## 画像処理エンジニア検定は意味ないって本当？

画像処理エンジニアは、印刷・医療・ロボット技術などを始めとした多くの分野で活躍する、デジタル画像技術に関わる職種です。*この画像処理エンジニアとしての知識やスキルを持つことを認定する検定試験として、「画像処理エンジニア検定」があります。*

しかし、画像処理エンジニア検定の受験を検討するために情報を集めると、「画像処理エンジニア検定は取得しても意味ない」という意見も聞かれます。一体なぜ、意味がないと言われるのでしょうか。

この記事では、画像処理エンジニア検定の受験を検討する方のために、まずは検定の概要を説明し、意味がないと言われる理由について解説します。その上で、受験のメリットや勉強方法などについても説明していきます。

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## 検定取得の目的を考えて受験しよう

まず、画像処理エンジニア検定の受験を考える場合、その取得目的をしっかりと考えることが大切です。

**検定取得のための勉強を通してスキルアップしたいのか、転職や就職に活かすために取得したいのか、取得理由を明確にしましょう。**そうすれば、画像処理エンジニア検定に関する色々な声についても、自分に必要なものと不要なものを見極めて取捨選択することができます。

明確な受験目的はないが検定には興味があるという段階の方は、この記事を通して、自分にとってどう役立てられるかを考える材料として、参考にしてください。

## 画像処理エンジニア検定の試験概要

画像処理エンジニア検定は、画像情報教育振興協会（略称CG-ARTS協会）が主催する検定試験です。ここでは、検定試験の概要や、ベーシックとエキスパートの違い、画像処理エンジニア検定を活かせる仕事の年収など、検定の基本的な情報について解説します。

【参考】：[CG-ARTS|検定](https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/about/img_engineer/index.html)

### 画像処理エンジニア検定とはどのような試験？

画像処理エンジニア検定は、画像処理に関連する様々な産業や学術分野において、開発目標・システム環境・予算・作業工程・コストなど一定の条件のもとで、関連するソフトウェア・ハードウェア・システムの開発の能力があることを評価する検定です。

*検定を取得することで、映像通信・コンピュータ周辺機器・ロボットビジョン・製品検査・医療応用・印刷などの分野で活用できます。*近年では、顔認証や自動車の自動運転などの先端技術でも画像処理技術の重要性が高まりつつあります。

ソフトウェア開発とは？仕事内容やプログラミングとの違いを解説

画像処理エンジニア検定には、ベーシックとエキスパートのレベルがあります。

*■画像処理エンジニア検定ベーシック*
ベーシックは、画像処理に関する基礎知識の理解を図ります。*ごく基本的な内容が多いですが、専門用語も多く、画像処理の知識がない未経験の方にとっては、難しい部分もあるでしょう。*
ベーシックの出題範囲は以下の通りです。

・ディジタルカメラモデル・ビジュアル情報の処理の原理を対応づけて理解する知識
・画像の濃淡変換処理やフィルタリングに関する基礎知識
・画像から情報を抽出するための主要な方法に関する基礎知識
・画像からの特定のパターン・特徴の検出、対象物の学習や新たな画像を識別するパターン認識に関する基礎知識
・撮影された画像から3次元シーンを復元する処理についての基礎知識
・コンピュータシステムやビジュアル情報処理、CG専用システム、周辺機器の基礎知識
・知覚や知的財産権、情報セキュリティなどの基礎知識

【参考】：[CG-ARTS|検定](https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/about/img_engineer/third.html)

*■画像処理エンジニア検定エキスパート*
エキスパートは、ベーシックに比べてより専門的な知識が必要とされ、開発についての範囲も出題されます。*より高い専門知識の理解と応用が求められ、難易度が高い試験です。*
エキスパートの出題範囲は以下の通りです。

・デジタル画像の撮影と画像の性質・色空間に関する知識
・画素ごとの濃淡変換と領域に基づく濃淡変換の知識
・周波数領域におけるフィルタリングと画像の復元・生成することなどについての知識
・画像の線形変換や幾何学的変換などに関する知識
・2値画像処理や領域分割処理についての知識
・パターン・図形・特徴の検出とマッチング、パターン認識、深層学習による画像認識と生成の知識
・動画像処理、画像からの3次元シーン復元、光学的解析に関する知識
・画像の圧縮や符号化などに関する知識
・知的財産権についての基礎知識

