2020/10/18

2021/08/23

【2021年版】期待のAI資格11選！就職・転職にも使える！

人工知能（AI）技術は目覚ましい進化を続けており、AIの開発やビジネスへの利活用に携わるAI人材の需要は高まるばかりだ。
それに伴い、機械学習、ディープラーニング（深層学習）、データサイエンスに関する知見や能力があることを対外的に示すために、資格取得を検討する人も増えている。

AI資格には、G検定やE資格、AI実装検定といった、AIの知見・技能の認定にフォーカスした民間資格から、AIを含めた広範なIT知識・技能を認定する国家資格まで、多岐にわたる。

そこで本記事では、代表的な11種類のIT、AI資格を紹介する。各資格が認定するスキルや難易度・出題範囲を比較して、資格取得に挑戦する際の参考にしてほしい。

G検定

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が、『AIジェネラリスト』として、ディープラーニングの基礎知識を有し、事業活用する能力や知識を有していることを検定する資格試験だ。
2017年の発足から、総受験者数は6万人を突破し、今、AI人材を目指すうえで注目度が上がってきている資格といえる。2021年7月（2021#2）の試験では7,450人が受験し、合格者は4,582人、合格率は61.5%だった。

受験料（税込）	一般：13,200円学生：5,500円
試験時間	120分
問題数	220問程度
出題形式	多肢選択
試験方式	オンライン実施（自宅受験）
受験資格	不問

G検定の出題範囲は以下の通り。人工知能、機械学習、ディープラーニングの知識を幅広く問われる。

人工知能(AI)の定義	人工知能の定義
人工知能をめぐる動向	探索・推論知識表現機械学習深層学習
人工知能分野の問題	トイプロブレムフレーム問題強いAI・弱いAI 身体性シンボルグラウンディング問題特徴量設計チューリングテストシンギュラリティ
機械学習の具体的手法	代表的な手法（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）データの扱い評価指標
ディープラーニングの概要	ニューラルネットワークとディープラーニング既存のニューラルネットワークにおける問題ディープラーニングのアプローチ CPU と GPU ディープラーニングのデータ量活性化関数学習率の最適化更なるテクニック
ディープラーニングの手法	CNN 深層生成モデル画像認識分野での応用音声処理と自然言語処理分 RNN 深層強化学習ロボティクスマルチモーダルモデルの解釈性とその対応
ディープラーニングの社会実装に向けて	AIプロジェクトの計画データ収集加工・分析・学習実装・運用・評価法律（個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法）契約、倫理現行の議論（プライバシー、バイアス、透明性、アカウンタビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ）

例題

Q1.以下の文章を読み､空欄に最もよく当てはまる選択肢をそれぞれ1つずつ選べ｡

第一次AIブームは1950年台に起こった｡この頃に人工知能と呼ばれたプログラムは（ア）をもとに問題を解いていた｡特に､1996年にIBMが開発した（イ）は､チェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフに勝利したことで有名である｡

（ア）
1. 知識表現
2. 表現学習
3. 機械学習
4. 探索･推論

（イ）
1. Deep Blue
2. Bonkras
3. Ponanza
4. Sharp

出典:G検定の例題

G検定向けに対策テキストや問題集が出版され、複数の民間教育事業者が対策講座を提供しており、受験希望者には対策を講じやすい資格試験だ。AVILEN AI Trendは対策記事や合格者体験談などの記事を公開している。

G検定は受験資格に制限がないことから、AIに関する知識がゼロでも受験できる。このため、知識やキャリアを高めたい文系や非IT系の人にもおすすめできる資格試験だ。

E資格

E資格は、ディープラーニングの知識や実装技術を問い、AIエンジニアとしてのスキルを認める資格試験だ。こちらもG検定と同様、JDLA認定プログラムとして実施されている。
G検定との違いは、実装スキルまで問われるという点だ。受験するためには、JDLAが認定した認定プログラムを受講し、修了する必要がある。

