AIエンジニアに必要な資格5選【2026年版】

ステップ別ロードマップ

1. 資格 11-2ヶ月

   G検定（ジェネラリスト検定）

   日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、AI・深層学習のリテラシー検定です。AIの基礎知識を幅広く扱い、エンジニア以外のAI職への転職にも有効です。合格率は約65%です。

   おすすめリソース

   • JDLA公式テキスト
   • 『ディープラーニングG検定 公式テキスト』

   ゴール: AI・深層学習の基礎知識を体系的に証明できる状態

2. 資格 22-3ヶ月

   E資格（エンジニア資格）

   JDLAのエンジニア向け深層学習資格で、実装力を証明する難易度の高い資格です。JDLA認定プログラムの修了が受験条件で、合格率は約60%です。AIエンジニアとしての実力を証明する有力な資格です。

   おすすめリソース

   • JDLA認定プログラム（必須）
   • PyTorch/TensorFlowの実装練習

   ゴール: 深層学習の実装力を高いレベルで証明できる状態

3. 資格 31-2ヶ月

   AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

   AWSの機械学習に関するAssociateレベルの認定資格で、本番環境に機械学習を実装して運用する技術的能力を対象とします。現行試験（MLA-C01）は65問・130分、受験料150 USDです。更新版（MLA-C02）の提供が予定されており、日本語の現行試験はMLA-C02の一般提供まで受験できます。従来のAWS Certified Machine Learning – Specialtyは2026年3月31日を最終受験日として廃止され、AWS公式は同資格のページで機械学習の認定として本資格を案内しています（AWS公式、2026年10月18日確認）。

   おすすめリソース

   • AWS公式の試験ガイド
   • AWS Skill Builder の Exam Prep Plan
   • Amazon SageMaker のハンズオン

   ゴール: AWSでのML基盤構築スキルを証明できる状態

4. 資格 41-2ヶ月

   統計検定2級

   日本統計学会が実施する統計に関する検定です。データサイエンティストの基礎スキルである統計学の知識を証明できます。合格率は約35%で、DS転職で最も評価される統計系資格です。

   おすすめリソース

   • 『統計学入門』（東京大学出版会）
   • 統計WEB（無料）

   ゴール: 統計学の基礎力を証明できる状態

5. 資格 51-2ヶ月

   Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

   GCPのMLに特化した認定資格です。Vertex AI、BigQuery ML、TFXなどGCPのMLサービスを幅広く扱います。Google CloudのProfessionalレベルの認定資格です。

   おすすめリソース

   • Google Cloud公式トレーニング
   • Coursera『GCP ML Engineer』

   ゴール: GCPでのML基盤構築スキルを証明できる状態

実践的なアドバイス

おすすめ転職エージェント

本ガイドで扱う転職に適したエージェントを選定しています。

よくある質問

関連キャリアガイド