【参考】：[CG-ARTS|検定](https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/about/img_engineer/second.html)

画像処理エンジニア検定の受験日や検定料、受験地などは、以下の通りです。

*■検定日程*
ベーシック・エキスパート共に、以下の日程で実施されます。
前期：2023年7月9日（日）
後期：2023年11月26日（日）

*■検定料*
ベーシック　5,600円（税込）
エキスパート　6,700円（税込）

*■試験形式*
・ベーシック
試験形式：マークシート
問題数　10問
試験時間　60分

・エキスパート
試験形式：マークシート
問題数　10問
試験時間　80分

*■受験地*
全国20都道府県の受験会場で受験できます。その受験地に基づき、協会が指定した会場で受験します。

【参考】：[CG-ARTS|検定](https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/guidance/place.html)

### 画像処理エンジニア検定を活用できる仕事の年収

画像処理エンジニアに近いと考えられるシステムエンジニア（制御・組み込み）の年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は455万円（※2023年2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、画像処理エンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

画像処理エンジニアは、デジタルカメラやハードウェア・周辺機器に関する知識も求められます。**画像パターンの検出や、深層学習による画像認識など、より高度な専門スキルを習得することで、より高収入となる傾向があります。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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)

システムエンジニアになるには？資格やプログラミング経験は不要？

## 画像処理エンジニア検定はなぜ意味がないと言われるのか

ここまで画像処理エンジニア検定の基本的な情報を見てきましたが、受験しても意味がない、と言われるのはなぜなのでしょうか。考えられる2つの理由について解説していきます。

画像処理エンジニア検定は民間資格であり、国家資格ほどの一般的な知名度がないことが理由として挙げられているようです。

しかし、画像処理エンジニア検定は、CGクリエイター検定・Webデザイナー検定なども主催する公益財団法人 画像情報教育振興協会（CG-ARTS）が運営しており、画像処理分野ではよく知られる検定です。

*受験の目的がスキルアップや社内評価のためであっても、画像処理分野の職種においての転職や就職であっても、そのために必要な知識やスキルを十分証明できる検定であることは間違いありません。一般的な知名度をそれほど気にする必要はないでしょう。

### 難易度が低めに設定されているため

画像処理エンジニア検定は、難易度がそれほど高くないため、受験してもあまり意味がないという声があります。

確かにベーシックの合格率は66.4%と比較的高めではありますが、全く基礎知識がない状態から受験する場合、画像処理関連の専門用語の習得には十分な学習時間を割く必要があります。一方、エキスパートエキスパートにおいてはさらに専門性が高く、その合格率はは32.3%で、決して易しいものではありません。

そもそも受験資格は特になく、画像処理の初学者から画像処理業務に携わっているエンジニアまで誰でも受けることができるため、単純に難易度の高低から受験の意味の有無を判断することはできないでしょう。

**それよりも、取得目的や自分のスキルレベルを考え、自分にとって画像処理エンジニア検定を受験する意味があるかどうかを検討することが大切です。**

【参考】：[CG-ARTS|検定](https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/result/passing.html)

## 画像処理エンジニア検定取得のメリットとは

画像処理エンジニア検定を取得するメリットは、画像処理技術を習得できること、スキルがあることを証明できることです。また、取得すればキャリアアップにも役立てられるでしょう。

### 画像処理技術の段階的な習得ができる

画像処理エンジニア検定の取得における勉強を通して、ベーシックでは画像処理の基礎知識を学ぶことができます。さらに、エキスパートではより高い専門的スキルを身につけることができます。

*画像処理エンジニアの需要は高まっており、検定の取得を通して自分に必要なスキルを身につけることで、長く活躍できる画像処理エンジニアになることが期待できるでしょう。*

