T11 AI関連資格一覧2026！国家資格から民間資格まで全種類をわかりやすく解説

AI関連資格一覧2026とは、国家資格から民間資格まで、AI・ディープラーニング・データサイエンス分野の全種類の資格を網羅的に整理し、それぞれの特徴・難易度・受験料・取得メリットを明確にしたガイドです。2026年2月現在、AI専用の国家資格は存在しませんが、AI関連の知識や技術を評価できる国家資格および多数の民間資格が存在しています。

AI関連資格は大きく「国家資格（IT基盤型）」「民間資格（AI専門型）」「ベンダー資格（クラウドAI型）」の3カテゴリーに分類でき、自分のキャリアゴールに応じて最適な資格を選択することが重要です。初心者向けにはITパスポート・G検定、中級者向けには応用情報技術者・DS検定、上級者向けにはE資格・AWS AI Practitioner・AWS Machine Learning Engineer – Associateなどがあり、段階的にステップアップできる仕組みになっています。

この記事のポイント

• 国家・民間・ベンダー資格
• 初級〜上級まで網羅
• レベル別ロードマップ
• G検定が最強の入門

AI関連資格の全体一覧【2026年版】

AI関連資格は、2026年現在で約20種類以上が存在し、発行団体・対象レベル・専門分野が多岐にわたります。自分のキャリアプランに合った資格を選ぶために、まず全体像を把握することが重要ですね。AI関連資格は大きく「国家資格」「民間資格」「ベンダー資格」の3カテゴリーに分類され、それぞれ異なる強みと評価軸を持っています。

• 国家資格は安心感
• 民間資格は専門性
• ベンダー資格は実践力

国家資格（ITパスポート等）

2026年現在、AI専用の国家資格は存在しませんが、AI関連の知識や技術を評価できる国家資格がいくつか存在します。最も代表的なのがITパスポート試験で、IT業界以外の方でも受けやすい国家資格として人気があり、AIやIoTなどの最新技術の基本に加え、ITの仕組みまで幅広く学べます。受験料は7,500円（税込）、合格率は約50%、学習時間は100〜150時間が目安で、独学でも十分合格可能ですね。次に基本情報技術者試験（スキルレベル2）があり、プログラミングの基礎知識から経営戦略まで幅広く出題され、受験料は7,500円（税込）、合格率は約40%、学習時間は200〜300時間が目安です。

さらに上位の応用情報技術者試験では、AI分野の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推進にも直結します。受験料は7,500円（税込）、合格率は約20%、学習時間は300〜500時間が必要です。最上位のITストラテジスト試験は、IT戦略立案・企画力を証明でき、CIO（最高情報責任者）やITコンサルタントなどの上位職への昇進に有効で、合格率は約15%と非常に難易度が高いです。国家資格のメリットは、社会的信頼性が高く、資格手当の対象となる企業が多く、有効期限がないため一度取得すれば生涯有効という点ですね。詳しいIT資格の比較はAI資格おすすめ記事でも解説しています。

資格名	カテゴリー	受験料（税込）	合格率	学習時間	対象レベル	有効期限
G検定	民間（JDLA）	13,200円（学生5,500円）	78.77%（2026年第1回）	100〜200時間	初心者〜中級	なし
E資格	民間（JDLA）	33,000円（学生22,000円）	約70%（直近実績）	300〜500時間	上級	なし
DS検定	民間	10,000円（学生5,000円）	約38〜50%	150〜250時間	中級	なし
ITパスポート	国家	7,500円	約50%	100〜150時間	初心者	なし
応用情報技術者	国家	7,500円	約20%	300〜500時間	中〜上級	なし
AWS SAA	ベンダー	18,700円	非公表	150〜250時間	中級	3年
AWS AI Practitioner	ベンダー	15,400円	非公表	100〜150時間	初〜中級	3年
生成AIパスポート	民間（GUGA）	11,000円（学生5,500円）	非公表	20〜40時間	初心者	なし

