最近メディアなどでAI（人工知能）とともに機械学習という言葉をよく聞くようになりましたよね。
そして、ほとんど世間に認知されていませんが、機械学習には知識と技能を問う資格が存在しています。AIエンジニアの中には自身のスキルを証明するために、機械学習の資格取得を目指している方もいらっしゃるのではないでしょうか。
AI（人工知能）分野に限ったことではなく、他の仕事でも資格は専門職としての実力を示し、信用を得ることにつながるので重要で、これからAI（人工知能）は様々な分野で活用されるのは明らかで、AIエンジニアにとって機械学習の資格を持つ意味が大きくなることが予想できます。
そこで多くのAIエンジニアが取得を目指している、日本ディープラーニング協会のE資格、AWS（アマゾンウェブサービス）の認定資格、Google（グーグル）の認定資格を比較して、取得するメリットとそれぞれの資格の概要、取得方法についてお伝えしましょう。
機械学習の資格を取得するメリットとは
現在、機械学習の資格に国家資格はなく、すべてが民間資格です。ですが、高度な知識と技能が求められるので難易度が高く、資格試験に合格するのは容易でありません。
AIエンジニアにとって機械学習の資格を取得すると、大きなメリットになるのです。では、どのようなメリットがあるのか紹介していきましょう。
機械学習について効率よく学べる
機械学習の資格取得を目指し学習すれば、AI（人工知能）や機械学習について効率よく学ぶことができます。特に駆け出しのAIエンジニアであれば、いちからAI（人工知能）について学び、知識を深めていく良い機会になりますよね。
資格が自身のスキルを証明する
機械学習の資格を持つことは、AIエンジニアとして機械学習のスキルを持っている証明です。また実際の実務においても、資格がクライアントへ良い印象を与えて信用にもつながります。
AIエンジニアとして就職や転職に有利になる
機械学習の有資格者であればAI（人工知能）関連企業へのアピールポイントになり、就職や転職に有利です。
このように、機械学習の資格を有するだけでメリットがあります。
それでは具体的な機械学習の資格をご紹介しましょう。
今回紹介するAWSとGoogleでは、それぞれクラウドサービスを展開しています。両者のクラウドサービスは共に世界のクラウド市場のトップ4に入り、その中でもAWSはトップシェアを占めていますよね。
そのため利用している企業は多く、ですから、AWSとGoogleの認定資格の取得はそれぞれのサービスで機械学習に精通している証明にもなるのです。
AIエンジニアにとって機械学習の資格は実務や就職、転職で大きなメリットになり、これから紹介する3つの資格でもこれは共通しています。
機械学習の資格その1：日本ディープラーニング協会のE資格
G検定はディープラーニングの基礎を身につけるために設けられた資格、そしてE資格はAIエンジニアとして機械学習の技術の一つになる、ディープラーニングの理論を理解し実装する技能を問う資格です。
すでにディープラーニングの実用化は少しずつですが、様々な分野で始まっており、最近よくメディアでも取り上げられる自動運転車の開発でも、ディープラーニングが核となっているようです。
話は戻りますが、E資格の取得はこのディープラーニングを理解して実装する能力を持つ人材である証明になり、ディープラーニングの知識を広め、技能を高めて行くための資格だと言えるでしょう。
詳細について以下の公式サイトを参照してください。
機械学習の資格その2：AWS Certified Machine Learning – Specialty （AWS認定マシン・ラーニング–スペシャリティ）
現在、クラウドサービスを提供している企業は多数ありますが、その中でもAWSは世界のクラウド市場の3割のシェアを占めるほど人気があり、個人だけでなく多くの企業で利用されているサービスです。
そしてAWS認定マシン・ラーニング–スペシャリティはAWSが展開しているクラウドサービスで、機械学習の専門知識とスキルをどの程度持っているかを問うAWS認定資格の一つ。
そのためAWSで機械学習の認定資格を持つことは、AWSに関する知識と技能の水準を満たしている証になり、就職・転職活動に限らず実務でも大きなメリットになります。
機械学習の資格その3：GoogleのProfessional Data Engineer （プロフェッショナル・データ・エンジニア）
この資格は先に紹介した2つの資格とは違い、機械学習だけでなくデータベースの構築やデータ処理システムの設計、データの分析などのデータに関する知識や技能も問われます。
そしてAWSと同様に、Googleのグーグル・クラウド・プラットフォームは世界のクラウド市場でトップ4に入る規模のサービスで、もちろん多くの企業や個人に利用されています。
ですからGCP認定資格であるプロフェッショナル・データ・エンジニアの取得は、GCPでデータ処理システムの設計・構築と、機械学習モデルの運用を行うスキルを証明します。
機械学習の資格を取得するために必要なこと
ここまで3つの資格の概要について紹介してきました。実際にそれぞれの資格を取得するには、どのような学習をすれば良いのか気になりますよね。
では、それぞれの資格を取得するための学習方法について紹介します。
E資格
過去3回行われたE資格の合格率は次の通りになっています。
- 合格率
| 2018年 | 69・43% |
|---|---|
| 2019年#1 | 63.31% |
