## データベーススペシャリストの年収は高い？

さまざまな業界でのIT化に伴い、各企業で顧客や商品などのデータを効率的に扱える人材が求められています。そこで、膨大なデータを管理し、効果的なデータ利用を可能にするデータベーススペシャリストが注目されています。

データベーススペシャリストは求められる仕事内容が高度な分、高年収が魅力の職種です。**企業規模や個人のスキル・経験によって差はありますが、年収1000万円という高年収も目指すことが可能**です。

また、企業によっては資格を取得することによって高額な報奨金・手当が支給されます。例えば、データベーススペシャリスト試験に合格すると、10万円以上の報奨金が支給されることもあります。

## データベーススペシャリストは未経験でも転職可能

ITエンジニアが未経験の方は、データベーススペシャリストに転職することは無理なのでしょうか。結論から言うと、**資格取得や経歴によっては、未経験でもデータベーススペシャリストへの転職は可能**です。

データベーススペシャリストはデータを扱う専門家としての役割があり、高度な知識とスキルが求められます。そのため、自身のスキルをアピールするためにデータベーススペシャリスト資格を取得する・エンジニアとして職歴を積むことをおすすめします。

また、*企業によっては未経験でもデータベーススペシャリストを採用している*場合があります。事前にある程度の知識をつけることも重要ですが、研修が整っている企業であれば未経験の方でも安心でしょう。

## そもそもデータベーススペシャリストとは

**データベーススペシャリストとは、企業が保有している膨大なデータを管理し、効率よくデータベースの設計や構築を行う専門的な職種**を指します。

近年では、顧客管理やマーケティングの効率化を図るためにビッグデータの重要性が高まっているのに伴い、データベースを使いこなせる人材の需要が増加しています。

データベースの専門家であるデータベーススペシャリストは、様々な企業から重宝される存在です。また、*データを有効活用できるようなデータベースの設計・構築が急務のため、データベーススペシャリストにはデータベースを使いこなせる高い専門性や高度なスキルが要求されます。*

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

### データベーススペシャリストの年収

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。データベーススペシャリストの年収はランキングに含まれていませんが、似た職種である**サーバーエンジニアの平均年収は465万円（※2023年2月執筆時点）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。

なお、会社員としてではなく専門スキルを活かしてフリーランスとして活躍する方も少なくありません。フリーランスになれば、収入が不安定というデメリットもありますが、会社員よりも高い年収が期待できます。

【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】：[データベーススペシャリストの求人｜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_%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%82%B7%E3%83%A3%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

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## データベーススペシャリストのメリット3つ

データベーススペシャリストの年収には幅があり、スキルや経験により1000万円以上の年収を狙える職種ということは理解できたでしょうか。ここでは、高年収のデータベーススペシャリストのメリットを3つ紹介します。

### 専門性や需要が高いので高年収が狙える

**AIやビッグデータという用語がトレンドでもあるように、データベースを使いこなせるデータベーススペシャリストの需要が増加**しています。

経済産業省の商務情報政策局情報処理振興課が公表しているデータによると、2030年には約79万人のIT人材が不足すると予想されており、今後はセキュリティスキルを持つ人材や、AI・ビッグデータを使いこなせる人材の育成が急務とされています。

そのため、高度なスキルを持つデータベーススペシャリストは将来性が高く、高年収が期待できるでしょう。なお、*データを分析するスキルや、様々なデータベース製品を扱えるスキルなど幅広いスキルが要求されるため、年収アップには常に新しい知識を取り入れる姿勢が大切*です。

【参考】：[ＩＴ分野について 経済産業省 商務情報政策局 情報処理振興課](https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/daiyoji_sangyo_skill/pdf/001_06_00.pdf)

### 資格取得で高額な手当・報奨金が支給されることがある

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が主催する国家試験の1つに、データベーススペシャリスト試験があります。IPAが主催する試験は難易度を4つに区分されており、データベーススペシャリスト試験の難易度は最も高いレベル4です。

