機械学習エンジニアは、**人工知能（AI）の領域でシステムを設計・開発・構築するITエンジニアのこと**です。特に機械学習（Machine Learning）のシステム実装や開発を担当するエンジニアを指し、英語の頭文字を取って「MLエンジニア」とも言います。

ここでは、関連する他の職種との違いや仕事内容について解説します。

機械学習エンジニアとは？仕事の内容や将来性について解説！

### 人工知能と機械学習はどう違う？

人工知能とは、人間が備えている知的な行為や能力をコンピュータの手続き・アルゴリズムに基づき、所定のデータを与えることで機械的に実行することを研究する領域です。

**機械学習は人工知能の一種で、学習方法を定義し機械的に学習させるために過去の蓄積データから将来を予測するための技法**を指します。

### 機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い

機械学習エンジニアと対比する職種でデータサイエンティストがあります。機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、ITエンジニアの一種です。データサイエンティストとは機械学習アルゴリズムを使うシステム利用者で、データ分析者・統計の専門家を指します。

つまり**機械学習エンジニアはITエンジニアで、データサイエンティストはシステム利用者という違い**があります。

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

### 機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習エンジニアが行う主な仕事は、**機械学習モデルの構築、機械学習サービスの設計や開発、機械学習基盤の構築・運用・保守**などがあります。また、AI技術は日々進化しているため、最新技術の研究や論文の調査といったことも機械学習エンジニアには欠かせない業務の1つです。

さらに、機械学習のアルゴリズムには「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類されます。

「教師あり学習」は特定のデータをどう処理するのか教える学習方法です。「教師なし学習」は、正解タグのないデータを与えてコンピュータ自身にデータの特徴・パターンなどを分析させます。「強化学習」は、今あるデータだけでなく自ら必要なデータの収集・分析を行うことで知能向上を図る方法です。

「教師あり学習」「教師なし学習」の2つに関しては、事前にデータを用意する必要があるため、*機械学習エンジニアにはこれらのデータ収集や加工作業の仕事も伴います。*

## 機械学習エンジニアの将来性

機械学習エンジニアは人工知能の領域で機械学習を担当するITエンジニアです。ここでは機械学習エンジニアの将来性を考える上で、人工知能や機械学習が将来どのように活用されるかを解説します。

### 機械学習エンジニアが担当する機械学習の適応領域は？

人工知能の中の機械学習の適応領域は大まかに**「コンピュータ認識の領域」「コンピュータ分析・予測の領域」「コンピュータ対処応答の領域」の3つに大別され、それぞれ適応が拡大**しています。

具体的には、コンピュータ認識の領域では、画像認識（顔認証や監視等）、音声認識（音声入力や応対等）、文章解析・文章認識（不正検知や検索等）、異常検知（故障や異常行動等）等に適応が拡大しています。

同様にコンピュータ分析・予測の領域では、数値の予測（売上や株価等）、イベント発生の予測（購買予測等）等に活用されています。

続いてコンピュータ対処応答の領域では、行動の最適化（出店や在庫最適化等）、作業の最適化（自動運転や自動応答等）、表現の生成（翻訳や要約等）等に活用されています。*この適応領域は今後さらに増える*と見込まれています。

内閣府において、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」（AI戦略実行会議）が行われており、**今後におけるAI活用の推進と必要な人材育成が議論されています。**

主なAI適応領域として各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が期待され、同様にデジタル社会の安全性を高めるためにセキュリティへの対応に注力しています。

そのため、大学・高専・専門学校での人材育成のカリキュラムもデータサイエンティスト・AI人材を担うための内容が検討されています。また、デジタルトランスフォーメーションで活用されるICTは環境整備・技術蓄積が検討されており、*AI関連のスキル学習でeラーニングの機会が今後増えると予測*されます。

【参考】：[内閣府 ＡＩ戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)

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## 機械学習エンジニアに必要なスキルや資格

機械学習エンジニアには、どのようなスキルや資格が必要なのでしょうか？ここでは、求められるスキルやおすすめの資格について解説します。

機械学習エンジニアは、プログラム開発や学習アルゴリズム設計の知識が求められます。**プログラム開発に必要な言語は、主にPython・C・C++**です。アルゴリズム設計にはプログラミング言語の他に高度な数学や統計理論を多用するため、一定の経験が求められるでしょう。

