2023年におすすめの人工知能（AI）認定資格・講座8選

AI認定資格は、就職したばかりの人がキャリアで一歩先を行くのに役立ちます。また、潜在的な雇用主に自分のスキルや専門知識を証明するためにも活用できます。すでにAI業界で働いていて、キャリアアップを目指している人にとっても、AI認定資格は有益です。新たなスキルや知識を身につけ、最新のトレンドを把握し、雇用主にとってより魅力的な人材になるのに役立ちます。

しかし、AI認定資格講座は数多くあるため、自分に合うものを見つけるのは容易ではありません。キャリアアップに役立つ、特におすすめのAI認定資格を以下にご紹介します。

• Microsoft Certified Azure AI Fundamentals：Azureサービス上のAI概念に最適 （詳細を読む）
• Google AIで学ぶ：GoogleのAIツールを使った実践学習に最適 （詳細を読む）
• Artificial Intelligence A-Z：AIの構築方法を学ぶ（Udemy）：包括的かつ実践的なアプローチに最適 （詳細を読む）
• AIと機械学習の基礎を極める（LinkedIn Learning）：多忙なビジネスパーソンに最適 （詳細を読む）
• 人工知能：ビジネス戦略と応用（UC Berkeley）：ビジネスへの統合に最適 （詳細を読む）
• AI for Everyone（Coursera）：非技術系のビジネスパーソンに最適 （詳細を読む）
• 人工知能、機械学習、ディープラーニングのためのTensorFlow入門（Coursera）：TensorFlowの習得に最適 （詳細を読む）
• IBM Applied AI Professional Certificate（Coursera）：AIを総合的に学びたい人に最適 （詳細を読む）

おすすめAI認定資格の比較

以下は、2023年に受講できるオンライン形式・自分のペースで学べるAI認定資格のうち、特におすすめの8つです。

これらの講座の多くは受講要件がなく、ITの専門家にも初心者にも、現実のAI課題に対応するために必要な基礎知識と実践的なスキルを身につけてもらうことを目的としています。一方で、AIや機械学習（ML）の知識があるIT専門家が、専門性を広げ、最新の発展についていくのに適した講座もあります。

ジャンプ：

• AI認定資格や講座のメリットとは？
• AI認定資格には価値があるのか？
• 自分に最適なAI認定資格の選び方
• 現在AIを活用している主な業界
• 主要なAI講座・認定資格の評価方法
• まとめ：AI認定資格で一歩先を行く

Microsoft Certified Azure AI Fundamentals

Azureサービス上のAI概念に最適

Microsoft Certified Azure AI Fundamentals認定資格は、Azure AIの基礎を習得するためのものです。次の知識を身につけていることを証明します：一般的なAIおよびMLワークロード、またAzureサービスがそれらをどのように支援できるかについての知識です。一般的なプログラミングの知識や経験があることが推奨されますが、必須ではありません。

Azure AI Fundamentalsは、Azure Data Scientist Associate、Azure AI Engineer Associate、Azure Developer Associateなど、ほかのAzureロールベース認定資格に向けた基礎固めにも活用できますが、いずれの前提条件でもありません。

必要な経験

• 特定の前提条件なし。
• AI概念とAzureサービスの基本的な理解があると役立ちますが、必須ではありません。

講座内容

AIのように急速に進化する分野では、Microsoftは必要とされるスキルを反映するため、講座内容を定期的に更新しています。現在の講座内容の概要は以下のとおりです。

• AI概念の概要
• • AIの概要
  • MLの理解
  • ディープラーニングとニューラルネットワークの基礎
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータービジョンと画像分析
• Azure AIサービス
• • Azure Cognitive Services
  • • ビジョンサービス
    • 音声サービス
    • 言語サービス
    • 意思決定サービス
  • Azure Bot Service
  • • ボットの構築、テスト、デプロイ
    • さまざまなチャネルとのボットの統合
• AIワークロードと考慮事項
• • AIワークロードの特定
  • 適切なAIサービスの決定
  • AIソリューションにおけるデータプライバシーとセキュリティ
  • 責任あるAIと倫理的配慮
• AzureによるAIソリューションの構築
• • Azure Machine Learningサービス
  • • ワークスペースの作成と管理
    • MLモデルの開発
    • モデルのデプロイと管理
  • Azure Databricks
  • • Databricksの概要
    • データ処理とMLタスクでのDatabricksの利用
• ケーススタディと実際の活用例
• さまざまな業界におけるAIソリューションの実践例
• さまざまなシナリオにおけるAIサービスの統合
• AzureでAIソリューションを実装するためのベストプラクティス