民間資格（G検定・E資格・DS検定等）

民間資格はAI・ディープラーニング・データサイエンスに特化した専門性の高い資格で、転職市場や実務での評価が非常に高いのが特徴です。最も代表的なのが日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するG検定とE資格ですね。G検定は、ディープラーニングに関する知識を認定し、ディープラーニングのみならず、AIの歴史・倫理・法律など幅広い範囲から出題されるのが特徴で、受験料は一般13,200円・学生5,500円（税込）、合格率78.77%（2026年第1回）、学習時間100〜200時間、2026年はオンライン試験年6回・会場試験年3回（3月・7月・11月）が実施予定です。

E資格は、ディープラーニングの仕組みを理解し適切に実装する知識を証明する資格で、受験料は一般33,000円・学生22,000円（税込）、JDLA認定プログラムの修了が必須（総費用10〜30万円）、合格率約70%（直近実績）、学習時間300〜500時間が目安ですね。データサイエンティスト検定（DS検定）は、データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3つをバランスよくカバーし、合格ラインは非公開（目安：過去データから正答率77〜80%程度）、合格率約38〜50%（第2〜10回実績）、試験時間100分・問題数100問、受験料10,000円（学生5,000円）、学習時間150〜250時間が目安です。

生成AIパスポート（GUGA）は、2026年2月試験以降の第4版シラバスでは、生成AIの活用事例に加えて情報漏洩や権利侵害などのリスク対策、国内外のAI関連ガイドラインなどが出題範囲に含まれ、受験料11,000円（学生5,500円）（税込）、学習時間20〜40時間と比較的短期間で取得できます。また、Python 3 エンジニア認定データ分析試験（受験料11,000円、合格率約70%、学習時間40〜80時間）や統計検定（4級〜1級）なども民間資格に含まれますね。民間資格のメリットは、AI・データサイエンスの専門性を直接証明でき、転職市場での評価が高く、実務に直結した知識が身につく点です。詳しくはAI資格比較もご覧ください。

ベンダー資格（AWS・GCP等）

ベンダー資格は、クラウドプラットフォーム上でのAI・機械学習サービスの活用スキルを証明する資格で、実践的な実装能力が評価されます。なお、かつて人気を誇ったAWS Certified Machine Learning – Specialtyは2026年3月31日をもって廃止されました。AWSはAI/ML分野の学習パスとして、以下の資格への移行を推奨しています。AWS Certified AI Practitioner（受験料15,400円、学習時間100〜150時間）は、AWSのAI・機械学習・生成AIサービスの基礎知識を問う認定資格で、AIビジネス活用を目指す方の入門として最適です。

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate（受験料18,700円、学習時間150〜250時間）は、機械学習ワークロードの実装・デプロイ・運用スキルを証明する資格で、MLエンジニアを目指す方に適しています。AWS認定ソリューションアーキテクト アソシエイト（SAA）は、クラウド設計や運用の基礎が身につき実務に直結し、受験料18,700円、学習時間150〜250時間、転職市場での評価が高く年収アップにつながりやすいです。

Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-900）は、Azureの機械学習・AI基礎を問う入門資格で、受験料12,100円、学習時間30〜50時間、初心者向けで取得しやすいのが特徴です。Google Cloud認定資格には、Professional Machine Learning Engineerがあり、GCP上での機械学習モデルの設計・開発・運用スキルを証明し、受験料約25,000円、合格率非公表、学習時間200〜300時間が目安ですね。ベンダー資格のメリットは、実際のクラウドサービスでの実装スキルを証明でき、グローバルで通用する資格であり、クラウドエンジニア・MLエンジニアへの転職に有利という点です。ただし、有効期限が2〜3年のため定期的な更新が必要で、再認定試験の受験料も発生する点には注意が必要です。詳しくはG検定完全ガイドでも関連情報を解説していますので、チェックしてみてください。

レベル別おすすめAI資格

AI関連資格は、自分の現在のスキルレベルと目指すキャリアに応じて選択することが重要です。初心者・中級者・上級者の3レベルに分けて、最適な資格を紹介していきますね。

