【2025年版】AI資格のおすすめ20選！タイプ別の選び方や取得メリットを解説

AIの活用は避けて通れないと感じながらも、以下のような悩みを抱えている方も少なくありません。

「AI資格を取るメリットや費用対効果がイメージできない」

「社内でAIを導入したいが、どんな資格を取ればいいかわからない」

そこで今回は、ビジネス活用を見据えたAI資格のおすすめ20選をタイプ別に紹介します。

助成金対象の研修サービスも掲載しているので、ぜひ参考にしてみてください。

AI資格のおすすめ20選

AI資格を活用すれば、社内のスキルを見える化し、人材育成と業務効率化を同時に進められます。

資格名（リンクは公式サイト）	主な目的・焦点	難易度（目安）
生成AIパスポート試験	生成AI活用・倫理・リスク管理の基礎知識	初級（★★☆☆☆）
JDLA Generative AI Test	生成AIの基礎から応用、倫理を短時間で確認	入門（★☆☆☆☆）
G検定	AI・DLの基礎知識とビジネス活用リテラシー	中級（★★★☆☆）
E資格	ディープラーニングの実装力・理論設計	上級（★★★★★）
DS検定® データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル	データサイエンス・AI・ビジネスの基礎力	中上級（★★★★☆）
統計検定® 2級（日本統計学会公式認定）	大学教養レベルの統計学知識と活用力	中級（★★★★☆）
Python3エンジニア認定データ分析試験	Pythonによるデータ分析の実務基礎スキル	初級～中級（★★☆☆☆）
認定AI・IoTコンサルタント (AIC)	AI/IoT導入の企画立案・運用支援の実務力	中級～上級（段階制）
AI実装検定 (B級/A級/S級)	ディープラーニング実装スキルを段階的に証明	初級～上級（段階制）
Prompt Engineering Professional（PEP）検定	生成AIへの効果的なプロンプト作成スキル	中級（★★★☆☆）
生成AI活用リテラシー検定	生成AIの安全運用・著作権・リスク対策知識	入門（★☆☆☆☆）
Azure AI Fundamentals (AI-900)	Azure環境でのAIサービス活用基礎知識	初級（★★☆☆☆）
Azure AI Engineer Associate (AI-102)	Azure AIソリューションの設計・実装スキル	中上級（★★★★☆）
AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)	AWS環境でのAI/生成AI活用基礎知識	初級（★★☆☆☆）
AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01)	AWSでのMLワークフロー設計・運用に関する高度な知識	上級（★★★★★）
Google Cloud 認定 Professional Data Engineer	GCPでのデータ基盤設計・MLモデル展開スキル	上級（★★★★★）
画像処理エンジニア検定	画像処理アルゴリズム・認識技術に関する知識	中級～上級（段階制）
基本情報技術者試験	IT全般の基礎知識とAI入門スキル	中級（★★★☆☆）
応用情報技術者試験	IT全般の応用知識とAI応用・戦略に関する知見	中上級（★★★★☆）
ITストラテジスト試験	経営戦略とAI活用戦略の立案能力	最上級（★★★★★）

