## G検定はカンペが認められている？

カンニング（不正）は禁止でもカンペ（チートシート）の利用は黙認という不思議な試験があります。それがG検定（ディープラーニング検定）です。G検定とは、日本ディープラーニング協会（通称JDLA）が主催する、2017年から開始されたAIに関わる検定試験のことです。

JDLAは公式にカンペを認めたり、推奨したりしているわけではありませんが、G検定に関するさまざまな情報などから、その利用を許容していると推察されます。

この記事ではカンニング（不正）行為を推奨するものではありませんが、**G検定の効果的な学習法の1つとして、カンペ作成が有効との立場から解説**をしていきます。

**G検定は「ディープラーニング」（AIに欠かせない深層学習）に関する基礎知識**、「ディープラーニング」の活用に関する適切な方針の決定が行え、事業に活用するための能力や知識を有しているかについて問う検定試験です。

ディープラーニング検定はG検定とE検定の2種類があり、G検定は事業などへの活用を行うジェネラリスト向け、E検定はディープラーニングの実装を行うエンジニア向けと分かれています。

試験はオンラインで自宅から受験する方式で、120分の試験時間に対して約220問が出題されます。合格率は60%程度と難易度は高い訳ではありませんが、受験対策を怠ると合格できません。

**2025年の試験日程**は、1月、3月、5月、7月、9月、11月、と6回予定されており、直近では2025年1月11日(土) 13:00～15:00となっています。

【個人】2024年11月15日(金)13:00～2024年12月27日(金)23:59

【団体】2024年11月15日(金)13:00～2024年12月20日(金)23:59

【個人】2025年1月17日(金)13:00～2025年2月27日(木)23:59

【団体】2025年1月17日(金)13:00～2025年2月20日(木)23:59

それ以降は*[こちら](https://www.jdla.org/news/20240911/)*をご参照ください。

*【参考】：[G検定公式サイト G検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)*

G検定は新しい検定であり、まだまだ知名度は高くありません。しかし、AIは今後ますます重要視され、AIエンジニアに対する期待はさらに高まるでしょう。**今後AI開発に関わるエンジニアにとって、AIに関する基礎知識は必須**となります。

G検定取得のメリットは以下の通りです。

*1.AIに関する基礎知識を有することで、AI開発に関われる可能性が広がる*

*2.エンジニア向けE検定資格取得のための足掛かりとなる*

*3.デジタル合格証「オープンバッジ」が発行され、「AIジェネラリスト」のスキル証明となる*

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

## G検定でカンペが許容される理由

JDLAはカンペの類を公式には認めてはいませんし、試験時のGoogle検索による回答も推奨はしていません。

G検定の受験時に確約させられる*※受験規約*には、「なりすまし、カンニング、試験中に援助を受けたりするなど不正行為があったと判断される場合、もしくはそのような行為が疑われる場合は結果を取り消される可能性があります」と明記されており、*G検定におけるカンニングを禁止*しています。

※受験規約は下記「JDLA受験申込専用サイト 操作マニュアル」の13頁を参照ください。

とはいえ、自宅からのオンライン受験という試験方式であり、カメラによる監視などもないことから、実質的にカンペの利用を禁ずるのは不可能です。試験問題のハッキングなどによる不正入手でもない限りは、黙認せざるを得ないというのが実際のところでしょう。

「カンペなし」で合格するに越したことはないのですが、試験の出題範囲は広く、しかも短時間の間に膨大な量の問題をこなさなくてはなりません。

試験は120分間に220問程度出題されるため、1問を30秒程度で回答しなければならず、その都度Google検索を行っていたのでは回答は間に合いません。仮にカンペを用意しても、カンペを作成するために費やすエネルギーは大きく、実質的には勉強をしているのと変わらないでしょう。

JDLAは、カンペを禁止することにエネルギーを割くよりも、カンペ作成も含めて試験対策をしっかり行った者を評価するという合理的な判断をしていると推察されます。

実際のところ、JDLAが公表している出題範囲、KWについて調べて回答案を考え、カンペを作成する労力は半端ではありません。**カンペ作成そのものが勉強になり、カンペを作成することで知らず知らずの内にAIに関する基礎知識が身についていく**でしょう。