• 初心者→G検定・ITパス
• 中級→DS検定・AWS SAA
• 上級→E資格・統計準1級

初心者向け

AI・データサイエンスの知識ゼロから始める方には、G検定とITパスポートが最適です。G検定は、受験料13,200円（一般）・学生5,500円（税込）、合格率78.77%（2026年第1回）、学習時間100〜200時間で、非エンジニアや文系出身者でも合格しやすく、DX推進企業での評価も高いのが特徴ですね。2026年はオンライン試験年6回・会場試験年3回が実施予定で、自宅で受験できるため気軽に挑戦できます。また、学生は割引価格で受験でき、いち早く資格を獲得することで就活・転職活動市場で周りに差をつけられる可能性が高まりますね。ITパスポートは、受験料7,500円（税込）、合格率約50%、学習時間100〜150時間で、国家資格の安心感があり、IT基礎知識を幅広く学べます。

生成AIパスポート（GUGA）は、受験料11,000円（一般・税込）・学生5,500円（税込）、学習時間20〜40時間と非常に短期間で取得でき、生成AIの基礎知識と活用リスクを学べる入門資格です。Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-900）は、受験料12,100円、学習時間30〜50時間で、クラウドAIの基礎を学びたい方に最適ですね。初心者向け資格の選び方としては、①ビジネス職のDX推進を目指すならG検定、②IT全般の基礎を学びたいならITパスポート、③生成AIに特化したいなら生成AIパスポート、④クラウドAIに興味があるならAzure AI-900という順序で選ぶと効率的です。

まずはG検定から始めて、AI・ディープラーニングの全体像を理解するのが最もコスパが良く、その後のキャリアパスも広がります。詳しい学習法はG検定完全ガイドで紹介していますので、チェックしてみてください。

中級者向け

AI・データ分析の実務経験がある方や、初級資格を取得済みの方には、DS検定・AWS SAA・応用情報技術者試験が最適です。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、受験料10,000円（学生5,000円）（税込）、合格率約38〜50%（第2〜10回実績）、合格ラインは非公開（目安：正答率77〜80%程度）、学習時間150〜250時間で、データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3つを総合的に証明できます。

データアナリスト・データサイエンティスト・ビジネスアナリストなどの職種への転職で評価されやすく、年収レンジは550〜750万円が一般的ですね。AWS認定ソリューションアーキテクト アソシエイト（SAA）は、受験料18,700円、学習時間150〜250時間、合格率非公表（体感60〜70%）で、クラウドエンジニア・インフラエンジニアへの転職に有利で、平均年収は700〜900万円と高水準です。応用情報技術者試験は、受験料7,500円（税込）、合格率約20%、学習時間300〜500時間で、AI分野の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推進にも直結します。

統計検定2級は、受験料7,000円、合格率40〜50%、学習時間150〜300時間で、データサイエンティストとして業務にあたる上では2級程度の知識が最低限必要とされています。Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、受験料11,000円、合格率約70%、学習時間40〜80時間で、Pythonでのデータ分析スキルを証明できますね。中級者向け資格の選び方としては、①データ分析実務を深めたいならDS検定、②クラウドエンジニアを目指すならAWS SAA、③IT全般の応用力を示すなら応用情報技術者という順序で選ぶと効率的です。詳しい比較はAI資格おすすめ記事でも解説しています。

上級者向け

AIエンジニア・データサイエンティストとして専門職を目指す方には、E資格・統計検定準1級・AWS Machine Learning Engineer – Associate・ITストラテジスト試験が最適です。E資格は、受験料33,000円（一般・税込）・学生22,000円（税込）、JDLA認定プログラムの修了が必須（総費用10〜30万円）、合格率約70%（直近実績）、学習時間300〜500時間で、ディープラーニングの実装スキルを証明でき、AIエンジニア・機械学習エンジニアへの転職に有効で、平均年収は800〜1,200万円と非常に高水準ですね。

統計検定準1級は、受験料8,000円、合格率20〜30%、学習時間300〜500時間で、大学教養レベルの線形代数・微分積分・統計学が必要で、データサイエンティストとしての高度な解析力を証明できます。AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate（旧ML Specialty の後継資格）は、受験料18,700円、学習時間150〜250時間で、機械学習ワークロードの実装・デプロイ・運用スキルを証明し、MLエンジニアへの転職に有利です。なお、AWS Certified Machine Learning – Specialtyは2026年3月31日をもって廃止されています。