IT系企業の技術力を表す指標の1つに、国家試験の合格者数が挙げられます。**企業によっては、データベーススペシャリスト試験の資格を取得すると、資格手当や一時的な報奨金が支給されることがあります。**資格手当を受けられれば、年収アップが期待できます。

また報奨金も他の資格と比較すると高い傾向にあり、10万円以上もらえることが多いです。さらに*データベーススペシャリスト試験の資格を取得すれば、第3者にデータベースに関する高度なスキルをアピールできるため、副業や転職活動に活かすこともできる*でしょう。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：データベーススペシャリスト試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

### プロジェクトの主要メンバーとして活躍できる

ITエンジニアにはプログラマー・システムエンジニア・テストエンジニアなどさまざまな職種がありますが、その中でもデータベーススペシャリストの人口は少ないです。そのため、**企業でもデータベースを効率的に扱える人材は重宝され、プロジェクトにおいても主要メンバーとなることができる**でしょう。

データベースは業務システム・アプリケーション・顧客管理などさまざまなところで使用するため、*何かを開発する際は必ずデータベーススペシャリストの存在が必要*です。周りから必要とされる存在であり、やりがいの大きい職種と言えます。

【参考】：[データベーススペシャリストの求人｜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_%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%82%B7%E3%83%A3%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

データベース設計には必須！ER図の書き方を分かりやすく解説します

## データベーススペシャリスト試験とは

データベーススペシャリストの高いスキルを証明する資格として、データベーススペシャリスト資格試験があります。ここでは、データベーススペシャリスト試験について詳しく紹介します。

### データベーススペシャリスト試験の概要

**データベーススペシャリスト試験は、情報処理技術者試験の中で難易度が最も高いレベル4**に位置づけられています。そのため、受験者層は実務経験を数年程度積んだエンジニアが多いです。

*試験は秋に1度だけ実施され、「午前Ⅰ」「午前Ⅱ」「午後Ⅰ」「午後Ⅱ」の4つの試験全てに合格すれば資格を取得できます。*午前試験は、4つの選択肢の中から1つを選ぶ多肢選択式の出題形式です。

一方午後試験は、記述式の問題で長文読解問題が出題されます。合格基準は全ての試験で得点率60%以上とされており、難易度が非常に高く、合格率は約15%です。

### データベーススペシャリスト試験の内容

データベーススペシャリスト試験では、**IT開発の基礎知識や、データベースの全体計画から開発、運用・管理までのすべての工程に関わる知識と技能が問われます。**

試験内容は大きくテクノロジ系とストラテジ系に分けられ、コンピュータやシステムの構成に関する問題や経営的・技術的戦略におけるマネジメントに関する問題も出題されるなど、データベースに限らない総合的なIT知識も求められます。

技術的な問題においては、「データベースシステムの企画・要件定義・開発に関すること」「データベースシステムの運用・保守に関すること」「データベース技術に関すること」について問われます。セキュリティや最新技術なども考慮した内容となっています。

【参考】：[情報処理技術者試験 情報処理安全確保支援士試験 試験要綱](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/youkou_ver5_1.pdf)
【参考】：[「データベーススペシャリスト試験（レベル4）」シラバス（Ver.4.0）](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/syllabus_db_ver4_0.pdf)

### データベーススペシャリスト試験には意味や価値がない？

*データベーススペシャリスト試験を取得したからといって、独占業務はありません。*また難易度が高く学習コストが大きいため、資格を取ったからと言って「役に立たない」「意味がないのでやめとけ」とデータベーススペシャリスト試験をおすすめしないという方もいます。

**データベーススペシャリスト試験を取得するのが推奨されるのは、データベースエンジニアとしてキャリアアップや年収アップを目指す方です。**データベーススペシャリスト試験の資格を保有している方は少なく、希少な存在です。

また、データベース業務に携わりたい方にとっては客観的なスキル証明となるため、おすすめの資格と言えます。一方基本的なITリテラシーを高めたい方は、難易度がレベル1のITパスポート試験やレベル2の基本情報技術者試験を受験するのがおすすめです。