同様に収集したデータを格納するために、HadoopやSQL等のデータベースを理解する必要があります。

*過去の蓄積データを活用するためには、ビッグデータの理解も必要*です。次に、関連する要素としてシステムインフラの技術が求められます。特に最適化には、ハードウェアの知識に基づきシステムメモリーの利用や計算手法を最適化するため、OSとハードウェアの知識が求められるでしょう。

【参考】：[Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)

【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

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機械学習エンジニアにおすすめの資格を3つ紹介します。

*【G検定】*
日本ディープラーニング協会によるこの資格は、機械学習エンジニアに必要とされる能力を証明するための検定です。G検定はジェネラリスト向けの検定で、E資格はエンジニア向けです。資格取得により、人工知能・機械学習の専門知識力が証明されます。

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

*【統計検定】*
統計質保証推進協会によるこの資格は、統計自体の能力を証明するための検定です。資格の取得により、データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する統計能力を証明できるでしょう。この資格は、人工知能のシステム利用者であるデータサイエンティストにもおすすめできます。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

*【データベーススペシャリスト試験】*
この資格は情報処理技術者試験の1つで、データベースの設計監理者や管理責任者が対象です。高度なIT人材として専門的な知識や技術を証明し、情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守の役割を果たすために役立ちます。

【参考】：[データベーススペシャリスト試験(DB)　～ ビッグデータ時代に求められる、データ志向の担い手 ～](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

### 機械学習エンジニアになるための勉強方法

**機械学習エンジニアになるためには、資格取得に向けた勉強がおすすめ**です。参考書・学習サイトの活用や、資格取得のためのスクールなどが有効です。勉強時間を確保するのが難しい方は、隙間時間に動画配信などを行っている学習サイトや動画配信サイトを活用して勉強を進めましょう。

## 機械学習エンジニアの年収やキャリアパス

機械学習エンジニアは、人工知能の領域の経験や数学や統計の専門知識が求められます。そのため、専門性を高めるのは簡単なことではありません。ここでは、知識向上の先にあるキャリアの選択肢や年収について説明します。

マイナビエージェントでは職種別の年収ランキングを公開しています。そのランキングによると、**機械学習エンジニアを含むシステムエンジニア・プログラマの平均年収は443万円となっています。**これはあくまで平均であり、業種・業界によっては平均年収がさらに高い可能性もあります。

【参考】：[職種別平均年収ランキング｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/#it?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

【参考】：[機械学習エンジニアの求人｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/kw_%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

### 機械学習エンジニアのキャリアパス

機械学習エンジニアとしてのキャリアアップを目指すには、*ITエンジニアで求められる共通知識を吸収し、経験を積む*のがベストです。その後、機械学習エンジニアとして必要な統計や分析のスキルを高めます。専門性を高めることで、より高度なプログラミングや設計が可能となり、自身のスキルアップにつながるでしょう。

また、**マネジメントスキルやコミュニケーションスキルを身に付けることで、プロジェクトマネージャーやSEといった開発の上流工程を担当する職種へのキャリアアップも可能**です。

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## 機械学習エンジニアとして活躍するには

人工知能の市場は予測を上回るペースで拡大し、適応領域が拡大しています。そのため機械学習エンジニアとしてスキルアップを図ることで、**人工知能システムの設計・開発・構築を主導するITエンジニアとして活躍が期待できます。**

また、*あらゆる業界でIT人材が不足していることもあり、専門的な知識とスキルを持つ機械学習エンジニアは特に重宝される*でしょう。機械学習エンジニアを目指す際は、自身のスキルを証明する資格の取得もおすすめです。

しかし、機械学習エンジニアに転職しようと思っても、未経験者の皆さんは企業選びや選考などをどのようにアプローチをすれば良いのか、分かりづらいと思います。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)です。

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近年、人工知能を支える機械学習システムが実際の産業で活用されています。機械学習エンジニアは人工知能の領域でシステムを設計・開発・構築するエンジニアを指し、機械学習システムを担当します。本記事では、機械学習エンジニアの将来性や資格について解説します。

