
【2025年版】AIのおすすめ資格33選!試験内容・料金・難易度や活かせる職業まで一挙ご紹介!
こんにちは!
toiroフリーランス編集部です。
技術の進化は目覚ましく、ビジネスのあらゆる分野でAIの活用が加速しています。
ITフリーランスエンジニアのみなさんにとって、AIスキルはもはや必須となりつつあり、その証明としてAI資格への注目度が高まっています。
しかし、「AI資格ってどんな種類があるの?」「どれが自分に合っているんだろう?」と悩んでいませんか?
本コラムでは、ITフリーランスエンジニアのみなさんがAI資格を選ぶ際に役立つよう、最新版のAI資格33選を徹底解説します!
それぞれの資格について、試験内容、料金、難易度、活かせる職業まで詳しくご紹介。
あなたのキャリアアップに最適なAI資格を見つけるためのツールとして、ぜひご活用ください。
AI資格とは?
AI資格とは、人工知能(AI)に関する知識やスキルを体系的に学習し、その習得度を客観的に証明するための認定制度です。
機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識など、AIの多岐にわたる分野の専門知識や、それらをビジネスに活用する能力が問われます。
AI資格を取得することで、以下のようなメリットが期待できます。
◆ メリット
・体系的な知識の習得
AIの基礎から応用まで、網羅的に学習できる。
・スキルの証明
客観的な評価基準により、自身のAIスキルを明確にアピールできる。
・キャリアアップ
転職や案件獲得において、有利に働くことが多い。
・最新情報のキャッチアップ
試験対策を通じて、AI分野の最新トレンドに触れる機会となる。
ITフリーランスエンジニアとしてAI関連の案件獲得を目指すのであれば、自身の専門性と信頼性を高めるうえでAI資格は非常に有効なツールとなるでしょう。
AI資格おすすめ一覧【33選】
ここからは、おすすめのAI資格33選をカテゴリ別に詳しくご紹介していきます!
※各資格の情報は2025年6月時点のものです。最新情報については各実施団体の公式サイトをご確認ください。
国内で特に人気の高いAI・データ系基礎資格
G検定(JDLA Deep Learning for GENERAL)
資格名 | G検定(JDLA Deep Learning for GENERAL) |
実施団体 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA) |
主な 試験内容 | ・AIの基礎知識と定義 ・機械学習・ディープラーニングの概要と手法(CNN、RNNなど) ・AI・ディープラーニングの応用事例と産業利用 ・AIプロジェクトのビジネス活用、法律・倫理 ・最新のAI動向や研究分野(画像認識、自然言語処理など) |
試験日 | 年複数回開催(6回程度) |
開催方法 | オンライン(CBT方式) |
受験料 | ・一般 13,200円(税込) ・学生 5,500円(税込) ・割引制度あり(再受験、Coursera「AI For Everyone」修了者など) |
合格率 | 約65~75% |
勉強時間 | 30~60時間程度 |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・データサイエンティスト ・ITコンサルタント ・システムエンジニア ・DX推進担当者 |
G検定はAI・ディープラーニングの基礎知識と事業活用リテラシーを証明できる資格です。
オンライン受験で受験資格の制限もなく、ITフリーランスがAI・DX案件の受注や信頼性向上を狙う際のアピール材料として有効です。
AI活用の全体像や最新動向、法律・倫理まで体系的に学べるため、クライアントへの提案力や新規ビジネス創出にも直結。
AIプロジェクトの企画・推進に携わるITフリーランスにとって、差別化や単価アップの強力な武器となります。
DS検定(データサイエンティスト検定 リテラシーレベル)
資格名 | DS検定(データサイエンティスト検定 リテラシーレベル) |
実施団体 | 一般社団法人データサイエンティスト協会 |
主な 試験内容 | ・データサイエンスの基礎知識 ・データエンジニアリングの基礎 ・ビジネス課題の理解とデータ活用 ・データ分析プロセス・手法 ・AI・機械学習の基礎と活用事例 |
試験日 | 年複数回開催(2回程度) |
開催方法 | 全国のテストセンター(CBT方式) |
受験料 | ・一般:11,000円(税込) ・学生:5,500円(税込) ・大学会員:4,400円(税込) |
合格率 | 約60~70% |
勉強時間 | 15~150時間程度(個人のバックグラウンドにより大きく異なる) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・データサイエンティスト ・データアナリスト ・AIエンジニア ・ITコンサルタント ・システムエンジニア |
DS検定(リテラシーレベル)は、データサイエンス・AI・ビジネスの基礎力を証明できる資格です。
ITフリーランスがデータ分析やAI案件に参画する際、信頼性と基礎スキルをアピールできる点が大きなメリット。
統計や機械学習、データエンジニアリング、AI倫理まで幅広く網羅しており、実務未経験者でも体系的に学べます。
DX推進やデータ活用が求められる現場で、案件獲得や単価アップ、クライアントへの提案力強化に直結する資格です。
生成AIパスポート試験
資格名 | 生成AIパスポート試験 |
実施団体 | 一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA) |
主な 試験内容 | ・生成AIの基礎知識と仕組み ・生成AIの活用事例・業務応用 ・生成AI利用時のリスク(誤情報・情報漏洩など) ・法律・倫理・著作権・個人情報保護 ・企業コンプライアンスやAIリテラシー |
試験日 | 年3回開催(2月・6月・10月) |
開催方法 | オンライン(IBT方式) |
受験料 | ・一般:11,000円(税込) ・学生:5,500円(税込) ・団体割引あり(最大20%割引) |
合格率 | 約77% |
勉強時間 | 20~40時間程度 |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・ITエンジニア ・システムエンジニア ・データサイエンティスト ・ITコンサルタント ・DX推進担当者 |
生成AIパスポート試験は、AI初心者でも受験しやすいオンライン資格で、生成AIの基礎知識からリスク管理、法令・倫理、ビジネス活用まで幅広く網羅しています。
合格率も高く、短期間でリテラシーを証明できるため、ITフリーランスがAI案件やDXプロジェクトに参画する際の信頼性アップや提案力強化に直結。
企業のAI導入支援やコンサルティングの現場でも、生成AIの安全な活用を指導できるスキルを客観的にアピールでき、案件獲得や単価アップの武器となります。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
資格名 | Python 3 エンジニア認定データ分析試験 |
実施団体 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 |
主な 試験内容 | ・Pythonによるデータ分析の基礎 ・データ分析に必要な数学(線形代数、基礎解析、確率・統計) ・データ分析ライブラリ(NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn)の活用 ・Jupyter Notebookの利用方法 ・データ収集・加工・可視化・機械学習の基礎 |
試験日 | 通年 |
開催方法 | 全国のテストセンターでのCBT方式 |
受験料 | ・一般:11,000円(税込) ・学生:5,500円(税込) |
合格率 | 約80% |
勉強時間 | 30~60時間程度 |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・データサイエンティスト ・データアナリスト ・AIエンジニア ・システムエンジニア ・機械学習エンジニア |
Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析の基礎力を証明でき間格です。
Jupyter NotebookやNumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnなど主要ライブラリの知識と、データ分析に必要な数学的素養が問われ、実務に直結した内容が特徴。
通年で全国のCBT会場で受験でき、受験資格も不問。
ITフリーランスがデータ分析やAI案件の受注、信頼性向上を図る際のアピール材料として有効で、案件獲得や単価アップにもつながります。
基礎から体系的に学びたい方や実務未経験者にもおすすめです。
統計検定
資格名 | 統計検定(Japan Statistical Society Certificate) |
実施団体 | 一般社団法人 日本統計学会 |
主な 試験内容 | ・データの種類、集計、グラフ化(量的・質的データ、箱ひげ図、散布図など) ・統計的推論(仮説検定、区間推定、母集団と標本) ・確率・確率分布(二項分布、正規分布、t分布、カイ二乗分布など) ・回帰分析と相関(単回帰、相関係数、回帰直線) ・データ解析の実践(データ収集法、実験計画、観察研究、統計的問題解決力) |
試験日 | ・1級:年1回 ・準1級~4級、データサイエンス系:随時実施 |
開催方法 | ・1級:指定会場(PBT方式) ・準1級~4級、データサイエンス系:全国のテストセンター(CBT方式) |
受験料 | ・1級:7,000円(「統計数理」「統計応用」同時受験は10,000円)(税込) ・準1級:6,000円(税込) ・2級:5,000円(税込) ・3級:4,000円(税込) ・4級:3,000円(税込) ・データサイエンス基礎:4,000円(税込) ・データサイエンス発展:5,000円(税込) ・データサイエンスエキスパート:6,000円(税込) |
合格率 | ・1級:約10~20% ・準1級:約30~40% ・2級:約40~60% ・3級:約60~70% ・4級:約80%前後 ・データサイエンス基礎:約45%前後 ・データサイエンス発展:約55%前後 ・データサイエンスエキスパート:約30%前後 |
