアピールでき、クラウド分野でのキャリアアップやフリーランス案件の獲得に有利です。

クラウドとAIの融合が進む現在、AWS Certified Machine Learningは需要の高いスキルセットを持つ証明として注目されています。

AWS Certified Machine Learningについての概要や勉強方法については、こちらの記事も参考にしてください。

【2025】AWS Certified Machine Learningとは?概要と勉強方法を詳しく解説

AWSへの理解を深めたい方には、AWSで始めるインフラ構築基礎セミナーがおすすめです。クラウド初心者の方を対象に、AWSの基本的なサービスやインフラ構築の基礎を学ぶことができます。

実践的な内容も含まれているため、AWSの活用方法をイメージしやすく、今後の業務や学習にも役立てられるでしょう。

AWSで始めるインフラ構築基礎セミナーはこちら

⑩Google Cloud Professional Data Engineer

Google Cloud Professional Data Engineerは、Google Cloud Platform(GCP)上でのデータエンジニアリングや機械学習のスキルを証明する資格です。データ駆動型の意思決定を支援するため、データの収集、変換、保存、分析に関する知識が求められます。

試験範囲には、GCPの主要サービス(BigQuery、Dataflow、Pub/Sub、Vertex AIなど)の活用、データパイプラインの設計、スケーリング、セキュリティの最適化が含まれます。また、モデル評価やモニタリングといった運用スキルも問われます。

データエンジニアやデータサイエンティストを目指す方に適しており、GCPを利用したビッグデータ分析や機械学習プロジェクトに携わる実践的なスキルを証明する資格として高い評価を得ています。

Google Cloud Professional Data Engineerの試験概要や難易度については、こちらの記事も併せて参考にしてください。

Professional Data Engineerとは?試験概要や難易度など徹底解説

⑪Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associateは、Microsoft Azure上でAIソリューションを設計、開発、デプロイするスキルを証明する資格です。AzureのAI関連サービスを活用し、企業の業務課題を解決するための知識と実践力を評価します。

試験範囲には、自然言語処理(NLP)、画像認識、音声処理、予測モデルの作成、AIソリューションのデプロイと管理が含まれます。また、セキュリティの確保やパフォーマンスの最適化についても問われます。

AIエンジニアやAzure環境でAIプロジェクトを推進する技術者に最適な資格であり、Azureプラットフォームを活用した機械学習やAIシステムの開発能力を証明するものとして、業界から高い評価を受けています。

⑫Kaggle Competitions Master

Kaggle Competitions Masterは、機械学習の実践スキルを証明する非公式の称号です。データサイエンスのオンラインプラットフォーム「Kaggle」が主催するコンペティションで、一定以上の成績を収めた参加者に与えられます。

コンペティションでは実際のビジネス課題を題材にし、データ処理やモデル作成、予測精度の向上を競います。取得には多くの実績が必要で、難易度は非常に高いですが、それだけに価値があり、実務に近い課題解決スキルを示すことができます。

この称号を持つことで、即戦力としての評価が高まり、機械学習エンジニアとしてのキャリアに大きく貢献できるでしょう。

AI・機械学習資格を取得するメリット

AI・機械学習資格を取得するメリット

AIや機械学習資格を取得することは、業界内での評価を高めたり、新しい分野に挑戦するための基盤を築いたりと、さまざまなメリットがあります。

具体的なメリットを以下に挙げてみましょう。

  • AIや機械学習に関する理論や実務スキルを体系的に習得できる
  • 求人市場での競争力が高まり、キャリアアップや転職活動で有利
  • 取得した資格を活用し、幅広い職種に挑戦することが可能
  • 専門性を証明することで年収の増加につながる
  • AIや機械学習の最新技術やトレンドを実務で活用できる
  • 同じ分野に興味を持つ人々や専門家と交流する機会が生まれる

このように資格取得は、AIや機械学習分野での活躍の幅を広げるだけでなく、長期的なキャリア形成においても重要なステップです。自分の目標に合わせて適切な資格を選び、未来への第一歩を踏み出しましょう。

AI・機械学習資格取得で未来の可能性を広げよう

AIや機械学習資格は、スキルアップやキャリアアップを目指すうえで非常に有益です。G検定やE資格などの資格は、自分の知識やスキルを証明するだけでなく、新しい分野に挑戦するための扉を開きます。

また、資格取得にはセミナーを活用することで効率的かつ短期間で目標に到達できる可能性が高まります。

この記事で紹介した内容を参考に、自分に最適な資格や学習方法を見つけてください。AIや機械学習分野での専門性を磨き、新しい未来に向かって力強くステップアップしましょう!