AI普及時代に必要なスキルとキャリア構築法

AI（人工知能）の進化は、日常生活やさまざまな業界に浸透しており、AIに関する知識やスキルはますます重要になっています。

そのため、AI関連の資格を取得することで、実務能力を向上させ、キャリアアップのための強固な基盤を築くことができます。

この記事では、AI関連資格の中でも特に注目すべき資格を紹介し、それらを効率的に学ぶための方法について解説していきます。

この記事で分かること

1. AI関連資格を取得するメリット
2. AI関連資格の種類
3. AI普及に負けない自己ポジション構築方法

AI資格とは？

そもそも、AI資格とはどのような資格を指すのでしょうか？

AI資格とは、人工知能（AI）に関する専門知識やスキルを証明する資格のことです。

これらの資格を取得することで、AIに対する理解度を示し、実務に役立つ能力を証明することができます。

AI資格取得の将来性と可能性

AI資格取得の将来性と可能性については、以下の5つのポイントが挙げられます。

①需要の増加
AI技術の進化により、データ分析や機械学習の専門知識を持つ人材が求められています。

➁多業界への適用
AIの普及により、AI関連資格は多様な業界でキャリアの可能性を広げます。

③専門知識の共有
AI資格は専門性を示し、雇用市場での競争力とキャリアの安定性を高めます。

④教育と研究の発展
AI分野の成長により、資格取得や学習の機会が増え、専門知識を深める環境が整っています。

⑤グローバルな影響力
AI資格は国際的に認知され、国内外でのキャリアチャンスを広げます。

AI関連資格を活かせる仕事の種類

AI資格を取得することで、キャリアアップや転職など新しい環境での活躍の機会を得ることができます。

では、具体的には、どのような職種で活躍できるのでしょうか。

AI関連の職種には、以下4つのようなものがあります。

Aki

次章では、AI関連資格の種類について詳しく解説していきます。

AI関連資格の種類について

AI関連の資格は、国内と国外の両方で取得できるものがあります。

この章では、国内で取得できる5つの資格についてみていきたいと思います。

①G検定

G検定（ジェネラリスト検定）は、ディープラーニングに関する事業活用のための知識を評価する試験です。

ディープラーニングは深層学習の一種であり、主にディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習手法を指します。

これは人工知能（AI）の重要な技術の1つであり、現在の第3次人工知能ブームを牽引する存在です。

以下にG検定の特徴をまとめます。

➁E検定

E検定（エンジニア検定）は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手段を選択して実装する能力を確認する試験です。

「E」は「Engineer」の略称で、ディープラーニングを扱うエンジニア向けのスキルの証明を目的としています。

資格取得後は、名刺やプロフィールにE資格のロゴを使用したり、限定コミュニティ（Slack）に参加したりすることも可能です。

G検定と比較して、より実践的なスキルを評価する試験とされています。

以下にE検定の特徴をまとめます。

③AWS Certified Machine Learning

AWS Certified Machine Learningは、Amazonが主催する資格で、AWS上での機械学習モデルの構築・トレーニング・チューニング・デプロイに関する知識を試す試験です。

開発者やデータサイエンティスト向けに設計され、日本語で受験可能ですが、世界的な認知を目指す場合は英語での受験が推奨されています。

以下にAWS Certified Machine Learningの特徴をまとめます。

④Professional Data Engineer

Professional Data Engineerは、Google社が主催する認定資格です。

この資格は、Googleのクラウドサービス「GCP（Google Cloud Platform）」を用いてデータの収集、加工、連携を行うスキルを証明するものです。

海外で提供されるため、国内で明確な参考書を入手するのは難しいですが、公式ドキュメントを1〜2ヶ月読み込むことで合格に近づけることができます。

以下にProfessional Data Engineerの特徴をまとめます。

⑤Python3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、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営しているPythonエンジニア向けの試験です。

機械学習やビッグデータ技術を活用して発展的にPythonを扱いたい方におすすめの資格です。

Pythonはスクリプト型の汎用プログラミング言語であり、日本ではC言語やJavaが広く認識されていますが、Pythonの需要も今後高まるとされています。

以下にPython3エンジニア認定データ分析試験の特徴をまとめます。

資格取得に必要な3つの知識

AI関連資格を取得するためには、以下3つの知識が必要となります。

①プログラミングの知識

AI関連の職種では、特にPython、JavaScript、Julia、C++などのプログラミング言語の知識が不可欠です。

これらの言語はAI開発において広く使用されており、基本的な理解が求められます。

➁数学の知識

AIの仕組みを理解するためには、確率・統計学・微分・積分などの数学的な知識が必要です。

これらはデータ解析やモデルの理解に欠かせません。

③機械学習・ディープラーニングの知識

AIの中核となる知識として、機械学習とディープラーニングがあります。

機械学習は、データからパターンを学び取り、予測や意思決定を支援します。

一方、ディープラーニングは、複雑なモデルを構築し、高度なパターン認識を実現します。

Aki

ディープラーニングとは、機械学習の一分野で、多層の人工ニューラルネットワークを使って複雑な問題を解決する手法です。

武器になる資格とスキルを身につけよう！

AIの普及により、将来的になくなる可能性のある仕事が出てきています。

特に、AI技術の発展に伴い、生産現場では機械化が進み、ミスのない機械が求められるようになっています。

では、私たちはどのように対応すべきなのでしょうか。

この章では、その方法について考えていきたいと思います。

AIによって仕事がなくなる？

AIの進化によって将来多くの仕事がなくなると予想されています。

その理由は、AIが人間よりもスピーディーかつ正確に仕事を進められるからです。

AIは膨大な量のデータを学習し、効率的に情報をアウトプットすることができます。

さらに、極めて効率的に事務処理を行い、24時間365日休むことなく稼働できるため、人間よりも生産性が高いです。

また、センサーを結びつけることで、科学的な高い認知能力も持っています。

このようにAIが進歩することで、人間が介在しなくても目的を達成できるようになり、仕事の確実性が高まり、将来的には多くの仕事がAIに取って代わられると考えられています。

参照サイト
・オックスフォード大学と野村総合研究所の共同研究より

AI時代でも求められる資格やスキルを身につけておく

先ほどお伝えした通り、AIに対応できない人は、今すぐには仕事がなくならなくても、企業の人員削減やリストラなどで職を失う可能性が今後高まると推測されます。

では、そのような状況を回避するためには、どのような対策が必要なのでしょうか？

まず、AIに仕事を取られないためには、AI時代でも求められる資格やスキルを身につけることが重要です。

資格を取得することが難しい場合でも、AIに関する基本的な知識を学ぶだけで、将来的なリスクを軽減する助けとなります。

さらに、AI関連に限らず、自身の強みとなる資格やスキルを保有しておくことも大切です。

これらは、AI時代において他者との差別化を図る有効な手段となり、自分自身の市場価値を高める強力な武器になります。

Aki

世の中にはあまり知られていない、価値の高いマイナーな資格が多く存在します。
詳細は以下の記事でご紹介しています。

まとめ

今回の記事のまとめです。

AI資格とは、人工知能（AI）に関する専門知識を証明するための資格です。

AI関連の資格を取得することは、スキルや知識の証明、収入増の可能性、最新技術の習得など、自身のキャリアアップや転職において強力な武器となります。

具体的なAI資格の種類には、G検定、E検定、Professional Data Engineer、AWS Certified Machine Learningなどがあります。

AIに仕事を取られないためにも、AI時代でも需要のある資格やスキルを身につけることが大切です。