ITストラテジスト試験は、受験料7,500円（税込）、合格率約15%、学習時間500時間以上で、IT戦略立案・企画力を証明でき、CIO（最高情報責任者）やITコンサルタントなどの上位職への昇進に有効ですね。Google Cloud Professional Machine Learning Engineerは、受験料約25,000円、学習時間200〜300時間で、GCP上での機械学習モデルの設計・開発・運用スキルを証明できます。上級者向け資格の選び方としては、①AIエンジニアを目指すならE資格、②統計理論を極めたいなら統計検定準1級、③クラウドMLエンジニアを目指すならAWS Machine Learning Engineer – Associateという順序で選ぶと効率的です。

まずはG検定で基礎を固め、その後E資格や専門資格にステップアップするのが王道ルートになります。

AI資格を取る最適な順序

AI関連資格は、段階的にステップアップすることで、効率よくスキルと年収を向上できます。ビジネス職とエンジニア職では、最適なロードマップが異なるため、それぞれの推奨ルートを紹介しますね。

• ビジネス職ルート
• エンジニア職ルート
• 段階的にステップUP

ビジネス職のロードマップ

ビジネス職（DX推進・AI企画・プロダクトマネージャー等）を目指す方の最適なロードマップは、①ITパスポート（IT基礎）→②G検定（AI/DX戦略）→③DS検定（データ活用実務）→④ITストラテジスト（経営戦略）という順序です。まず、ITパスポート（受験料7,500円・税込、学習時間100〜150時間）でIT全般の基礎知識を習得し、IT業界の共通言語を理解します。これにより、エンジニアとのコミュニケーションがスムーズになりますね。

次に、G検定（受験料13,200円・一般税込、学習時間100〜200時間）でAI・ディープラーニングのビジネス活用スキルを証明し、DX推進企業での評価を高めます。この段階で、DX推進担当やAI企画職への転職が可能になり、年収レンジは600〜800万円になります。その後、DS検定（受験料10,000円・税込、学習時間150〜250時間）でデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3つを総合的に習得し、データアナリストやビジネスアナリストへのステップアップを目指します。年収レンジは550〜750万円が一般的ですね。

最終的に、ITストラテジスト試験（受験料7,500円・税込、学習時間500時間以上）でIT戦略立案・企画力を証明し、CIO（最高情報責任者）やITコンサルタントなどの上位職への昇進を目指します。合格率は約15%と非常に難易度が高いですが、資格手当も月2〜5万円支給する企業が多く、年収1,000万円以上も十分狙えるのです。

ビジネス職のロードマップのポイントは、技術的な実装スキルよりも、戦略的思考力・ビジネス判断力・データ活用力を重視することですね。詳しい活用法はG検定転職活用法でも解説していますので、チェックしてみてください。

エンジニア職のロードマップ

エンジニア職（AIエンジニア・データサイエンティスト・MLエンジニア等）を目指す方の最適なロードマップは、

①G検定（AI基礎）→②Python 3 エンジニア認定データ分析（プログラミング基礎）→③E資格orAWS SAA（専門性）→④AWS Machine Learning Engineer – AssociateorGoogle Cloud Professional ML（エキスパート）

という順序です。まず、G検定（受験料13,200円・一般税込、学習時間100〜200時間）でAI・ディープラーニングの全体像を理解し、ビジネス文脈でのAI活用を学びます。エンジニア職でもビジネス知識は重要で、G検定はその土台になりますね。次に、Python 3 エンジニア認定データ分析試験（受験料11,000円、学習時間40〜80時間）でPythonでのデータ分析スキルを証明し、実装の基礎を固めます。

その後、E資格（受験料33,000円・一般税込、総費用10〜30万円、学習時間300〜500時間）でディープラーニングの実装スキルを証明し、AIエンジニアへの転職を目指します。平均年収は800〜1,200万円と非常に高水準ですね。または、AWS認定ソリューションアーキテクト アソシエイト（SAA）（受験料18,700円、学習時間150〜250時間）でクラウドエンジニアへの道を選ぶこともできます。最終的に、AWS Machine Learning Engineer – Associate（受験料18,700円、学習時間150〜250時間）やGoogle Cloud Professional Machine Learning Engineer（受験料約25,000円、学習時間200〜300時間）でクラウドMLエンジニアとしてのエキスパート性を証明し、年収1,000万円以上を目指します。