### 画像処理エンジニアとしてのスキルがあることを証明できる

画像処理エンジニア検定に合格することで、画像処理エンジニアとしての知識やスキルを対外的に証明することができます。

**特にエキスパートは高い専門性があることを認定するものであるため、社内評価の向上や、画像処理エンジニアへの転職に役立てられるでしょう。**

画像処理技術を持つエンジニアを採用したい企業も、教育の短縮や即戦力となる人材登用の観点から、画像処理エンジニア検定を所持する応募者には一定の評価を与えるものと考えられます。

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### AI技術者やデータサイエンティストなどへのキャリアアップに役立つ

近年では、画像処理技術はAIに画像データを認識させるための処理にも必要とされます。*そのため、画像処理技術を学ぶことで、AI技術者や、データを利活用して企業の経営方針などを提案するデータサイエンティストなどへのスキルアップも考えられます。*

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

## 画像処理エンジニア検定を取得して活かせる仕事へ転職を目指そう

ここまで、画像処理エンジニア検定の概要や、受験しても意味がないと言われる理由、受験のメリットについて解説しました。*自分の現在の画像処理技術者としてのスキルを再認識し、さらに今後のキャリアを考えて、受験するかどうかの検討材料になったのではないかと思います。*

しかし、勉強して画像処理エンジニア検定を取得しても、実際にキャリアアップのための転職活動を1人で行うのは大変なものです。自分のスキルを活かせる職場が見つかるか、面談で上手に自らの能力をアピールできるかなど、不安で転職に踏み出せない方も多いでしょう。

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画像処理エンジニア検定は、AI技術などでも活用される、画像処理技術の知識やスキルを持つことを証明する検定試験です。しかし、受けても意味がないという声も聞かれます。この記事では受験を考える方のために、意味ないと言われる理由や、受験のメリットを解説していきます。

画像処理エンジニア検定には、画像処理の入門者向けのベーシックと、より専門的な知識を問われるエキスパートがある

画像処理エンジニア検定に意味がないかどうかは、知名度や難易度についての認識によるもので、人により捉え方は異なる

画像処理エンジニア検定の取得で、将来的にAI技術者やデータサイエンティストなどへのキャリアアップも考えられる

画像処理エンジニア検定は意味ない？試験概要と受験のメリットを解説！

## E資格は取得しても意味ないという意見がある

E資格は、近年急激な発展を遂げているディープラーニングの分野における実装力を客観的に証明する資格で、実践力を証明するE資格と遂になっています。しかし、インターネット上ではSNSやブログなどを中心に、「E資格は取得する意味がない」という意見が散見されます。

当記事をご覧の方の中には、ディープラーニングを学べるE資格に興味はあるものの、本当に取得する意味があるのかと悩む方も多いのではないでしょうか。

### E資格の取得が意味ないという意見は1つの側面を切り取ったもの

E資格を取得する意味がないという意見は、全く根拠がない訳ではありません。しかし、1つの側面だけを切り取ったもので、全体を俯瞰的に捉えているものではありません。

どのような資格でも、デメリットだけを切り取れば悪い評価になってしまいます。しかし、資格の価値を考えるにはデメリットだけでなく、メリットにも目を向ける必要があります。

当記事ではE資格を取得する意味がないと言われる具体的な理由について深掘りし、誤解を解いて安心して受験できるように解説していきます。

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

E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する「ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する」試験です。

【参考】[日本ディープラーニング協会-E資格とは](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

E資格では、受験資格として「JDLA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こと」と定められています。JDLA認定プログラムとは、ディープラーニングを実装するエンジニアを育成する目的に相応しいものとして認定する講座のことで、各事業者の展開する様々な講座から選択できます。

受講料や受講期間、サポート内容などは差分がありますが、いずれもE資格の合格を目指すのに充分なカリキュラムであることを認定されているものですので、どの講座を受講してもカリキュラムに不足はないと言えるでしょう。

【参考】[日本ディープラーニング協会-JDLA Deep Learning for ENGINEER 2023 #1（E資格2023#1）](https://www.pearsonvue.co.jp/Clients/JDLA.aspx)

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

### E資格はどのような業種・業界で評価が期待できるか

E資格はディープラーニングの理論やプログラミング技術など実装力を客観的に証明する資格です。そのため、AIを扱う業種・業界では評価されやすいと言えます。

*■ 自動車*
自動運転技術や衝突防止、煽り運転の兆候を検出する目的での画像認識技術などを中心にディープラーニングの活用が目覚ましく、E資格の需要も高まっていると言えます。