*【参考】：[JDLA G検定受験サイト受験当日の操作マニュアル](http://docs.jdla-exam.org/OperationManual_Examinees_JP.pdf#page=40)*

## 有効なカンペ作成のポイント

先に述べた通り、*「カンペ作成=有効な勉強法」*と考えて良いでしょう。SNSなどを見てみると、G検定受験生が自ら作成したカンペを公開しているケースがありますが、それらをダウンロードして試験に臨めば試験に合格できると考える人がいますが、そんな生易しい試験ではありません。

JDLAが公表している『出題例』を見れば分かりますが、「カンペのみ」の機械的な転記で回答できるような出題はほぼないため、**他者が作ったカンペはほとんど役に立たない**ということが分かると思います。

他者の作成したカンペを参考にするのは構いませんが、そのまま利用するのはやめておきましょう。そこで、これから有効な独自のカンペ作成方法について見ていきましょう。

*【参考】：[G検定例題](https://www.jdla.org/certificate/general/issues/)*

### どのようなカンペが利用しやすいか？

カンペの作成にノートを利用される方もいるかと思いますが、手書きノートの作成には手間が掛かるのと、試験の際に検索するのが難しいという弱点があります。**カンペ作成の手間を減らし、試験本番でも検索しやすいカンペ**を目指すという視点で考えると、以下の3点がおすすめです。

Excelの良さは、簡単に作成できる点と、並び替えや検索も素早くできる点です。出題範囲はJDLAの公式サイトにPDFで掲載されているので、これをダウンロードして出題キーワードについて調べた結果（回答）を入力していけば良いでしょう。

辞書作成ツールを利用すると、出題キーワードから簡単に用語集が作れる点が便利です。辞書作成のフリーソフト、シェアウェアなどを見つけて自分専用のカンペを作成できます。

プログラミングスキルのある方は、G検定向けの辞書サイトを自身で作ってみるという方法もあります。作成した用語集は移動中やスキマ時間にスマホやタブレットで確認できるようにしておけば、学習はさらに効率的になります。

以上3つ（Excel・用語集作成・辞書サイト作成）をご紹介しました。こうして作成したカンペは逐次アップデートができるため、G検定合格後も座右のツールとして活躍することでしょう。

【参考】: [G検定の試験出題範囲（シラバス）2021](https://www.jdla.org/download/g-syllabus_2021/#)

### カンペ作成に用いる教材は何を使えばいい？

先ほどご紹介した**「G検定の試験出題範囲（シラバス）」を網羅するものとして、どんな教材があるのか**という視点から探してみました。これらの教材をうまく活用して独自のカンペを作成していけば、合格に大きく近づけるでしょう。

*1.[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](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798157559)*

G検定の公式テキストであり、試験の出題範囲に対する網羅性が高いテキストと言えます。フルカラーでビジュアル性に優れ、また重要語句は太字になっているなど、読みやすく分かりやすいのが特徴です。章末には練習問題も付いており、直ぐに理解度が分かる点もおすすめポイントの1つです。

▪監修：一般社団法人日本ディープラーニング協会
▪著者：浅川 伸一、江間 有沙、工藤 郁子、巣籠 悠輔、瀬谷 啓介、松井 孝之、松尾 豊
▪発行日：2018年10月22日
▪価格：3,080円（税込）
▪出版社：翔泳社
▪仕様：A5・344ページ

*2.[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)*

数式を極力使わず、分かりやすさと図解による説明が特徴です。G検定向けの参考書ですが、ディープラーニングの全体像を理解したい学生や一般の方にも適しています。*先に紹介した深層学習教科書ディープラーニングG検定公式テキスト』で基礎を学び、その補強と応用編して使う*と良いでしょう。

▪監修：浅川 伸一
▪技術校閲：遠藤 太一郎
▪著者： 山下 長義、伊達 貴徳、山本 良太、横山 慶一、松本 敬裕、杉原 洋輔
▪発行日：2020年3月/25日
▪価格：2,750円（税込）
▪出版社： 秀和システム
▪仕様：A5・270ページ

*3.[ディープラーニング活用の教科書](https://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/18/270260/)*

日本ディープラーニング協会監修のテキストです。国内35社の事例からディープラーニングについて解説しており、ディープラーニングに対する理解を深めるのに役立ちます。G検定対策としては直接役に立たないかもしれませんが、入門書として読むと良いでしょう。