勉強時間 | ・1級:200時間以上 ・準1級:100~200時間程度 ・2級:50~100時間程度 ・3級:20~50時間程度 ・データサイエンス基礎:30~60時間程度 ・データサイエンス発展:50~100時間程度 ・データサイエンスエキスパート:100時間以上 |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・データサイエンティスト ・データアナリスト ・AIエンジニア ・ITコンサルタント ・システムエンジニア |
統計検定は、統計学の知識やデータ分析力を客観的に証明できる資格です。
ITフリーランスがデータサイエンスやAI、ビッグデータ案件に参画する際、統計検定の取得は専門性や信頼性のアピールに直結します。
CBT方式で全国から柔軟に受験できるため、忙しいエンジニアにも最適。
統計的推論や回帰分析、データ可視化など実務に直結するスキルが身につき、クライアントへの提案力や案件獲得、単価アップにも有効です。
データ活用が求められる現代のIT現場で、差別化・キャリアアップを目指すなら必須の資格です。
AI実装検定
資格名 | AI実装検定 |
実施団体 | 一般社団法人AI実装推進協会/AI実装検定実行委員会 |
主な 試験内容 | ・AI・ディープラーニングの基礎知識と概念理解 ・データ前処理・特徴量エンジニアリング ・ニューラルネットワークやモデル設計・実装 ・応用数学(統計・確率など)とプログラミング ・画像処理・自然言語処理などAI応用分野の実装 |
試験日 | 随時開催 |
開催方法 | 全国のテストセンターまたはオンライン(CBT方式) |
受験料 | ・B級:一般:9,900円(税込)/学割:5,500円(税込) ・A級:一般:14,850円(税込)/学割:8,250円(税込) ・S級:33,000円(税込) |
合格率 | 約50~70% |
勉強時間 | ・A級:50~100時間 ・B級:30~50時間 ・S級:100時間以上 |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・データサイエンティスト ・機械学習エンジニア ・ITコンサルタント ・システムエンジニア |
AI実装検定は、AIやディープラーニングの実装力を体系的に証明できる資格です。
B級・A級・S級の3段階があり、Pythonによる実装やモデル設計・評価、画像処理・自然言語処理など実務に直結する内容が特徴。
CBT方式で全国から受験でき、合格者は「ディープラーニング実装師」として認定されます。
ITフリーランスがAI案件やDXプロジェクトで信頼性・専門性をアピールし、案件獲得や単価アップ、キャリアアップを目指す際の強力な武器となります。
AI分野の実践力を証明したい方に最適です。
主要クラウドプラットフォームのAI・機械学習資格
AWS Certified Machine Learning – Specialty
資格名 | AWS Certified Machine Learning – Specialty |
実施団体 | Amazon Web Services (AWS) |
主な 試験内容 | ・データエンジニアリング ・探索的データ分析 ・モデリング ・機械学習ワークフローのデプロイ・運用 ・AWS上での機械学習サービス・ツールの実践的活用 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | ピアソンVUEテストセンターまたはオンライン(CBT方式) |
受験料 | 300 USD |
合格率 | 約50% |
勉強時間 | 50~150時間 |
受験資格 | 制限なし(推奨:AWSでのML/深層学習ワークロード1~2年以上の経験) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ・AIエンジニア ・クラウドエンジニア ・ITコンサルタント |
AWS Certified Machine Learning – Specialtyは、AWS環境での機械学習モデル開発・運用スキルを証明できる資格です。
データエンジニアリングからモデル構築、デプロイ、運用まで一連の実践力が問われ、AWSのMLサービス活用力も身につきます。
ITフリーランスがクラウドAI案件やデータ分析プロジェクトで信頼性・専門性をアピールし、案件獲得や単価アップ、グローバルなキャリア展開を目指す際の強力な武器となります。
最新のクラウドAI技術を証明したい方に最適な資格です。
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
資格名 | Google Cloud Professional Machine Learning Engineer |
実施団体 | Google Cloud |
主な 試験内容 | ・データ準備・特徴量エンジニアリング・探索的データ分析 ・機械学習モデルの設計・構築・評価・最適化 ・モデルの本番環境へのデプロイ・運用・スケーリング ・MLパイプラインの自動化、モニタリング、継続的改善 ・倫理的AI原則の遵守とバイアス対策、チーム連携 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | テストセンターまたはオンライン(CBT方式) |
受験料 | 200 USD |
合格率 | 非公開(Google Cloud認定資格の中でも最難関クラスとされる) |
勉強時間 | 50~150時間(Google CloudやML実務経験により変動) |
受験資格 | 制限なし(推奨:Google CloudでのMLソリューション設計・管理1年以上を含む、3年以上の業界経験) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ・AIエンジニア ・クラウドエンジニア ・ITコンサルタント |
Google Cloud Professional Machine Learning Engineerは、Google Cloud上での機械学習モデル設計・構築・運用スキルを証明できる上級資格です。
データ分析やMLパイプラインの自動化、AI倫理・バイアス対策まで幅広く問われ、最新のクラウドAI案件やエンタープライズ向けプロジェクトでの信頼性が高まります。
英語試験のみで難易度も高いですが、取得すればグローバル案件や高単価プロジェクトへの参画、ITフリーランスとしての差別化・キャリアアップに大きな武器となります。
Google Cloud活用の専門性を証明したい方に最適です
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate(AI-102)
資格名 | Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate(AI-102) |
実施団体 | Microsoft |
主な 試験内容 | ・Azure AI ソリューションの計画・設計・管理 ・意思決定支援ソリューション(AIによる意思決定の自動化) ・コンピュータービジョンソリューションの実装 ・自然言語処理(NLP)ソリューションの実装 ・ナレッジマイニングやドキュメントインテリジェンスの実装 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | テストセンターまたはオンライン(CBT方式) |
受験料 | 165 USD |
合格率 | 非公開(中級~上級レベル、約50~70%程度とされる) |
勉強時間 | 80~150時間程度(AzureやAIサービスの経験により変動) |
受験資格 | 制限なし(推奨:AI-900レベルの基礎知識とAzureサービスの活用経験) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・データサイエンティスト ・クラウドエンジニア ・ITコンサルタント ・システムエンジニア |
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate(AI-102)は、Azure上でAIソリューションの設計・実装・運用スキルを証明できる中級~上級の資格です。
コンピュータービジョン、自然言語処理、意思決定支援、ナレッジマイニングなど幅広いAIサービスの実装力が問われ、生成AIにも対応。
CBT方式で柔軟に受験でき、ITフリーランスがAzure AI案件やDXプロジェクトで信頼性・専門性をアピールし、案件獲得や単価アップ、キャリアアップを目指す際の強力な武器となります。
実務経験の裏付けや最新AI技術の証明にも最適です。
Google Cloud Professional Data Engineer
資格名 | Google Cloud Professional Data Engineer |
実施団体 | Google Cloud |
主な 試験内容 | ・データ処理システムの設計・構築・運用・セキュリティ ・データの収集・変換・パイプラインの構築と自動化 ・データの保存・管理・ガバナンス(BigQueryなどの活用) ・データ分析・機械学習モデルの統合と活用 ・データワークロードの監視・保守・最適化 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | テストセンターまたはオンライン(CBT方式) |
受験料 | 200 USD |
合格率 | 非公開(難易度は高め、約50%前後とされる) |
勉強時間 | 50~150時間程度(Google Cloudやデータエンジニアリングの経験により変動) |
受験資格 | 制限なし(推奨:業界経験3年以上、Google Cloudでの設計・管理経験1年以上) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・データエンジニア ・データアナリスト ・機械学習エンジニア ・クラウドエンジニア ・ITコンサルタント |
Google Cloud Professional Data Engineerは、GCP上でのデータ処理システム設計・構築・運用・機械学習モデルの統合スキルを証明できる上級資格です。
データパイプラインの自動化やGCPサービス活用、セキュリティ・コンプライアンスまで実践的な知識が問われます。
ITフリーランスがビッグデータやクラウド案件、AIプロジェクトで専門性と信頼性をアピールし、案件獲得や単価アップ、グローバルなキャリア展開を目指す際の強力な武器となります。
データエンジニアリング分野で差別化したい方に最適です。
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals(AI-900)
資格名 | Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals(AI-900) |