機械学習エンジニアは、人工知能における機械学習分野を活用したシステムを担当するエンジニアを指す

機械学習はコンピュータによる認識・分析・対処の適応分類で活用が進んでおり、さらに市場拡大が見込まれる

人工知能・機械学習の利用拡大により機械学習エンジニアの需要拡大が期待できる

機械学習エンジニアとは？将来性・年収・資格について解説！

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*AWSの基本資格6種類の難易度や出題範囲について解説*し、難易度が低い順番にまとめました。AWS資格に挑戦する方は各資格に必要な知識量などを把握し、**自分のレベルに合っているか確かめましょう。**

【参考】：[AWS 認定 – AWS クラウドコンピューティング認定プログラム | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/)

エンジニアとしてニーズが高いAWS資格、その理想的な勉強方法

AWSの公式資格となるAWS 認定制度とは？メリットと難易度を解説

### クラウドプラクティショナー（基礎）

クラウドプラクティショナーは、*唯一基礎コースに分類されるAWS資格*です。AWSに関する基礎知識が問われる資格であり、これからAWSを勉強する方やAWSを使用してからまだ日が浅い方向けと言えるでしょう。

ただし、AWSだけでなくクラウドサービス全般に関する問題も出題されるため、勉強すべき範囲は広いです。

参考書も多く販売されているので、1冊手にとって出題範囲を確認すると良いでしょう。これからエンジニアを目指すのであれば、**基本情報技術者試験だけでなくクラウドプラクティショナーも取得したい資格の1つ**です。

【参考】：[AWS Certified Cloud Practitioner 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-cloud-practitioner/?ch=cta&cta=header&p=2)

### デベロッパー（アソシエイト）

デベロッパーは、*AWSでのシステム開発やデプロイができるかどうかが問われる資格*です。AWSの基礎知識があることが前提なので、**Webアプリ開発に既に携わっており更にスキルアップしたい方におすすめ**です。

出題範囲に関してはその他のAWS資格よりも狭いので、システム開発の知識がある人なら合格は難しくありません。最適なデプロイ方法などが学べるのでシステム開発者はぜひ挑戦したいところです。

【参考】：[AWS Certified Developer - Associate 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-developer-associate/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

AWS認定デベロッパー アソシエイトの難易度は？勉強方法も解説

### ソリューションアーキテクト（アソシエイト）

ソリューションアーキテクトは、*AWSでのシステム構築に関する知識が問われる資格*です。AWSでシステム構築する場合「5つの原則」と「ベストプラクティス」に基づいて行う必要があり、これらを基準に開発できることが求められます。

また、AWS関連だけでなく、ネットワークやクラウドサービス全般の知識も求められるため勉強すべき範囲は広いです。**AWS初心者では合格は難しく、デベロッパー同様開発経験者向けの資格**と言えるでしょう。

【参考】：[AWS Certified Solutions Architect – Associate 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-associate/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

### SysOpsアドミニストレーター（アソシエイト）

SysOpsアドミニストレーターは*AWSでのシステム運用に関する知識が問われる資格*です。モニタリングやセキュリティ、可用性など出題範囲が広く、合格するにはそれなりの勉強時間を有します。

システム開発者は開発・デプロイだけでなく運用も同時に担当することがほとんどであるため、**開発担当者は上記資格と合わせて取得するのが良い**でしょう。

【参考】：[AWS Certified SysOps Administrator - Associate 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-sysops-admin-associate/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

### DevOpsエンジニア（プロフェッショナル）

DevOpsエンジニアはプロフェッショナルコースに分類され、*SysOpsアドミニストレーターやデベロッパーの上位資格*という位置づけになっています。システム開発担当者が更にスキルアップを目指すための資格であり、難易度は他に比べて高いです。

AWSでのシステム開発・運用ができるだけでなく、**コスト面などを踏まえて最適な運用ができる知識が求められます。**

【参考】：[AWS Certified DevOps Engineer - Professional 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-devops-engineer-professional/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

### ソリューションアーキテクト（プロフェッショナル）

ソリューションアーキテクトはプロフェッショナルコースに分類され、*ソリューションアーキテクトの上位資格*という位置づけになっています。AWSにおいてより複雑な構築ができるスキルが求められ、難易度はかなり高く合格は容易ではありません。