*■ 医療*
画像認識技術とディープラーニングを組み合わせて、大量のX線や超音波画像と症例との関連性を学習し、病気の兆候を検出したり、今後の病変を予測したりといった活用がされています。

*■ 介護*
介護士の負担を減らす目的で、介助やコミュニケーションのサポートを行うロボットのAIにディープラーニングが使われており、今後の活躍が期待されています。

*■ 製造*
ディープラーニングによって異物混入や不良品の検知などで高い精度を維持して自動化できるため、製品の検品作業や品質管理に活用されています。

*■ 農業*
後継者不足・人手不足の問題を解消する手段として、画像認識技術とディープラーニングを組み合わせて収穫を自動化するロボットなどの活用事例があります。

このように、様々な業界で活躍が期待されているディープラーニングの技術ですが、現時点で自分にとってどのような業界が合っているかをイメージできる方は少ないかもしれません。

そのような時は転職エージェントに相談してみるのも有効です。様々な業界と求職者をマッチングしてきた経験から、求職者の適性や志望を引き出して適切にアドバイスしてくれるでしょう。

E資格を活用できるAIプログラマーに近い職種であると考えられる、製品開発／研究開発エンジニアの年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は477万円（※2023年2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プログラマーは一般平均年収よりも高めであることが分かります。

AIプログラマーはロボットや画像認識、自動応答などで利用される人工知能をプログラミングする職種であり、今後も需要は高まり続ける傾向にあります。**汎用的なITスキルでは代替できない高い専門性と需要の高まりによって、転職後も継続的な年収アップが期待できるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)
※【平均年収 調査対象者】 2015年〜2016年末までの間にマイナビエージェントにご登録頂いた20代・30代の方
【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)

## E資格が意味ないと言われる理由

ディープラーニングの実装力を証明するE資格ですが、一方で、取得しても意味がないと言われています。ここからは、意味がないと言われる理由について解説していきます。

### 実装力は身についても実践力は身につかないから

E資格で学べる知識はあくまで実装に必要な理論とプログラミング技術であり、エンジニア向けの内容です。実際のデータを使って実践的な機械学習を活用するというビジネス視点の知識を問われる問題は、講座にも試験にも含まれていません。

そのため、E資格だけを学んでも役に立たないのではないか、という意味で「意味がない」と言われることがあります。これは、裏を返せばビジネス視点の実践力を併せて身につけた時に一層活きてくる知識を身につけられるということでもあります。

*日本ディープラーニング協会でも、ビジネス視点の実践力を証明する資格としてG検定を実施しており、併せて取得するとE資格の価値はより一層高まるでしょう。*

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

### 資格自体が広く認知されていないから

ディープラーニングは最先端の分野であり、日本ディープラーニング協会の設立も2017年と歴史が浅いため、E資格の認知度もまだ高いとは言えません。資格名称もアルファベット1文字であり、知らない人からすれば具体的に何の資格なのかが分かり難いという点も価値が理解されにくい理由の1つです。

たしかに、資格自体が認知されていない環境では、取得しても評価されないのは当然と言えるでしょう。*しかし、専門性の高い資格というものはその専門性を活かせる環境でこそアピールすべきものです。*

公式発表によれば、2022年に実施された第3回の試験では業種別の合格者数ではソフトウェア業、製造業、情報処理・提供サービス業など上位3つの職種で全体の63％を占めていました。

【参考】：[E資格（エンジニア資格）2022#2」結果発表（897名が受験し、644名が合格）](https://www.jdla.org/news/20220916001/)

このように、E資格の需要の高い業種を選ぶということも資格を活かすために必要な戦略の1つと言えるでしょう。

ここまで、E資格が意味ないと言われる理由と反証について述べてきましたが、E資格を取得する具体的なメリットとは何でしょうか。

### 体系的な理論に基づいたディープラーニングの実装力を身に付けられる

ディープラーニングの学習自体は、独学でも可能です。しかし、独学では何から手をつければ良いのか、どのような順番で学習すればいいのか、というところから自分でレールを敷かなければいけません。