実施団体 | Microsoft |
主な 試験内容 | ・AIワークロードと考慮事項の理解 ・Azureでの機械学習の基本原則 ・AzureのComputer Visionワークロードの機能 ・Azureの自然言語処理(NLP)ワークロードの理解 ・Azureでの生成AIワークロードの特徴 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | テストセンターまたはオンライン(CBT方式) |
受験料 | ・一般:13,200円(税込) ・学生:7,700円(税込) |
合格率 | 非公開(難易度は低め) |
勉強時間 | 10~20時間(AIやAzure未経験者は20時間以上推奨) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・データサイエンティスト ・ITコンサルタント ・システムエンジニア ・DX推進担当者 |
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals(AI-900)は、AIと機械学習の基礎知識、Azure上でのAIサービス活用力を証明できる民間資格です。
CBT方式で柔軟に受験でき、受験資格も不問。
AIワークロードや機械学習、画像認識、自然言語処理、生成AIなど幅広い分野が出題され、ITフリーランスがAI・クラウド案件で信頼性や提案力をアピールする際に有効です。
難易度も低めで短期間で取得可能。AI案件の足がかりや、クライアントへの技術力証明、キャリアアップにも役立つ入門資格です。
国内AIエンジニア向けの実践資格
E資格(JDLA Deep Learning for ENGINEER)
資格名 | E資格(JDLA Deep Learning for ENGINEER) |
実施団体 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA) |
主な 試験内容 | ・数学的基礎(確率・統計、情報理論、線形代数) ・機械学習の基礎と実用的手法 ・深層学習の基礎(順伝播型ネットワーク、最適化、正則化、CNN、RNN、Transformerなど) ・深層学習の応用(画像認識、物体検出、セマンティックセグメンテーション、自然言語処・理、生成モデル、深層強化学習、説明性など) ・開発・運用環境(エッジコンピューティング、分散処理、アクセラレータ、環境構築) |
試験日 | 年2回開催 |
開催方法 | 全国のテストセンター(CBT方式) |
受験料 | ・一般:33,000円(税込) ・学生:22,000円(税込) |
合格率 | 約60% |
勉強時間 | 200~300時間(認定プログラム受講含む。実装経験や数学的素養により変動) |
受験資格 | JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること(修了証が必要) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ・ITコンサルタント ・研究開発エンジニア |
E資格は、ディープラーニングの理論と実装力を証明できる日本ディープラーニング協会(JDLA)認定の資格です。
数学的基礎から深層学習の応用、開発運用環境まで幅広い知識が問われ、AIエンジニアやデータサイエンティストとしての専門性をアピールできます。
JDLA認定プログラム受講が必須で、実践的なスキルが身につく点も魅力。
ITフリーランスがAI・機械学習案件やDXプロジェクトで差別化を図り、案件獲得や単価アップ、キャリアアップを目指す際の強力な武器となります。
最新AI技術の実装力を証明したい方に最適です。
画像処理エンジニア検定
資格名 | 画像処理エンジニア検定 |
実施団体 | 公益財団法人 画像情報教育振興協会(CG-ARTS協会) |
主な 試験内容 | ・ディジタル画像の撮影・性質・色空間、画像生成の幾何学的モデル ・画像の濃淡変換・フィルタリング・エッジ抽出・鮮鋭化 ・周波数領域での画像処理、画像復元・生成、コンピュテーショナルフォトグラフィ ・幾何学的変換、2値画像処理、領域分割、特徴抽出、パターン認識・深層学習 ・動画像処理、3次元復元、画像符号化、知的財産権 |
試験日 | 年2回開催 |
開催方法 | 全国17都市の指定会場(PBT方式) |
受験料 | ・ベーシック:5,600円(税込) ・エキスパート:6,700円(税込) |
合格率 | ・ベーシック:約70~80% ・エキスパート:約50~60% |
勉強時間 | ・ベーシック:20~40時間 ・エキスパート:40~80時間(基礎知識や実務経験により変動) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・画像処理エンジニア ・AIエンジニア ・データサイエンティスト ・システムエンジニア ・機械学習エンジニア |
画像処理エンジニア検定は、画像処理アルゴリズムやディジタル画像の基礎から深層学習による認識技術まで幅広く問われる資格です。
AIや画像認識、機械学習案件に携わるITフリーランスが、専門性や信頼性をアピールするのに最適。
PBT方式で全国主要都市で受験でき、受験資格も不問。
画像処理分野の理論・実装力を体系的に証明できるため、案件獲得や単価アップ、クライアントへの提案力強化に直結します。
画像AI・DX時代に差別化を図るなら必須の資格です。
汎用性の高いIT基礎・データ基盤系資格
応用情報技術者試験
資格名 | 応用情報技術者試験(Applied Information Technology Engineer Examination) |
実施団体 | 独立行政法人 情報処理推進機構(IPA) |
主な 試験内容 | ・IT戦略立案、システム設計・開発・運用管理 ・プロジェクトマネジメント、サービスマネジメント ・セキュリティ、ネットワーク、データベース ・アルゴリズム、プログラミング、システムアーキテクチャ ・法務・標準・知的財産・IT関連の最新動向 |
試験日 | 年2回開催(春期、秋期) |
開催方法 | 全国47都道府県の主要都市会場(PBT方式) |
受験料 | 7,500円(税込) |
合格率 | 約20~25% |
勉強時間 | 200~300時間程度(IT経験や基礎知識により変動) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 国家資格 |
活かせる 職業 | ・システムエンジニア ・ITコンサルタント ・プロジェクトマネージャ ・セキュリティエンジニア ・インフラエンジニア ・アプリケーションエンジニア |
応用情報技術者試験は、ITエンジニアの応用力・実践力を証明できる国家資格です。
IT戦略、システム設計、セキュリティ、プロジェクト管理、法務・知財から、AI・データベースなど最新IT動向まで幅広く出題されます。
AI分野では、機械学習やディープラーニング、AI活用の実務知識も問われるため、AI案件やDX推進にも直結。
ITフリーランスが案件獲得や単価アップ、信頼性向上を目指す際の強力なアピールポイントとなります。
高度区分試験へのステップアップや、コンサル・管理職へのキャリアアップにも有効な資格です
基本情報技術者試験
資格名 | 基本情報技術者試験(Fundamental Information Technology Engineer Examination) |
実施団体 | 独立行政法人 情報処理推進機構(IPA) |
主な 試験内容 | ・IT基礎理論(アルゴリズム、プログラミング、データ構造) ・システム開発・運用(要件定義、設計、テスト、運用管理) ・ネットワーク、データベース、セキュリティ ・プロジェクトマネジメント、サービスマネジメント ・法務・知的財産・標準化・IT関連の最新動向 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | 全国のテストセンター(CBT方式) |
受験料 | 7,500円(税込) |
合格率 | 約25% |
勉強時間 | 100~300時間(IT未経験者は200時間以上推奨) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 国家資格 |
活かせる 職業 | ・システムエンジニア ・プログラマー ・ITコンサルタント ・インフラエンジニア ・セキュリティエンジニア |
基本情報技術者試験は、ITエンジニアとしての基礎知識と実践力を証明できる国家資格です。
アルゴリズムやプログラミング、ネットワーク、セキュリティ、AI・機械学習の基礎まで幅広く網羅し、ITフリーランスが案件獲得や単価アップ、信頼性向上を目指す際の強力なアピールポイントとなります。
受験資格がなく、通年で全国のCBT会場から柔軟に受験できるため、学習計画も立てやすいのが特徴。
AIや最新IT分野にも対応しており、IT業界でのキャリアアップや高度資格へのステップアップにも直結します。
ITパスポート試験
資格名 | ITパスポート試験(Information Technology Passport Examination) |
実施団体 | 独立行政法人 情報処理推進機構(IPA) |
主な 試験内容 | ・ストラテジ系(経営全般:企業活動、経営戦略、法務、システム戦略など) ・マネジメント系(IT管理:プロジェクト管理、サービスマネジメント、システム監査など) ・テクノロジー系(IT技術:基礎理論、プログラミング、ネットワーク、セキュリティ、AI・ビッグデータ・IoTなどの最新技術) ・IT関連法規や会計、企業活動に関する知識 ・新しい技術(AI、ビッグデータ、IoT、アジャイル開発など)の概要 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | 全国のテストセンター(CBT方式) |
受験料 | 7,500円(税込) |
合格率 | 約50% |
勉強時間 | 30~100時間程度(IT未経験者は50時間以上推奨) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 国家資格 |
活かせる 職業 | ・ITサポート ・システムエンジニア(初級) ・プログラマー(初級) ・ITコンサルタント(アシスタント) ・DX推進担当者 |
ITパスポート試験は、ITの基礎知識からAI・ビッグデータ・IoTなど最新技術の概要まで幅広く学べる国家資格です。
経営戦略や法務、プロジェクト管理、ネットワーク、セキュリティに加え、AIやデータ活用の基本も出題されるため、ITフリーランスが幅広い案件やDXプロジェクトに対応する際の信頼性向上や提案力強化に直結します。