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Google AIで学ぶ

GoogleのAIツールを使った実践学習に最適

GoogleのAI教育ポータルは、AIの学習を始めるのに最適な場所です。この無料講座では、モデルの構築や予測、結果の改善方法など、AIとMLの基礎を学べます。

また、MLの専門家として経験を積んだ人がスキルを磨き、プロジェクトを発展させるのに役立つヒントや課題も用意されています。

ポータルには、自分の職種を指定できるフィルターがあります。たとえば、データリサーチャー、ソフトウェアエンジニア、ビジネス意思決定者、学生などです。また、関心のある学習コンテンツの種類や、ML開発における自分の段階も選択できます。

必要な経験

• 特定の前提条件なし。
• 基本的なプログラミング概念に精通していることが推奨されます。
• Pythonの経験が多少あると役立ちますが、必須ではありません。

講座内容

前述のとおり、ポータルには自分の職種と関心のあるコンテンツの種類を指定できるフィルターがあります。そのため、講座内容は専攻分野と習熟度によって異なります。たとえば、動画の1つである機械学習の7つのステップでは、初心者向けにMLモデル構築の基本的なプロセスを解説しています。

一方、AIの経験があるソフトウェアエンジニアで、MLモデルの構築を目指している場合は、より集中的で技術的な講座であるTensorFlow APIを使った機械学習クラッシュコースに関心を持つかもしれません。

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Artificial Intelligence A-Z 2023：ChatGPT4でAIを構築（Udemy）

：包括的かつ実践的なアプローチに最適

この講座はUdemyのベストセラーで、AIアプリケーションをゼロから構築する方法を学びたい人向けに設計されています。

この講座では、実践的な経験とガイド付きの実験を通じて知識を身につける、体験型または「アクティブラーニング」に重点を置いています。さまざまなAIアルゴリズムの種類、モデルのトレーニングに適したデータセットの選択方法、AIアプリケーションのデプロイ方法を学びます。

また、AIの構築プロセスにChatGPT4を取り入れるため、最近内容が更新されました。

必要な経験

• 基本的なプログラミング知識（できればPython）。
• 高校レベルの数学に関する知識。
• AIの経験は不要。

講座内容

この講座は以下に示す5つの主要セクションで構成され、全125講義が含まれています。

• Anacondaのインストール
• 強化学習の基礎
• Deep Q-Learning
• Deep Convolutional Q-Learning
• A3C

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AIと機械学習の基礎を極める（LinkedIn Learning）

：多忙なビジネスパーソンに最適

このLinkedInの講座は、AIとMLの基礎を学びたい多忙なビジネスパーソン向けに設計されています。AI、ML、コグニティブコンピューティングの背景にある科学について学びます。さらに、大手企業がAIとMLをどのように活用してビジネスモデルに変革をもたらしているか、またAIに対する次世代の考え方が、説明責任、セキュリティ、説明可能性に関する懸念にどのように対応しているかを理解できます。

必要な経験

• 特定の前提条件なし。
• 基本的なプログラミング知識と数学の理解があると役立ちます。

講座内容

認定資格取得に向けたラーニングパスには、以下のLinkedIn講座が含まれます。

• 人工知能の基礎：思考する機械
• 機械学習の基礎：線形代数
• ディープラーニング：はじめに
• ディープラーニングの基礎：TensorFlowによるNLP
• Pythonによるコンピュータービジョン徹底解説
• 強化学習の基礎
• 実践PyTorch機械学習

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人工知能：ビジネス戦略と応用（UC Berkeley）

：ビジネスへの統合に最適

UC Berkeleyによるこの講座は、ビジネス戦略にAIを導入しようとする、Cスイートの幹部を含むシニアビジネスリーダーを対象としています。AIによってビジネスインテリジェンスや分析をどのように改善できるかを探りたいデータサイエンティスト、アナリスト、各部門のビジネス責任者にも役立ちます。

この講座は、テクノロジーそのものではなく、ビジネスにおけるAIの応用に焦点を当てたAI入門講座として設計されています。そのため、技術的な前提条件はありません。

必要な経験

• 特定の前提条件なし。
• ビジネスや経営の概念に関する知識があると役立ちます。
• AIテクノロジーとその応用について基本的に理解していると役立ちます。

講座内容

この講座は以下の8つのモジュールで構成されています。

• 入門――AIとビジネス
• 機械学習の基礎
• ニューラルネットワークとディープラーニング
• 主な応用：コンピュータービジョンとNLP
• ロボティクス
• AI戦略
• AIと組織：AIチームの構築
• ビジネスにおけるAIの未来