## データベーススペシャリスト試験に独学で合格するための勉強方法

ここでは、データベーススペシャリスト試験に独学で合格するための勉強方法について詳しく紹介します。

### 独学で合格を目指すメリットや向いている人

まず**独学で勉強するメリットとして、自分のペースで学習できる点や、費用を抑えられる点**が挙げられます。近年では学習教材には書籍だけではなく、学習サイトや動画などを利用することも可能です。そのため自分に合った方法を見つければ、効率よく学習することができます。

しかし独学の場合、*スケジュール管理を自分で行わなければならないデメリット*があります。また、つまずきがあった場合に他人に相談できないため、自走力が重要です。

以上から、独学で勉強するのが向いている人として、データベースに関する深い知見を持っている方や、これまでに独学で資格試験の受験経験がある方などが挙げられます。

### データベーススペシャリスト試験の勉強方法

**独学で勉強する場合、まずは合格までのスケジュールを立てましょう。**データベーススペシャリスト試験に合格するための勉強時間の目安は、半年～1年と言われています。なお経験値などによって勉強時間は変わるため、参考程度にしてください。

次に、*データベーススペシャリスト試験には4種類あるため、各試験ごとの対策を練りましょう。*試験ごとに問われる内容が異なるため、各試験に合った対応が必要です。まずは過去問を見て、どのような問題が出題されているかを確認してください。

*特に午前問題は過去問と似た問題が出題されることが多いため、過去問対策は徹底的に行いましょう。*その後は苦手分野を中心に参考書や動画でインプットし、過去問や学習サイトでアウトプットすることをおすすめします。

### 通信講座などの利用もおすすめ

データベーススペシャリスト試験は比較的難易度の高い試験です。試験合格を目指す人の中には学習を進める中で不安を抱えることもあるでしょう。**独学に自信がない方は通信講座などの利用もおすすめです。**

通信講座などの学習サービスでは*カリキュラムに沿って学習が進められるため着実にステップアップできるうえ、疑問や不安が生じた場合にもサポートが受けられます。*模擬試験が要されているものもあるので、より質の高い学習機械を得ることができます。

ITスペシャリストとは？仕事内容や将来性、おすすめの資格を紹介

## 未経験から高年収のデータベーススペシャリストを目指そう

本記事ではデータベーススペシャリストの概要・年収や、データベーススペシャリスト試験の価値・難易度・勉強方法について解説しました。**高年収を狙えるデータベーススペシャリストは、未経験でも努力次第で転職可能**です。

データベーススペシャリスト試験に合格して資格を取得すれば、自身のスキルをアピールできます。難易度は高いですが、紹介した勉強法を参考に合格を目指してください。

また、未経験の方でも採用している企業を選ぶことで、データベーススペシャリストとしてスムーズにキャリアをスタートできるでしょう。

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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アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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データベーススペシャリストとは、膨大なデータを管理し、適切にデータベースの設計や構築を担う専門的な職種のことです。当記事ではデータベーススペシャリストの年収や、未経験からの転職・データベーススペシャリスト試験の価値・難易度・勉強方法について解説します。

データベーススペシャリストとは膨大なデータを管理し、適切にデータベースの設計や構築を担う専門職である

データベーススペシャリストの年収は幅があり、高度なスキルがあれば年収1000万越えも狙える

データベーススペシャリストは未経験からでも転職可能だが、資格取得などでスキルのアピールが必要

データベーススペシャリストの年収は高い？資格試験についても解説！

**AIへの関心が高まっており、そのAI知識を向上させるために、G検定を活用する方法があります。**ここでは、G検定を受験する際に必要な受験範囲をカバーする学習本と、関連知識であるディープラーニングのおすすめ本をそれぞれ紹介していきます。

G検定とは、日本ディープラーニング協会（JDLA、Japan Deep Learning Association）が主催するAI人材の認定試験を指します。*G検定は、幅広い知識を持つジェネラリスト向けの検定です。*頭文字のGは英単語の「General」が由来で、ジェネラリスト検定という場合もあります。

【参考】：[G検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

*G検定は、AIおよびディープラーニングの活用のための知識習得のために実施されます。*ディープラーニング自体の知識に加えて、AI活用に関する技術的な手法に関しても検定で評価されます。G検定では汎用的な知識全般を評価しますので、ビジネスパーソンにも有効な認定試験として位置付けられます。