受験資格がなく、通年で全国のCBT会場から柔軟に受験でき、IT未経験者やキャリアチェンジを目指す方にも最適。
IT業界でのキャリアアップや案件獲得の第一歩として有効な資格です。
IBM AI Engineering Professional Certificate
資格名 | IBM AI Engineering Professional Certificate |
実施団体 | IBM(提供プラットフォーム:Coursera) |
主な 試験内容 | ・機械学習の基礎とアルゴリズム(線形回帰、分類、クラスタリングなど) ・ディープラーニング(ニューラルネットワーク、CNN、RNN、生成AI、LLMなど) ・Python、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなど主要ツールの実践活用 ・強化学習やビッグデータ(Apache Spark)を用いたAI実装 ・実務プロジェクトによるAIモデル設計・構築・デプロイ |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン(Coursera上で自己ペース学習+修了プロジェクト提出) |
受験料 | ・月額約39 USD(Courseraサブスクリプション) ※標準的な修了期間3~6か月で総額約120~240 USD |
合格率 | 非公開(修了要件を満たせば取得可能、難易度は中級) |
勉強時間 | 60~120時間程度 |
受験資格 | 制限なし(PythonやAI基礎知識があると望ましい) |
資格種類 | 民間資格(グローバル認定) |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ・ソフトウェアエンジニア ・AIプロダクト開発者 |
IBM AI Engineering Professional Certificateは、IBMが提供するグローバルなオンラインAI資格で、機械学習・ディープラーニング・生成AI(LLM含む)の実践力を体系的に習得できます。
Python、TensorFlow、PyTorchなど業界標準ツールを用いたハンズオンプロジェクトが豊富で、AIモデルの設計・構築・デプロイまで一貫して学べるのが特徴。
AI分野の最新技術や実装力を証明できるため、ITフリーランスがAI・データサイエンス案件で信頼性や専門性をアピールし、案件獲得や単価アップ、グローバルなキャリア形成にも直結します。
AIエンジニアを目指す方に最適な資格です。
Databricks Certified Machine Learning Associate/Professional
資格名 | Databricks Certified Machine Learning Associate Databricks Certified Machine Learning Professional |
実施団体 | Databricks |
主な 試験内容 | ・Databricksプラットフォームを活用した機械学習ワークフローの設計・実装(MLflow含む) ・Spark MLを用いたデータ前処理・特徴量エンジニアリング ・モデルのトレーニング、評価、スケーリング ・モデルのライフサイクル管理とMLOps(特にProfessionalはMLOps重視) ・モデルのデプロイ、監視、運用(Professionalはデプロイ・モニタリングがより詳細) |
試験日 | 随時(オンライン) |
開催方法 | オンライン(Webassessor) |
受験料 | ・Associate 200 USD ・Professional 300 USD |
合格率 | 非公開(合格ラインは70%、難易度はAssociate<Professional) |
勉強時間 | ・Associate:20~40時間程度(DatabricksやMLflow経験者は短縮可能) ・Professional:40~80時間程度(MLOpsや本格的なDatabricks運用経験があると有利) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能、Databricks実務経験推奨) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ・AIエンジニア ・MLOpsエンジニア ・クラウドエンジニア |
Databricks Certified Machine Learning Associate/Professionalは、Databricksプラットフォーム上での機械学習とMLOpsスキルを証明できるグローバル資格です。
MLflowやSpark MLを活用したデータ前処理からモデル構築・評価・デプロイ・運用まで、実務で必須となるAIワークフロー全体を体系的に学べます。
特にProfessionalはMLOpsやモデル監視・運用に強く、AIプロジェクトの本格運用を目指すITフリーランスに最適。
クラウドAI・生成AI時代の案件獲得や単価アップ、クライアントへの技術力アピールに直結する実践的な資格です。
Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst/Spark and Hadoop Developer
資格名 | Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst Cloudera Certified Associate (CCA) Spark and Hadoop Developer |
実施団体 | Cloudera |
主な 試験内容 | ・Apache Hive・Impalaを用いたSQLクエリによるデータ抽出・分析 ・Hadoop上のデータ準備・集計・ウィンドウ関数・テーブル管理 ・クエリ実行計画の解釈とパフォーマンス最適化 ・ビッグデータ環境でのデータモデリングと関係性定義 ・データ分析レポートの作成と業務応用 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン(Webassessor) |
受験料 | 295 USD(各試験) |
合格率 | 非公開(合格ラインは70%、難易度は実践的) |
勉強時間 | 40~80時間程度(SQLやSpark/Hadoop経験者は短縮可能) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能、事前知識や実務経験が推奨) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・データアナリスト ・データエンジニア ・機械学習エンジニア ・ビッグデータエンジニア ・AIエンジニア |
Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst/Spark and Hadoop Developerは、ビッグデータ基盤(Hadoop・Spark)上でのデータ分析・処理スキルを国際的に証明できる資格です。
SQLやSparkを駆使したデータ抽出・変換・集計・リアルタイム処理から、AI・機械学習プロジェクトでのデータパイプライン構築まで、実践的な技術力が問われます。
ITフリーランスがビッグデータやAI案件で専門性・信頼性をアピールし、案件獲得や単価アップ、グローバルなキャリア形成を目指す際の強力な武器となります。
ビッグデータ×AI時代の必須スキルを証明したい方に最適です。
SAS Certified Professional: Advanced Programming Using SAS 9.4
資格名 | SAS Certified Professional: Advanced Programming Using SAS 9.4 |
実施団体 | SAS Institute |
主な 試験内容 | ・SAS 9.4環境での高度なデータ処理・プログラミング(SQLやマクロを含む) ・複雑なデータ変換・集計・レポート作成 ・マクロプログラミングと自動化 ・パフォーマンス最適化やエラー処理 ・データ分析・AI/機械学習プロジェクトでのSAS活用 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | ピアソンVUEテストセンターまたはオンライン(CBT方式) |
受験料 | 180 USD(各試験) |
合格率 | 非公開(合格ラインは1,000点満点中725点、難易度は高め) |
勉強時間 | 40~100時間程度(SAS実務経験者は短縮可能、未経験者は100時間以上推奨) |
受験資格 | SAS Certified Base Programmer for SAS 9 SAS Certified Specialist: Base Programming Using SAS 9.4 ※いずれかの資格の取得が必須 |
資格種類 | 民間資格(グローバル認定) |
活かせる 職業 | ・データサイエンティスト ・データアナリスト ・SASエンジニア ・AIエンジニア ・ビッグデータエンジニア |
SAS Certified Professional: Advanced Programming Using SAS 9.4は、SAS 9.4を用いた高度なデータ処理・自動化・分析スキルを証明できるグローバル資格です。
SQLやマクロを活用した複雑なデータ加工やパフォーマンス最適化、AI・機械学習プロジェクトでのSAS活用力が問われるため、データサイエンスやAI案件での専門性・信頼性をアピールできます。
ITフリーランスが大規模データ分析やAIシステム開発で差別化を図り、案件獲得や単価アップ、グローバルなキャリア形成を目指す際に有効な資格です。
特定フレームワーク・専門領域のAI資格
TensorFlow Developer Certificate
資格名 | TensorFlow Developer Certificate |
実施団体 | |
主な 試験内容 | ・PythonとTensorFlow 2.xを用いた機械学習・ディープラーニングモデルの構築・訓練 ・コンピュータビジョン(画像分類・CNN)と自然言語処理(NLP)モデルの実装 ・データの前処理、モデルの保存・デプロイ、エラー解決 ・モデル評価・パフォーマンス最適化 ・TensorFlow API・MLワークフローの実践的理解 |
試験日 | 認定プログラムの見直しのため、一時的に試験をクローズ中 |
開催方法 | オンライン(PyCharm IDE+TensorFlow Examプラグインを用いたオンライン受験) |
