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AIエンジニアに資格は不要【プログラミング優先しよう】

AIエンジニアに資格っているのかな?どんな資格があるんだろうか?資格取得よりもプログラミング学習を優先したほうがいいのかな?こんな疑問に今回は答えていきます。

 

結論ですが、僕はAIエンジニアに資格は不要と思っていて、資格よりもAIプログラミングやデータサイエンススキル、学術的な知見の獲得を優先したほうがいいかと思います。

 

資格は知識の体系化には役立ちますが、年収アップや転職成功とかには直結しないですねふつうは。スキル自体を伸ばして市場価値を高めるほうが現実的です。

 

AIエンジニアに資格はどんなのがある?

AIエンジニアに資格はどんなのがある?

 

僕の結論は、AIエンジニアに資格は不要です、なんですけど、まあ最初は一応ざっくりとどんな資格があるか紹介しておきます。

 

G検定

1つ目はG検定です。G検定は、AIエンジニアやデータサイエンティストに関連する資格でして、出題分野的には人工知能の技術動向、機械学習だけでなくAI活用に伴う法務や倫理なども範囲です。

 

そのため短い勉強時間で合格できるレベルの資格ではないですね。合格率的には大体50%というところなので、初心者向けではある資格です。

 

統計検定

2つ目は、統計検定です。文字通りで統計に関する資格です。AIエンジニアもそうですが、どっちかっていうとデータサイエンティストむけな資格ですね。

 

内容的には統計に関する初歩的なものから上級レベルまで含まれます。知識の体系化とか整理という意味では使える資格ではあるかなとは思うものの、資格があるよりも実務で関連して統計を身につけた方が遥かに有益かなと思いますね。

 

E検定

3つ目は、E検定です。E検定はG検定と違って受験資格が必要でして、ディープラーニング教会認定のプログラムへの参加と修了が必須です。

 

内容の難易度的にはG検定よりも難しい資格です。コスパが見合うかでいうと、ちょっと疑問なので無理して取得するものではないかなとう感じですかね。

 

AIエンジニアに資格は不要です

AIエンジニアに資格は不要です

 

AIエンジニア関連の資格を紹介したものの、正味僕は資格取得は不要かなと思ってますね。少なくともコスパが高いとは言えないかと。

 

資格は知識の体系化に役立つ

そもそも資格の価値なんですけど、基本的には知識の体系化と対外的なアピールなんですよね。例えば、IT関連資格のプロジェクトマネージャ資格などであれば、多くの業務経験と知識の体系化、また最難関資格ですから認知度も高いです。

 

まずこれが資格の価値であることを理解しておくことが大前提になりますね。過度な期待を四角にしてはいけません。

 

有名な資格がない

となったときにAIエンジニア関連の資格って、知名度が高い資格って現状ないのですよね。どっちかっていうと、KAGGLEのようなデータ分析コンペのような実務に近いような活動のほうが対外的なアピールとして有効です。

 

AIエンジニア関連の資格で知名度が高いものがない理由はいくつかるのですが、そもそも普及して間もないこと、AIプログラミングそのものが資格と親和性が低いつまり、最先端の学術知見が価値であって、資格のような知識の整理レベルだとあまり有用じゃないのですよね。

 

むしろ学術レベルの知識が必要

なので、AIエンジニア関連の資格を取るくらいなら働きながら大学院に通うとかのほうがよっぽど転職や実務に役立ちます。

 

大学院では、研究を通して最先端の学術知見を活用しながら自分の関心のある分野でよりスキルを高められますよね。

 

僕の知り合いのAIエンジニアやデータサイエンティストもスキルの高い人は、働きながら大学院に通ってます。ただ全員が大学院に通う必要があるかというと違いますしお金もかかるため、通学が難しいならAIプログラミングスキルを高めていくことに時間を割いたほうがいいでしょうね。

 

AI関連資格はどんな人に必要なのか

AI関連資格はどんな人に必要なのか

 

先ほど紹介したAIエンジニア関連の資格ってどんな人に必要か?なんですが、職種とスキルレベルで整理できるかなと思います。

 

職種

まずは職種からですね。ここはまあそうだよねという感じです。

 

AIエンジニア

1つ目はAIエンジニアですね。AIエンジニアは、AIプログラミングをするうえで基本的な数学や統計、線形代数などを理解してないとなかなかかAIプログラミングの開発はできません。

 

なのでそういう意味では、統計検定とかのような基本的な資格であればまあ入門としてはいいのかなと思います。

 

データサイエンティスト

2つ目はデータサイエンティストですね。データサイエンティストも、データサイエンス業務を行うにあたって数学や統計モデリングの知識が必須です。

 

資格があるからどうだこうだという職種ではないですが。データサイエンティストとして働くうえではこのくらいの知識レベルは必須になるため資格取得をしてもいいかもです。

 

初心者レベルの人

ただ注意点としては、AIエンジニアやデータサイエンティスト関連の資格は初心者レベルの人なら取得検討はいいですがそれ以上はコスパ悪いってことですかね。

 

ここを誤解してしまうとすごく時間が無駄になりますし、あとから資格取得無駄だったなと思う可能性高いです。転職や年収アップに役立つほど資格へ期待値をあげないほうがいいですね。

 

AIエンジニアは資格よりプログラミングスキルを優先しよう

AIエンジニアは資格よりプログラミングスキルを優先しよう

 

最後ですが、AIエンジニア関連の資格取得よりもAIプログラミングや学術レベルの最先端の知見を優先したほうがいいですよ。

 

仕事はほぼプログラミングです

AIエンジニアやデータサイエンティストとして食べていきたい場合は、AIプログラミングのスキルを優先して獲得すべきです。資格取得より重要です。

 

というのも初心者や新米でもAIプログラミングの実装ができればまだ現場的には戦力になります。手を動かせれば何かしら仕事は得られる可能性が高いです。

 

一方で資格とか知識レベルのものが数多くあっても実務上はあまり戦力になりません。資格取得したうえでAIプログラミングもできるならOKですが、優先順位は間違えないようにしましょうめ。

 

補足:なぜ資格は有利という記事が多いのか

最後ですけど、でも他の記事を見ると資格取得は転職や就職に有利になりますよと書かれていたりしますよね。なんでだろう?と思うかもですが、

 

あれらはたいてい資格取得へ誘導してマネタイズしているだけなのと、資格取得は有利ですっていったほうが何かとトラブルにならない。有利になるか不利になるかでいえば有利になるのは当然なので。

 

といった背景がありますね。ですがこの記事を読んだ人は、自分がどのスキル獲得に時間を割くべきかを冷静に考えたほうがいいですね。僕の考えは、AIプログラミング > 数学や統計 > 資格
ですかね。

 

まとめ

 

ということで今回はAIエンジニアに資格は必要なのか?どんな資格があるのか?資格よりも優先すべきことを解説しました。参考にどうぞです。

 

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