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

*G検定は、年間5回オンライン形式で実施されます。*2023年は3月・5月・7月・9月・11月に開催されます。

試験時間は120分で、知識問題が多肢選択式として200問程度出題されます。受験費用は、一般が13,200円（税込）、学生が5,500円（税込）です。試験中のカンニングメモの使用扱いについては、特段の制限を設けていません。

【参考】：[G検定受験申込サイト](https://www.jdla-exam.org/d/)

G検定合格の鍵はいかに良いカンペを作れるかに掛かっている？

*G検定では分野を大まかに、「AIとは」「AI領域における様々な技術手法」「ディープラーニングとは」「産業活用事例」「活用のために知っておくべきこと」「数理・統計基礎知識」に分類し、理解度を評価します。*

試験範囲はさらに細分化され、シラバスにまとめられています。受験希望者は、シラバスに1度目を通しておくと良いでしょう。

【参考】：[G検定の試験範囲（シラバス）と例題](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03)

G検定の合格者は、汎用的なAIやディープラーニングの知識が認められています。*次のステップは、より深いスキル吸収を目指します。*日本ディープラーニング協会は、エンジニア向けにE資格を用意しています。

E資格のEは、英単語の「Engineer」の頭文字に由来します。E資格は、実際のプロジェクトに関わるエンジニアを対象としており、ディープラーニングの理論やアルゴリズムを理解し、適切な手法や実装能力の知識を評価します。

【参考】：[E資格とは](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

*ここでは、G検定合格に向けて必要な知識を吸収するためにおすすめの勉強本を紹介していきます。*改定したシラバスに対応した最新版を用いるのがポイントです。日本ディープラーニング協会でも、おすすめ本を「推薦図書」として公開しています。併せてご確認ください。G検定の過去問は一部しか公開されていませんので、勉強本で傾向をつかむ必要があります。

【参考】：[日本ディープラーニング協会 推薦図書 \[2022年最新本\]](https://www.jdla.org/recommendedbook/)
【参考】：[日本ディープラーニング協会 G検定の例題・過去問](https://www.jdla.org/certificate/general/issues/)

### 深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 公式テキスト 第2版

本書は、G検定の公式テキスト（通称：白本）です。*試験実施団体の日本ディープラーニング協会が監修した書籍です。*人工知能の動向と、ディープラーニングの概要がカバーされています。カタカナの用語が多用されていますので、用語の意味は必要に応じて確認しながら読み進めるのが良いでしょう。なお本書は、PDF版も販売されています。

▪著者：一般社団法人日本ディープラーニング協会（監修）、猪狩 宇司、今井 翔太、江間 有沙、岡田 陽介、工藤 郁子、巣籠 悠輔、瀬谷 啓介、徳田 有美子、中澤 敏明、藤本 敬介、松井 孝之、松尾 豊、松嶋 達也、山下 隆義
▪ページ数：404ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2021/4/27

【参考】：[深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 公式テキスト 第2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798165943)

### 徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集　第2版（徹底攻略シリーズ）

本書は、G検定の公式問題集（通称：黒本）です。*問題が若干少なめですが、G検定の出題に関係する解説が多く、全般を通して理解することができます。*難易度は低めの解説本ととらえると良いでしょう。問題をもう少し勉強する場合は、他の参考本を合わせて利用するのがおすすめです。

▪著者：明松 真司、田原 眞一、杉山 将
▪ページ数：288ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2021/6/22

【参考】：[徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集　第2版（徹底攻略シリーズ）](https://book.impress.co.jp/books/1120101164)

### 最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）問題集 第2版

本書は、*問題集ながらページの半分を解説に割り当てており、理解度を高める工夫がされています。*書籍購入者には、「G検定オンライン模試」の特典がありますので、そちらを合わせて活用するのが良いでしょう。

▪著者：株式会社AVILEN　高橋 光太郎、落合 達也、渡邉 雅也、志村 悟、長谷川 慶
▪ページ数：412ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/8/25