受験料 | 100 USD |
合格率 | 非公開(実技試験のため難易度は中級、合格者は世界で11,000人超) |
勉強時間 | 30~100時間(Python・ML経験者は短縮可、未経験者は100時間以上推奨) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能、Pythonと基礎的なML知識があると望ましい) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ・ソフトウェアエンジニア ・AIプロダクト開発者 |
TensorFlow Developer Certificateは、Google公式のグローバルAI資格で、TensorFlow 2.xを用いた機械学習・ディープラーニングの実装力を証明できます。
画像認識やNLPなどAIプロジェクトで必須のスキルが問われ、実技試験形式で実務力をアピール可能。
ITフリーランスがAI・データサイエンス案件で専門性や信頼性を高め、案件獲得や単価アップ、国際的なキャリア形成にも直結します。
AIエンジニアや機械学習分野で差別化したい方に最適な資格です。
現在は受付終了中ですが、再開時には注目度の高い資格です。
Jetson AI Specialist/Ambassador
資格名 | Jetson AI Specialist Jetson AI Ambassador |
実施団体 | NVIDIA(NVIDIA Deep Learning Institute) |
主な 試験内容 | ・Jetson AI Fundamentalsコース(無料オンライン教材)の修了 ・Jetsonシリーズ(Nanoなど)を用いたAIプロジェクトの企画・開発・実装 ・プロジェクトの再現性・独創性・社会的意義の評価 ・プロジェクトの成果物(コード・ドキュメント・解説動画など)の提出 ・(Ambassadorのみ)NVIDIAチームとの面接および教育実績の提示 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン(プロジェクト提出・審査、Ambassadorは面接あり) |
受験料 | 無料 |
合格率 | 非公開(プロジェクトの完成度・要件達成で認定、難易度は適切な準備で十分合格可能) |
勉強時間 | 20~40時間程度(プロジェクト内容やAI経験による) |
受験資格 | ・Jetson AI Specialist:誰でも受験可能(PythonとLinuxの基礎知識推奨) ・Jetson AI Ambassador:教育者・インストラクター向け(教育実績・面接あり) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・エッジAIエンジニア ・組み込みエンジニア ・データサイエンティスト ・AI教育者・トレーナー |
Jetson AI Specialist/Ambassadorは、NVIDIAが提供するエッジAI・組み込みAI分野の認定資格です。
JetsonシリーズとAI技術を活用したプロジェクトを通じて、AIモデルの設計・実装・運用まで実践的に学び、成果物を提出することでスキルを証明できます。
AI・ディープラーニング・エッジ推論など最新技術を無料で体系的に習得でき、フリーランスがAI・IoT・ロボティクス案件で専門性や信頼性をアピールするのに最適。
教育者向けAmbassador資格もあり、AI人材育成や教育分野でも活躍の幅が広がります。
AI×エッジ分野で差別化したい方におすすめです。
Salesforce Certified Agentforce Specialist
資格名 | Salesforce Certified Agentforce Specialist |
実施団体 | Salesforce |
主な 試験内容 | ・Agentforceの設定・管理、Salesforceコア機能の総合的理解 ・プロンプトビルダーの活用、プロンプトテンプレート管理、グラウンディング手法の理解 ・ビジネスニーズに応じたエージェントの作成・カスタマイズ、Agentforce Testing Centerでのテスト ・Data Cloud/Service Cloud/Sales Cloudとの連携、データライブラリ活用による応答精度向上 ・エージェントのセキュリティ・運用監視、Agentforce主導のビジネス改善機会の特定 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン |
受験料 | 無料(初回はキャンペーン中のみ、今後変更の可能性あり) ※再受験料:100 USD |
合格率 | 非公開 |
勉強時間 | 20~40時間程度(SalesforceやAIスペシャリスト資格保有者は短縮可) |
受験資格 | 制限なし(推奨:Salesforce認定アドミニストレーター、プラットフォームアプリケーションビルダーなどの取得) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・Salesforce管理者 ・Salesforce開発者 ・AIエンジニア ・プリセールス/コンサルタント ・DX推進担当者 |
Salesforce認定Agentforceスペシャリストは、AI×CRM時代の最先端を行くSalesforceのAIエージェント開発・運用スキルを証明できる新資格です。
プロンプトエンジニアリングやAgentforceツールの活用、Data Cloud/Service Cloud/Sales Cloud連携など、AIを組み込んだ業務自動化・効率化の実践力が問われます。
ITフリーランスがAI・Salesforce案件で専門性や信頼性を高め、案件獲得や単価アップ、DX推進プロジェクト参画に直結。
AI時代のCRM・業務自動化領域で差別化したい方に最適な資格です。
Certified Responsible AI Professional
資格名 | Certified Responsible AI Professional |
実施団体 | 例) CertNexus(Certified Ethical Emerging Technologist, CEET) ForHumanity(Certified Auditor of AI Ethics) Coursera、edXなどのグローバルMOOC |
主な 試験内容 | ・AI倫理の基本原則(公平性・透明性・説明責任・プライバシーなど) ・AIの透明性と説明可能性 ・バイアス検出・軽減やリスク評価手法 ・AI関連法規制・データ保護・法的責任 ・AIシステムの社会的影響評価とガバナンス構築 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン(CBT方式やプロジェクト提出型など、団体により異なる) |
受験料 | 30,000円前後 |
合格率 | 非公開 |
勉強時間 | 20~40時間(AI倫理や法規制の基礎知識があると短縮可能) |
受験資格 | 制限なし(AI関連業務経験2年以上が推奨される場合あり) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・データサイエンティスト ・AIプロジェクトマネージャ ・ITコンサルタント ・AIガバナンス担当者 |
Certified Responsible AI Professionalは、AI倫理・説明責任・ガバナンス・法規制など「責任あるAI」の実践スキルを証明できる資格です。
AIの公平性や透明性、バイアス対策、社会的影響評価などが問われ、AIプロジェクトやガバナンス体制構築、AI導入企業の信頼性向上に直結します。
ITフリーランスがAI・データサイエンス案件で倫理・法務リスク対応力をアピールし、企業のAI活用推進やAIガバナンス強化に貢献できる点が大きなメリット。
AI時代の社会的要請にも応えられる、今後ますます注目される資格です
Certificate in AI Ethics and Governance
資格名 | Certificate in AI Ethics and Governance |
実施団体 | Nanyang Technological University(NTU、Singapore) Singapore Computer Society(SCS) |
主な 試験内容 | ・AI倫理・ガバナンスの基礎知識とフレームワークの理解 ・データ処理における倫理・プライバシー・バイアス対策 ・AIの説明可能性・透明性・説明責任のガバナンス ・AI活用に伴う法的責任・ビジネスリスクの管理 ・組織におけるAI倫理実践とガバナンス体制構築 |
試験日 | 年複数回開催 |
開催方法 | オンラインまたは対面(NTU/SCSはオンライン学習+最終試験) |
受験料 | 詳細は要問い合わせ(参考:他機関では£599=約12万円前後) |
合格率 | 非公開(一定の成績で合格。講義+最終試験・課題提出型) |
勉強時間 | 26~65時間程度(各モジュール13時間×2~5モジュール) |
受験資格 | 制限なし(ICT基礎スキル推奨、AI実務経験は不要) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・データサイエンティスト ・ITコンサルタント ・AIプロジェクトマネージャ ・AIガバナンス担当者 |
Certificate in AI Ethics and Governanceは、AI倫理・説明責任・ガバナンスの国際的な実践力を証明できる資格です。
AIの公平性や透明性、バイアス対策、法的責任、組織ガバナンスの構築など、AI時代に不可欠な知識を体系的に学べます。
オンライン学習と実践課題で、実務に直結するスキルが身につくため、ITフリーランスがAI・データサイエンス案件やAIガバナンス領域で専門性や信頼性を高め、案件獲得や単価アップ、グローバルなキャリア形成にも有効です。
AI活用の社会的責任が問われる今、差別化に最適な資格です。
認定AI・IoTコンサルタント
資格名 | 認定AI・IoTコンサルタント |
実施団体 | 一般社団法人AI・IoT普及推進協会(AIPA) |
主な 試験内容 | ・AI・IoT・ビッグデータの基礎知識 ・AI・IoT導入事例の分析と応用 ・経営支援・ビジネスモデル構築におけるAI・IoT活用 ・Society5.0、Connected Industriesの理解と実践 ・コンサルティングスキル・課題解決の実践 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン研修+試験、または集合研修+試験(ハイブリッド形式) |
