AI資格おすすめ一覧｜難易度・費用・活かせる仕事を徹底比較【2026年版】
最終更新日: 2026年2月18日
AI資格は目的で選ぶのが正解です。 この記事では、主要資格を難易度・費用・活かせる仕事で比較し、目的別のおすすめと学習ロードマップまで整理します。 AI資格は種類が多く、目的が曖昧だと「勉強したのに活かせない」状態になりがちです。
この記事でわかること
- AI資格はビジネス系・技術系・実装系の3軸で整理でき、目的で選ぶと遠回りしません
- G検定・E検定・AI実装検定・DS検定など主要AI資格の難易度・費用・活用場面の比較
- 文系・非エンジニアから始めやすい資格の選び方
- 資格取得とスクール受講の使い分け方
要点まとめ
AI資格は目的で選ぶのが正解です。ビジネス活用ならG検定、技術職ならE資格、実装力ならAI実装検定がおすすめです。
AIで仕事を変えたい方へ｜LINEで無料相談する
経産省リスキリング補助金対象の100日間プログラム「AIリブートアカデミー」について、LINEで気軽に相談できます。補助金の使い方・カリキュラム・学習イメージを無料でお伝えします。
LINEで無料相談する（登録無料）AI資格の全体マップ
AI資格は「ビジネス系」「技術系」「実装系」の3軸で見ると、選ぶべき順序が明確になります。現在の業務と目標職種に合わせて軸を決めましょう。
ビジネス系
AIの仕組みと活用の共通知識を学び、企画・営業・管理職の意思決定に活かす領域です。
G検定 / DS検定
技術系
機械学習・深層学習の理論と設計を扱い、AIエンジニアとしての基礎体力を高める領域です。
E資格 / Google Cloud Professional ML Engineer
実装系
モデル実装やクラウド運用までを含め、実務でAIを動かすスキルを証明する領域です。
AI実装検定 / AWS Certified Machine Learning - Specialty / Python 3 エンジニア認定データ分析試験
難易度レベル（入門 → 中級 → 上級）
- 入門
- G検定、DS検定、Python 3 エンジニア認定データ分析試験
- 非エンジニアや初学者が最初に取り組みやすい層。
- 中級
- AI実装検定A級
- 基礎知識を前提に、実装や運用へ広げる層。
- 上級
- E資格、AWS Certified Machine Learning - Specialty、Google Cloud Professional ML Engineer、AI実装検定S級
- 理論理解と実務経験を求められやすい層。
主要AI資格の詳細比較表
受験費用は公式サイト公表値を基準に整理しています。難易度と学習期間は、公式シラバスと一般的な学習報告をもとにした目安です。
| 資格名 | 主催 | 難易度 | 費用 | 学習期間目安 | 向いている人 |
|---|---|---|---|---|---|
| G検定 | JDLA | 入門〜中級 | 一般13,200円 / 学生5,500円 | 1〜2か月 | 非エンジニア、企画・営業、社内DX推進担当 |
| E資格 | JDLA | 上級 | 一般33,000円 / 学生22,000円 / 会員27,500円 | 3〜6か月 | AIエンジニア志望、理論を体系的に学びたい人 |
| AI実装検定 | AI実装検定実行委員会 | B級: 入門 / A級: 中級 / S級: 上級 | B級9,900円 / A級14,850円 / S級33,000円 | 2〜6か月（級による） | 実装力を証明したい開発職・学習者 |
| データサイエンティスト検定（DS検定） | 一般社団法人データサイエンティスト協会 | 入門〜中級 | 一般10,000円（税抜） / 学生5,000円（税抜） | 1〜3か月 | データ活用職、DX企画、アナリティクス担当 |
| AWS Certified Machine Learning - Specialty | AWS | 上級 | 300 USD（Specialty/Professional試験） | 3〜6か月 | AWS上で機械学習基盤を扱うエンジニア（2026-03-31で試験終了予定） |
| Google Cloud Professional ML Engineer | Google Cloud | 上級 | 200 USD + 税 | 3〜6か月 | GCPでモデル運用・最適化を行うエンジニア |