業種や目的に合う資格を選べばAI導入が現場レベルで機能します。

それぞれ特徴を確認していきましょう。

生成AIパスポート試験

生成AIパスポート試験は、ChatGPTなどのAIの基礎知識やリスク対策を学べる初心者向けのAI資格です。

オンライン受験が可能で合格率は約77%。情報漏えいや著作権への理解を深め、社内で安全に生成AIを活用する力を証明できます。

経営層や企画職が業務効率化を進めるために、社員全体で取得を促すツールとしておすすめです。

JDLA Generative AI Test

JDLAのGenerative AI Testは、生成AIの基礎知識とリスク管理力を測る入門資格です。

受験は20分・税込2,200円と手軽で、LLMや倫理面を広くカバーしAI初心者の初期教育に適しています（現在リニューアル中のため次回開催未定）。

DX推進担当者や非エンジニア職のスキル定着に役立ち、提案力や発想力の強化にもつながります。

G検定（ジェネラリスト検定）

G検定は、AIの基礎知識とビジネス活用力を問う定番資格で、累計受験者数も多く企業研修での導入実績があります。

マーケティングや企画職がAI導入に関わる際、共通言語や判断軸を持つために最適です。

プログラミング不要のため、経営層やマネジメント層のAI理解促進にも活用できます。

E資格（エンジニア検定）

E資格は、ディープラーニングを実装できるエンジニア向けの高度なAI資格です。

受験にはJDLA認定講座の修了が必要で、数学やPythonに関する実装スキルが求められます。

取得者は、AIモデルの構築や運用に関する実務レベルのスキルを客観的に証明できるため、

AIエンジニアとして専門職ポジションの採用対象になりやすいといっても過言ではありません。

社内でのPoC開発やAIシステムの内製化を進める際にも、即戦力人材として期待されます。

DS検定® データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル

DS検定® データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルは、AI・統計・データ活用の基礎力を横断的に評価する資格です。

生成AIにも対応しており、企業・大学・行政の共同設計により実務と教育の双方に基づいた公認資格として活用されています。

新人〜中堅社員のリスキリングや、DX人材の育成にも適した実務寄りのAI資格です。

統計検定® 2級（日本統計学会公式認定）

統計検定2級は、AI・データ分析の土台となる統計スキルを証明できる実力試験です。

合格率は約30〜50％とやや難易度が高く、データ分析力を評価する指標として定評があります。

エンジニアでなくても、AIの分析結果が正しいかどうかを見極めたり、社内で根拠を持って説明したりする場面で役立ちます。

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定試験は、データ分析でよく使われるPythonと主要ライブラリのスキルを証明できる資格です。

NumPyやPandas、Matplotlibなどの使い方が問われ、経済産業省のITスキル基準にも掲載されているため、信頼性があります。

新入社員の研修や現場メンバーのリスキリングにも取り入れやすく、PoC（概念実証）や業務の内製化に対応できる人材の育成にも活用されています。

認定AI・IoTコンサルタント (AIC)

AIC（認定AI・IoTコンサルタント）は、AIやIoTの導入を企画からサポートできる実践型のコンサル資格です。

スキルレベルに応じた3段階構成で、導入事例をもとに提案力を身につけられます。

コンサル案件やDXプロジェクトで自分の専門性を明確に示したい方に向いている資格です。

AI実装検定 (B級/A級/S級)

AI実装検定は、Pythonを使ってAIを実際に動かすスキルを段階的に学べる実務向けの資格です。

合格者には称号が付与され、実装力を持つ人材として現場のプロジェクトメンバーや社内開発チームで高く評価されます。

PoC（概念実証）から日常業務への導入までを見据えた、即戦力エンジニアの育成にも適しています。

Prompt Engineering Professional（PEP）検定

Prompt Engineering Professional（PEP）検定は、ChatGPTなどの生成AIを的確に操作するためのプロンプト設計スキルを証明できる資格です。

出題内容には、指示文の構造理解・応答の最適化・業務への応用例などが含まれ、生成AIを業務で活用する人材の実務力を評価できます。

日本プロンプトエンジニアリング協会が主催し、企業や大学と連携した出題設計により、現場ニーズを反映した信頼性の高い検定として注目されています。

生成AI活用リテラシー検定

生成AI活用リテラシー検定は、AIの正しい使い方や情報漏洩・著作権リスクへの理解を問うオンライン資格です。

試験は30問・30分で完結し、合格後すぐにデジタル証明書が発行される仕組みです。

社内でのAI導入を進めるうえで、情報管理部門のリスク教育や社員のスキルを客観的に確認する手段として活用できます。

Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)

AI-900は、Microsoftが提供する入門資格で、Azure上のAIサービスについて基礎から学べます。

試験では、機械学習・自然言語処理・AI倫理などを幅広くカバーしており、プログラミング経験がなくても受験しやすい構成です。

Azure環境を使っている企業では、クラウドAIの仕組みを理解し、業務で適切に活用できる人材の育成に役立ちます。

Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102)