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AI for Everyone（Coursera）

：非技術系のビジネスパーソンに最適

このCourseraのAI講座は、プロダクトマネージャー、マーケティングマネージャー、スタートアップ創業者など、技術職ではないビジネスパーソン向けに設計されています。講師は、DeepLearning.Aiの創設者でCourseraの共同創業者でもあるAI専門家、Andrew Ngです。

この講座では、AIの主要な概念や応用、倫理的影響について理解することを目指します。講座終了時には、AIが自社のビジネスに大きな影響を与える可能性のある分野を特定できるようになることが期待されます。

必要な経験

• 特定の前提条件なし。
• 技術職ではない人や、技術的なバックグラウンドが限られている人に適しています。

講座内容

この講座は4つのセクションで構成されています。

• AIとは何か？
• AIプロジェクトの構築
• 社内でのAI構築
• AIと社会

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人工知能、機械学習、ディープラーニングのためのTensorFlow入門（Coursera）

：TensorFlowの習得に最適

TensorFlowは、データフロープログラミングに使用される人気のオープンソースAIライブラリで、Google、Facebook、IBM、Netflixなどの大手企業が研究や本番環境で利用しています。

この講座はCourseraで受講でき、TensorFlowを使って機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを実装する方法をソフトウェアエンジニアに教えることを目的としています。実践的なアプローチを採用しており、Pythonプログラミングの経験がある程度必要です。

必要な経験

• 基本的なプログラミング知識（できればPython）。
• 高校レベルの数学に関する知識。
• AIやTensorFlowの経験は不要。

講座内容

この講座は4つのモジュールで構成されています。

• 新しいプログラミングパラダイム
• コンピュータービジョン入門
• 畳み込みニューラルネットワークによるビジョンの強化
• 実世界の画像の利用

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IBM Applied AI Professional Certificate（Coursera）

：AIを総合的に学びたい人に最適

CourseraとIBMによるこのAI認定資格プログラムは、AIをビジネス上の課題に応用したいソフトウェア開発者、データサイエンティスト、AIエンジニア向けに設計されています。

このProfessional Certificateで扱うトピックを学ぶことで、ほとんど、あるいはまったくコーディングせずに、既存のAIサービスやAPIを使ったスマートアプリケーションを作成するために必要なスキルと知識を身につけられます。ML、NLP、画像分類、データサイエンス、画像処理、API、OpenCV、IBM Watson AIサービスについて学びます。

また、事前に開発されたAIの知識を製品やソリューションに組み込む方法も学びます。IBM Applied AI Professional Certificateを修了するまでに、AIを応用してAI搭載ソリューションを作成する能力を示す複数のプロジェクトを開発します。このProfessional Certificateは、AIの基礎を学び、AI搭載アプリケーションを作成するために必要なスキルを身につける優れた方法です。

CourseraのAI Professional Certificateを取得できるだけでなく、応用AIに関する専門知識を証明するIBMのデジタルバッジも取得できます。この講座では、University of Londonのコンピューターサイエンス理学士号取得に向けた単位も得られます。

必要な経験

• 特定の前提条件なし。
• 基本的なプログラミング知識と数学の理解があると役立ちます。
• Pythonの経験が多少あると望ましいものの、必須ではありません。

講座内容

この講座は6つのモジュールで構成されています。

• 人工知能（AI）入門
• IBM Watsonを使ったAI入門
• プログラミングなしでAI搭載チャットボットを構築する
• データサイエンス、AI、開発のためのPython
• AIおよびアプリケーション開発のためのPythonプロジェクト
• Watson APIを使ったAIアプリケーションの構築

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AI認定資格や講座のメリットとは？

AI認定資格は、急速に進化するAI分野で働くために必要なスキルと知識を体系的に身につける方法を提供します。認定資格講座を受講することで、個人の成長やキャリアアップ、業界での信頼性向上につながります。

スキルを磨いてキャリアの可能性を広げられるほか、業界で認められたリソースやネットワーキングの機会も得られます。

体系的にスキルを磨く

AI認定資格では、この分野の専門家が設計した、よく整理された体系的なカリキュラムが提供されます。これにより、AI関連の職務で成功するために必要な主要概念、方法論、技術を体系的に学べます。