E資格の取得を目標とすれば、協会の定めるシラバスに基づいて体系的に学べるという点で、同じ時間学習したとしても基礎力は大きく違ってくるでしょう。

### 公式コミュニティに参加して合格者達と情報交換ができる

ディープラーニングは新興の技術分野であるため、情報交換の場は貴重です。日本ディープラーニング協会では、合格者をCommunity of Deep Learning Evangelistsという公式コミュニティに招待しており、合格者同士で活発な議論や情報交換が行われています。

**E資格そのものの価値以上に、様々な業界で活躍するディープラーニングエンジニアのメンバーとコミュニケーションが取れる場に身を置けることにも価値があると言えるでしょう。**

【参考】[JDLA公式コミュニティ-CDLE](https://cdle.jp/about)

### 専門性の高い知識を有していることを証明できる

ディープラーニングは専門性の高い分野であるため、就職や転職でそうした職種を目指すにあたっては専門性の高い知識や技術の証明を求められることが多いです。E資格はそうした要求に答える資格としてアピールできます。

また、E資格では試験に合格するとデジタルバッジであるオープンバッジが付与されます。ブログやSNS、メール署名などにデジタルバッジを添付することで、資格保持者であることをアピールでき、SNS採用などに繋がる可能性があります。

【参考】：[E資格2022#2合格者の皆様へ](https://www.jdla.org/certificate/cdle20222-0828/)

E資格はAIや機械学習を扱う様々な職種で活用できる資格です。特に需要の高い職種を挙げるとするならば、AIプログラマーやデータサイエンティストなどがあります。ですが、現時点では自分に適性のある職種がイメージできない方も多いかもしれません。

自身の適性を知るには転職エージェントを活用することも有効です。多数の求職者と向き合い、求人企業とのマッチングを手掛けてきた経験から、実際の転職に向けた企業選びやキャリアパスの作り方などのアドバイスを受けることができます。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ 
*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

AIプログラマーはAIエンジニアの1種で、主に要件に沿ったアプリケーション開発を担当します。*E資格で身に付く深層学習・機械学習の理論を理解して正しく実装する能力はアプリケーション開発で評価されやすいと言えるでしょう。*

AIプログラマーとは？未経験でも努力次第で転職できる！

データサイエンティストは、企業などが抱える膨大なデータを分析・解析したり、データに基づいて今後を予測したり、売り上げ向上やコストの削減に貢献する有益な知見を導き出す職種です。

*データの分析や解析にはディープラーニングの知識も活用できるため、相性の良い職種と言えます。*

## E資格を取得してキャリアアップを目指そう

E資格を取得する意味がないといわれる理由と、それでも取得するメリットがあることが分かったのではないでしょうか。*機械学習の分野でエンジニアとして働きたいのであれば、理論とプログラミング技術の基礎を学ぶことのできるE資格は良い目標になるはずです。*

しかし、E資格を取得しても、ディープラーニングのプログラミング技術を扱う職種にキャリアチェンジしたい場合は、どのように求人を探し、選考を通過するかという課題が残されています。

AIプログラマーやデータサイエンティストなどの専門性の高い求人は比較的数が少ない上、履歴書や面接で求められることも変わってくるでしょう。

E資格は、ディープラーニングの理論やプログラミングなどの実装力を証明する資格です。しかし、取得する意味がないと言われることもあります。当記事では、安心してE資格の取得を目指せるように、意味がないと言われる理由と取得するメリットについて解説していきます。

E資格はディープラーニングの理論と、プログラミングによる実装力を持つことを認定する試験

E資格が「意味ない」と言われる主な理由は、ビジネスに活用する実践力が身に付かないから

E資格を取得することで、様々な職種・業界で期待されるAI技術を身に付けてステップアップできる

E資格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！

## データサイエンティスト検定を受けても意味ない？

近年、ビッグデータやAIの活用が注目を集めています。*そんな中、経営上の様々な意思決定の局面でデータに基づいた判断を行うデータサイエンティスト向けの検定試験として、「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」（DS検定 ★）が実施されています。*