▪監修：日本ディープラーニング協会
▪編集：日経クロストレンド
▪発行日：2018年10月29日
▪価格：1,980円（税込）
▪出版社：日経BP
▪仕様：A5・292ページ

*4.[AI白書2020](https://www.ipa.go.jp/ikc/our_activities/rs_01.html)*

情報技術者試験で知られるIPA（独立行政法人情報処理推進機構）主管の白書です。DX推進の観点から国内外のAIの動向についてまとめられています。AIに関心が強い方には非常に興味をそそられる内容となっています。*AIの実装やDX推進に関わる方には必読の書*です。

また、本書からG検定に出題されることもあるため、カンペ作成の際には参考にすると良いでしょう。

▪発行：株式会社角川アスキー総合研究所
▪発行日：2020年3月2日
▪価格：4,180円（税込）
▪発売：株式会社KADOKAWA
▪仕様：A4・536ページ

G検定資格を取得した方は、より実践的なE検定の資格取得を目指すと良いでしょう。その後、それらの**スキルを活かせる職種として、以下の2つをおすすめ**します。

機械学習エンジニアは、その名の通り機械学習に携わるエンジニアです。現在、AIの予測モデルに関する需要が高まっており、今後ますます必要とされる職種になるでしょう。機械学習エンジニアを目指すには、Pythonなどのプログラミング言語スキルに加え、統計学などの知識も求められます。

機械学習エンジニアとは？将来性・年収・資格について解説！

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！

データサイエンティストは機械学習エンジニアとよく似たAIエンジニア職種ですが、データの分析に特化した業務が中心で、AI開発は行いません。統計学の素養、問題解決能力が求められます。

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

## AIエンジニアを目指してG検定に臨もう

ここまでG検定試験の概要や、合格するための方法として効果的なカンペ作成などについて解説してきました。**G検定に合格するのは目的ではなく、AIエンジニアとして活躍するための足掛かり**です。自身の将来目標やビジョンをしっかり見定め、G検定合格を目指してください。

G検定はAIに関する民間の検定試験ですが、カンニング（不正）は禁止しつつ、カンペは黙認という一見風変わりな検定です。この記事では、なぜG検定はカンペがOKなのか、どんなカンペを作れば合格できるのかについて探っていきます。G検定の合格を目指すエンジニア必見です。

G検定はカンペ作成は黙認されるが、カンニング行為は禁止されている

G検定は他人が作成したカンペを利用して合格できるような問題は出題されない

AIに関わるエンジニアはAIの基礎知識が学べるG検定合格を足掛かりにするとよい

G検定合格の鍵はカンペ？バレたりカンニングにはならない？

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## Python3エンジニア認定データ分析試験とは

**Python3エンジニア認定データ分析試験とは、一般社団法人のPythonエンジニア育成推進協会が運営しているPython資格試験の1つです。**他に、初心者向けの「Python3エンジニア認定基礎試験」などがあります。この2つには、以下のような違いが見られます。

*■「Python3エンジニア認定基礎試験」*
Pythonに関する基本的な文法、データ構造、クラス、標準ライブラリなどに関する知識を問う試験

*■「Python3エンジニア認定データ分析試験」*
Pythonの基礎知識に加えて、数学の基礎知識、ライブラリを利用した分析など、Pythonを用いたデータ分析に関する知識を問う試験

「Python3エンジニア認定データ分析試験」は「Python3エンジニア認定基礎試験」よりも難易度は上がります。Pythonエンジニアを目指す方でどちらを受けるか迷った場合は、後ほど紹介する模擬テストサイトで自身の実力を判定してから決めても良いでしょう。

この記事では、「Python3エンジニア認定データ分析試験」の試験概要や勉強法などについて解説していきます。

【参考】：[Pythonエンジニア育成推進協会公式サイト](https://www.pythonic-exam.com/)

### Pythonエンジニア認定試験の種類

Pythonの資格認定試験としては、Pythonエンジニア育成推進協会運営の「Python3 エンジニア認定基礎試験」（以下、基礎試験）と「Python3 エンジニア認定データ分析試験」（以下、データ分析試験）、そして2022年11月29日より実施された「Python3 エンジニア認定実践試験」（以下、実践試験）の3種類があります。