受験料 | ・ジュニア:16,500円(税込) ・シニア:66,000円(税込) ・マスター:99,000円(税込) |
合格率 | 約80~90% |
勉強時間 | ・ジュニア:半日研修 ・シニア:2日間研修 ・マスター:3日間研修(各レベル研修時間+自主学習が必要) |
受験資格 | ・ジュニア:誰でも受験可能 ・シニア:ジュニア取得者のみ ・マスター:シニア取得者のみ(段階的取得) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AI・IoTコンサルタント ・DX推進担当者 ・ITコンサルタント ・システムインテグレーター ・経営企画・事業開発担当 |
認定AI・IoTコンサルタント(AIC)は、AIやIoTを活用した経営支援やビジネスモデル構築に特化した日本初の資格です。
Society5.0やConnected Industriesの実現を担うプロフェッショナルとして、AI・IoT・ビッグデータの基礎から実践的な導入事例、コンサルティングスキルまで体系的に学べます。
ITフリーランスがDX推進やAI・IoT案件で専門性や信頼性をアピールし、案件獲得や単価アップ、企業や自治体への提案力強化に直結。
段階的なレベル認定と高い合格率で、AI時代のビジネス変革をリードしたい方に最適な資格です。
AIプロジェクト管理認定
資格名 | AIプロジェクト管理認定(Cognitive Project Management for AI(CPMAI)™) |
実施団体 | Cognitive Project Management for AI(CPMAI)™ |
主な 試験内容 | ・AI・機械学習プロジェクトの構造化・計画手法(CPMAIフレームワーク) ・アジャイルおよびデータ駆動型プロジェクト管理 ・AIプロジェクトにおける倫理・説明責任・リスク管理 ・AI/RPA/ビッグデータの統合・実践的運用 ・AIプロジェクトの成功事例・失敗事例の分析とベストプラクティス |
試験日 | オンライン(CBT方式、トレーニング+試験) |
開催方法 | 各団体による(オンラインまたは対面) |
受験料 | 499 USD |
合格率 | 非公開(トレーニング修了+試験合格で認定、標準的な難易度) |
勉強時間 | 20~40時間(AIプロジェクト経験者は短縮可能) |
受験資格 | 制限なし(AI・プロジェクト管理の実務経験があると有利) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIプロジェクトマネージャ ・ITコンサルタント ・データサイエンティスト ・AIエンジニア ・DX推進担当者 |
AIプロジェクト管理認定(CPMAI)は、AI・機械学習・RPA・ビッグデータを活用したプロジェクトの計画・実行・最適化に特化したグローバル資格です。
アジャイルやデータ駆動型の手法、AI特有の倫理・リスク管理、現場での実践力を体系的に習得でき、AIプロジェクトの失敗を防ぐベストプラクティスも学べます。
ITフリーランスがAI・DX案件でマネジメント力や信頼性をアピールし、案件獲得や単価アップ、クライアントへの提案力強化に直結。
AI時代のプロジェクト推進に不可欠なスキルを証明できる資格です。
日本メディカルAI学会公認資格
資格名 | 日本メディカルAI学会公認資格 |
実施団体 | 日本メディカルAI学会 |
主な 試験内容 | ・「脱ブラックボックスコース」(基礎編):医療AIの基礎、機械学習・深層学習の原理、医療データの扱い ・「メディカルAI専門コース」(応用編):医療現場でのAI活用事例、画像・時系列データ、解析、AIモデルの評価・解釈 ・医療AIの倫理・法規・安全性 ・医療ビッグデータの前処理・解析 ・AI導入・運用における課題解決・ケーススタディ |
試験日 | 随時 |
開催方法 | ・オンライン(CBT方式) ・講義動画+各章末テスト(全問正解必須、何度でも再挑戦可) |
受験料 | 講義・テスト受講:無料 資格発行費用:11,000円(税込) |
合格率 | 非公開(全問正解必須だが、再挑戦可能なため実質高い) |
勉強時間 | 基礎・応用コース合わせて20~40時間程度 |
受験資格 | ・誰でも受講・受験可能(医療従事者・IT技術者・学生など) ・資格発行時は日本メディカルAI学会会員であることが必 |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・メディカルAIエンジニア ・データサイエンティスト(医療分野) ・医療AIコンサルタント ・医療情報システム開発者 ・研究開発職(医療AI関連) |
日本メディカルAI学会公認資格は、医療分野に特化したAI・機械学習・データ解析の実践力を証明できる文部科学省後援の資格です。
基礎から応用まで体系的な講義と、医療現場でのAI活用事例、画像・時系列データ解析、AIモデルの評価・解釈、倫理・法規まで幅広く学べます。
オンライン完結・全問正解必須のCBT方式で、ITフリーランスが医療AI案件やヘルスケア分野で専門性・信頼性をアピールし、案件獲得や単価アップ、研究開発・コンサル領域への展開にも有効。
医療×AI時代に必須のスキルを証明できる注目資格です。
金融AI認定資格
資格名 | 金融AI認定資格(金融IT検定 AI・データサイエンス分野) |
実施団体 | 一般社団法人 金融IT協会 |
主な 試験内容 | ・金融分野におけるAI・データサイエンスの基礎知識 ・金融ビジネスにおけるAI技術の活用事例(与信、リスク管理、不正検知など) ・金融データの前処理・分析手法 ・金融AIプロジェクトの実践・管理 ・金融業界の法規制・ガバナンス・セキュリティ |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン(CBT方式) |
受験料 | ・一般:8,800円(税込) ・会員:5,280円(税込) |
合格率 | 非公開(難易度は標準的~やや易しめ) |
勉強時間 | 20~40時間(金融・AI未経験者は多めに推奨) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・金融AIエンジニア ・データサイエンティスト(金融分野) ・金融ITコンサルタント ・リスク管理担当 ・DX推進担当 |
金融AI認定資格(金融IT検定AI分野)は、金融業界で求められるAI・データサイエンスの実践力を証明できる資格です。
AIを活用した与信審査や不正検知、リスク管理など、金融ビジネスの最前線で必要となる知識・スキルを体系的に学べます。
オンライン受験が可能で、ITフリーランスが金融分野のAI・データ分析案件で専門性や信頼性をアピールし、案件獲得や単価アップ、DX推進プロジェクト参画に直結。
金融×AI領域でキャリアの幅を広げたい方に最適な資格です。
海外機関・オンラインプラットフォーム提供のAI資格
EdX/Courseraのプロフェッショナル認定
資格名 | EdX/Courseraのプロフェッショナル認定(Professional Certificate) |
実施団体 | 各認定元企業(Google、IBM、Meta、Microsoftなど) ※edXやCourseraがプラットフォームを提供 |
主な 試験内容 | ・IT・データサイエンス・AI・クラウド・マーケティング・プロジェクト管理など実務直結の専門分野 ・実践的なプロジェクト課題やケーススタディ ・プログラミング(Python、SQL、JavaScriptなど)やデータ分析、AIモデル構築 ・クイズ・課題・ピアレビューによる知識・応用力評価 ・最終プロジェクトや修了試験による実務能力の証明 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン(オンデマンド学習+自動採点・プロジェクト提出) |
受験料 | ・月額制:Coursera例 約7,000円~/月(コースにより異なる、7日間無料トライアルあり) ・一括払い:edX例 20,000円~50,000円程度(コースにより異なる) |
合格率 | 各コースによる |
勉強時間 | 1コース20~100時間程度 |
受験資格 | 制限なし(基礎的な英語力やITリテラシーがあると望ましい) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・データサイエンティスト ・AIエンジニア ・クラウドエンジニア ・ITコンサルタント ・プロジェクトマネージャ ・Web/アプリ開発者 |
edXやCourseraのプロフェッショナル認定は、GoogleやIBMなど世界的IT企業・大学が監修する実践型オンライン資格です。
AI・データサイエンス・クラウド・Web開発・プロジェクト管理など、需要の高い分野を体系的に学び、実務課題やプロジェクトを通じてスキルを証明できます。
完全オンライン・自己ペース学習で世界中から受講可能。
ITフリーランスがグローバル案件やAIプロジェクトで専門性・信頼性をアピールし、案件獲得や単価アップ、キャリアの幅を広げるのに最適な資格です。
LinkedInや履歴書にも記載でき、国際的な評価も高いのが特徴です。
AI Engineer for Data Scientists Associate Certification
資格名 | AI Engineer for Data Scientists Associate Certification |
実施団体 | DataCamp |
主な 試験内容 | ・統計的実験・探索的データ分析の知識と実践 ・データ管理・モデル開発・探索的分析の実務スキル ・AIガバナンス、AIプログラミング、プロダクションシステム開発 ・Pythonを用いた実践的なAIタスクの遂行 ・実務シナリオに基づくプロジェクト課題の解決能力 |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン(2時間のタイムド試験2回+実技プロジェクト課題提出) |
受験料 | DataCampの有料サブスクリプション:月額25 USD |
合格率 | 非公開(実技・知識の双方が問われるため、適切な準備が必要) |
勉強時間 | 20~50時間(Python・AI/データサイエンス経験者は短縮可能) |
受験資格 | 制限なし(誰でも受験可能、Pythonとデータサイエンス基礎知識があると望ましい) |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・AIエンジニア ・データサイエンティスト ・機械学習エンジニア ・AIプロダクト開発者 ・データエンジニア |