しかし、受験のための情報をインターネットなどで調べてみると、「データサイエンティスト検定は意味ない」などの意見も見受けられます。意味がない、と言われるのはなぜなのでしょうか。

この記事では、データサイエンティスト検定の受験を考えている方のため、データサイエンティスト検定の概要と、意味がないと言われる理由を解説し、メリットや勉強方法についても説明していきます。

データサイエンティストにおすすめの資格7選！難易度や勉強法も解説

## データサイエンティスト検定で得られるものを確認しよう

データサイエンティスト検定は、データサイエンティストの初学者や、これからデータサイエンティストを目指す方を対象とした検定試験で、データサイエンティストの見習いレベルとしてのスキルセットを身に付けることができます。

データサイエンティスト検定の意味がないと主張する方にも、様々な立場の方がいますので、ある人から見ると意味がないと思われることがあるかもしれません。データサイエンティスト検定の内容をよく確認し、受験を通して得られるものが自分にとって必要なものかどうかを判断しましょう。

未経験からデータサイエンティストになるには？必要なスキルを解説

## データサイエンティスト検定の概要

データサイエンティスト検定は、一般社団法人データサイエンティスト協会が主催している検定試験です。正式には「データサイエンティスト検定リテラシーレベル」（略称：DS検定 ★）といいます。
第1回目が2021年9月11日に行われた、比較的新しい試験です。

ここでは基本的な情報として、検定の趣旨や試験の概要、データサイエンティスト検定を活かせる仕事の年収などについて解説します。

【参考】：[データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

*データサイエンティスト検定は、データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力について、それぞれ見習いレベルの実務能力や知識、そして数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの能力を持っていることを認定する検定です。*

受験資格や年齢の制限、前提となる資格はなく、実務の有無も問わないため、誰でも受けることができます。データサイエンティスト初学者や、データサイエンティストを目指すビジネスパーソン、大学生や専門学校生などを受験対象者として想定しています。

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

検定では選択式問題が90問出題され、試験時間は90分です。CBTによる試験で、全国の試験会場で受験することができます。
試験開催の予定は以下の通り発表されています。

*■第4回*：2023年6月3日（土）～2023年6月25日（日）
*■第5回*：2023年11月11日（土）～2023年12月3日（日）
*■第6回*：2024年3月上旬～下旬

申し込み方法や申し込み期間については、データサイエンティスト協会のホームページやSNSで告知される予定ですので、受験を考える方はこまめにチェックしておきましょう。

*データサイエンティスト検定の出題範囲は、データサイエンティスト協会がデータサイエンティストに必要とされるスキルをまとめた「スキルチェックリスト」において、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★1（見習いレベル）相当としている範囲です。*

また、数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）におけるモデルカリキュラムについても問われます。

### データサイエンティスト検定を活かせる職種の年収

データサイエンティスト検定を活かせる職種であるデータサイエンティストに近いと考えられる、システムコンサルタントの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は610万円（※2023年2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、システムコンサルタントは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

データサイエンティストはシステムコンサルタントと同様、高い専門知識を活用して経営戦略を立てたり、業務上の課題を解決したりする職種です。*データサイエンティストとしてより高い技術や幅広い知識を身に付けているエンジニアは、より年収が高い傾向にあります。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/it_01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】 2015年〜2016年末までの間にマイナビエージェントにご登録頂いた20代・30代の方
【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)

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## データサイエンティスト検定が意味ないと言われる理由

ここでは、データサイエンティスト検定が「意味ない」と言われる理由と、実際はどうなのかについて解説します。

### 知名度がそれほど高くないから

データサイエンティスト検定は2021年に新設された試験であり、まだ歴史が長いとは言えません。そのため、取得してもまだあまり知っている人が少ないと考えられることから、取得しても意味がないという評判が立っているようです。

しかし、2021年9月実施の第1回の受験者数が約1,400名、2022年6月実施の第2回が約2,900名と、2回目にして受験者数は約2倍程に増えています。

 これは同種のAI・統計関連の資格試験と比較しても決して少ない数ではなく、**むしろ、受験者数を伸ばしていることから、AI・統計学分野においてはデータサイエンティスト向けの資格として認知されつつあると考えられます。**