エンジニア職のロードマップのポイントは、理論知識（G検定・統計検定）と実装スキル（E資格・AWS認定）をバランスよく習得することですね。詳しくはG検定完全ガイドでも解説していますので、チェックしてみてください。

よくある質問

AI関連の国家資格はありますか？

2026年現在、AI専用の国家資格は存在しませんが、ITパスポート・基本情報技術者・応用情報技術者などの国家資格でAI関連の知識を問う問題が出題されます。

AI初心者が最初に取るべき資格は何ですか？

G検定が最適です。受験料13,200円（一般・税込）・合格率78.77%（2026年第1回）・学習時間100〜200時間で、非エンジニアや文系出身者でも合格しやすく、DX推進企業での評価も高い資格です。

G検定とE資格の違いは何ですか？

G検定はAI・ディープラーニングのビジネス活用知識を問う資格で、E資格はディープラーニングの実装スキルを証明する資格です。E資格はG検定の上位資格で、難易度も費用も高くなります。

AIエンジニアになるにはどの資格が必要ですか？

まずG検定でAIの基礎知識を習得し、その後E資格でディープラーニングの実装スキルを証明するのが王道ルートです。E資格保持者の平均年収は800〜1,200万円と高水準です。

ベンダー資格は更新が必要ですか？

はい、AWS認定は3年ごとに再認定が必要です。Google Cloud認定の更新サイクルについては公式サイトでご確認ください。一方、G検定や国家資格は基本的に有効期限なしで、一度取得すれば生涯有効です。

文系でもAI関連資格は取得できますか？

はい、可能です。G検定やDS検定は文系出身者でも多数合格しており、特にG検定は数学の深い理解より概念理解・暗記力が重視されるため、文系でも十分取得できます。

AI資格で年収はどれくらい上がりますか？

G検定取得後のDX推進職への転職で年収600〜800万円、E資格取得後のAIエンジニアへの転職で年収800〜1,200万円、AWS Machine Learning Engineer – Associate取得後のMLエンジニアへの転職で年収900〜1,500万円が目安です。

まとめ

AI関連資格の全体一覧は、国家資格（ITパスポート・基本情報技術者・応用情報技術者等）、民間資格（G検定・E資格・DS検定等）、ベンダー資格（AWS・Azure・GCP等）の3カテゴリーに分類され、それぞれ異なる強みと評価軸を持ちます。2026年現在、AI専用の国家資格は存在しませんが、多数の民間資格とベンダー資格が存在しています。なお、AWS Certified Machine Learning – Specialtyは2026年3月31日をもって廃止されており、後継としてAWS AI PractitionerやAWS Machine Learning Engineer – Associateへの移行が推奨されていますね。

レベル別おすすめAI資格としては、初心者向けにG検定・ITパスポート・生成AIパスポート、中級者向けにDS検定・AWS SAA・応用情報技術者、上級者向けにE資格・統計検定準1級・AWS Machine Learning Engineer – Associateがあり、段階的にステップアップできる仕組みになっています。

AI資格を取る最適な順序は、ビジネス職ならITパスポート→G検定→DS検定→ITストラテジスト、エンジニア職ならG検定→Python 3 認定→E資格orAWS SAA→AWS ML Engineer AssociateorGCP Professional MLというロードマップが効率的です。まずはG検定から始めて、AI・ディープラーニングの全体像を理解するのが最もコスパが良く、その後のキャリアパスも広がりますね。

AI・データサイエンス分野でのキャリアを目指す方は、G検定完全ガイドで詳しい学習法をチェックし、戦略的に資格を取得していきましょう。

公式/参考URL一覧

• 日本ディープラーニング協会（JDLA）: https://www.jdla.org/
• IPA 情報処理推進機構: https://www.ipa.go.jp/
• データサイエンティスト協会: https://www.datascientist.or.jp/
• AWS認定公式サイト: https://aws.amazon.com/jp/certification/
• 生成AI活用普及協会（GUGA）: https://guga.or.jp/
• AI資格おすすめ20選: https://cad-kenkyujo.com/ai-qualifications/