受験料（税込）	一般：33,000円学生：22,000円会員：27,500円
受験時間	120分
問題数	100問程度
出題形式	多肢選択式
試験方式	オフライン（指定試験会場にて受験）
受験資格	JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に終了していること

試験範囲は次の通り。

応用数学	線形代数確率・統計情報理論
機械学習	機械学習の基礎実用的な方法論
深層学習	順伝播型ネットワーク深層モデルのための正則化深層モデルのための最適化畳み込みネットワーク回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク生成モデル/強化学習深層学習の適応方法
開発・運用環境	ミドルウェア軽量化・高速化技術

E資格の過去問題や例題は一般公開されておらず、JDLAの認定を受けた専門講座を受講することで入手が可能だ。試験対策は認定プログラムの内容が中心となるが、もし理解につまづいた場合には、参考書や模擬試験などを併用することで、学習が進めやすくなる。

G検定の取得者や、AI関連の実務経験がないものの、データサイエンティストやAIエンジニア向けのスキルを証明したい人におすすめだ。統計学や線形代数などの知識に自信がない人は、E資格よりも、まずG検定を取得して、AI技術の基礎知識を習得することをおすすめする。

AI実装検定

AI実装検定は、「AIを100万人が学ぶこと」をビジョンに掲げて、株式会社EQUATIONが実施している資格試験だ。
レベルはS級、A級、B級の3種類に分かれており、基礎的な知識から実践的な実装能力までを測定できるのが特徴だ。

B級

B級は、AIに興味があるが、まったく知識のない入門者が最初の目標として気軽に挑戦できる試験だ。
JDLAのG検定の前段に位置付けられている。

受験料（税込）	2,200円 ※2022年に以下へ改定一般：9,900円 / 学生：5,500円
受験時間	40分
問題数	30題
合格基準	各回毎の基準点
試験方式	オンライン受験（自宅・職場受験可）
公式教材	中学生から分かるAI入門講座（Youtube公開中）

試験範囲は以下の通り。AIの概要についての直感的理解を7つの側面から問われる。

1）学習と推論	1. 学習モデルと推論モデルの概念的理解 2. パラメータの概念的理解
2）データとタスク	1. 構造化データと非構造化データ（画像・音声データ） 2. 分類と回帰の概念的理解
3) パターン認識	1. 評価指標（汎化性能,パラメータの更新） 2. 世界モデルの概念的理解
4)歴史	1. ILSVRCなどのAIコンピティションで競争されたのは何か
5) 読み書き表現	1. 機械学習で頻出するギリシア文字の読み方 2. 行列、確率統計、微分がAIの記述に必要な理由 3. プログラミング言語がAIの記述に必要な理由 4. 数式表現（線形モデルの内積表現、平均と分散）
6) 計算と整理	1. CPUとGPUの計算手法の違い 2. 計算量理論（メモリコスト/時間コスト）
7) 開発と運用	1. 学習済みモデルの利用（API利用、転移学習、研究開発） 2. エッジAI、オンプレミスとクラウドの概念的な違い

A級

A級は、ディープラーニングの実装について数学、プログラミングの基本的な知識を有し、ディープラーニングの理論的な書籍読みはじめることができ、独学の準備が出来る力を認定する。
E資格のJDLA認定プログラムに挑戦できるレベルに位置付けられている。

受験料（税込）	3,850円 ※2022年に以下へ改定一般：14,850円 / 学生：8,250円
受験時間	60分
問題数	数学：20題プログラミング：20題ディープラーニング：20題
合格基準	各回毎の基準点（3科目の合計）
試験方式	オンライン受験（自宅）
公式教材	超AI入門講座（Study-AI / 定価：50,000円）

試験範囲は以下の通り。各科目20題ずつ出題される。

AI	入力層と出力層 Weight 順伝播の計算行列の掛け算バイアス項の導入 sigmoid関数正解値の導入二乗和誤差誤差の微分誤差逆伝播法連鎖律偏微分アダマール積
プログラミング	Numpy Pandas Matplotlib Seaborn Sciket-learn
数学	集合と確率－和集合と共通部分－絶対補と相対補－ベイズ確率－条件付確率数列と行列関数と微分