ガイド付きの学習パスに沿って学ぶことで、これまでの知識やスキルを土台にしながら、テーマを包括的に理解できるという安心感を得られます。

市場価値と就職の可能性を高める

AI人材の需要が高まる中、履歴書に認知度の高い認定資格を記載すれば、競争相手との差別化につながります。

雇用主は、認定資格をその分野への熱意や取り組みの証拠、さらに実際のシナリオでAIの概念を応用する能力の証しと見なすことがよくあります。認定資格を取得すれば、専門知識を示し、業界でやりがいのある仕事を得られる可能性を高められます。

業界で認められた学習リソースを利用できる

AI認定資格講座では、この分野をリードする組織が開発した高品質な学習教材を利用できます。動画講義、リーディング教材、実践的な演習などのリソースは、AIの概念や実践について確かな理解を得られるよう設計されています。

業界で認められたリソースから学ぶことで、関連性が高く最新の知識を身につけていると確信できます。

ネットワーキングの機会

多くのAI認定資格講座では、ほかの受講生や講師、業界の専門家と交流する機会が提供されます。こうしたつながりは、仕事の紹介やコラボレーションの機会、知見やベストプラクティスの共有につながるため、キャリアの成長に非常に役立ちます。

認定資格講座に登録することで、専門家ネットワークを広げ、AIコミュニティーでの認知度を高められます。

柔軟な学習オプション

AI認定資格講座では、オンライン・自習形式や講師主導のセッションなど、柔軟な学習オプションが用意されていることが多く、自分のニーズやスケジュールに合った形式を選べます。

さらに、ほとんどの講座はオンラインで提供されるため、どこからでも自分のペースで学べます。この柔軟性により、働くビジネスパーソンや学生、ほかの予定を抱える人も、生活のほかの側面と両立しながらAIのスキルや知識を高めやすくなります。

AI認定資格には価値があるのか？

テクノロジー業界の仕事をめぐる競争が激しい今、自分を有利にするものは何であれ検討する価値があります。AI認定資格があれば、ほかの候補者との差別化を図り、最先端技術を扱うスキルと知識があることを雇用主候補に示せます。

AI認定資格は、この急速に変化する分野の最新の進歩に追随し、最新のトレンドやベストプラクティスを常に把握するうえでも役立ちます。

企業がAI技術への依存を深めるにつれ、この分野の専門知識を持つ人材の需要は高まります。認定資格の取得を目指すことで、こうした新たな機会をつかめる立場に立てます。

自分に最適なAI認定資格の選び方

最適なAI認定資格を選ぶのは、必ずしも簡単ではありません。自分固有のニーズや目的によって異なるためです。判断に役立つ、検討すべき重要な要素を以下に挙げます。

ユースケースを定義する

AIは、データ分析や自動化からカスタマーサービス、製品の最適化まで、さまざまな目的で活用されています。ユースケースを明確に定義すれば、関連するモジュールや実践的な演習を含む認定資格を見つけやすくなります。また、自分の業界向けに調整された、業界に関連性の高い認定資格を探すのにも役立ちます。

技術的な習熟度を評価する

認定資格には初級から上級までのレベルがあります。自分の習熟度に合ったものを選べば、学習体験が大幅に向上し、 unfamiliarな専門用語に圧倒されたり、すでに知っている基礎に時間を費やしたりすることを避けられます。

必要な時間を把握する

多忙なビジネスパーソンであれば、オンライン・自習形式を提供する講座に申し込むのが最適です。仕事やその他の責任と学習を両立できます。

予算を考慮する

AI講座には無料の選択肢も数多くありますが、修了証明として認定資格を取得するには、ほとんどの場合、費用がかかります。いくらなら支出でき、支出したいのかを自分で判断する必要があります。

認定資格の知名度を考慮する

最後に、履歴書で大きな効果を上げたいのであれば、著名な教育機関や信頼できるプラットフォームの認定資格を選び、時間と費用の投資が専門的な目標の達成に最大限つながるようにしましょう。