実践試験は、毎年受験者数が増加するPython試験において、Python初学者の学習指針となる試験であり、プログラマーのスキル向上を図ったより実践的なPython文法を問う内容です。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定実践試験 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/exam/jissen)

Python3エンジニア認定基礎試験とは？勉強方法や難易度を紹介

Python3エンジニア認定実践試験とは？概要やメリットを解説

「データ分析試験」の概要について、「基礎試験」「実践試験」と比較しながら見ていきましょう。

*項目：　　　　　【基礎試験】          　　　【データ分析試験】         　   【実践試験】*
▪実施日： 　　　 　 通年　　　　　　　　　　    通年                                 通年  
▪申し込み：　　     各会場　　　　　　　　　  各会場                               各会場
▪受験方式： 全国CBTテストセンター　 全国CBTテストセンター    　全国CBTテストセンター
▪問題数：　　　 　 40問        　　　　　　　   40問                                 40問
▪出題形式：　　 　選択式      　　　　　　　   選択式                                選択式
▪試験方式：　  　   CBT 　　　　　　     　       CBT                                 CBT
▪試験時間：　 　 　60分         　　　　　 　      60分                               75分
▪合格基準：　　 正答率70％　 　　　　　    正答率70％                          正答率70％
▪受験料（一般）：11,000円（税込）       11,000円（税込）                     13,200円（税込）
           （学生）：5,500円（税込）          5,500円（税込）                     6,600円（税込）
▪試験内容：         文法基礎　     　　　　 データ分析の基礎や方法         実践的な文法を問う
▪主教材：
【基礎試験】 [「Pythonチュートリアル第4版」（オライリー・ジャパン）](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119359/)
【データ分析試験】[「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」（翔泳社）](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798178776)
【実践試験】[「Python実践レシピ」（技術評論社）](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12576-9)

**「データ分析試験」と「基礎試験」との違いは、試験の主題範囲や内容、認定テキストの違いだけです。**先に「基礎試験」を受験した人であれば、「データ分析試験」の受験で戸惑うことはないでしょう。

【参考】：[Python試験（Python資格）](https://www.pythonic-exam.com/exam)

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「基礎試験」では、主にPython3に関する基礎知識、文法知識を問う問題が中心でしたが、データ分析試験ではどんな知識を問う問題が出題されるのでしょうか？具体的に見ていきましょう。

データ分析試験の主教材（参考書）は以下の通りです。必須書籍ですので、受験の際には必ず揃えましょう。

*■「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」*
▪著者：寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗
▪ページ数：336ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/10/24
【参考】：[Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798176611)

データ試験の出題範囲は主教材に準拠しており、出題範囲と出題割合はPythonエンジニア育成推進協会のWebサイトでも公表されています。

【参考】：[データ分析試験 | Pythonエンジニア育成推進協会公式](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

### データ分析試験に出るライブラリ

主教材で解説されているPythonライブラリは「NumPy」「Pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」です。多少ともPythonを学んだエンジニアなら、誰もが知る有名なライブラリです。

*データ分析試験の問題数は40問の内、27問がテキスト第4章の「ライブラリによる分析実践」から出題されていますので、ライブラリ関係の問題が合否の鍵を握っていると言っても過言ではありません。*

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## データ分析試験の難易度と合格率

データ分析試験にチャレンジしてみたいが、難易度や合格率が気になる方は少なくないでしょう。ここでは、データ分析試験の難易度や合格率について解説していきます。

データ分析試験の難易度に関しては公表されたものがないため、推測の域を出ませんが、そもそもPython自体が習得の難易度が他のプログラミング言語に比べて低いという特徴があります。そのため、「基礎試験」の場合はPythonの基礎を習得し、多少なりともライブラリの利用経験がある方であれば、さほど難易度は高くはないと考えられます。

**「データ分析試験」は基礎試験よりも応用編として難易度は少し上がると見られますが、それでも難易度が高い試験とは言いづらい位置付けだと言えるでしょう。**基礎試験に合格している方なら十分に合格を目指せますが、初学者の場合は難易度が高く感じるかもしれません。

同試験の合格体験記がPythonエンジニア育成推進協会公式サイトに多数掲載されていますので、ぜひ目を通してみてください。

【参考】：[合格体験記（Pythonエンジニア育成推進協会公式）](https://www.pythonic-exam.com/archives/category/success-story)