S級

AIの実装力だけでなく画像処理をメインとした実践的な力と、自然言語処理や有名モデルの実装などの応用的な実装に対しても挑戦できる力を認定する。

受験料（税込）	5,500円（※2022年に33,000円へ改定）
受験時間	60分
問題数	ディープラーニングの様々なモデル：50題
合格基準	各回毎の基準点
試験方式	オンライン受験（自宅）
公式教材	公式論文

試験範囲は以下の通り。

MLP（20題）	NLPについて下記範囲を論文範囲からフレームワーク（Pytorch及びKeras）の実装問題を出題。 seq2seq Transformer HRED Word2Vec(Skip-gram)
Model（30題）	ディープラーニングのモデルについて下記範囲を論文範囲からフレームワーク（Pytorch及びKeras）の実装問題を出題。 VGG GoogLeNet ResNet/WideResNet MobileNet EfficientNet DenseNet

B級、A級は、JDLAのG検定、E資格を受ける前の腕試しに、S級は、E資格に合格後、より実践的な技能を身に着けるために、挑戦してみてはいかがだろうか。

ITパスポート（iパス）

ITパスポートは、情報処理促進法に基づく国家試験で、情報処理技術者試験の一つ。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施している。スキルレベルは1〜4のうち、スキルレベル1に相当し、ITを利活用するすべての社会人・これから社会人となる学生が備えておくべき、ITに関する基礎的な知識を保有していることを証明できる。

受験料（税込）	5,700円
受験時間	120分
問題数	小問：100問ストラテジ系（経営全般）：35問程度マネジメント系（IT管理）：20問程度テクノロジ系（IT技術）：45問程度
出題形式	四肢択一式
試験方式	CBT方式

出題範囲は次の通り。

分野	大分類	中分類
ストラテジ系	1. 企業と法務	1. 企業活動
	1. 企業と法務	2. 法務
	2. 経営戦略	3. 経営戦略マネジメント
		4. 技術戦略マネジメント
		5. ビジネスインダストリ
	3. システム戦略	6. システム戦略
	3. システム戦略	7. システム企画
マネジメント系	4. 開発技術	8. システム開発技術
	4. 開発技術	9. ソフトウェア開発管理技術
	5. プロジェクトマネジメント	10. プロジェクトマネジメント
	6. サービスマネジメント	11. サービスマネジメント
	6. サービスマネジメント	12. システム監査
テクノロジ系	7. 基礎理論	13. 基礎理論
	7. 基礎理論	14. アルゴリズムとプログラミング
	8. コンピュータシステム	15. コンピュータ構成
		16. システム構成要素
		17. ソフトウェア
		18. ソフトウェア
	9. 技術要素	19. ヒューマンインタフェース
		20. マルチメディア
		21. データベース
		22. ネットワーク
		23. セキュリティ

試験範囲の詳細はシラバスに明記されている。またIPAは過去の全試験問題を公開しており、受験希望者にとっては、出題傾向を把握するのに役立つ。

IPAによると、NECやパナソニック、日立、KDDI、オリックスといった大手企業などが、新卒採用活動（エントリーシート）にITパスポートの保有について記入する項目を設けており、保有者の就活に有利に働く可能性が高い。このため、新卒や入社後間もないIT系ビジネスパーソンにおすすめの資格だ。

基本情報技術者試験（FE）

基本情報技術者試験（FE）は、情報処理促進法に基づく国家試験で、情報処理技術者試験の一つ。ITパスポートと同様、IPAが実施している。スキルレベル2に相当する。

	午前	午後
試験時間	150分	150分
出題形式	多肢選択式（四肢択一）	記述式
出題数回答数	80問 80問	11問 5問
試験方式	試験会場
受験料（税込）	5,700円（※2022年4月分より7,500円）