| 2019年#2 | 67.61% |
| 平均 | 66.86% |
ご覧のように、3回とも60%を超える高い合格率。この合格率の高さには受験資格にあるJDLA認定プログラムの受講が大きく影響を与えています。
E資格の受験資格には、JDAL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必要があるのですが、JDLA認定プログラムは高等教育機関や民間事業者が提供する教育プログラムで、現在認定されているのは12のプログラムがあり、どれもJDLAが定める基準を満たしているものです。
そして、このプログラムの受講で機械学習の専門的知識と技術を学ぶことが高い合格率につながっています。また、プログラムの受講だけでなく参考図書もあり、こちらを活用されている方も多いです。
試験ガイドや認定プログラム、参考図書等の情報はこちらを参照してください。
AWS Certified Machine Learning – Specialty （AWS認定マシン・ラーニング–スペシャリティ）
AWS認定マシン・ラーニング–スペシャリティの試験問題については情報が少なく過去に出された問題も公開されていません。
しかし合格した受験者の経験をまとめると、有効な学習方法が3つあります。
学習方法1 無料トレーニング動画の活用
AWSの公式サイトには認定資格のためのトレーニング（講座）が紹介されています。
これは無料視聴できる10～45分の短い動画が用意されており、日本語で解説された動画もありますが、ほとんどが字幕のみの日本語対応されています。
学習方法2 AWSを実践する
AWSを受験した方からは、AWSを操作した経験がないとわからないという感想が聞かれます。そのため実際にAWSを操作することがスキルを身につけるためにオススメの方法です。
インターネット上でもAWSを操作方法が分かる動画なども公開されているので活用し実践してみましょう。
学習方法3 サンプル問題と模擬試験
AWSの試験公式サイトにはサンプル問題があり、本試験の問題がどのような傾向なのか参考になるのでチェックしておきましょう。
そして公式で提供されている模擬試験問題も重要です。模擬試験は有料ですが、本試験に備えて自身の実力を確認する目安になるので受ける価値は十分あります。
また、AWSはアップデートが速いので、公式サイトから最新の情報を入手することも重要で試験対策です。
- 公式サイトのサンプル問題、模擬試験
GoogleのProfessional Data Engineer （プロフェッショナル・データ・エンジニア）
プロフェッショナル・データ・エンジニアはAWSと同様に、過去の試験問題は公開されておらず情報が少ないですが、受験者の経験談から有効な学習方法を紹介しましょう。
模擬試験
公式サイトで資格を取得するための指標になる模擬試験を受けることができます。
この模擬試験は何度でも受けることができるので、問題の傾向を把握でき自分のレベルがどれくらいに達しているかを判断する基準になるでしょう。
GCPの認定トレーニング
GCPではスキルを身につけてもらうために認定トレーニングが用意されています。認定トレーニングはプロフェッショナル・データ・エンジニアの資格取得に必要な機械学習の基礎から実行方法、データに関することについて学べる教室です。
このトレーニングは世界各地や日本でも開催されているので、詳細については下記のURLを参照してください。
Google Cloud Platform 認定トレーニング
オンライン講座で学ぶ
プロフェッショナル・データ・エンジニアはインターネットでも動画で学ぶことができ、多くの方はオンライン講座「Coursera（コーセラ）」を受講しています。
Courseraは世界トップクラスの大学や企業の講義をインターネットで誰でも受講できるサービス。アカウント登録すればコーセラの公式サイトから受講できます。教育事業で有名なZ会がCourseraと連携しているのでZ会からも受講が可能です。
今回は機械学習の資格についてご紹介しました。それでは紹介してきた3つの機械学習の資格についてまとめます。
- E資格
- AWS認定マシン・ラーニング–スペシャリティ
- Google プロフェッショナル・データ・エンジニア
3つを比較するとどれも機械学習の専門知識と技能が問われることでは同じですが、AWSとGoogleは自身のクラウドサービスをどれくらい使いこなせるのかを問うための資格でもあります。
近年はデータの保存やシステム開発などでクラウドを利用する個人や企業が多くなり、今後もますますクラウドの利用が増え、重要度が高くなるでしょう。この状況からAIエンジニアにとってAWS、Googleの機械学習の資格取得は大きなメリットですよね。そしてE資格もAI（人工知能）開発のカギになる技術を問う資格なので重要です。
しかし、どの資格も簡単に取得できるのもではなく、紹介したようにそれぞれの学習方法を実践していかなければなりません。そして3つの資格は経験値の高さも必要なので、日頃の実務経験が大切です。
これからAI（人工知能）がわたしたちの生活の中で、当たり前の存在になる時代が目の前まで来ています。そのため今後AIエンジニアの存在価値は高くなり、機械学習の資格の価値も大きくなっていくでしょう。
機械学習の資格はどれも難易度の高いものですが、AIの普及ともにAIエンジニアにとって資格取得を目指すことは価値ある挑戦です。是非挑戦してみてください。
