40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】
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E資格はディープラーニングについての知識・実装スキルなどを問う、AIに関するエンジニアのスキルを示せる資格です。本記事では、E資格の概要、取得メリット、活用できる求人例、その他のAI関連おすすめ資格などを紹介します。
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目次
「E資格はどんなエンジニアに向けた、なんのスキルと知識を示せる資格？」
「エンジニアはE資格を取得すると転職で活用できる？求人例はある？」
「AI関連の仕事にはどんなものがあるの？」
AIや関連した技術である機械学習、ディープラーニングは様々な企業や組織で活用が進んでいます。自身のキャリアを向上させるためにも、これらのスキルを習得したいと考えるエンジニアもいるのではないでしょうか。
AIに関連するスキル習得について調べている場合、そのための一つの方法となるのが関連する資格の取得です。日本ディープラーニング協会の認定するE資格やG検定は有力な候補ではないでしょうか？
本記事では、E資格の概要や活用できる求人、AI関連の仕事についてや他の関連資格などを紹介します。AI分野のスキル習得によってキャリア向上を目指す方はぜひ参考にしてください。
E資格は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な方法で実装するためのスキルと知識を有することをを認定する資格です。日本ディープラーニング協会（JDLA）が試験運営、認定しています。
関連する資格として、同じくJDLAのG検定があります。G検定はGenerarist向けでビジネス上でディープラーニングを活用する人材に向けた資格です。
一方、E検定はエンジニア向けであり、技術的な内容が問われる試験となっています。
改めて、AIと機械学習、ディープラーニングという用語について確認しておきましょう。
AIはArtifical Intelligenceの略で、直訳すると人工知能となります。コンピューターを用いて、人間が考えるように高度な知的作業を行うための仕組みを意味しています。
機械学習（ML：Machine Learning）は、コンピューターが大量のデータを用いてパターンとルールを学習し、高い精度で予測やデータを分類する技術です。多くのデータを学習することで精度を高めることができるという特徴を持ちます。
ディープラーニング（Deep Leaning）は機械学習の手法の一種で、機械学習において一般的に必要となる「特徴量」というパラメータもコンピューターによって最適値を探させる点が特徴です。従来の機械学習に比べて、利用する人間の作業量を少なくすることができます。人間の脳の持つ神経回路「ニューラルネットワーク」を取り入れて実現されています。
機械学習はAIの一つで、ディープラーニングは機械学習の一種という位置づけです。
E資格は、日本ディープラーニング協会が認定する資格試験で、取得することでディープラーニングを実装するエンジニアに必要となる知識とスキルを示すことができます。
試験は各地の指定会場で行われます。試験申し込み時に希望会場を選ぶことが可能です。
また、試験の概要は下記の表にまとめられます。
| 試験時間 | 120分 |
| 試験形式 | 多岐選択式 |
| 問題数 | 100問程度 |
| 受験費用 | 一般：33,000円（税込） 学生：22,000円（税込） 会員：27,500円（税込） |
| 出題範囲 | シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの出題 ・数学的基礎 確率・統計 情報理論 ・機械学習 機械学習の基礎 ・深層学習の基礎 順伝播型ネットワーク 深層モデルのための最適化 深層モデルのための正則化 畳み込みニューラルネットワーク リカレントニューラルネットワーク Transformer 汎化性能向上のためのテクニック ・深層学習の応用 画像認識 物体検出 セマンティックセグメンテーション 自然言語処理 生成モデル 深層強化学習 様々な学習方法 深層学習の説明性 ・開発・運用環境 エッジコンピューティング 分散処理 アクセラレータ 環境構築 |
開催日や申し込み期限などの詳細については、公式サイトをご確認ください。
出典：E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
E資格の試験には前提となる受験資格はありませんが、資格の取得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。
AIエンジニアやデータサイエンティストといった職業には、資格や免許は必須ではありません。したがって、以下で紹介する資格は取得しなくともAI関連業務につくことが可能です。
しかし、資格の取得に向けた学習にはAI関連の知識を効率よく習得できるメリットがあります。学習に向けた指針としても利用できるため、AIのスキルを身につけたい方は活用を検討下さい。
独学でもAIについて勉強することは可能です。しかし、目標や期限を設定しなければ効率よく進めることは難しいでしょう。
資格取得を学習の目標に定めることで、期限やゴールが明確になります。したがって、AIの資格取得に向けて勉強をすることで、AIの知識を効率よく習得することができます。
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するために利用可能です。
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は非常に重要です。つまり、結果がたとえ不合格だったとしても受験する価値があるといえます。
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ことでスキルを示せるため、就職・転職、フリーランスの案件へのアサインで有利です。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、就職や転職に向けて事前に資格を取得した場合には、モチベーションの高さややる気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。海外の資格取得は英語力の向上の機会としても利用できます。AIに関する情報は英語で提供されている場合も多く、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ことが多いです。英語力を身につけることで、最新情報をキャッチする助けとなります。
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。以下ではAI関連の仕事について説明します。
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。機械学習を活用したアプリケーション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を用いたシステムやアプリケーション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、データの収集基盤の構築やデータを分析するアプリを作る場合もあるため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。
結論から述べると、E資格はエンジニアの転職やフリーランス向けの案件へのアサイン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資格は機械学習の手法であるディープラーニングについての資格です。したがって、E資格が活用できる求人は機械学習およびディープラーニングを使った案件が中心です。
また、これらのAI関連の案件の中にはクラウドサービスを利用する場合も多く、クラウドに関するスキルや知識が必要となる案件も多いです。そのため、E資格を活かした案件で活躍したい場合にはクラウドに関するスキル獲得も重要となります。