AI-102は、Azure上でAIソリューションを構築・運用できる実践力を証明する中級レベルの資格です。

Bot開発や認知サービスの活用に関する専門知識が問われ、基礎資格のAI-900よりも実装フェーズに踏み込んだ内容となっています。

Azureを導入している企業では、要件定義から開発・運用まで担える人材の育成に役立ち、プロジェクト推進の中核を担う技術者の選定指標としても活用できます。

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)

AIF-C01は、AWS環境でのAIと生成AIの基本を学べる入門資格です。

機械学習やAI倫理などの基礎をカバーしており、プログラミング未経験でも取り組みやすい内容です。

クラウドAIに関する理解を深めたい企業が、リスキリングや社内研修の導入として活用しやすい資格です。

AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01)

MLS-C01は、AWS上での機械学習モデルの設計・構築・運用スキルを証明する上級資格です。

データ準備からモデルの運用・自動化までをカバーしており、AWS上で機械学習プロジェクトを実践する力を証明できます。

高信頼なAIサービスの構築を目指す企業では、技術リード人材の育成や選定に活用されています。

Google Cloud 認定 Professional Data Engineer

Professional Data Engineerは、GCP上でデータ基盤を設計し、AIモデルを活用できるスキルを証明する上級資格です。

試験では、データパイプライン構築からAIモデルの業務統合までが問われ、クラウドとデータ活用の実務力を証明できます。

データ分析をもとに意思決定したい企業にとって、社内の専門人材を育成する手段としてもおすすめです。

画像処理エンジニア検定（ベーシック / エキスパート）

画像処理エンジニア検定は、AIによる画像認識に必要な知識と技術を証明できる民間資格です。

ベーシックでは画像処理の基礎理論、エキスパートでは実装力や応用知識が問われます。

医療・製造・監視など画像AIを活用する現場に対応できる人材の育成に適しており、導入企業の研修にも活用されています。

基本情報技術者試験（AI基礎含む）

基本情報技術者試験は、プログラミングやネットワークなど、ITの基礎知識と論理的思考力を証明できる国家資格です。

近年は、データ分析や機械学習分野も出題対象に追加され注目されています。

IT部門だけでなく、AIコンサルタントと連携できる“橋渡し役”の育成にも適した資格です。

応用情報技術者試験（AI分野出題あり）

応用情報技術者試験は、IT戦略やアルゴリズムに強い中級エンジニアを証明する国家資格です。

AI戦略や機械学習、データ活用の分野も出題され、時代に即した知識が問われます。

AIプロジェクトの設計・推進を担う人材のスキル証明として重宝されています。

ITストラテジスト試験（AI戦略分野含む）

ITストラテジスト試験は、AIを含むIT戦略全般を扱う難易度の高い国家資格です。

論述ではAI導入の意思決定やガバナンス設計などが出題され、経営視点での判断力が必要です。

幹部候補やDX推進リーダーの選定時に、戦略立案スキルの客観的な証明として活用されています。

タイプ別おすすめAI資格

AI導入で業務効率や収益性を高めるには、社員のスキルを明確にして育成を最適化する必要があります。

育成したい人材のタイプ	育成目的 (貴社のニーズ)	代表的なAI資格	難易度帯 (目安)
ビジネス・AIコンサル	企画立案、戦略策定、倫理・リスク管理の徹底	G検定、生成AIパスポート、ITストラテジスト	初級～最上級
データ分析専門職	データに基づく意思決定、モデル評価、可視化	DS検定® データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル、統計検定2級、Pythonデータ分析	中級～中上級
エンジニア・実装派	AIモデルの内製開発、高度なアルゴリズムの実装	E資格、AI実装検定A/S級、画像処理エンジニア検定(エキスパート)	上級～プロ向け
クラウドAI専門職	PoCから本番展開、クラウド環境でのAI運用	AWS/Azure/GCPの各種認定資格 (Specialty/Engineer)	中級～プロ向け
初心者・文系職	全社的なAIリテラシー向上、業務効率化ツールとしての活用	生成AIパスポート、G検定、ITパスポート、PEP検定	入門～中級