現在AIを活用している主な業界

AIは、ほぼすべての経済分野で組織の業務を大幅に改善する可能性があることから、広く導入されています。現在AIを活用している主な業界を以下にまとめます。

• 金融・銀行：金融業界がAI導入の先頭を走っているのは、驚くことではありません。AIツールは膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、リスク評価、不正削減、カスタマーサービスに役立てられています。
• 医療：医療分野は、AIの活用によって変革を迎えています。診断方法、治療計画の作成、患者ケアの提供方法が変わりつつあります。疾病検出のための分析から、ロボット手術を行う際の視覚的な精度まで、医療分野ではAIイノベーションが進んでいます。
• 小売・eコマース：AIは顧客体験のパーソナライズに役立っています。顧客からの問い合わせに対応するチャットボットから購買行動を予測するAIアルゴリズムまで、この技術は買い物の仕方や小売業者との関わり方を変えています。
• 自動車：自動車分野のAI活用といえば、自動運転車が注目を集めがちです。しかし、AIは業界内の保守、製造プロセス、カスタマーサービスなどにも活用されています。
• エネルギー：エネルギー・公益事業分野では、AIによってエネルギー消費を最適化し、機器の故障を予測できます。AIアルゴリズムを活用したスマートグリッドは、エネルギー配分を動的に調整し、持続可能性への取り組みを強化できます。
• メディア・エンターテインメント：メディア・エンターテインメントの領域では、コンテンツ推薦エンジンはAIができることの一部にすぎません。現在では、AIアルゴリズムがコンテンツ作成や視聴者分析に貢献し、動画編集プロセスまで自動化しています。
• 製造：製造業では、保守作業、品質管理、サプライチェーンの最適化などにAIを活用しています。スマートファクトリーの台頭は、この分野でAIが活用されていることの証拠です。
• 農業：AIによって、精密農業が農法を変革しています。農家は灌漑効率を最大化し、植物の病気を特定し、さらには収穫量を予測できるようになりました。

主要なAI講座・認定資格の評価方法

この記事で主要なAI認定資格を特定するため、徹底した公平な調査方法を採用しました。

選定した講座が質の高い学習体験を提供し、業界で広く認知され、期限のない永続的な認定資格を提供していることを確認することを目指しました。

選定では、以下の要素を考慮しました。

提供者の評判

MicrosoftやGoogleなどAI業界のリーダー、またはLinkedIn、Udemy、Courseraなどの実績あるオンライン教育プロバイダーが提供する講座を優先しました。これらの組織の評判は講座の信頼性を高め、認定資格が履歴書で際立つことを保証します。

独立した第三者によるレビュー

信頼できるWebサイト、出版物、オンラインフォーラムに掲載された独立した第三者によるレビューなど、複数の情報源を参照しました。こうしたレビューから、ほかの受講生や専門家の体験を知り、各講座の全体的な品質と効果を評価しました。また、講座の評価、受講者数、AI業界の専門家からのフィードバックも考慮しました。

過去の受講生に直接話を聞く

講座について直接知るため、過去の受講生に連絡し、学習体験や講座内容、認定資格がキャリアの可能性に与えた影響について意見を求めました。これにより、各講座が実際の現場でどのような成果をもたらしたかについて貴重な情報を集め、AI専門家のニーズとの関連性を評価できました。

永続的な認定資格

選定における重要な基準の1つは、有効期限のない認定資格を提供する講座に重点を置くことでした。これにより、受講生が講座を修了して認定資格を取得すれば、その資格は無期限に有効となり、定期的な更新なしにAIの専門知識を示し続けられます。

ただし、永続的な認定資格を選んだとはいえ、この分野の進展を常に把握し、継続的な教育に絶えず取り組む責任は受講生にあることを強調しておく必要があります。

まとめ：AI認定資格で一歩先を行く

AI認定資格を取得すれば、MLとディープラーニングの基本概念を習得できます。さらに、Pythonなどのプログラミング言語を使い、予測モデリング、NLP、コンピュータービジョン、画像・動画処理、強化学習に関わる業界の課題を解決できるようになります。

ScikitLearn、Pandas、SciPyなどのAIライブラリや、TensorFlow、Keras、PyTorchなどのプラットフォームの扱い方も学べます。さらに、AIの倫理的・法的な問題についても理解を深められます。

AI認定資格があれば、データサイエンス、MLエンジニアリング、ソフトウェアエンジニアリング、リサーチサイエンス、ビジネスインテリジェンスなど、AI関連のさまざまなキャリアに備えられます。

今日のテクノロジーの世界では、AIがあらゆる場所に登場していることは周知の事実です。以下のガイドで、さまざまな応用についてさらに詳しく見ていきましょう。

• ネットワーキングにおけるAI
• ユニファイドコミュニケーションにおけるAI
• クラウド管理におけるAI
• DevOps自動化におけるAIとML