AI資格は取るべきか?E資格・G検定の違い・難易度・年収効果を徹底解説【2026年最新】
AI資格を取るべきか迷っている方へ、結論を先にお伝えします。AIエンジニアを目指すならE資格、ビジネスサイドでAIに関わるならG検定、どちらから始めるか迷ったらまずG検定が最適解です。筆者はAIを使ったWeb開発やアプリ構築を日常的に行っている実務者ですが、AI資格は「学習過程で得られる体系的な知識」にこそ価値があると感じています。
2026年現在、AI人材の需要は加速度的に拡大しています。経済産業省の推計によると2030年にはAI人材が最大約12万人不足するとされ、AIスキルを持つ人材の市場価値は年々上昇中です。こうした背景からAI資格の取得を検討する人が急増していますが、E資格、G検定、AWS認定機械学習、DS検定など複数あり、「自分にはどの資格が合っているのか」「本当に転職や年収アップにつながるのか」がわかりにくいのが現状です。
この記事では、AI関連の主要資格を一覧比較し、特に注目度の高いE資格・G検定について難易度・合格率・受験条件・メリットから、目的別の選び方、勉強方法、おすすめスクールまで網羅的に解説します。
AIスクール全体の比較は「AIスクールおすすめランキング」、Python・機械学習系のスクールは「Python・機械学習スクール比較」もあわせてご覧ください。
AI関連の主要資格にはどんな種類があるのか?【一覧比較表】
AI関連資格は「エンジニア向け」と「ビジネスパーソン向け」に大別でき、主要6資格の中でE資格とG検定が最も取得者数・認知度ともに高い資格です。
| 資格名 | 主催・認定 | 対象者 | 難易度 | 受験料(税込) | 特徴 |
|---|---|---|---|---|---|
| E資格 | JDLA(日本ディープラーニング協会) | エンジニア | ★★★★☆ | 33,000円(一般) | ディープラーニングの実装能力を証明 |
| G検定 | JDLA(日本ディープラーニング協会) | ビジネスパーソン全般 | ★★★☆☆ | 13,200円(一般) | AI・ディープラーニングの基礎知識 |
| AWS認定機械学習 – 専門知識 | Amazon Web Services | クラウドエンジニア | ★★★★☆ | 33,000円(税別300USD) | AWS上での機械学習ソリューション構築 |
| DS検定 | データサイエンティスト協会 | データ活用人材 | ★★☆☆☆ | 10,000円 | データサイエンスの基礎リテラシー |
| Python3エンジニア認定基礎試験 | Pythonエンジニア育成推進協会 | プログラミング初学者 | ★★☆☆☆ | 11,000円 | Python基礎文法の理解 |
| Python3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 | データ分析志望者 | ★★★☆☆ | 11,000円 | Pythonによるデータ分析スキル |
以下では、取得者数・求人での評価ともに最も高いE資格とG検定について詳しく解説していきます。
E資格とは何か?概要・出題範囲・難易度・メリットを解説
E資格はJDLA認定のディープラーニングエンジニア向け資格で、実装力の証明として転職・キャリアアップに直結する点が最大のメリットです。
E資格の概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 正式名称 | JDLA Deep Learning for ENGINEER |
| 主催 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA) |
| 試験形式 | 多肢選択式・コンピュータベース試験(CBT) |
| 試験時間 | 120分 |
| 問題数 | 約100問 |
| 受験料 | 33,000円(一般)/ 22,000円(学生)/ 27,500円(会員) |
| 試験日程 | 年2回(2月頃・8月頃) |
| 受験条件 | JDLA認定プログラムの修了が必須 |
E資格の出題範囲
E資格の出題は大きく以下のカテゴリに分かれます。
- 応用数学:線形代数、確率・統計、情報理論
- 機械学習:教師あり学習、教師なし学習、強化学習の理論と実装
- 深層学習(ディープラーニング):CNN、RNN、Transformer、GAN、VAEなどのアーキテクチャ
- 開発・運用環境:軽量化・高速化技術、分散処理、エッジコンピューティング
深層学習の比重が大きく、理論だけでなく実装レベルの理解が求められます。Pythonを使ったコーディング知識も必要です。
E資格の難易度と合格率