データ分析試験の合格率も公表されていませんが、「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格率は過去に公表されたものがあり、約80%でした。*データ分析試験は基礎試験よりは難易度は上がると見られますが、合格率はそれに準ずるレベルと考えていいでしょう。*それは、出題範囲が限られ、模擬試験など受験環境が整っていることにも起因しています。

【参考】：[マイナビエージェント：Pythonの資格試験について徹底解説！難易度や受験の流れについて](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/765.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)

## データ分析試験のメリットとおすすめしたい人

実際、データ分析試験を受験することでどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは具体的なメリットに加えて、受験をおすすめしたい人についても解説します。

### 転職の際のスキル証明になる

*データ分析に関するスキルを客観的に証明でき、転職やキャリアアップの際は大きなアピールポイントになります。*特にPythonはデータ分析で広く使われており、資格があることで即戦力としての市場価値が高まります。

また、データ分析の資格取得に向けた学習には時間と根気が必要です。資格を取得することで、自己成長のためには労力を惜しまない姿勢と、向上心の高さをアピールできるのもメリットです。

### データ分析の知識と実務能力が向上する

受験を通してデータ分析に関する知識を体系的に学び直し、スキルを深めることができます。特に、*実務で使用する関数やライブラリ、データ処理の効率的な手法を身につけることで、実務にも即役立つスキルを習得可能です。*

また、試験対策として実際の分析プロセスに沿った問題を解くことで、実務で必要とされるデータの取得・加工・分析・可視化の一連の流れを把握できます。さらに、Pythonを学ぶきっかけとしても有効です。

### 年収アップを目指すための一助となる

Pythonエンジニアが活躍する具体的な職種には、「AIエンジニア」「Webアプリケーションエンジニア」「データサイエンティスト」などがあります。ここでは、データサイエンティストに近いアナリストの年収例を参考に紹介します。

「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824万円（※2024年11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、アナリス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。

ただし、データサイエンティストを含むPythonエンジニアの年収は、知識や経験によって大きく異なるため、**より高収入を目指すには データ分析試験など資格取得に向けた学習を通じて、実践的なスキルを高めることが重要です。**

【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/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)

データ分析試験の受験は、次の条件に該当する方におすすめします。

*▪ 日常、Pythonプログラミングを行っている方、Pythonをある程度勉強している方* 
*▪ 「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格した方* 

以上、いずれかの条件を満たしている方であれば、さほど苦もなくデータ分析試験には合格できるでしょう。上述したように、試験に合格することでスキル証明が可能となり、転職時には有利に働く可能性があるので、ぜひ取得しておきましょう。

<center>[*データサイエンティスト・アナリストの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109001/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

## データ分析試験に合格するための勉強方法

データ分析試験はそれほど難易度が高い試験ではありませんが、準備を怠れば合格は難しくなります。これから解説する内容に関しては、しっかり勉強することをおすすめします。

データ分析試験に合格するための必要な勉強時間については、Pythonについてどの程度知識やスキルがあるかによって変わります。目安としては、*すでにPythonを扱ったことがある人の場合、1日1〜2時間程度の勉強時間を設ければ、1ヶ月程度で合格に達する実力が身につくと考えられます。*

Python初学者の場合は、もう少し期間を設ける必要があるでしょう。いずれにせよ、きちんとした勉強時間を確保できれば誰でも十分に合格を目指せる試験です。

最低限、データ分析試験の主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」は通読し、理解できていない箇所はマーカーを引くなどして、反復しましょう。

特に、テキストに載っている「Numpy」「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」などの分析ライブラリ、数値計算ライブラリの勉強は、**頭だけで覚えようとせず、実際に手を動かして実行してみることをおすすめします。**