また、**問題数が多く解く時間が足りなくなることもある**ため、短時間で問題文を読み解くスキルも重要となります。合格率は公表されていませんが、低めであると推測されます。

【参考】：[AWS Certified Solutions Architect - Professional 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-professional/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

AWS認定制度のアソシエイトとは？難易度と勉強方法を解説！

AWS認定ソリューションアーキテクトとは？アソシエイトは難易度低い？

続いて、AWS資格の中でも*専門知識コースに分類される6種類について解説*します。これらの資格は出題範囲が大きく異なり、その人が既に持っている知識によって難易度が変わるため、ランキングにすることはできません。

これらの資格に挑戦する方は**どの専門知識が要求されるか把握し、その分野に特化して勉強する**必要があるでしょう。

*AWSのセキュリティに関する専門知識が問われる資格*です。具体的には、インシデント対応やログ収集、データ保護に関する知識を資格を通じて身につけられます。**Webサービスがハッキングなどの被害に遭うと大きな損害が発生する可能性もある**ため、AWS利用者は取得しておきたい資格です。

【参考】：[AWS Certified Security - Specialty](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-security-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

データベースは2020年に新しく導入された資格であり、*AWSデータベースに関する知識が問われます。*データベースの設計やセキュリティに関連する知識が求められ、難易度は高めです。

AWSでは様々な種類のデータベースがあるため、他のデータベース資格のように1種類だけを知っていれば良い訳ではありません。目安としては**データベースを実務で使った経験が5年以上は必要**でしょう。

【参考】：[AWS Certified Database - Specialty 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-database-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

*AWSでのネットワーク構築スキルが求められる資格*です。AWSネットワークを設計し実装する、AWSタスクを自動化するなどのスキルを取得しているかどうかが問われます。データベース同様難易度は高く、**ネットワーク構築の実務経験が5年以上ないと合格は難しい**でしょう。

【参考】：[AWS Certified Advanced Networking - Specialty 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-advanced-networking-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

AmazonのバーチャルアシスタントAI技術である*Amazon Alexaの知識および、Amazon Alexa操作に必要なAWSの基礎知識が求められる資格*です。他に比べると出題範囲が狭いので難易度は低めと言えるでしょう。しかし、**Amazon AlexaやAlexa Skils Kitの経験がないと合格は少し厳しい**かもしれません。

【参考】：[AWS Certified Alexa Skill Builder - Specialty](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-alexa-skill-builder-specialty/)

*機械学習を導入したアプリなどの設計・開発知識があるかどうかが問われる資格*です。人工知能開発に携わる方やデータサイエンティストの方向けの資格であり、AWSのどの機械学習サービスを導入すべきか判断できるだけの知識が求められるでしょう。

難易度はそこまで高くはありませんが、機械学習に関する前提知識がないと厳しいです。また、機械学習は現在注目されている技術分野であり技術の流行り廃りが激しいため、**今後試験内容が大きく変わる可能性もあります。**試験内容が変わるとこれまで勉強したことが通用しなくなる可能性もあるので、要注意です。

【参考】：[AWS Certified Machine Learning - Specialty 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

AWSは機械学習でも注目度が上昇中！活用例と学習方法を解説

*データ分析を行える知識があるかどうかが問われる資格*です。以前はビッグデータのみに関する資格でしたが、2020年から**データ分析に関する総合的な問題が出題される資格に変更**されました。

データ分析を行うにあたってのAWSの活用方法や、解説結果をビジネスで活かすための方法などの知識が求められます。データサイエンティストとしてレベルアップしたい方におすすめの資格です。

【参考】：[AWS Certified Data Analytics - Specialty 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-data-analytics-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

最後に、*AWS資格を獲得するメリットを解説*します。「AWS資格を取得しても意味ない」という意見もありますが、実際は**転職やスキルアップの面においてメリットは多くあります。**

AWS認定試験の申し込みは何日前から？日程変更や流れも解説

AWS資格の勉強に取り組むことでAWSの最新情報を得られます。なぜならAWS資格は何回もアップデートされており、*最新機能に関する問題も多く出題される*からです。AWSの実務経験者であっても最新機能に関する知識は不足していることもあるため、**資格を通じて最新情報をカバーすると良い**でしょう。

