E資格が活用できる求人にはどのようなものがあるのでしょうか。本記事では、E資格を取得するまでの流れやE資格を活用できる求人例、E資格以外のAI関連のおすすめ資格、AIの資格を取得するメリットなどを紹介していますので、参考にしてみてください。
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「E資格ってどんな資格？」
「E資格を活用できる求人例って？」
「AI関連の仕事にはどんなものがあるの？」
このように、E資格などのAI関連の資格について興味を持っているという人も多いのではないでしょうか。
本記事では、E資格の概要やE資格を活用できる求人などを紹介しています。本記事を読むことで、E資格がどのような資格なのか把握できるでしょう。
また、E資格以外のAI関連のおすすめ資格やAI関連の仕事、AIの資格を取得するメリットなどについても解説しているため、AI関連の資格を取得しようと考えている人の参考にもなるでしょう。
E資格やAI関連のおすすめ資格についてくわしく知りたい人は、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。
E資格とは、ディープラーニングを実装できる能力を認定する資格です。G検討と同じく日本ディープラーニング協会が認定している資格となっており、ディープラーニングの理論への理解や、適切な手法を選択して実装できる能力、知識を認定します。
G検定がマネージャー向けの資格であるのに対して、E検定はエンジニア向けの資格となっています。
E資格を取得するには、前提条件としてJDLA認定プログラムを過去2年以内に修了している必要があります。E資格の試験を受験する場合、ユーザーアカウント登録を行ってから試験予約を行います。
予約完了メールが届いたら予約ができた状態になっているため、試験日に試験会場で受験しましょう。
出典：E資格概要｜一般社団法人日本ディープラーニング協会
参照：https://www.jdla.org/certificate/engineer/
結論から述べると、E資格は転職の際に活用することができます。特にAI関連の職種への転職を検討している場合は、E資格を取得しておくと転職で有利に働く可能性が高いでしょう。
E資格の知識やスキルを活かせる求人としては、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどが例として挙げられるでしょう。ここでは、E資格を活用できる求人例について解説します。
機械学習エンジニアの求人としては、セキュリティ関連開発の求人があります。業務内容はセキュリティシステムの社会実装を行うことで、PythonやC言語を使ったコーディングスキルや機械学習を使用した開発経験などが求められます。
データサイエンティストの求人には、データドリブンの主導部門に対する包括分析支援の求人などがあります。スキルとしては、IBM SPSSやDataRobotを使用した3ヵ月以上の分析設計や分析経験が必須となります。
E資格が活用できる求人は機械学習を使った案件が中心ですが、中にはクラウド技術が必要となる案件も多いです。そのため、このような求人で採用されるためには、機械学習やディープラーニングの知識はもちろんインターネット関連の技術も必要になるでしょう。
E資格保持者向けの案件は機械学習などの先端技術を用いる求人が多いため、高収入の仕事も多い傾向にあります。そのため、E資格を取得することで高収入を目指すことができるでしょう。
実際に、高収入を得るためにE資格の取得を目指しているというエンジニアもいます。
AI関連の業務では専門的な知識が必要とされます。そのため、AIに関連した知識やスキルを身につけられる資格取得を行うことがおすすめです。
ここではAI関連のおすすめ資格について解説していきます。AIに関連した知識やスキルを身につけたい方は、ぜひ参考にしてみてください。
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G検定とは、ディープラーニングの基礎知識を保有しており、適切な活用方針を決定し、事業に活用できる能力や知識を認定する資格です。
日本ディープラーニング協会が認定している資格で、ディープラーニングやAI技術に関するジェネラリスト向けの資格です。日本ディープラーニング協会ではエンジニア向けの「E資格」も実施していますが、G検定はマネージャー向けの資格となっています。
AI実装検定とは、ディープラーニングに関する知識と実装スキルを測る検定試験です。現在のAIでできることをテーマに、ディープラーニングに必要な「数学の知識」「プログラミングの知識」「基礎理論への理解という三点から基礎力を測定します。
AI実装検定には入門レベルのB級から基礎レベルのA級、応用レベルのS級という3つのレベルが用意されています。