| Python 3 エンジニア認定データ分析試験 | Pythonエンジニア育成推進協会 | 入門〜中級 | 一般11,000円 / 学生5,500円 | 1〜3か月 | Pythonで分析業務を始めたい初学者・実務担当 |
受験費用と制度情報は2026年2月時点の公式公表値です。学習期間目安は公式の固定値ではなく、受験者の一般的な準備期間に基づく編集部目安です。
目的別おすすめ
転職に有利な資格
G検定で基礎知識を証明し、実務での改善実績をセットで示すのが効果的です。資格だけでなく成果物が評価されます。
社内DX推進に役立つ資格
全社の共通言語を作るならG検定、データ活用を具体化するならDS検定が選びやすいです。
AIエンジニアを目指す人
E資格で理論を固めた上で、AWSまたはGCPのML系資格で運用スキルを補強すると実務に接続しやすくなります。
非エンジニアの第一歩
まずはG検定でAIの全体像を理解し、日常業務での活用テーマを1つ決めて実践するのが最短です。
学習方法とロードマップ
独学で進める場合
- 1か月目: G検定またはDS検定の公式シラバスと問題集で基礎固め
- 2か月目: Python演習やミニ課題で実装・分析の体験を追加
- 3か月目以降: 目標職種に合わせてE資格/AWS/GCPへ拡張
スクールを活用する場合
AIリブートアカデミーは資格取得のためのスクールではなく、学びを「自分の価値×AI」で実務アウトプットとキャリア再構築につなげる設計です。 資格学習で得た知識も、Will（やりたいこと）と結びつけて現場で再現できる形に落とし込み、仲間との対話・協働で学習を加速させると効果的です。
- 実務テーマに沿った課題で、資格学習を業務成果へ変換しやすい
- 講師フィードバックで学習停滞を防ぎ、ロードマップを短縮しやすい
- 補助金対象制度を活用して、学習投資の負担を調整できる
先に学習の全体像を整理したい方は生成AI学習ロードマップとAI時代に必要なスキル解説もあわせて確認してください。
よくある質問（FAQ）
資格は「目的」と「実務での使いどころ」がセットです。迷いやすい論点をQ&Aで整理します。
- Q. AI資格は就職・転職に有利ですか？
- A. 資格単体で採用が決まるケースは限定的ですが、基礎知識の証明としては有効です。特にG検定などで知識を示し、業務での活用実績と組み合わせると評価されやすくなります。
- Q. 文系でもG検定に受かりますか？
- A. はい。G検定はビジネス職・企画職にも受験者が多く、数学や実装力よりもAIの概念理解と活用リテラシーが重視されます。
- Q. プログラミング未経験でも取れる資格は？
- A. 最初の1つならG検定やDS検定が現実的です。Python 3エンジニア認定データ分析試験も、学習時間を確保すれば未経験から挑戦しやすい資格です。
- Q. 資格とスクール、どちらを先に進めるべきですか？
- A. 目的次第です。転職で基礎知識を証明したい場合は資格先行、業務改善を急ぐ場合は実務型スクール先行が効率的です。並行して進める場合は、実務テーマを持って学ぶと定着しやすくなります。
- Q. G検定の合格率は？
- A. 回ごとに変動します。JDLA公表値では、2026年第1回は受験者8,529名・合格者6,718名で、合格率は78.77%でした。
- Q. 受験費用を抑える方法はありますか？
- A. 学生料金の適用、団体割引、社内研修予算の活用が代表的です。学習コスト全体を抑えたい場合は、補助金対象の講座や自治体制度もあわせて確認すると効果的です。
関連リンク
無料セミナー / 個別相談
資格で得た知識を「現場で使える形」へ落とし込むには、業務テーマと実行計画まで落とすのが近道です。無料セミナー/個別相談で整理できます。
まとめ
- AI資格は目的で選ぶのが正解です。
- ビジネス活用ならG検定、技術職ならE資格、実装力ならAI実装検定がおすすめです。
- AI資格は「ビジネス系」「技術系」「実装系」の3軸で見ると、選ぶべき順序が明確になります。
- 資格は「目的」と「実務での使いどころ」がセットです。
- 資格で得た知識を「現場で使える形」へ落とし込むには、業務テーマと実行計画まで落とすのが近道です。
次のアクション
AI活用を最短で前に進めたい方へ。無料セミナーやアカデミーの全体像から、次の一歩を選べます。