以下、出題されるライブラリに関して、それぞれの機能や特徴についてまとめてみました。参考にしてください。

*▪NumPy*
　ビッグデータ処理に適したライブラリです。多次元配列データの高速演算を得意としています。

*▪Pandas*
　表形式データの処理を行うライブラリです。csv、excel、SQLデータベースなどが対象です。

*▪Matplotlib*
　グラフ描写ライブラリで、ヒストグラムや円グラフ、折れ線グラフなど多様なグラフを容易に作成できます。

*▪scikit-learn*
　機械学習のための代表的なライブラリです。機械学習の実装に必要なあらゆるアルゴリズムが用意されています。

**「PRIME STUDY」の「Python 3 データ分析 模擬試験」（動画解説付き）はPythonエンジニア育成推進協会認定の参考教材で、何度でも無料で受験をすることが可能です。**

模擬試験はデータ分析試験の主教材「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」に完全に即しており、主教材の通読し、この模擬試験・解説による反復学習で、合格に必要な実力を身に付けることが可能です。

また、データ分析試験は基礎試験と同様に過去問がありませんので、「PRIME STUDY」の模擬試験を繰り返し受験することをおすすめします。

【参考】：[PRIME STUDY「Python 3 エンジニア認定データ分析 模擬試験」](https://study.prime-strategy.co.jp/#exam-list)

## Pythonエンジニアとして一層活躍するために

ここまで、「Python3エンジニア認定データ分析試験」の概要や勉強法などを解説しました。AIやビッグデータを扱う企業の増加により、AI開発やビッグデータの分析や解析に関するシステム開発の需要が急速に高まっており、Pythonエンジニアの求人数が飛躍的に増えています。

**データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析のスキル証明となり、Pythonエンジニアとして一層の活躍を目指す上で1つのきっかけとなります。**自身のキャリアアップのためにも、Pythonエンジニアとして活躍を目指す方は、基礎試験に続いてデータ分析試験へチャレンジしましょう。

試験に合格した後は、資格を活かせる職場探しに努めてください。多くの求人の中から自分に合う企業が分からない場合は、転職のプロに託す手段もおすすめです。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

Python資格試験の1つ、「Python3エンジニア認定データ分析試験」は「Python3 エンジニア認定基礎試験」と何が違うのでしょうか？本記事では「Python3エンジニア認定データ分析試験」の概要や、取得するメリット、合格に向けた勉強法などについて詳しく解説します。

Python3エンジニア認定データ分析試験はビッグデータ解析などを行うPythonエンジニア向けの試験

Python3エンジニア認定データ分析試験はライブラリについて問う内容が大半

合格すればデータ分析のスキル証明となるため、Pythonエンジニアとして一層の活躍を目指したい人におすすめ

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

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## 応用情報技術者試験は意味ない資格？

*応用情報技術者試験とは、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つです。*IPAが主催する情報処理試験は難易度がレベル1からレベル4までに区分されており、応用情報技術者試験はレベル3に位置しています。

【参考】：[応用情報技術者試験(AP)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

応用情報技術者試験は「意味ない」「難しすぎ」と言われることも少なくありません。そこでこの記事では、応用情報技術者試験が「意味ない」と言われる理由や、資格取得におけるメリット・難易度・勉強方法について解説します。受験を検討中の方はぜひ参考にしてください。

### 年収アップや転職面で大きなメリットがある

結論から言うと、応用情報技術者試験を取得することで得られるメリットは多くあります。詳しくは後述しますが、資格を取得することで年収アップにつながったり、転職の際に自身のスキルを証明するための有力な武器になったりします。

応用情報技術者試験はIT系の資格の中でも中級者向けの資格であるため、**資格取得は「意味ない」どころか、今後のキャリアアップにおいてはぜひチャレンジしたい資格です。**

## 応用情報技術者試験について

ここでは、応用情報技術者試験の概要・受験資格・難易度の他、資格を活かせる職種やその年収事情についても紹介します。

応用情報技術者試験はIPAが主催する国家試験であり、**ITに関する応用的な知識やスキルがあることを証明できます。**試験は春と秋の年に2回実施され、午前試験と午後試験の両方に合格することで資格を取得可能です。

合格基準は午前試験と午後試験ともに60%以上の得点率を得ることです。また午後試験では、記述式の問題が出題されるのが特徴です。

**応用情報技術者試験に受験資格の条件はなく、出題範囲も「基本情報技術者試験」と似ています。**そのため、下位資格であるITパスポート試験や基本情報者試験を飛ばすという行為も可能です。また、大学生などで応用情報技術者試験を取得している方も少なくありません。

【参考】：[ITパスポート試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ip.html)
【参考】：[基本情報技術者試験(FE)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)