試験範囲は広範に及び、基礎数学からPythonやC#などのプログラミング言語の実装、経営戦略や事業戦略にまで至る。
具体的な試験範囲に関しては以下の通りだ。

1.コンピュータシステムに関すること	(1)ソフトウェア・ハードウェア OS/ミドルウェア/アプリケーションソフトウェア/言語処理ツール/数値・文字・画像・音声の表現/処理装置など (2)データベースデータベースの種類と特徴/データモデル/正規化/DBMS/データベース言語(SQL) など (3)ネットワークネットワーク構成/インターネット/イントラネット/プロトコル/データ通信など
2.情報セキュリティに関すること	情報セキュリティポリシー/情報セキュリティマネジメント/データベースセキュリティ//ネットワークセキュリティ/アプリケーションセキュリティなど
3.データ構造及びアルゴリズムに関すること	配列/リスト構造/木構造/グラフ/整列/探索など
4.ソフトウェア設計に関すること	ソフトウェア要件定義/ソフトウェア方式設計/ソフトウェア詳細設計/構造化設計/モジュール設計など
5.ソフトウェア開発に関わること	プログラミング（C,Jaca、Python,アセンブラ言語,表計算ソフト）/テスト/デバッグなど
6.マネジメントに関すること	(1)プロジェクトマネジメントプロジェクト全体計画(プロジェクトおよびプロジェクトマネジメント）/プロジェクトチームのマネジメント/スケジュール管理/コストの管理など (2)サービスマネジメントサービスマネジメントシステム（サービス管理,供給者管理,容量・能力管理,変更管理,リリース及び展開管理ほか）/サービスの運用（システム運用管理,運用オペレーション,サービスデスク）など
7.ストラテジに関すること	(1)システム戦略情報システム戦略(全体システム化計画,業務モデル他),業務プロセスの改善(BPRほか),ソリューションビジネスなど (2)経営戦略・企業と法務経営戦略手法(アウトソージング,競争優位,SWOT,分析ほか)/マーケティング(マーケティング理論,マーケティング手法ほか)/企業活動/会計・財務/法務/標準化関連など

対策には公式の過去問と有志によるWeb問題集の2つがある。試験対策に多くの時間を必要とするため、合格率が約35％と非常に低いのが特徴だ。

この資格はITエンジニアとして働く際に必要な基礎知識を総合的に必要とするため、ITエンジニアを志す場合は取得しておいた方が良い。また、ITパスポートに合格した人の次のステップとしても非常におすすめの資格だ。

応用情報技術者試験（AP）

応用情報技術者試験（AP）も、情報処理促進法に基づく国家試験だ。情報処理技術者試験の一つで、スキルレベル3の試験とされており、高度情報処理技術者試験への登竜門と言える。
合格率は20％程度と、難易度が高い資格試験だ。

	午前	午後
試験時間	150分	150分
出題形式	多肢選択式（四肢択一）	記述式
出題数回答数	80問 80問	11問 5問
試験方式	試験会場
受験料（税込）	7,500円

試験範囲は次の通り。

午前試験

基礎理論	計算機科学に関する基礎理論/アルゴリズムとプログラミング
コンピュータシステム	コンピュータ構成要素/システム構成要素/ソフトウェア/ハードウェア
技術要素	ヒューマンインタフェース/マルチメディア/データベース/ネットワーク/セキュリティ
開発技術	システム開発技術/ソフトウェア開発管理技術
プロジェクトマネジメント	プロジェクトマネジメント
サービスマネジメント	サービスマネジメント/システム監査
システム戦略	システム戦略/システム企画
経営戦略	経営戦略マネジメント/技術戦略マネジメント/ビジネスインダストリ
企業と法務	企業活動/法務

午後試験（以下から5問選択）

ストラテジに関すること
システムアーキテクチャに関すること
ITサービスマネジメントに関すること
データベースに関すること
組込みシステムに関すること
情報システム開発に関すること
プログラミングに関すること
情報セキュリティに関すること
システム監査に関すること