E資格の合格率は概ね60~70%前後で推移しています(回によって変動あり。最新の合格率はJDLA公式サイトで確認してください)。
一見高い合格率に見えますが、受験にはJDLA認定プログラムの修了が必須であるため、十分に学習した人だけが受験している結果です。認定プログラムの学習期間を含めると合格までに3~6ヶ月程度の学習が必要とされています。
数学の基礎知識(線形代数・微積分・確率統計)とPythonプログラミングの経験がある方は比較的スムーズに進められますが、未経験から挑戦する場合はさらに時間がかかることを想定しておきましょう。
E資格の受験条件
E資格にはG検定との最大の違いである「受験資格」が設けられています。受験するにはJDLA認定プログラムを修了する必要があります。認定プログラムはキカガク、AVILEN、スキルアップAIなど複数の事業者が提供しており、オンライン受講可能なものも多数あります。
認定プログラムの受講には費用がかかりますが、専門実践教育訓練給付金の対象となっている講座も多く、費用を大幅に抑えることが可能です。給付金制度について詳しくは「AIスクールで使える給付金・補助金まとめ」をご覧ください。
E資格を取得するメリット
- AIエンジニアとしてのスキル証明:ディープラーニングの実装力を客観的に示せる
- 転職・キャリアアップに有利:AI開発ポジションの求人でE資格保持者を優遇する企業が増加
- 年収アップの可能性:AI人材は高年収帯(600万~1,200万円)の求人が多い
- 体系的な知識の習得:認定プログラムの学習を通じてディープラーニングを体系的に学べる
- コミュニティへの参加:JDLA合格者ネットワークを通じた人脈形成
G検定とは何か?概要・出題範囲・難易度・メリットを解説
G検定はJDLA認定のビジネスパーソン向けAI基礎知識資格で、プログラミング不要・自宅受験可能・1~3ヶ月で取得できるのが強みです。
G検定の概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 正式名称 | JDLA Deep Learning for GENERAL |
| 主催 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA) |
| 試験形式 | 多肢選択式・オンライン受験(自宅受験可) |
| 試験時間 | 120分 |
| 問題数 | 約200問 |
| 受験料 | 13,200円(一般)/ 5,500円(学生) |
| 試験日程 | 年6回程度(奇数月に実施) |
| 受験条件 | なし(誰でも受験可能) |
G検定の出題範囲
G検定の出題範囲は非常に幅広く、技術的な知識からビジネス活用、法律・倫理まで含まれます。
- 人工知能とは:AIの定義・歴史・動向
- 機械学習の基礎:教師あり学習・教師なし学習・強化学習の概念
- ディープラーニングの基礎:ニューラルネットワーク・CNN・RNN・Transformerなどの概要
- ディープラーニングの応用:画像認識・自然言語処理・音声認識・生成AIなど
- AIの社会実装:ビジネス活用事例・プロジェクト推進方法
- 法律・倫理・社会問題:AI倫理、個人情報保護、著作権、AI規制動向
200問を120分で解く必要があるため、1問あたり約36秒という非常にスピーディーな回答が求められます。幅広い知識を素早くアウトプットできる力が必要です。
G検定の難易度と合格率
G検定の合格率は概ね60~70%前後です(回によって変動あり。最新の合格率はJDLA公式サイトで確認してください)。
受験資格がないためE資格と比べて受験のハードルは低めですが、出題範囲が広く200問を120分で解くスピードが求められるため、しっかりとした事前学習は必要です。学習期間は1~3ヶ月程度が目安で、AI・IT分野の知識がある方なら1ヶ月程度、まったくの初学者なら2~3ヶ月をみておくとよいでしょう。
G検定の受験条件
G検定には受験資格がありません。学歴・職歴・年齢を問わず、誰でも受験できます。自宅からオンラインで受験できるため、全国どこからでも受験可能です。試験中のインターネット検索も制限されていないため(公式ルールを必ず確認してください)、暗記よりも「理解して素早く引き出せるか」が重要になります。
G検定を取得するメリット
- AIリテラシーの証明:ビジネスシーンでAIの知識を持っていることを客観的に示せる
- 社内でのAI推進役に:DX推進部門やAI活用プロジェクトのリーダー候補として評価される
- 非エンジニアでも取得可能:プログラミング不要で文系出身者にも取りやすい
- キャリアの幅が広がる:AI関連の企画・営業・コンサルティングなど多方面に活きる
- 合格者コミュニティ「CDLE」:合格者限定のコミュニティで学びを継続できる