基本情報技術者試験とは、ITエンジニアに必要な知識を有していることを証明できる資格です。経済産業省によって実施されている情報処理技術者資格の1区分で、ITパスポートと同じく国家試験です。
試験勉強を通して情報処理技術者に必要な基本的な知識を身につけられるため、より難易度の高い資格を取得するためにも基本情報技術者試験は取得しておくと良いでしょう。
出典：基本情報技術者試験(FE)｜IPA
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html
応用情報技術者試験とは、基本情報技術者試験よりもワンランク上の資格です。情報処理技術者試験の1区分で、ITエンジニアに必要な幅広い知識や応用力を測ります。
試験勉強を通して技術、管理、経営まで幅広い分野の知識を身につけることができるため、エンジニアとしてスキルアップを目指す方におすすめです。
出典：応用情報技術者試験(AP)｜IPA
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html
データベーススペシャリスト試験とは、データベースに関する専門的な知識やスキルを認定する資格です。情報処理技術者試験の1区分で、応用情報技術者試験よりも難易度が高い国家試験となっています。
データベース管理者やインフラエンジニアなどに適した試験ですが、AI関連の業務ではデータベースを扱うため、AIエンジニアなどにもおすすめの資格です。
出典：データベーススペシャリスト試験(DB)｜IPA
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html
統計検定とは、統計に関連した知識や活用力を認定する全国統一試験です。日本統計学会が認定している資格で、さまざまな水準と内容によって統計活用力を測るものです。
統計検定にはさまざまな種別が用意されていますが、これからデータ分析に関連した仕事をする場合は4級、データアナリストの場合は3級、データサイエンティストの場合は準1級を取得目標の目安にすると良いでしょう。
画像処理エンジニア検定とは、画像処理分野の開発や設計に必要な知識を評価する検定です。画像処理もディープラーニングの活用法の1つとなっているため、取得しておいて損はないでしょう。
画像処理エンジニア検定には、基礎知識の理解を測る「ベーシック」と専門知識の理解や応用能力を測る「エキスパート」の2種類があります。
Pythonエンジニア認定データ分析試験とは、AI開発で用いられるPythonに特化した試験です。
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している試験で、Pythonを使用したデータ分析の基礎や方法などの知識を測るものです。PythonはAI開発以外にも需要の高い言語となっているため、取得しておきたい資格だと言えるでしょう。
AWS 機械学習専門認定資格とは、機械学習に関する専門的なスキルを認定するAWS認定専門です。さまざまな種類があるAWS認定資格の中でも専門知識分野の資格となっています。
AWS上での機械学習モデルの構築やトレーニイング、チューニング、デプロイに関する専門的な知識を認定します。
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentalsとは、マイクロソフト社が認定しているAzure入門者向けの資格です。
Fundamentalsの試験科目には6種類あり、その中でも「Azure AI」はAI開発に関するキャリアをスタートする場合に有効なエントリーレベルの資格となっています。主にAzureでの機械学習の基本原則やワークロードなどについて問われます。
Professional Data Engineerとは、データを収集、変換、可視化することによってデータに基づいた意思決定を可能にするためのスキルを認定する資格です。
GoogleCloud認定資格の1つで、データ処理システムの設計、機械学習モデルの運用化、ソリューションの品質の確保、データ処理システムの構築と運用化などに関する能力を評価します。
統計士（現代統計実務講座）とは、文部科学省認定の統計分野の通信講座です。現代統計実務講座の通信教育を修了することで、統計士の資格を取得できます。
現代統計実務講座を受講することで、物事を客観的にとらえ、未来を予測する統計のスキルを身につけることができるでしょう。
データ解析士（多変量解析実務講座）とは、文部科学省認定の多変量解析に関する通信講座です。多変量解析とは複数の変数による多変量データを統計的に扱う解析手法の総称で、主に重回帰分析や主成分分析などを指します。
多変量解析実務講座の通信教育を修了することで、データ解析士の資格を取得できます。