**AWSの資格を取得すると、AWS資格を持つ他の方とコミュニティ内で交流できます。

AWS資格は世界共通の資格のため、海外の方と交流する機会を持つことができます。グローバルで活躍したい・さまざまな方と情報交換したい方にとっては魅力的なコミュニティでしょう。

### AWSエンジニアとして活躍できる

一般的なインフラエンジニアとAWSエンジニアの違いは、AWSに精通しているかどうかです。**AWSエンジニアはAWSの構築・運用に特化したスキルがあるため、AWSを利用している企業から重宝される**でしょう。AWSエンジニアとしての価値を高めてくれるのが、AWS資格です。

一般的なインフラエンジニアとAWSエンジニアの年収にも差があり、一般的なインフラエンジニアの平均年収は448万円なのに対し、AWSエンジニアの年収は500～800万円と言われています。AWSエンジニアは、今後クラウド化が進むにつれてますます需要が高まるでしょう。

【参考】：[システム運用とは？仕事内容・資格・必要なスキルについて｜マイナビITエージェント](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/15.html/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)

AWS資格を取得することで、*AWSのスキル・知識が一定以上あることをアピール*できます。転職でも有利に働き、プロジェクト配属後もAWS関連の仕事を任せてもらいやすくなるでしょう。

AWSはクラウドサービスの中でも人気が高く、**多くの企業でAWSのスキルを活かすことが可能**であるため、AWS資格を取得することには大きな意味があります。

AWSエンジニア候補を募集している企業もあります。

即戦力のAWSエンジニアを採用するのは敷居が高いため、育成を前提とした採用方針を取っている企業も多いと言われています。

今はまだ勉強中でも、AWSエンジニア候補として入社すれば、実務を通してAWSエンジニアへのキャリアが開けるでしょう。

*まずは[マイナビITAGENT](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)に無料登録いただいて、キャリアアドバイザーにキャリアや転職に関する相談をしてみてはいかがでしょうか。*

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## AWS資格の難易度を意識し自分に合ったものを選択しよう

本記事では*AWS資格の難易度について解説*しました。各AWS資格の難易度や出題範囲、前提となる知識がお分かり頂けたかと思います。いきなり難しい分野に挑戦すると、勉強時間が余計にかかってしまうのでおすすめできません。

まずは自分のレベルに合った分野から取り組むことが大切であり、特にAWS初心者はクラウドプラクティショナーから始めるのが良いでしょう。

クラウドサービスを導入する企業は増えており、特にAWSはコスト面のメリットから人気が高いため、**AWSのスキルを持ったエンジニアは市場価値が高まっていくと推測**されます。AWSの資格を取得してAWSの最新情報をキャッチし、転職で有利に立てるよう準備を進めるのが良いでしょう。

AWS認定試験を11種類解説！AWS認定資格に挑戦するメリット

AWS資格を獲得したいが各分野の難易度が分からず、どれから挑戦すべきか分からないという方もいるでしょう。AWS資格は分野によって内容が大きく異なるので、詳しく調べてから挑むことが大切です。本記事ではAWS資格それぞれの難易度についてまとめました。

AWS資格は難易度や出題範囲がそれぞれ異なるので自分のレベルに合った分野を選択することが大切

AWS資格はクラウドプラクティショナーが最も難易度が低い

AWS資格を取得することで最新情報を得られたり転職で有利になる

AWS資格の難易度が異次元？出題範囲や初心者におすすめ試験も解説

LinuCとLPICはLinuxの知識や技能を証明するための資格試験であり、どちらの試験を受験すればいいのか迷われる方は少なくないでしょう。ここでは、LPICとLinuCそれぞれの試験概要について詳しく紹介します。

*そもそもLinuxとは、WindowsやMacOSと同様のOSの1種であり、サーバの構築やアプリケーションの開発などの実務現場でよく活用されています。*Linuxはサーバを高品質かつ自由に構築できるため、世界中で活用されているOSです。

サーバ開発を行う際にLinuxを扱えるスキルや経験は必須となってくるため、エンジニアになる上ではLinuxに関する知識は身につけておかなければなりません。LinuCやLPICの資格取得によって、対外的にLinuxのスキルや知識があることを証明できます。