基本情報技術者試験の設問の延長線上に試験が位置し、より実務知識が問われる。応用情報技術者試験に合格すると、IT系の知識を広範に持つジェネラリストとして認定される。

難易度は非常に高いが、試験対策によって、AI技術者に必要な知識を身につけることができるため、基本情報技術者試験に合格した後の挑戦をおすすめする。

データベーススペシャリスト試験（DB）

こちらもIPAが運営している国家試験で、データベースの設計担当者や管理者のほか、インフラエンジニアを対象としている試験である。応用情報技術者試験を上回るスキルレベル4に相当する試験で、合格率は14％と、非常に難度の高い試験だ。
試験方式は午前I、午前II、午後I、午後IIの4部に分かれており、午前はマークシート式、午後は記述式の試験となる。なお、応用情報技術者試験の合格者は、午前I試験を免除される。

	午前Ⅰ	午前Ⅱ	午後Ⅰ	午後Ⅱ
試験時間	50分	40分	90分	120分
出題形式	多肢選択式（四肢択一）	多肢選択式（四肢択一）	記述式	記述式
出題数回答数	30問 30問	25問 25問	3問 2問	2問 1問
試験方式	試験会場
受験料（税込）	7,500円

試験範囲は次の通り。

午前

テクノロジ系	基礎理論（離散数学、応用数学、アルゴリズム、プログラミングなど）/ハードウェア、ソフトウェア/ヒューマン・インタフェース・デバイス/マルチメディア/コンピュータネットワーク/データベース/情報セキュリティ（データベースセキュリティ、アプリケーションセキュリティなど）/コンピュータ構成要素/システム構成要素/システム開発技術/ソフトウェア開発管理技術
マネジメント系	プロジェクトマネジメント/ITサービスマネジメント/システム監査
ストラテジ系	システム戦略/システム企画/経営戦略マネジメント/技術戦略マネジメント/ビジネスインダストリ/企業活動/法務

午後

1. データベースシステムの企画・要件定義・開発に関すること	データベースシステムの計画/要件定義/概念データモデルの作成/コード設計/物理データベースの設計・構築/データ操作の設計/アクセス性能見積り/セキュリティ設計など
2. データベースシステムの運用・保守に関すること	データベースの運用・保守/データ資源管理/パフォーマンス管理/キャパシティ管理/再編成/再構成/バックアップ/リカバリ/データ移行/セキュリティ管理など
3. データベース技術に関すること	リポジトリ/関係モデル/関係代数/正規化/データベース管理システム/SQL/排他制御/データウェアハウス/その他の新技術動向など

※これらの中からIでは2問、IIでは1問を選択して解答

DB試験は、SQL（データベース言語の一種）に関する知識を多く要求されるため、SQLを用いた実務を経験した人が有利な試験だ。

昨今のビッグデータを取り扱うトレンドで、データベースを管理できる人材の需要が急増しているため、DB資格の取得者は非常に高いレベルのAI人材として活躍できるだろう。

ただし、取得難度が非常に高い国家資格のため、SQLを利用した実務の経験者以外は、基本情報技術者から始まるキャリアパスの最終目標に設定することをおすすめする。

統計検定

統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験で、一般社団法人日本統計学会が認定し、一般財団法人統計質保証推進協会が実施している。
中高生、大学生、社会人を対象に、1級～4級と、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンスの試験区分がある。

	1級統計数理	1級統計応用	4級	3級	2級	準1級	統計調査士	専門統計調査士	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
試験時間	90分	90分	60分	60分	90分	90分	60分	90分	90分	60分	90分
出題形式	論述式		４～５肢選択問題			５肢選択問題数値入力問題	５肢選択問題	５肢選択問題	多肢選択数値・文字入力	多肢選択数値・文字入力	多肢選択数値・文字入力
出題数	5問出題され3問選択		30問程度	30問程度	35問程度	25問～30問	30問	40問	大問：8（各題小問が5問程度）合計：小問45問程度	30問程度	40問程度
試験方式	PBT方式		CBT方式
受験料（税込）	各6,000円 ※同時受験で、10,000円		3,000円	4,000円	5,000円	8,000円	5,000円	10,000円	7,000円	未定（2021年度開始予定）	未定（2021年度開始予定）