【参考】：[ 最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）問題集 第2版](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12926-2)

### スッキリわかる ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) テキスト&問題演習

本書は、テキスト兼問題集の位置付けで、青本と呼ばれています。*他の勉強本でカバーされていない、解析手法や技法が解説されています。*メインで使用する参考書と合わせて使用すると、補足情報としてAI知識の幅を広げてくれるでしょう。

▪著者：株式会社クロノス 佐野 大樹、藤丸 卓也
▪ページ数：384ページ
▪出版社：TAC出版
▪発売日：2022/02/24

【参考】：[スッキリわかる ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) テキスト&問題演習](https://tacpub.jp/list/detail.php?bc=110101)

### これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト&問題集

本書は、*G検定の範囲を広くカバーしています。*赤本と呼ばれており、黒本とどっちが良いか比較されることが多い書籍です。日本ディープラーニング協会の推薦図書であり、最新の認定試験への反映が待たれる状況です。

▪著者：	浅川 伸一（監修）、遠藤 太一郎（技術校閲）、山下 長義、伊達 貴徳、山本 良太、横山 慶一、松本 敬裕、杉原 洋輔
▪ページ数：270ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2020/3/25

【参考】：[これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト&問題集](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798057309.html)

## ディープラーニングのおすすめ本5選

*ディープラーニングは、機械学習の手法としてしっかりと学び活用することが求められます。*ここでは、ディープラーニングについてG検定に活用する面と、汎用的な知識吸収が期待できる面の両面でおすすめ本を紹介していきます。

### ディープラーニング活用の教科書

本書は、日本ディープラーニング協会監修による事例解説の書籍です。*35の活用事例をベースに、ディープラーニングの発展予測や実用方法が記載されています。*AIの使い方を学ぶビジネスパーソンにもおすすめです。

▪著者：日本ディープラーニング協会、 日経クロストレンド（編集）
▪ページ数：292ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2018/10/29

【参考】：[ディープラーニング活用の教科書](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/18/270260/)

### ディープラーニング活用の教科書　実践編

日本ディープラーニング協会監修による事例の紹介書籍です。*「ディープラーニングビジネス活用アワード」を受賞した26事例を取り上げています。*具体的な事例に基づいてディープラーニング活用方法を解説しており、AI活用のイメージがより具体的になります。G検定に直接出題されるわけではありませんが、知識の底上げという視点では効果が高いでしょう。

▪著者：日本ディープラーニング協会、 日経クロストレンド（編集）
▪ページ数：260ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2019/10/28

【参考】：[ディープラーニング活用の教科書　実践編](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/19/276450/)

### データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために

データ分析の数理モデルをより幅広く解説しています。*これまであやふやにしてきた用語やモデルの違いが分かり、最適なモデリングを行うことが可能です。*初心者が、まずはしっかりと概要を学ぶのに最適な1冊です。

▪著者：江崎 貴裕
▪ページ数：284ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2020/5/15

【参考】：[データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために](https://www.socym.co.jp/book/1249)

### ディープラーニングを支える技術

*本書は、著者の長年の経験を整理したものでディープラーニングをさらに理解したい方向けの書籍です。*人工知能の関連知識と周辺分野の技術を学ぶことができます。今後のディープラーニングの活用について広範な予測とともに、将来性を理解することができます。

▪著者：岡野原 大輔
▪ページ数：304ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/1/8

【参考】：[ディープラーニングを支える技術](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12560-8)

### ディープラーニング実践ガイド 

*本書は、ディープラーニングの研究で受賞歴のある3人の著者が、アイデアを実現する手順を解説したものです。*ディープラーニングのアプリケーション開発を、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス上で実現していきます。ソフトウェア開発の知識がある方を対象とし、実践テクニックを伝えます。

▪著者：Anirudh Koul、Siddha Ganju、Meher Kasam
▪ページ数：616ページ
▪出版社：オライリー・ジャパン
▪発売日：2023/4/21

【参考】：[ディープラーニング実践ガイド ](https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400287/)