- 短期間で取得可能:1~3ヶ月の学習で合格を狙える
E資格とG検定はどっちを取るべきか?目的別の選び方
AIエンジニアを目指すならE資格、ビジネスサイドでAIに関わるならG検定、迷ったらG検定→E資格のステップアップルートが効率的です。
E資格が向いている人
- AIエンジニア・機械学習エンジニアを目指している
- ディープラーニングの実装スキルを身につけたい
- PythonやNumPyなどの基礎的なプログラミング経験がある
- AI開発の実務に携わりたい(またはすでに携わっている)
- 技術力を客観的に証明して転職を有利にしたい
AIエンジニアとしてのキャリアを本格的に目指す方にはE資格がおすすめです。認定プログラムの受講が必要なため費用と時間はかかりますが、その分体系的な実装スキルが身につきます。
エンジニア向けのAIスクールについては「エンジニア向けAIスクールおすすめ比較」も参考にしてください。
G検定が向いている人
- AIの基礎知識をビジネスに活かしたい
- プログラミング経験がない(または少ない)
- 社内のDX推進・AI活用プロジェクトに関わりたい
- AIの企画・コンサルティング・営業に携わりたい
- まずはAIの全体像を理解したい
- 短期間・低コストで資格を取得したい
「AIに興味はあるけど、エンジニアになるわけではない」という方にはG検定がおすすめです。プログラミング不要でビジネス寄りのAI知識を体系的に学べます。
目的別おすすめフロー
| あなたの目的 | おすすめ資格 | 理由 |
|---|---|---|
| AIエンジニアに転職したい | E資格 | 実装力の証明になり、求人での評価が高い |
| 社内のAI推進担当になりたい | G検定 | AIリテラシーの証明として十分 |
| AIの全体像をまず把握したい | G検定 | 幅広い知識を短期間で学べる |
| データサイエンティストを目指す | E資格 + DS検定 | 実装力とデータ活用力の両方を証明 |
| 機械学習エンジニアとしてスキルアップ | E資格 | ディープラーニングの体系的理解が得られる |
| プログラミング未経験でAIを学びたい | G検定 → E資格 | 段階的にステップアップ |
迷ったら、まずG検定でAIの全体像を掴み、その後必要に応じてE資格に挑戦するステップアップルートがおすすめです。筆者の周囲でも、非エンジニアがまずG検定を取得して社内のAIプロジェクトに参画し、そこからE資格に進んだケースを複数見ています。
AI資格は転職・年収アップに効果があるのか?
AI資格は転職・年収アップに一定の効果がありますが、資格単体ではなく「資格+ポートフォリオ+実務経験」の組み合わせで真価を発揮します。
AI人材の年収データ
AI関連職種の平均年収は一般的なIT職種と比較して高い傾向にあります。
| 職種 | 平均年収(目安) |
|---|---|
| AIエンジニア | 600万~1,200万円 |
| データサイエンティスト | 600万~1,000万円 |
| 機械学習エンジニア | 650万~1,300万円 |
| 一般的なシステムエンジニア | 450万~700万円 |
※各種求人サイト・転職エージェントの公開データを参考にした目安です。経験・スキル・企業規模によって大きく異なります。
資格取得が転職に与える効果
AI資格が転職で有利に働く理由は3つあります。
- スキルの客観的証明:特にE資格は「ディープラーニングの実装ができる」という明確なシグナルになる
- 学習意欲のアピール:資格取得の過程で体系的に学んだことが評価される
- 求人の応募条件クリア:「E資格保持者歓迎」「G検定以上のAI知識」を条件にする求人がある
ただし、資格だけでは不十分です。特にエンジニア職では、資格に加えてポートフォリオ(実際に作ったもの)や実務経験が重視されます。資格はあくまで「入り口」であり、実践力を磨くことが重要です。筆者の実感としても、面接で「この資格の勉強を通じて何を作ったか」を語れる人は評価が高い印象です。
AI分野への転職を検討している方は「エンジニア向けAIスクールまとめ」もあわせてご覧ください。AI人材の年収事情は「AIエンジニアの年収相場」で詳しく解説しています。
G検定は「名刺代わり」として機能する
G検定は直接的に年収アップにつながるケースは少ないものの、「AIについて一定の知識がある」ことを示す名刺代わりとして機能します。社内でのDXプロジェクト参画、AI関連の企画提案、クライアントへのAIソリューション提案など、ビジネスサイドでAIに関わる際の信頼性向上に役立ちます。累計受験者数は10万人を超えており(最新数値はJDLA公式サイトで確認してください)、認知度も高い資格です。
AI資格の勉強方法は独学とスクールどちらが効率的か?