エンジニアとして働いている方の中には、近年注目されているAI業界への転職を検討しているという方もいるのではないでしょうか。
AI業界で活躍している職種としては、「AIエンジニア」「AIプランナー」「AIプロデューサー」「データサイエンティスト」「データアナリスト」などがあります。ここではAI関連の仕事について、それぞれ解説していきます。
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AIエンジニアとは、AIに関連したシステムの開発を行うエンジニア職です。機械学習の開発を行うことから、「機械学習エンジニア」と呼ばれることもあります。
AIエンジニアはAIに関する専門的な知識を持ち、AIを構築することが仕事です。
AIプランナーとは、AIを活用したプロジェクト管理やプロジェクトの実行を担う職種です。AIプランナーはAIを使った業務活用の企画を行います。
実際の業務ではクライアントとエンジニアの間に立って調整を行ったり、双方の意見をヒアリングしたりします。AIをビジネスで活用できるようにマネジメントすることがAIプランナーの仕事です。
AIプロデューサーとは、AIを活用したプロジェクトをまとめる職種です。AIを構築する際には、AIエンジニアやデータサイエンティスト、クライアントなどそれぞれ異なる立場の人材が関わることになります。
AIプロデューサーはこれらの人材を取りまとめ、ビジネスモデルを構築していくという役割を持ちます。また、スケジュール管理などのマネジメント業務もAIプロデューサーの仕事です。
データサイエンティストとは、膨大な量のデータの収集や整理、データ分析を行うことで、ビジネスにおける意思決定のサポートを行う職種です。
データ分析を行うだけでなく、分析結果から知見を得て、ビジネスに活用するというスキルが求められます。また、データサイエンティストは開発業務に携わるわけではありませんが、エンジニア職として分類されることもあります。
データアナリストとは、プロジェクトの内容に応じてデータ分析を行う職種です。データサイエンティストと同じくデータ分析を仕事とする職種ですが、データアナリストの場合はすでに目標やどのようにデータ分析を行うのかが決まっているケースが多いです。
そのため、データサイエンティストよりも業務領域は狭くなります。また、データアナリストにはコンサル型とエンジニア型の2種類があります。
AIエンジニアやデータサイエンティストといった職業や資格が必須ではありません。そのため、この記事で紹介した資格を取得しなくても仕事に就くことは可能ですが、資格を取得することによってAI関連の知識を効率よく習得できるといったメリットがあります。
ここではAIの資格を取得するメリットについて解説するため、参考にしてみてください。
独学でAIについて勉強をしていても、目標や期限がなければなかなか効率よく進めることは難しいでしょう。しかし資格取得という目標があれば、期限やゴールが明確になります。
そのため、AIの資格取得のために試験勉強をすることで、AIの知識を効率よく習得することができるでしょう。
試験を受ければ、獲得した点数や合格、不合格などが結果として表れます。そのため、自分のスキルや知識を客観的に判断できるようになるでしょう。
自分の今後のキャリアや転職などを考える際に、自分の能力を客観的に判断することが非常に重要です。そのため、たとえ不合格だったとしても受験する価値はあるでしょう。
別の業界や業種からAI業界に転職する場合、AI関連の資格を取得していると有利になることがあります。資格を取得していることで一定以上の知識やスキルを持っていることが客観的に証明できるため、良いアピールポイントになるでしょう。
また、事前に資格を取得してきたということで、モチベーションの高さややる気の高さを示すのにも役立ちます。
AI関連の資格の中には海外資格も多く存在します。このような資格取得を通して英語力も身につくため、英語での最新情報も入手しやすくなるでしょう。
基本的にIT関連の情報はまずは英語のニュース記事として流れるため、英語力があれば英語の最新情報でも自分で読めるようになります。
AI関連の資格を取得することで、AIに関する知識を効率的に習得することができます。また、AI開発には専門的な知識やスキルが必要とされるため、AI業界で活躍するためには資格を取得しておくのがおすすめです。
ぜひこの記事で紹介したAI関連の仕事やAI関連のおすすめ資格、AIの資格を取得するメリットなどを参考に、AI関連の資格取得を目指してみてはいかがでしょうか。
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監修者インフォメーション
2022/01/21
2022/07/29
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