## G検定の勉強本は将来への自己投資です

AIの活用が進む中、そのAI活用を推進するエンジニアの必要性が高まっています。G検定は最初のステップとして、注目される資格です。**将来的なエンジニアのスキルアップとしても、ビジネスパーソンの知識獲得としてもおすすめです。**

G検定の申し込み方法は？試験の概要や知っておきたいことも解説！

G検定を受けても意味ない？取得のメリットや活用できる職種を解説！

注目度が高まるAIは、これまでのIT知識に加えてディープラーニングなどの機械学習やデータ分析に必要な数理・統計などの専門知識が求められます。ここでは、G検定について概要を解説するとともに、G検定とディープラーニングのそれぞれのおすすめ本を合わせて紹介します。

G検定は、幅広い知識を持つジェネラリスト向けの検定で、ビジネスパーソンにも有効です

G検定で必要となる知識は、勉強本から吸収することができます

ディープラーニングの知識は、G検定の資格取得のみならずビジネス活用でも利用価値が高いです

G検定のおすすめ本10選！試験概要から想定スキルを合わせて解説

近年AI技術の普及に伴い、AIの活用が進む業界や、AIを業務に活かしたいと考える企業が増えています。AIが得意とする分析・予測や自然言語処理・画像処理・音声認識などは、今後一層幅広い分野で使われることが予想され、これからますます発展するものと考えられます。

AI技術を支えるのが、AIを実装するエンジニアです。ディープラーニングなどのAIに関する豊富な知識を持ち、高度なプログラミングスキルでコーディングを行います。

**AI実装検定とは、このようなAIの実装を担うエンジニアを対象とした、ディープラーニングに関する実装能力と知識のレベルを測る検定試験です。**AIの学習をしたいと思っている方から、AI技術者として活躍している方まで、学習の習熟度やスキルを評価する指標となります。

## AI実装検定の受験を検討してみよう

今後、需要が高まることが予想されるAI技術ですが、AI技術を活用できる人材の不足が懸念されており、経済産業省でも積極的に実践的なAI人材を育成する取り組みを行っています。

【参考】：[実践的なAI人材育成について（METI/経済産業省）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AIQuest.html)

AI実装検定は、AIに関心のある方やAIを活用したい方にとって、自身の実装能力と知識の評価・証明に役立つものです。*AIの発展に伴い、AI実装検定の取得は就職やキャリアアップにおいて有利な要素となることでしょう。*

この記事では、AI実装検定の受験を検討している方のために、AI実装検定の試験概要やレベル別の試験内容、受験のメリットなどについて解説していきます。参考にして、AIの実装能力と知識を証明する機会として、ぜひ受験を検討してみてください。

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

ここでは、AI実装検定の概要や試験要項、AI実装検定を活用できる職種の年収など、基本的な情報について解説していきます。

*AI実装検定は、AI実装検定実行委員会（AIEO）が主催する資格試験であり、日本国内で100万人がAIに関連した知識を学ぶことを理念に掲げ、日本のAI技術の発展に繋げることを目的とした資格です。*

AI実装検定では、「B級」「A級」「S級」の3つの認定レベルが設けられていて、AIに初めて触れる初心者から、高度なAI技術を持つエンジニアまで、受験者がそれぞれに目標を設定してチャレンジできます。

また、AI実装検定の合格者には「ディープラーニング実装師」の称号が与えられます。

AI実装検定は、中学校までの義務教育を修了した方で、AIに興味があれば誰でも受験することができます。

*試験は、コンピュータで行われるCBT（Computer Based Testing）形式で行われ、選択問題（四肢択一）の形式で回答します。*

会場は全国のテストセンターから希望の受験場所を選択できます。試験日は、希望のテストセンターで空きがある日の中から、都合の合う日を選ぶことが可能です。申し込みはインターネットにて行います。

級ごとの受験費用は以下の通りです。A級とB級は学割もありますので、学生の方も気軽に受けることができます。合格者には、各レベルに応じた合格ロゴが発行されます。

*■S級*：33,000円
*■A級*：一般　14,850円／学割　8,250円
*■B級*：一般　  9,900円／学割　5,500円

【参考】：[AI実装検定 | CBT-Solutions CBT/PBT試験 受験者ポータルサイト](https://cbt-s.com/examinee/examination/equ.html)