G検定は独学でも十分合格可能ですが、E資格はJDLA認定プログラムの受講が必須のためスクール利用が前提になります。
独学のメリット・デメリット
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 費用を抑えられる(書籍代のみ) | 学習計画を自分で管理する必要がある |
| 自分のペースで進められる | 質問できる相手がいない |
| 好きな教材を選べる | 挫折しやすい(特に数学・実装で詰まる) |
G検定は独学でも十分合格可能です。公式テキストと問題集を中心に学習すれば1~3ヶ月で合格を狙えます。主な学習教材は以下のとおりです。
- 「深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト」(翔泳社)
- 「G検定 問題集」各種
- Study-AI、JDLAの公開資料
一方、E資格はJDLA認定プログラムの修了が受験条件のため、完全な独学だけでは受験できません。認定プログラムはスクール各社が提供しており、受講が必須です。
スクール受講のメリット・デメリット
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 体系的なカリキュラムで効率よく学べる | 費用がかかる(数万~数十万円) |
| 質問・メンタリングのサポートがある | スケジュールに制約がある場合も |
| 挫折しにくい(仲間・講師の存在) | 自分に合わないスクールを選ぶリスク |
| E資格の受験資格を得られる | — |
| 給付金で費用を大幅に抑えられる場合がある | — |
特に以下のケースではスクール受講をおすすめします。
- E資格を取得したい方:認定プログラム修了が必須のため
- プログラミング未経験の方:Python基礎から学ぶ必要があるため
- 短期間で確実に合格したい方:効率的なカリキュラムと学習管理があるため
- 給付金を活用したい方:対象スクールなら実質数万円で受講可能
AI資格対策ができるおすすめスクールはどこか?
E資格対策ならキカガク(給付金利用で実質158,400円)、Python基礎からならSiiD、AI基礎知識を手軽に学ぶならテックキャンプAIカレッジが目的別の最適解です。
E資格対策なら:キカガク(長期コース)
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| コース名 | AI人材育成長期コース |
| 料金 | 792,000円(税込) |
| 給付金利用時 | 実質158,400円(専門実践教育訓練給付金適用時) |
| 期間 | 6ヶ月 |
| E資格対策 | ◎(JDLA認定プログラム含む) |
| 受講者数 | 45,000人以上 |
| 特徴 | Microsoft公式パートナー、動画教材見放題 |
キカガクは、E資格の取得を目指すならまず検討すべきスクールです。JDLA認定プログラムを含むカリキュラムで、Python基礎からディープラーニングの実装まで体系的に学べます。
最大の魅力は専門実践教育訓練給付金の対象であること。792,000円の受講料が実質158,400円まで抑えられます。受講者45,000人以上の実績とMicrosoft公式パートナーとしての信頼性も大きなポイントです。受講期間中はすべての動画教材が見放題で、E資格対策以外のAI関連コンテンツも自由に学習できます。
Python基礎から学ぶなら:SiiD
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 料金 | 給付金利用で実質110,000円~ |
| 認定 | リスキリング講座認定 |
| 学べる内容 | Python、データ分析、機械学習、AI活用 |
| 受講形式 | オンライン |
SiiDは、プログラミング未経験からAIスキルを身につけたい方に最適なスクールです。Pythonの基礎からデータ分析、機械学習まで段階的に学べるカリキュラムが整っています。
リスキリング講座として認定されており、給付金を活用すれば実質110,000円~で受講可能です。Python3エンジニア認定試験やDS検定の対策としても有効です。まずPythonの基礎を固めてから将来的にE資格を目指すステップアップルートにもおすすめです。
Pythonや機械学習を学べるスクールの比較は「Python・機械学習スクールおすすめ比較」で詳しく紹介しています。
AI基礎知識を手軽に学ぶなら:テックキャンプAIカレッジ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 料金 | 月額10,725円~ |
| 学べる内容 | AI基礎、ChatGPT活用、プロンプトエンジニアリング |
| 受講形式 | オンライン |
テックキャンプAIカレッジは月額10,725円~という手軽な価格でAIの基礎知識を学べるコースです。G検定レベルのAI基礎知識を身につけたい方や、ChatGPTなどの生成AIをビジネスで活用したい方に向いています。
プログラミング不要で、AIリテラシーを高めたいビジネスパーソンの入門として最適です。「まずは低コストでAIを学んでみたい」「資格取得の前にAIの全体像を掴みたい」という方はここからスタートするのがおすすめです。
スクール比較まとめ
| 目的 | おすすめスクール | 実質費用 |
|---|---|---|
| E資格を取得したい | キカガク | 158,400円(給付金適用時) |
| Python基礎からAIを学びたい | SiiD | 110,000円~(給付金適用時) |
| AI基礎知識を手軽に学びたい | テックキャンプAIカレッジ | 月額10,725円~ |
給付金・補助金制度を上手に使えば、数十万円のAI講座も数万円~十数万円で受講できます。詳しくは「AIスクールで使える給付金・補助金制度まとめ」をご覧ください。
AI資格に関するよくある質問(FAQ)
AI資格について多い疑問を5つ取り上げ、それぞれ結論から回答します。
Q1. 未経験でもAI資格は取れますか?