業務や役割ごとに適したAI資格を整理したので、社内人材の育成方針を検討する際の参考にしてみてください。

ビジネス・AIコンサル向け（企画・導入・ガバナンス）

AI資格は、企画・ガバナンスを担う管理職の判断力やリスク対応力を可視化できます。

G検定は、AIとビジネス活用の基礎を体系的に学べる定番資格です。生成AIパスポート試験では、情報漏洩や著作権などの法的リスクも網羅され、組織全体での生成AI活用に適しています。

ITストラテジスト試験は、経営戦略に基づくAI活用力を証明でき、CIOやDX顧問レベルの育成指標として使えます。

データ分析向け（分析設計・可視化・基礎ML）

データ分析に特化したAI資格は、PoCから業務改善まで活かせる実践力を可視化します。

DS検定® データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルは、AI活用や統計知識の基礎を網羅し、幅広い職種のリスキリングに適しています。

Python3エンジニア認定試験では、主要ライブラリを用いた実践的な分析スキルを証明でき、データ活用人材のスキル定着におすすめです。

エンジニア・実装派向け（モデル設計・評価・実装）

AI資格の中でも、実装スキルを測れる技術系資格は開発スキルを客観的に証明できるため、採用や社内評価で活用されています。

E資格は、深層学習の設計・実装スキルを評価し、AIプロジェクトのリーダー育成に向いています。AI実装検定（A級／S級）は、現場で動かせる力を重視しており、画像処理や自然言語処理の応用スキルも評価対象です。

画像処理エンジニア検定（エキスパート）は、映像解析や医療AIなど高単価分野で強みとなります。

クラウドAI向け（PoC〜本番展開）

クラウド環境でAIを活用するには、各プラットフォームに対応した資格がおすすめです。

AWSのMLS-C01は、機械学習ワークフローとMLOpsの運用スキルを評価します。Azure AI-102は、ソリューション設計・運用に対応した中級資格で、大企業のエンジニア育成にも活用可能です。

GCPのProfessional Data Engineerは、データパイプラインとモデル活用力を証明でき、大規模なクラウドAI導入を支援します。

初心者・文系向け（プログラミング不要）

AI資格の入門系は、プログラミング経験のない初心者でも始めやすく、全社員のAI理解を底上げするために活用されています。

生成AIパスポートやG検定は、法務や倫理も含めた基礎知識を短期間で習得可能です。ITパスポートは、AI・セキュリティ・経営の全体像を学べる国家資格で、社内評価にもつながります。

AI実装検定（B級）は、文系人材でもAIの概念を体系的に理解できる構成で、社内のスキルの底上げに向いています。

AI資格を取得する3つのメリット

AI資格の取得は、人材育成だけでなくROIを見える化し、事業価値を高める手段となります。ここではAI資格を取得するメリットを3つ紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

スキルの可視化で職務経歴に説得力が出る

AI資格は、自身の技術領域を客観的に証明し、職務経歴の信頼性を高める手段です。

機械学習や深層学習などの専門スキルを、G検定や生成AIパスポートといった資格で明確に提示可能。資格取得を通じて社員は自身の知識を整理し、不足スキルを把握できるため、人材育成の指標としても活用できます。

転職・キャリア形成で評価されやすくなる

AI資格の取得は、スキル不足が課題となる転職市場で競争力を高める強力なアピール材料です。

GoogleやAmazonが認定する資格は世界的に認知度が高く、より良い待遇やポジションに直結するケースも多く見られます。実務経験が少なくても、自発的な学習姿勢や最新技術への理解力を証明でき、昇進や案件獲得にも有利です。