応用情報技術者試験は実務経験がある方が取得しやすいですが、ITに関する幅広い知識を問われるため、きちんと対策を練って勉強時間を割けば、独学でも合格を目指せます。また午前試験は、過去問と似た問題が数多く出題されるため、勉強方法に過去問は欠かせません。

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応用情報技術者試験の難易度についてですが、令和5年度の合格率で考えると春期で27.2%、秋期で23.2%でした。*この合格率においては毎年約20%前後であるため、他の情報処理試験と比較すると難易度は高めであることがわかります。*

【参考】：[統計情報（応用情報技術者試験、高度試験、情報処理安全確保支援士試験）](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/toukei.html)

しかし、アルゴリズムやプログラミングの問題は基本情報技術者試験では解答必須ですが、応用情報技術者試験では選択できるため、プログラミングが苦手な方の場合、応用情報技術者試験の方が簡単に感じることもあるでしょう。

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応用情報技術者試験の合格率は？試験の概要と合格するメリット・デメリット

*応用情報技術者試験を活かせる職種としては、プログラマーが挙げられます。*応用情報技術者試験は比較的現役のエンジニアが受験することが多く、資格取得によってエンジニアとしての基礎知識であるプログラミング・アルゴリズム・ハードウェアなどのITスキルの他、マネジメントやストラテジー関連の知識までも網羅できます。

また、上位職であるシステムエンジニアやマネジメント職へのキャリアアップにも活かせるでしょう。

応用情報技術者試験の資格を活かせる職種としてプログラマーを紹介しましたが、ここではそのプログラマーの年収について紹介します。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年4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SE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

国税庁2023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460万円なので、プログラマーは一般平均年収と比較すると、調査媒体によって年収に幅があることが分かります。

**プログラマーは現場で用いるC言語・Python・Java・PHPなどの様々な言語を身につけ、多種多様な要求に答えられるようにスキルアップを目指すことで、より高収入を目指せます。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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】：[令和5年分民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2023/pdf/R05_000.pdf)

## 応用情報技術者試験が「意味ない」と言われる理由

応用情報技術者試験はプログラミング・アルゴリズム・ハードウェアといった基礎知識を証明するために有効な資格ですが、なぜ「意味ない」と言われてしまうのでしょうか。ここでは応用情報技術者試験が「意味ない」と言われてしまう理由について詳しく紹介します。

*応用情報技術者試験の資格には独占業務がありません。*言い換えると、応用情報技術者試験の資格がなければ就けない職種というのはないため、「意味ない」と言われることがあります。

しかし、応用情報技術者試験に合格できる人材は多くないため、特にIT系企業では評価される可能性が高いです。また、応用情報技術者試験に合格するために勉強した経験は、IT系の業務で活かすことができます。

### IT系業務以外では活かせない

応用情報技術者試験はITに関する応用的なスキルを証明できる資格であるため、IT系業務以外では活かせないことがデメリットとして挙げられます。

*ITエンジニアでスキルアップや年収アップしたいと考えている方にはおすすめの資格ですが、事務職などでITリテラシーを深めたいという方であれば、下位資格であるITパスポート試験や基本情報技術者試験で十分な可能性もあります。*

そのため、自分の将来的な目標やキャリアを明確にしてから、応用情報技術者試験を受験するか決めるのがおすすめです。

### 難易度が高く学習コストがかかる

前述の通り、**応用情報技術者試験の合格率は約20%程度と難易度は高めです。**勉強時間の目安として、実務経験者で200時間程度が必要と言われていますが、経験値や個人の力量によって左右されるため注意しましょう。

また応用情報技術者試験のレベルになると、実務経験がないと上手く理解できない問題も多いため、未経験者ではかなりの勉強量が必要です。このように学習コストが大きいように感じますが、メリットの多さを考慮すると一概にデメリットとは言い難いでしょう。資格保有者はそこまで多くないため市場価値が高く、キャリアアップにおいてもかかった学習コストは無駄にはなりません。

また、転職の際にも強みとしてアピールできるため、履歴書に記載する他、資格取得を目指したきっかけや資格勉強で努力したこと、将来の展望を合わせてアピールすることも効果的です。具体的なアピール方法は転職エージェントに相談することをおすすめします。

## 応用情報技術者試験の資格を取得するメリット

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