取れます。G検定はプログラミング不要で、文系出身者や非エンジニアの方も多数合格しています。受験資格もないため誰でも挑戦可能です。E資格はJDLA認定プログラムの修了が必要ですが、プログラミング未経験からでも認定プログラムのカリキュラムでPython基礎から学べるため、未経験からの合格者も多数います。ただし未経験の場合は余裕を持って6ヶ月程度の学習期間を見ておくことをおすすめします。
Q2. E資格・G検定の勉強時間はどのくらい必要ですか?
目安は以下のとおりです(個人差があります)。
- G検定:30~100時間程度(1~3ヶ月)
- E資格:200~400時間程度(3~6ヶ月)※認定プログラムの学習含む
AI・IT分野の予備知識がある方は短めに、まったくの未経験の方は長めに見積もってください。
Q3. AI資格に有効期限はありますか?
E資格・G検定ともに合格資格自体に有効期限はありません。一度合格すれば合格者として名乗ることができます。ただしAI分野は技術の進歩が非常に速いため、JDLAは定期的にシラバス(出題範囲)を更新しています。最新知識を維持するには継続的な学習が重要です。
Q4. AI資格は就職・転職に有利ですか?
有利に働くケースは多いです。特にE資格はAIエンジニアやデータサイエンティストの求人で「歓迎条件」に挙げられることが増えています。ただし資格だけで内定が決まるわけではありません。資格+ポートフォリオ(制作物)+実務経験の3つが揃って初めて強力な武器になります。資格取得をゴールにするのではなく、学んだ知識を実践に活かすことが重要です。
AI関連職種への転職を目指す方は「エンジニア向けAIスクール」で転職サポートがあるスクールもチェックしてみてください。
Q5. 独学だけでE資格は取れますか?
独学だけでは受験できません。E資格の受験にはJDLA認定プログラムの修了が必須条件です。認定プログラムはキカガクやAVILENなどのスクールが提供しており、オンラインで受講できるものも多くあります。ただし認定プログラムを受講した上での「追加の学習」は独学で行う方も多いです。認定プログラムで基礎を固め、過去問演習や論文読解を独学で補強するスタイルが一般的です。なおG検定は独学で取得可能です。
まとめ:AI資格で体系的な知識を身につけ、キャリアの選択肢を広げよう
AI資格は急速に拡大するAI人材需要の中で、自分の市場価値を高める有効な手段です。この記事のポイントを整理します。
- E資格:AIエンジニア向け。ディープラーニングの実装力を証明。JDLA認定プログラム修了が受験条件
- G検定:ビジネスパーソン向け。AI基礎知識を証明。受験資格なし、自宅受験可能
- 迷ったらG検定 → E資格のステップアップルートがおすすめ
- AI資格は転職・年収アップに一定の効果あり。ただし資格+実践力の組み合わせが重要
- スクールを活用すれば給付金で費用を大幅に抑えられる
AI資格の取得は、AIキャリアの第一歩です。資格の学習を通じて得られる知識やスキルは、資格そのもの以上に大きな財産になります。「どのスクールで学べばいいか迷う」という方は「AIスクールおすすめランキング」で目的・予算別に比較していますので参考にしてください。
まずは気になるスクールの無料相談や説明会に参加して、自分に合った学習プランを見つけてみましょう。