Linuxエンジニアとは？詳細や仕事内容、必要なスキルを解説！

**LinuC（リナック）とはLPI-Japanが運営する試験であり、2018年から提供が開始されました。**2020年4月には出題範囲が改定され、クラウド時代に適応した現在の試験となっています。

LPICは国際的に認知されている資格ですが、LinuCは日本向けの資格です。日本向けのLinuCが誕生した背景は、大きく2つの理由があります。

1つ目は、LinuCを作ることで市場地域の差別化を図ることです。LPICは国際的な資格であるため、国内外を問わず受験が可能です。海外でエンジニアとして活躍する場合はLPIC取得が有利に働きますが、日本市場に特化したLPICの資格が必要であると考えられました。

2つ目は、過去にLPICの試験内容の情報漏洩が起きたためです。LPICは過去に海外の違法業者による試験内容の情報漏洩問題が発生しました。

日本で行われていたLPICの試験内容も海外と同様のものであったため、認定試験の信用に関わるとしてLPI-Japanが日本で管理できるようにセキュリティ面を考慮して作られました。

LinuCとは？LPICとの違い・難易度・試験日・勉強方法を解説

**LinuCは、難易度がレベル1（level1）からレベル3（level3）までの3段階があります。**上位レベルの認定を受けるためには、下位レベルの認定が必要です。例えばLinuCレベル2の認定を受けるには、LinuCレベル1の認定を受けている必要があります。

全ての試験でCBT方式が採用されており、コンピュータを利用して受験します。*受験料については全てのレベルで共通しており、1試験16,500円です。*LinuCレベル3の試験に至っては、1回目が不合格であった場合、2年間同一試験を1度に限り5,500円で再受験できます。

合格率や合格点は公表されていませんが、合格点の目安として65%〜75%程度の得点率で合格可能ということが公表されています。また資格認定には有意性の期限があり、5年間とされています。

【参考】：[LinuC：よくあるご質問](https://linuc.org/faq/)

**LPIC（エルピック）とはLPIが運営する試験であり、2001年から資格の認定が開始されました。**LPIは20万人以上の認定保有者を誇るLinuxおよびオープンソースの認定機関であり、180カ国以上で試験が実施されています。また日本語や英語だけではなく、様々な言語で受験できるのが特徴です。

【参考】：[LPI](https://www.lpi.org/ja/)

LPICもLinuCと同様で、難易度がレベル1（level1）からレベル3（level3）までの3つに分かれています。また上位レベルの認定を受けるには、下位レベルの認定が必要です。

全ての試験はCBT方式で実施され、認定の有効期間は5年間です。こちらも正確な合格率や合格点は公表されていません。受験料については、受験者の居住国によって異なります。

なお、LPI-Japanが実施していた2018年8月以前におけるLPICの受験や認定に関する履歴は、手続きをすればLinuCに移行させることも可能です。

【参考】：[LPICを過去に受験された皆さまへ](https://linuc.org/linuc/lpic03.html)

LPICとは何か？勉強方法や3つの試験の難易度について解説！

### LinuCとLPICのどちらを受験すべきか？

LinuCとLPICでは、試験内容・難易度・有効期限・受験方式など共通点が数多くあり、どちらも日本で受験することが可能です。そのため、LinuCとLPICのどちらを受験すべきか気になる方も多いでしょう。

LinuCは日本市場向けに作成された試験であるため、公式サイトなどが日本語で理解しやすいのが特徴です。一方LPICはLinuCより前から実施されており、数多くの国で実施されているのが特徴です。そのため**LPICの方がよりも国際的な認知度は高いと言えます。**

Linuxのスキルを高めたいと考えている方は、LinuCとLPICのどちらを受験しても問題ありませんが、海外でLinuxのスキルを証明したい場合は、LPICの受験がおすすめです。