業務効率化やDX推進に活かせる知識が得られる

AI資格の学習は、基礎から応用・最新技術までを体系的に習得できる実務強化の機会です。

情報漏えいや著作権などのリスク対応力を身につければ、PoCで止まらず業務への定着を実現できます。プロンプト設計などのスキルを活かせば、資料作成や分析業務の効率化にもつながります。

AI資格の取得前に検討するポイント

AI資格は、事業に直結するスキルを効率よく習得させるための投資手段として活用できます。ここでは資格取得前に確認すべきポイントを3つ紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

目的や活用シーンが明確か

AI資格を選ぶ際は、なぜ取得させるのか・どこで活用するのかを事前に明確にすることで、学習が現場で活かされやすくなります。

スキル習得の目的が曖昧だと、現場で役立たずコストだけが残る恐れがあります。たとえば、企画職にはG検定や生成AIパスポート、実装目的ならE資格やAI実装検定がおすすめです。

業務目標に合った資格を選べば、必要なスキルに集中できROIを高められます。

学ぶ内容やレベルが自分に合っているか

資格のレベルが受講者のスキルに合っていないと、学習が継続できず成果につながりません。

AI資格は入門〜上級まで幅広く、知識が浅い段階でE資格のような難易度の高いものに挑戦すると挫折リスクが上がります。

ITパスポートや生成AIパスポートなどの入門資格から始め、段階的にステップアップするのがおすすめです。

実務やキャリアに直結する信頼性のある資格か

AI資格を選ぶ際は、業界内で評価される信頼性と実務での活用度を確認することが欠かせません。

主催団体の実績や、国家資格・JDLA・AWSなどの認定有無によって、資格の評価は変わります。履歴書や提案書で強みになる「基本情報技術者試験」や「G検定」のような実務直結型を優先しましょう。

AI資格を取得する勉強法

AI資格の学習は、現場で活かせる実務スキルを効率よく習得する手段として有効です。

ここでは、忙しい業務と並行しながら取り組める具体的な勉強法を3つ紹介します。

学習計画の立て方によって定着度は大きく変わるため、次で具体的な進め方を見ていきましょう。

スキマ時間を活用できる環境を整える

AI資格の学習では、通勤や休憩などのスキマ時間を活用できる環境を整えれば、継続しやすくスキルの定着にもつながります。

動画講座は短時間でも集中でき、耳から学べると好評です。ChatGPTを使ったOpenAI Certificationのように、一括で学習から受験までできる仕組みも増えています。

オンライン教材を導入することで、社員が場所を問わず学びを進めやすくなり、計画的なスキル習得をサポートできます。

模試や過去問で弱点を見つけて対策する

AI資格試験の学習では、過去問や模試を使って出題傾向をつかみ、苦手分野に集中することで、得点力を効率よく伸ばせます。

反復演習に取り組めば、理解があいまいな箇所を発見しやすくなり定着にもつながります。

また、時間を測って解く練習を重ねることで本番形式に慣れ、知識を実務に近い形で応用できるレベルまで引き上げられます。

資格講座や研修サービスを活用する

AI資格の試験範囲は変化が早いため、認定講座や公式研修を活用すれば最新の出題傾向に沿って効率よく学べます。

E資格のように講座の受講が受験条件となっているケースでは、内容が整理されており、短期間での知識定着に適しています。

また、講師に質問できる仕組みがあると、独学でつまずきやすいポイントも早めに解消でき、学習を計画通りに進めやすくなります。

AI資格を取得して市場価値を高めビジネスを効率化させよう

本記事では、経営目線で役立つAI資格をタイプ別に紹介し、導入メリットや勉強法まで解説しました。

AI導入の判断に迷う経営者・決裁者にとって、資格取得はスキルの可視化と投資判断の明確化につながることに加え、社内の理解促進や人材育成にも役立ちます。

資格は単なる知識の証明ではなく、ビジネスを動かす実行力の土台になります。

AI資格取得やスキル習得をお考えの場合は、最大75％の研修費を助成金で削減できる生成AI研修サービスがおすすめです。

生成AI研修サービス｜株式会社エヌイチ