AI Engineer for Data Scientists Associate Certificationは、DataCampが提供するグローバルな資格で、データサイエンティスト向けにAIエンジニアリングの基礎を体系的に学べます。
統計的分析からAIガバナンス、Pythonによる実装、プロダクションシステム開発まで、実務直結のスキルをオンラインで証明可能。
実技課題も含まれるため、AI・データサイエンス案件で即戦力をアピールでき、案件獲得や単価アップ、グローバルなキャリア形成に直結します。
AIエンジニアリングの基礎力を磨きたいITフリーランスに最適な資格です。
Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS™)
資格名 | Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS™) |
実施団体 | USAII®(United States Artificial Intelligence Institute) |
主な 試験内容 | ・AI戦略立案、AIプロジェクトの全体設計とマネジメント ・機械学習・深層学習(ディープラーニング)、強化学習、ニューラルネットワーク ・コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)、マルチエージェントシステム ・AIガバナンス、セキュリティ、AIのビジネス応用と組織変革 ・最新AI技術の実践的応用(AIワークフロー、AI for Financeなど) |
試験日 | 随時 |
開催方法 | オンライン(eラーニング+自己学習+最終試験/アセスメント) |
受験料 | 1,195 USD |
合格率 | 非公開(難易度は高め、シニアレベル向け) |
勉強時間 | ~250時間程度 |
受験資格 | ・学士号+AI/ML/データサイエンス/ビジネスアナリティクスなどで5年以上の実務経験 ・修士号+関連分野で4年以上の実務経験 ・CAIC™などのAI関連資格+所定の実務経験 ※いずれかを満たす必要あり |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・シニアAIエンジニア ・AIプロジェクトマネージャ ・データサイエンティスト ・AI戦略コンサルタント ・IT部門リーダー/CXOクラス |
Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS™)は、USAII®が提供するシニアAI専門家・ビジネスリーダー向けのグローバル認定資格です。
AI戦略立案からプロジェクトマネジメント、機械学習・深層学習・強化学習・NLP・コンピュータビジョン・AIガバナンスまで、最先端AI技術とビジネス応用を体系的に学べます。
プログラミング未経験でも受験可能なため、マネジメント層や経営層にも最適。
ITフリーランスがAI案件やDX推進、組織変革プロジェクトで専門性・信頼性をアピールし、単価アップやグローバルキャリア形成に直結する、最上位クラスのAI資格です。
Certified Analytics Professional (CAP)
資格名 | Certified Analytics Professional (CAP) |
実施団体 | INFORMS(Institute for Operations Research and the Management Sciences) |
主な 試験内容 | ・ビジネス問題のフレーミング(課題定義・要件整理) ・分析問題のフレーミング(アナリティクス視点での課題設定) ・データ(データ収集・前処理・品質管理) ・方法論の選択(適切な分析手法・モデル選択) ・モデル構築(アルゴリズム適用・評価) ・デプロイメント(現場実装・運用) ・ライフサイクル管理(継続的改善・保守) |
試験日 | 随時 |
開催方法 | 指定のテストセンターまたはオンライン(CBT方式) |
受験料 | ・INFORMS会員:440 USD 非会員:$640 USD 申請料:$55 USD |
合格率 | 非公開(難易度は高め、実務経験必須) |
勉強時間 | 3~6か月(実務経験者でも十分な準備が必要) |
受験資格 | ・学士号+4年以上のアナリティクス実務経験 ・修士号+2年以上のアナリティクス実務経験 ・8年以上の実務経験があれば学位不問 ・倫理規定への同意、推薦状、ソフトスキル評価も必要 |
資格種類 | 民間資格 |
活かせる 職業 | ・データサイエンティスト ・データアナリスト ・AIエンジニア ・ビジネスアナリスト ・データコンサルタント ・DX推進担当者 |
Certified Analytics Professional(CAP)は、INFORMSが運営する世界標準のデータ分析・アナリティクス資格です。
ビジネス課題の定義からデータ収集・分析手法選定・モデル構築・現場実装・運用まで、データサイエンス実務の全工程を網羅し、AI・機械学習の知識も問われます。
実務経験と英語力が必須で難易度は高いですが、国際的な信頼性があり、ITフリーランスがデータ分析・AI案件で専門性や信頼性をアピールし、案件獲得や単価アップ、グローバルキャリア形成に直結。
ベンダー中立で世界中で通用する、データサイエンス分野の最上位資格です。
AI資格を取得するメリット

AI資格の取得は、ITフリーランスエンジニアのみなさんのキャリアにおいて、以下のような多大なメリットをもたらします。
1. 市場価値の向上と案件獲得力の強化
AI資格は、AIに関する専門知識とスキルを客観的に証明する強力なツールです。
特にAI案件では、資格保有者が優遇される傾向にあり、高単価な案件の獲得や、より専門性の高いプロジェクトへの参画に有利に働きます。
未経験のAI分野に挑戦する際にも、資格はあなたの熱意と基礎力をアピールする材料となります。
2. 体系的な知識と最新技術の習得
資格取得に向けた学習プロセスを通じて、AIの基礎理論から応用技術、最新のトレンドまで、体系的に学ぶことができます。
独学では偏りがちな知識を補完し、幅広い視野でAI技術を捉えることができるようになります。
特に、E資格やAWS/GCP/AzureのAI系スペシャリティ資格などは、実践的なスキルと最新のクラウドAIサービス活用能力を身につけるうえで非常に有効です。
3. 自信の向上とキャリアパスの明確化
難易度の高いAI資格を突破することで、自身のスキルに自信がつき、新たな挑戦へのモチベーションが向上します。
また、資格取得の過程で、自分が本当に興味のあるAI分野や、将来的に目指したいキャリアパスが明確になることもあります。
4. コミュニティへの参加と情報収集
AI資格に関連するコミュニティや勉強会に参加することで、同じ目標をもつ仲間と交流したり、最新のAI情報や業界トレンドを効率的に収集したりできます。
これは、フリーランスとして活動するうえで、孤独感を解消し、スキルアップの機会を広げるうえで非常に重要です。
これらのメリットを最大限に活かし、AI資格を自身のキャリアアップの武器として活用しましょう。
AI資格取得に必要な知識
AI資格の種類によって求められる知識は異なりますが、共通して必要となる基礎知識は以下の通りです。
・プログラミングスキル(Python)
AI開発の現場ではPythonがデファクトスタンダードです。データの前処理、機械学習モデルの実装、API連携など、Pythonを使ったプログラミングスキルは必須です。NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchといった主要ライブラリの知識も重要になります。
・数学(線形代数、微分、確率統計)
機械学習やディープラーニングのアルゴリズムは、線形代数、微分、確率統計といった数学的な概念に基づいています。これらの基礎を理解することで、モデルの仕組みを深く理解し、適切なアルゴリズム選択やハイパーパラメータ調整ができるようになります。
・機械学習・ディープラーニングの基礎
教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった機械学習の基本概念、ニューラルネットワークの仕組み、主要なディープラーニングモデル(CNN、RNN、Transformerなど)の知識は、ほとんどのAI資格で問われます。
・データ分析・前処理の知識
AIモデルの性能は、データの品質に大きく依存します。欠損値処理、外れ値除去、特徴量エンジニアリングなど、データ分析と前処理のスキルはAI開発の要となります。
・クラウドサービスの基礎知識
AI開発はクラウド環境で行われることが多いため、AWS、Azure、GCPといった主要クラウドプラットフォームの基本的な知識があると有利です。特に、それぞれのAI・機械学習サービス(SageMaker、Azure ML、Vertex AIなど)の概念を理解しておくと、資格学習がスムーズに進みます。
・倫理・法律に関する知識
AIの社会実装においては、公平性、透明性、プライバシー保護、著作権など、倫理的・法的な課題が重要になります。Responsible AIに関する知識は、AIを安全かつ適切に利用するために不可欠です。
これらの知識は、座学だけでなく、実際に手を動かしてコードを書いたり、簡単なプロジェクトに取り組んだりすることで、より深く定着します。
AI資格合格に向けた学習手順

AI資格の合格に向けた効率的な学習手順は以下の通りです。
1. 目標資格の選定と情報収集
まずは、自身のキャリア目標、現在のスキルレベル、興味のあるAI分野を考慮し、最適なAI資格を選定します。公式サイトで試験範囲、難易度、受験料、試験日、推奨される学習リソースなどを詳しく確認しましょう。本コラムの「AI資格おすすめ一覧」も参考にしてください。
2. 学習計画の立案
目標資格と現在のスキルレベルに合わせて、具体的な学習計画を立てます。学習時間、学習教材(書籍、オンラインコース、問題集など)、進捗管理の方法を決めましょう。無理のない計画を立て、継続できる仕組みを作ることが重要です。
3. 基礎知識の習得
AIの基礎となるプログラミング(Python)、数学(線形代数、微分、確率統計)、機械学習・ディープラーニングの基礎を固めます。未経験の分野があれば、入門書や初心者向けのオンラインコースからはじめましょう。
4. 専門知識・実践スキルの学習
選定した資格の試験範囲に特化した専門知識を深く学習します。公式ドキュメント、認定トレーニング、専門書などを活用しましょう。実際にコードを書いてモデルを構築したり、クラウドサービスを操作したりするなど、実践的な演習を通じてスキルを定着させます。
5. 問題演習と模擬試験