## LinuCやLPICの資格を取得するメリット

LinuCとLPICの共通点や違いは理解できたでしょうか。ここでは、LinuCやLPICの資格を取得するメリットについて詳しく紹介します。

### 就職や転職でアピールできる

**LinuCやLPICの資格を取得すれば、就職や転職の活動で自身のスキルをアピールすることができます。**特にサーバーエンジニアなどのインフラエンジニアでは、Linuxの知識や技能は土台となるスキルです。

またアプリケーションエンジニアでも、Linuxに関するスキルがあるとインフラエンジニアとのコミュニケーションをスムーズにできるなどのメリットがあります。

さらに、未経験からエンジニアを目指す上でLinuCやLPICの資格を保有していると、エンジニアになりたいという意志を面接官に示すことが可能です。

このように、Linuxのスキルはエンジニアの業務など幅広い用途で利用できるため、就職や転職の際にアピールしやすいです。また、LinuCやLPICの資格を保有していれば、Linuxのスキルを客観的に証明することができます。そのため就職や転職の活動で有利になることもあるでしょう。

他にも、基本情報技術者試験・CCNA・ORACLE MASTERなど様々なIT系の資格があるため、将来のキャリアや目指す職種に合わせて、適した資格を取得するのがおすすめです。

【参考】：[基本情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)

【参考】：[CCNA](https://www.cisco.com/c/ja_jp/training-events/training-certifications/certifications/associate/ccna.html)

【参考】：[ORACLE MASTER](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

### 資格手当や報奨金がもらえる

**LinuCやLPICの資格を取得すると、資格手当や報奨金として一時金を受け取ることができる企業もあります。**また、これらの資格取得を昇進や昇格の条件としている企業もあります。そのためLinuCやLPICの資格はスキルアップやスキルの証明だけではなく、年収アップにもつながるでしょう。

### 実務で役立つLinuxのスキルを習得できる

LinuCやLPICは暗記問題で解ける問題も多く出題されるため、深い知識がなくとも合格できてしまうこともあります。これがLinuCやLPICの資格が「意味ない」と言われる理由の1つです。

しかし、*きちんとコマンドの意味やLinuxの操作知識を学習すれば、実務で役立つLinuxのスキルを身に付けることができます。*そのため参考書だけではなく、実際にLinuxの操作環境を用意し、検証しながら学習するのがおすすめです。

### 資格取得を通じて他の資格にも役立つ

*LinuCレベル1とレベル2のVersion10.0における学習を通じて、AWS・Azure・GCPといったパブリッククラウドについても学ぶことができます。*

また、AWSの上位認定資格である「ソリューションアーキテクト－プロフェッショナル」を取得する上でもLinuxの知識やスキルが欠かせません。LinuCの資格取得によって、Linuxのスキル証明のみならず他の資格取得においても役立ちます。

LinuCやLPICの資格を取得するメリットは理解できたでしょうか。ここでは、LinuCやLPICの資格を取得するための勉強方法について詳しく紹介します。

LinuCやLPICを勉強するにあたって、参考書を活用するのは最も一般的な方法です。ただし参考書を選ぶ上で、**実務経験のない方であれば、実際にLinuxの操作環境の構築方法についても解説している本を選択するのがおすすめです。**

OSの仕組みやコマンドの意味は、実際に実機を活用して操作しながら学習することで、理解が深まります。

ここからは、LinuCとLPICのレベル1におけるおすすめの参考書を1冊ずつ紹介します。

*▪「Linux教科書 LinuCレベル1 Version 10.0対応」*
LinuCは2020年4月よりVersion 10.0にバージョンアップしており、本書籍は新しいバージョンに対応したLinuCの参考書です。また試験の運営元であるLPI-Japanが認定したテキストであるため、信頼性の高さが特徴と言えます。

101試験と102試験の両方を対策でき、練習問題や模擬試験も搭載しています。さらにLinuxを操作できる環境を、翔泳社のWebサイトからダウンロードできるため、実際に実機で検証しながら学習を進めることが可能です。

【参考】：[Linux教科書 LinuCレベル1 Version 10.0対応](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798167602)

*▪「Linux教科書 LPICレベル1 Version5.0対応」*
本書籍はVersion5.0に対応しており、試験の運営元であるLPIが認定したLPICの参考書です。101試験と102試験の両方を対策でき、練習問題や模擬試験も搭載しています。またLinuxの操作環境を翔泳社のWebサイトからダウンロードできるため、Linuxを実際に扱いながら勉強を深めることが可能です。

【参考】：[Linux教科書 LPICレベル1 Version5.0対応](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798160498)

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