各レベル・分野の試験内容は以下の通り。

試験レベル・区分	試験内容	出題範囲表
統計検定4級	データと表やグラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な文脈の中で求められる統計活用力を評価し、認証するための検定。下記について出題。 (1) 基本的な用語や概念の定義を問う問題（統計リテラシー） (2) 用語の基礎的な解釈や２つ以上の用語や概念の関連性を問う問題（統計的推論） (3) 具体的な文脈に基づいて統計の活用を問う問題（統計的思考）	統計検定4級　出題範囲
統計検定4級	大学基礎統計学の知識として求められる統計活用力を評価し、認証するための検定。下記について出題。 (1) 基本的な用語や概念の定義を問う問題（統計リテラシー） (2) 不確実な事象の理解、２つ以上の用語や概念の関連性を問う問題（統計的推論） (3) 具体的な文脈に基づいて統計の活用を問う問題（統計的思考）	統計検定3級　出題範囲
統計検定2級	大学基礎課程（１・２年次学部共通）で習得すべきことについて検定。下記について試験。 (1) 現状についての問題の発見、その解決のためのデータの収集 (2) 仮説の構築と検証を行える統計力 (3) 新知見獲得の契機を見出すという統計的問題解決力	統計検定2級　出題範囲
統計検定準1級	大学において統計学の基礎的講義に引き続いて学ぶ応用的な統計学の諸手法の習得について検定。適切なデータ収集法を計画・立案し、問題に応じて適切な統計的手法を適用し、結果を正しく解釈する力を試験。	統計検定準1級　出題範囲
統計検定1級	大学専門課程（３・４年次）で習得すべきことについて、専門分野ごとに検定。各専門分野において研究課題の定式化と研究仮説の設定に基づき適切なデータ収集法を計画・立案し、データの吟味を行ったうえで統計的推論を行い、結果を正しく解釈しコミュニケートする力を試験。	統計検定1級　出題範囲
統計検定統計調査士	統計検定３級合格程度の基礎知識に加えて、社会人に求められる公的統計の理解とその活用力の修得を評価。 ■統計の基礎・統計の役割・統計法規 ■統計調査の実際・統計と統計調査の基本的知識 ■公的統計の見方と利用	統計検定統計調査士　出題範囲
統計検定専門統計調査士	統計検定２級合格程度の専門知識に加えて、社会・経済で広く利用される統計や各種の調査データの作成過程、および利用上の留意点などに関する総合的な知識水準を評価。 ■調査の企画・運営 ■調査の実施と指導 ■調査データの利活用の手法	統計検定専門統計調査士　出題範囲
統計検定データサイエンス基礎（CBT）	3観点を新学習指導要領（平成29・30年改訂）に対応した大学入試までの内容構成で出題。 (1) データハンドリング技能 (2) データ解析技能 (3) 解析結果の適切な解釈【出題の特徴】 (1) 実際のデータセットを目的に応じてハンドリングし、その結果を問う問題 (2) 分析を実行しその結果を問う問題 (3) 分析結果を読み取り、文脈に応じた適切な解釈を問う問題	統計検定データサイエンス基礎（CBT）出題範囲
統計検定データサイエンス発展（CBT）	「データサイエンス基礎」を踏まえて、「データサイエンス発展」では大学教養レベルの一般的な内容について、CBT方式で評価・認証する。試験内容は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのスキルセットに準拠。数理、計算、統計、倫理に関する大学教養レベルの内容を出題。	統計検定データサイエンス発展（CBT）
統計検定データサイエンスエキスパート（CBT）	「データサイエンス発展」を踏まえて、「データサイエンスエキスパート」では大学専門レベルでの高度な内容について、CBT方式で評価・認証。試験内容は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの応用基礎レベルのモデルカリキュラムを含む。計算、統計、モデリング、領域知識に関する大学専門レベルの内容を出題。	統計検定データサイエンスエキスパート（CBT）出題範囲