過去問題集や模擬試験を繰り返し解き、知識の定着度と理解度を確認します。間違えた問題や理解が曖昧な箇所は、再度学習し直しましょう。時間を計って解くことで、本番の試験形式に慣れることも重要です。
6. 弱点克服と総仕上げ
問題演習で明らかになった弱点を徹底的に克服します。苦手分野の復習や、追加の学習リソースの活用を検討しましょう。試験直前には、これまでの学習内容を総ざらいし、自信をもって本番に臨めるように準備します。
フリーランスエンジニアの場合、自己管理能力が重要になります。計画的に学習を進め、着実にスキルアップを図りましょう。
AI資格が活かせる主な職業
AI資格は、多様な職種でその価値を発揮します。ITフリーランスエンジニアとして、AI資格を取得することで、以下のような職業で活躍の場を広げることができます。
AIエンジニア
AIモデルの開発、実装、運用を専門とする職種です。
ディープラーニングや機械学習のアルゴリズムを理解し、Pythonなどのプログラミング言語を用いてAIシステムを構築します。
E資格やTensorFlow Developer Certificate、各クラウドプラットフォームのAI/MLスペシャリティ資格などが特に活かせます。
機械学習エンジニア
機械学習モデルの設計、トレーニング、評価、デプロイに特化したエンジニアです。
データの前処理からモデルの最適化まで、機械学習パイプライン全体に関わります。
AWS Certified Machine Learning – SpecialtyやGoogle Cloud Professional Machine Learning Engineerなどが役立ちます。
データサイエンティスト
大量のデータを分析し、ビジネス上の課題解決や新たな価値創造に貢献する職種です。
統計学、機械学習、プログラミングの知識に加え、ビジネス理解が求められます。
DS検定、統計検定、Python 3 エンジニア認定データ分析試験、Certified Analytics Professionalなどが活かせます。
AIプロジェクトマネージャー
AIプロジェクトの計画、実行、監視、完了までを統括する職種です。
技術的な知識に加え、プロジェクト管理スキル、コミュニケーション能力、倫理的配慮などが求められます。
G検定、AIプロジェクト管理認定、Certified Responsible AI Professionalなどが役立ちます。
データアナリスト
データを収集・分析し、ビジネス上の意思決定を支援する職種です。
SQLやPython、BIツールなどを活用して、データからインサイトを導き出します。
DS検定、Python 3 エンジニア認定データ分析試験、統計検定などが活かせます。
MLOpsエンジニア
機械学習モデルの開発から運用までの一連のプロセスを自動化・効率化する職種です。
DevOpsの概念をAIに適用し、モデルのバージョン管理、継続的インテグレーション/デプロイメント(CI/CD)などを担当します。
各クラウドプラットフォームのAI/ML資格やDatabricksの資格などが役立ちます。
ビジネスコンサルタント(AI/DX領域)
企業のAI導入やデジタルトランスフォーメーション(DX)を支援するコンサルタントです。
ビジネス課題をAIで解決する提案力や、技術とビジネスを結びつける能力が求められます。
G検定、DS検定、生成AIパスポート試験、認定AI・IoTコンサルタントなどが活かせます。
これらの職種は相互に関連しており、AI資格を取得することで、より柔軟なキャリアパスを描くことが可能になります。
まとめ
AI技術の進化は、ITフリーランスエンジニアのみなさんに新たなビジネスチャンスをもたらしています。
AI資格は、この変化の波を乗りこなし、自身の市場価値を高めるための強力な武器となります。
本コラムでご紹介した33選のAI資格は、AIの基礎から実践、そして特定の専門領域に至るまで多岐にわたります。
あなたの現在のスキルレベル、キャリアの目標、興味のある分野に合わせて、最適な資格を選び、計画的に学習を進めてみてください。
AI資格の取得は、単なる知識の習得だけでなく、AIに関する最新情報をキャッチアップし、実践的なスキルを磨くための絶好の機会です。
ぜひこの機会を活かし、AI時代の最前線で活躍するITフリーランスエンジニアとして、さらなる飛躍を目指してください。
AI資格に関するよくある質問
Q1. AI資格は未経験でも取得できますか?
A. はい、多くのAI資格は未経験者でも取得可能です。特に「ITパスポート試験」「G検定」「DS検定リテラシーレベル」「生成AIパスポート試験」などは、AIやITの基礎知識を問うもので、初心者でも取り組みやすい内容です。これらの基礎資格からはじめて、徐々に専門性の高い資格へとステップアップしていくのがおすすめです。
Q2. AI資格は独学でも合格できますか?
A. 資格によりますが、独学で合格することは十分可能です。特に基礎レベルの資格であれば、市販の参考書や問題集、オンライン学習プラットフォームの無料コンテンツなどを活用することで、独学でも合格を目指せます。ただし、「E資格」のように、JDLA認定プログラムの受講が必須となる資格もあります。難易度の高い資格ほど、体系的な学習や実践演習が重要になるため、必要に応じてスクールや有料オンラインコースの利用も検討しましょう。
Q3. AI資格の勉強時間はどれくらい必要ですか?
A. これも資格の難易度によります。例えば、「ITパスポート試験」のような基礎資格であれば、50~100時間程度が目安です。「G検定」や「DS検定リテラシーレベル」は50~100時間程度、「E資格」や「AWS Certified Machine Learning – Specialty」のような専門性の高い資格は、200時間以上の勉強時間が必要となるケースが多いです。自身の現在のスキルレベルによっても大きく変動するため、余裕をもった学習計画を立てましょう。
Q4. 文系出身者でもAI資格は取得できますか?
A. はい、文系出身者でもAI資格の取得は十分に可能です。特に「G検定」や「DS検定リテラシーレベル」「生成AIパスポート試験」などは、ビジネス活用やAIリテラシーに重点を置いているため、文系の方でも取り組みやすいでしょう。より専門的なAI資格を目指す場合は、AIの基礎となる数学(線形代数、微分、確率統計)やプログラミング(Python)の学習からはじめることをおすすめします。
Q5. AI資格を取得する一番のメリットは何ですか?
A. AI資格を取得する一番のメリットは、AIに関する知識とスキルを客観的に証明できることです。これにより、ITフリーランスエンジニアとして高単価なAI案件を獲得しやすくなったり、キャリアチェンジやキャリアアップの機会が広がったりします。また、体系的な学習を通じて、AIの最新トレンドや実践的な応用方法を深く理解できることも大きなメリットです。
Q6. どのAI資格から取得すべきか迷っています。おすすめはありますか?
A. AI学習の目的や現在のスキルレベルによっておすすめは異なりますが、ITフリーランスエンジニアでAIに興味がある方であれば、まずは「G検定」または「DS検定リテラシーレベル」からはじめるのがおすすめです。これらはAIやデータサイエンスの全体像を把握し、ビジネスに活かすための基礎を学ぶのに最適です。実践的なスキルを身につけたい場合は、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」や、ご自身がよく利用するクラウドプラットフォームのAI系ファンダメンタル資格(例:Azure AI Fundamentals)もよい選択肢です。
Q7. 国家資格と民間資格ではどちらがよいですか?
A. どちらがよいかは、目指すキャリアや目的によります。 国家資格(例:応用情報技術者試験、基本情報技術者試験、ITパスポート試験)は、IT全般の基礎知識や応用力を証明し、社会的な信頼性が高いという特徴があります。AI開発の土台となるITスキルを身につけたい場合に適しています。 一方、民間資格(例:G検定、E資格、AWS/GCP/AzureのAI系資格、TensorFlow Developer Certificateなど)は、より専門的で特定の技術やフレームワーク、クラウドサービスに特化した内容が多いです。AI分野での専門性を高めたい場合に有効です。 どちらか一方ではなく、自身のキャリアパスに合わせて両方をバランスよく取得していくのが理想的です。
Q8. AI資格取得後、すぐにAI関連の仕事に就けますか?
A. AI資格の取得は、AI関連の仕事に就くための強力なアピールポイントにはなりますが、それだけで「すぐに」仕事に就けるとは限りません。特にフリーランスの場合、資格に加えて、実際のプロジェクト経験やポートフォリオが重要視されます。資格取得で得た知識を活かし、Kaggleなどのコンペティションに参加したり、個人でAIモデルを開発・デプロイしたりして、実績を積むことが大切です。
Q9. AI資格の有効期限はありますか?
A. 資格によって有効期限の有無は異なります。 多くのベンダー資格(AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなど)は、最新の技術トレンドに合わせて内容が更新されるため、有効期限が設定されていることが多いです(通常2~3年)。更新には、再試験の合格や継続学習の証明が必要となる場合があります。 一方、JDLAのG検定やE資格、IPAの国家資格など、有効期限がない資格もあります。 受験する資格の有効期限については、必ず公式サイトで確認してください。
Q10. AI資格の学習におすすめのオンラインリソースはありますか?
A. AI資格の学習には、以下のようなオンラインリソースがおすすめです。
・Coursera/EdX:世界のトップ大学や企業が提供するAI・機械学習の専門コースが多数。
・Udemy:実践的なスキルに特化した動画コースが豊富。
・Progate/ドットインストール: プログラミング初心者向けの入門学習。
・Kaggle:データサイエンス・機械学習のコンペティションサイト。実践的なデータ分析スキルを磨ける。
・公式ドキュメント:各資格の公式サイトや、AWS/GCP/Azureなどの公式ドキュメント、TensorFlow/PyTorchの公式チュートリアルは、最新かつ正確な情報源です。
・Qiita/Zenn/Medium:エンジニアが技術情報を共有するプラットフォーム。実践的な知見が得られます。
これらのリソースを組み合わせることで、効率的かつ多角的に学習を進めることができます。
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