CBT試験とは？概要やメリット、採用されている資格一覧を紹介！

### AI実装検定を活用できる職種の年収

AI実装検定を活用できる職種であるAIエンジニアに近い、システムエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収よりも、同程度からやや高めであることが分かります。

AI実装検定を持つシステムエンジニアやプログラマーは、AIを活用できる様々な分野で活躍できます。*さらに、AIの専門家であるAIエンジニアやデータアナリストへのキャリアアップで、より高い年収を得ることが期待できます。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AI実装検定のレベル別試験内容

ここでは、AI実装検定の3つのレベルの違いや、試験範囲について解説します。

*AI実装検定B級は、AIに興味がありながらも知識がない入門者にとって、初めの目標として挑戦できる試験です。*ディープラーニングや機械学習の基本的な概念を習得していることを認定します。

これまでAIとは縁のなかった方々やAIエンジニアを目指す方々にとって、AIに関わる基礎知識を身につけるための一歩となる資格と言えます。

試験では、学習と推論、データとタスク、パターン認識、歴史、読み書き表現、計算と整理、開発と運用といった7つの側面から、AIの概要について問われます。

B級の出題は30題で、試験時間は40分、合格基準は70%以上です。

*AI実装検定A級は、ディープラーニングの実装に必要とされる基本的な数学とプログラミング知識を持つこと、AIの理論的な書籍を理解できること、独学の準備ができる能力があることを認定します。*また、ニューラルネットワークの基礎的な構造についての理解が問われます。

AI実装の学習を自己で進めたい方や、AIに関する書籍を読んでAIへの理解を深めたい方におすすめの資格です。

試験では、ディープラーニングの実装に必要なプログラミング言語であるPythonと、数値計算ライブラリの知識が問われます。また、ディープラーニングでよく用いられる、高校数学と一部の大学数学の計算ができるかも試されます。

A級の出題は数学 20題・プログラミング 20題・AI 20題で、試験時間は60分、合格基準は70%以上です。

なお、A級の勉強法については、公式の参考書が出版されていますので、こちらを使って学習を進めると良いでしょう。

*■AI実装検定　公式テキスト　－ A級 －*
▪著者：佐々木　淳（ささき　じゅん） 著／AI実装検定実行委員会 監修
▪ページ数：352ページ
▪出版社：大学教育出版
▪発売日：2022/06/03
【参考】：[AI実装検定　公式テキスト　－ A級 －｜株式会社大学教育出版](https://www.kyoiku.co.jp/00search/book-item.html?pk=1119)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

*AI実装検定S級は、AIの実装力だけでなく、主に画像処理を中心とした実践的なスキルや、自然言語処理、有名モデルなどの応用的な実装ができる力を認定します。*

現在のAI分野で最も難易度が高い資格とされており、AIエンジニアとして活躍している方やAIエンジニア転職を目指す方には特におすすめです。

試験では、NLP（自然言語処理）においてseq2seq、Transformer、HRED、Word2Vec (Skip-gram)、ディープラーニングのモデルにおいてVGG、GoogLeNet、ResNet/WideResNet、MobileNet、EfficientNet、DenseNetの範囲で、論文範囲からフレームワーク（Pytorch及びKeras）の実装問題が問われます。

S級の出題はディープラーニングの様々なモデルから50題で、試験時間は60分、合格基準は70%以上です。

【参考】：[AI実装検定|レベル別試験内容](https://kentei.ai/#examdtl-sec)

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

## AI実装検定を取得するメリットとは

AI実装検定の取得は、AI技術を活用したいエンジニアにとって様々なメリットがあります。AI実装について現場で活躍できる知識やスキルが身につくこと、社内評価の向上やキャリアアップに役立つことなどが挙げられます。

### AI実装の知識やスキルが身につく

AI実装検定を受けることで、AI実装関連の知識を体系的に学ぶことができ、受験者のレベルに応じて必要なスキルを身につけることができます。

試験の記事（29ページ目）