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。
厚生労働省の職業情報提供サイトjobtagによると、AIエンジニアの平均給与は558.3万円です。また、ITSSのスキルレベルでレベル４の場合は500.0万円 ~ 780.0万円、レベル５以上の場合は600.0万円 ~ 950.0万円としています。
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、40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】から、E資格を活用できるフリーランス向け案件例を紹介します。
機械学習エンジニアの求人例では、機械学習による業務開発支援の案件があります。
Pythonによる機械学習を利用した分析作業における技術支援、関連データの可視化
データサイエンティストの求人例としては、AIエンジニア・データサイエンティストの資格・教育研修事業の案件があげられます。
AI・データサイエンティストの資格・教育研修事業にてプロジェクトの推進、カリキュラム、スライドの作成
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資格取得に向けた学習で獲得することがおすすめです。
ここではE資格以外のAI関連のおすすめ資格を紹介します。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。
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検定はビジネスにAIを活用する人材向けの資格となっています。
出典：G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
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。AI実装検定実行委員会が認定しており、株式会社 EQUATIONが事業として運営する民間資格です。
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 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
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4級から1級までと、統計調査士などのさまざまな種別が用意されています。データサイエンス分野に向けては、データサイエンス基礎、データサイエンス発展、データサイエンスエキスパートが専門の試験として提供されています。
出典：統計検定：Japan Statistical Society Certificate
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。公益財団法人 画像情報教育振興協会（CG-ARTS）により運営されています。
出典：CG-ARTS|検定
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。
出典：データ分析試験 | Python試験・資格、データ分析試験・資格を運営する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会のページです。
AWS Certified Machine Learning - Specialty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。
出典：AWS Certified Machine Learning - Specialty 認定 | AWS 認定 | AWS
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentalsとは、マイクロソフト社が認定しているAzure環境上でのAI開発入門者向けの資格です。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。
関連する上位の資格として、Azure Data Scientist AssociateやAzure AI Engineer Associateなどがあげられます。
出典：Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals - Certifications
Professional Data Engineer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、GoogleCloud上での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。
出典：Professional Data Engineer 認定資格 | Learn | Google Cloud
現代統計実務講座は、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。一般財団法人 実務教育研究所が運営しています。
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。
出典：現代統計実務講座 - 内閣府移行認可-一般財団法人 実務教育研究所
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。一般財団法人 実務教育研究所が運営しています。
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。
出典：多変量解析実務講座 - 内閣府移行認可-一般財団法人 実務教育研究所
E資格について、よくある質問をまとめています。
特に今後AI関連分野で活躍するためのスキルアップに資格の取得を検討しているエンジニアの方は、E資格について概要を知り、キャリア形成にお役立てください。
E資格はAIに関連する資格で、機械学習の手法の一つであるディープラーニングに関する理解と実装に向けた知識とスキルが試験では問われます。JDLAの提供するディープラーニングに関する資格にはG検定もありますがこちらはジェネラリスト向けの資格で、E資格はより技術的に特化したエンジニア向けの資格です。
E資格取得を取得するメリットは、AI、機械学習、ディープラーニングに関する知識を学習できることと、エンジニアの転職やフリーランスとしてのアサイン時に役立つことです。資格の取得に向けては、ディープラーニングについてシラバスに沿った学習が必要となり、体系的な知識を得る機会となります。また、転職などのシーンではスキルの保有を示せるため有用です。
E資格を活かせる職種には、AI・機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどがあげられます。いずれの職種でも機械学習やディープラーニングは業務で利用する技術であり、E資格取得に向けて習得したスキルが活用できるでしょう。
E資格をはじめとしたAI関連の資格を取得することで、エンジニアは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開発に向けた専門的な知識やスキルの保有も示せるため、転職やフリーランスの案件へのアサインでも有利に働きます。
ぜひこの記事で紹介したE資格やAI関連のおすすめ資格の取得によってスキルを獲得し、AIや機械学習、ディープラーニングの分野で活躍するエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。
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2007年設立のシステム開発会社。首都圏を中心にWeb・IT関連事業、コンサルティングサービス、人材派遣サービスなどを展開。 SES事業や受託開発などを中心にノウハウを蓄積しながら、関連事業へとビジネスの裾野を広げています。
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