今後、AI技術者・データサイエンティストの需要が高まれば、さらに認知度が高まる可能性も十分にあります。

### 難易度がそれほど高くないから

過去のデータサイエンティスト検定の合格率は第1回が約66%、第2回が約50%で、高難易度のIT系の資格試験と比べると、比較的難易度は易しめに設定されています。そのため、取得してもしなくても同じで意味がない、という意見が出ているようです。

難易度がそれほど高くない理由は、データサイエンティスト検定では数学や統計における実際の計算が求められないため、難易度が高くなりにくいのではないかと考えられます。

しかし、データサイエンティスト検定は、データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力などについての知識があることを認定する試験です。**そのため、数学知識が求められる他の試験とは異なる価値を持った試験であり、難易度を比較すること自体に意味がないと考えるべきでしょう。**

## データサイエンティスト検定取得のメリット

データサイエンティスト検定を受けることで、データサイエンティストに必要なスキルセットを習得でき、実務だけでなく転職・就職にも役立てられるというメリットがあります。

### データサイエンティストに必要なスキルセットを習得できる

データサイエンティスト検定の受験を通して、データサイエンティストに必要とされるスキルセットであるデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を身に付けることができます。

*データを扱うために重要な基礎知識を体系的に習得することができるため、特にデータサイエンティスト初学者の方や、これから目指す方にはおすすめの検定です。*

試験範囲として「統計（予測・検定）」「データベース・SQL」「AI（機械学習）」など、実務に関する幅広い内容も出題されます。

現在データサイエンティストとして働いている方でも、自分にとってさらに学習が必要な部分がどこなのか気づきにくいものです。*検定の勉強を通して、データサイエンティストとして求められるさらなる知識を身につけ、実務に活かすことができます。*

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### 能力を証明して転職や就職に活かせる

検定に合格することにより、データ・AI利用のための技術や知識を持っていることを対外的に証明することができます。転職の際には履歴書に記載し、データサイエンティストとしての基礎知識を持つことのアピール材料として活用できます。

**データサイエンティストとして働きたいと考えている方は、データサイエンティスト検定を取得して、転職することも視野に入れるといいでしょう。**

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## データサイエンティスト検定の勉強方法とは

データサイエンティスト検定の合格を目指すためには、公式参考書や問題集で勉強し、必要に応じて対策講座の活用も検討しましょう。

データサイエンティスト検定では、幅広い範囲から問題が出題されます。そのため、公式の参考書を利用して試験範囲を網羅するように勉強しましょう。また、試験で問題を解くのに慣れておくために、問題集を何度も解いて学習することも重要です。

*▪最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第2版*
▪著者：菅由紀子，佐伯諭，高橋範光，田中貴博，大川遥平，大黒健一，森谷和弘，參木裕之，北川淳一郎，守谷昌久，山之下拓仁，苅部直知，孝忠大輔　著
▪ページ数：328ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/5/14（書籍版）・2022/4/28（電子版）
【参考】：[最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第2版：書籍案内｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12832-6)

*▪徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応*
▪著者：スキルアップAI株式会社 小縣 信也　著/スキルアップAI株式会社 斉藤 翔汰　著/スキルアップAI 株式会社 山田 弦太朗　著/一般社団法人データサイエンティスト協会　監修/株式会社ソキウス・ジャパン　編
▪ページ数：320ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2022/4/21
【参考】：[徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応 - インプレスブックス](https://book.impress.co.jp/books/1121101053)

### データサイエンティスト協会監修の対策講座を利用する

独学での学習は、どのように勉強を進めていいか分からない、モチベーションが上がりにくいなどの理由で苦手な方もいるでしょう。その場合は、データサイエンティスト協会が監修を行っている対策講座の受講をおすすめします。

*オンライン学習、分かりやすい講義資料や学習アプリを用いて効率よく学習でき、合格までの勉強時間の短縮にもつながります。*対策講座は、公式Webサイトに掲載されていますのでチェックしてみてください。

## 検定を受験してデータサイエンティストとしての基礎力を身に付けよう

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