例題は公式サイトに掲載されている。また、対策問題集も多数販売されている。

AIやディープラーニングの根底にある理論を理解するためには、統計の知識が欠かせない。ハイレベルな統計の知識を持っておくことで、AI人材として1段階上のレベルに到達できる。

データサイエンティストを目指している人、もしくは実務でディープラーニングを活用していて、統計の理論を学びたいと考えている人におすすめの資格だ。

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、画像処理エンジニアを育成することを目的として、公益財団法人画像情報教育振興協会（CG-ARTS）が実施する資格試験だ。ベーシックとエキスパートの二つのレベルがあり、ベーシックは画像処理に関する基礎知識を、エキスパートは画像処理の知識に加えて知識をシステム開発に応用する能力が問われる。

	ベーシック	エキスパート
受験料	5,600円	6,700円
受験時間	60分	80分
問題数	10問
出題形式	マークシート式
試験方式	試験会場

具体的な出題範囲は次の通り。

ベーシック

ディジタルカメラモデル	ビジュアル情報処理とディジタルカメラモデル/座標系とモデリング/ビジュアル情報処理の幾何学的モデル/ビジュアル情報処理の光学的モデル/ディジタル画像/画像処理の分類と役割
画像の濃淡返還とフィルタリング処理	画像の性質を表す諸量/画素ごとの濃淡変換/領域に基づく濃淡変換（空間フィルタリング）
画像の解析	2値画像処理/領域分割処理/動画像処理
パターン・特徴の検出とパターン認識	特徴点による画像間のマッチング/図形の検出/パターンの検出/パターン認識/ニューラルネットと深層学習
シーンの復元	画像と空間の幾何学的関係と3次元復元/光学的なシーン復元
システムと企画	CGと画像処理の融合/ビジュアル情報処理用システム/ビジュアル情報処理用ソフトウェア/リアルタイム3次元CGシステム/入出力装置/画像ファイル形式と記録方式
関連知識	知覚/知的財産権と情報セキュリティ/ビジュアル情報処理の歴史と応用

エキスパート

ディジタル画像の撮影と画像の性質・色空間	ディジタルカメラの構成/画像生成の幾何学的モデル/撮影パラメータ/画像のディジタル化など
画素ごとの濃淡変換　と領域に基づく濃淡変換	明るさ・コントラストの変換/特殊な効果/カラー画像の変換/複数の画像の利用/空間フィルタリングなど
周波数領域におけるフィルタリングと画像の復元・生成	画像のフーリエ変換/周波数フィルタリング/ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ/広域強調フィルタ/ぼけ・ぶれ画像の復元/さｍな画像復元・生成
幾何学的変換	線形変換/同次座標とアフィン変換・射影変換/画像の再標本化と補間
2値画像処理と領域処理	2値化/2値画像の基本処理と計測/領域処理のための特徴量/線画像のベクトル化/領域分割処理
パターン・図形・特徴の検出とマッチング、パターン認識	テンプレートマッチングによるパターンの検出/エッジ情報とヒストグラム/特徴点検出/特徴点の記述とマッチング/図形要素検出など
同画像処理、画像からの3次元復元	差分画像を用いた移動物体検出/オプティカルフロー/移動体追跡/その他の同画像処理など
画像符号化	画像の転送/画像と符合/エントロピー符号化/多値画像の符号化/2値画像の符号化/カラー画像と同画像の符号化方式
知的財産権	知的財産権

参照：CG-ARTS検定のシラバス

こちらの資格は画像処理に特化した資格のため、画像処理に関する業務に携わりたい場合に取得することをおすすめする。画像処理技術の需要はディープラーニングの発展により高まっているため、勉強する価値は十分にあるだろう。

Pythonエンジニア認定データ分析試験

受験料	大人:11,000円学割:5,500円
受験時間	60分
問題数	40問
出題形式	4択問題
試験方式	全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター

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Python3の試験で、データ分析に使用するプログラミング言語、Pythonのライブラリの使用方法などの知識を証明するものだ。

試験範囲は次の通り。

データエンジニアの役割	概要
Pythonと環境	実行環境構築/Pythonの基礎/Jupyter Notebook
数学の基礎	数式を読むための基礎知識/線形代数/基礎解析/確率と統計
ライブラリによる分析実践	NumPy/pandas/Matplotlib/scikit-learn

Pythonの基礎からデータ分析の実装までを幅広く問われ、E資格よりも基礎的な内容を多く含んでいるため、E資格の下準備として利用することが可能だ。過去の問題は無料で公開されている。

AWS　機械学習専門認定資格（AWS Certified Machine Learning – Specialty）

受験料	33,000円/模擬試験4,400円
受験時間	180分
問題数	不明
出題形式	多肢選択式
試験方式	オンライン・オフラインともに可

AWS認定資格は、AWS（Amazon Web Service)を利用した機械学習モデルに関する能力を証明する資格だ。AWSは、米アマゾンが提供するクラウドサービス。

AWS認定資格は、AWSのデータベースを利用して、適切な機械学習モデルを選定したり、AWSを使った開発を補助したりする能力のほか、機械学習そのものの基礎を問うものだ。

AWS認定資格の公式ウェブサイトでは、資格対象者を「AWS クラウドでの ML/深層学習ワークロードの開発、設計、実行における、1～2 年の経験を持つ人」と規定。ぉのため未経験者が合格するのは容易ではなさそうだが、未経験から2か月間の学習でAWS認定を取得したとされるケースもあるため、初学者でも取得は不可能ではないものとみられる。

具体的な試験範囲は非公開。AWS公式サイトに例題や試験の準備が無料公開されており、ラーニングパスや試験対策トレーニングを確認できる。

まとめ：各資格の比較表

上記9資格の概要は次の通り。

資格名	概要	おすすめ対象
G検定	・アルゴリズムやシステム企画、ディープラーニングに関する知識を幅広く問う	・AIに関する知識を深め、AI業界で働きたい人・E資格より易しい資格に挑戦したい人
E資格	・ディープラーニングの実装能力を問う・G検定より難易度が高く実践的	ディープラーニングの実装能力を身につけたい人
AI実装検定	・ディープラーニング実装についての基礎知識・数学知識・プログラミング知識を問う	G検定・E資格に挑戦する前に準備を行いたい人
ITパスポート	・情報技術についての広範で基礎的な知識を問う	情報技術全般に関する基礎的な知識を身につけたい人
基本情報技術者	・数学やアルゴリズムの基礎や企業活動、マネジメント能力について問われる・ITエンジニアとしての基礎知識を広範に問う	ITエンジニアとして働く人、もしくは働きたい人
応用情報技術者	・高度IT人材としての知識が問われる・基本情報技術者の応用版	高度IT人材として働きたい人、もしくは基本情報技術者を取得した人
DBスペシャリスト	・データベースの設計担当者や管理者、インフラエンジニアを対象としている試験・SQLの知識が問われる	データベースの管理・設計などに携わりたい人
統計検定	・統計学についての知識を問う・機械学習やデータ分析に関する深い知識が必要	統計学の観点から機械学習を学びたい人
画像処理エンジニア検定	・画像処理技術を問う・簡単なニューラルネットワークの知識が必要	画像認識分野のエキスパートになりたい人
Pythonエンジニア認定データ分析試験	・データ分析の実装に関する基礎知識が必要	データ分析の勉強の成果を資格として証明したい人
AWS Certified Machine Learning – Specialty	・AWSに関わる機械学習に関する知識が必要	AWSを利用した機械学習に関する知識を深めたい人