AI資格とは？G検定・E資格・生成AIパスポートの違いと選び方

AI資格とは、AIに関する知識や技術を試験や認定で示す資格の総称で、AIの仕事をするために法律で必須とされる資格はありません。おすすめは目的で決まり、生成AIを業務で安全に使うなら生成AIパスポート、AIを事業に活かすならG検定、AIモデルを実装するならE資格が第一候補です。本記事では、AI資格をリテラシー型・実装型・データ分析型の3つの系統に分け、2026年10月時点の公式情報をもとに、主要な資格の違い、国家資格との関係、選び方、学習の進め方を整理します。会社としてAI資格の取得を進める担当者向けに、受講状況を管理して効果を確かめる方法と、その仕組みづくりに使えるeラーニングも紹介します。

各資格の受験料、試験日程、出題範囲は運営団体によって見直されます。受験を決める前に、各運営団体の公式サイトで最新の情報を確認してください。

目次

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1. AI資格のおすすめは目的で決まる｜結論と、社内で進めるときの学習管理
2. AI資格とは｜3つの系統と国家資格・民間資格の違い
3. 主要資格マップ｜G検定・E資格・生成AIパスポートほか
4. 選び方のポイント｜目的と難易度
5. 導入でよくある失敗パターン4つ
6. 資格学習の進め方
7. 効果をどう確認するか
8. よくある質問(FAQ)
9. まとめ
10. 参考文献

AI資格のおすすめは目的で決まる｜結論と、社内で進めるときの学習管理

AI資格のおすすめは、取得後にやりたいことで決まります。生成AIの安全な利用なら生成AIパスポート、事業活用ならG検定、モデルの実装ならE資格が第一候補です。

• 生成AIを業務で安全に使いたい：生成AIパスポート(一般社団法人生成AI活用普及協会)
• AI全般の知識を企画や推進に活かしたい：G検定(一般社団法人日本ディープラーニング協会)
• ディープラーニングを実装する力を示したい：E資格(同協会。認定プログラムの修了が受験の前提)
• AIを含むITの基礎を国家試験で押さえたい：ITパスポート試験(独立行政法人情報処理推進機構)

個人で受けるなら、ここまでで第一候補が決まります。各資格の違いは、次の章以降で公式情報をもとに確認します。一方、会社として複数の社員に取らせる場合は、資格を選ぶだけでは成果につながりません。誰がどこまで学習を進めたか、誰が受験を終えたかを追いかける仕組みがないと、受験の申込みだけで止まる人が出やすくなります。表計算ソフトでの管理は人数が増えると更新が止まりがちなため、研修の配信、確認テスト、受講状況の記録を1か所で扱えるeラーニングが選択肢になります。下の表は、社内でAI資格の学習や関連する研修を進めるときの候補として、3つのeラーニングサービスを役割の違いで並べたものです。

表のうち、資格の学習を社内の研修コースとして届け、進み具合を管理したい場合の一例がSmart Boardingです。株式会社FCEが提供するサービスで、自社の資料や動画を組み合わせたオリジナルの研修コースを作成でき、LMS機能で各受講者の進捗や理解度を確認できます。基本の動画コンテンツは10分程度にまとまっており、iOS・Android版のアプリも提供されているため、仕事の合間に資格学習を進める社員にも使いやすい形です。注意点として、電話やメールでの相談、教育プログラムの設計といった手厚いサポートは「充実サポートプラン」のみの提供とされています。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

Smart Boardingは、受講状況を見える化できるので、全社員が受講必須の研修では特に有効なツールとして活用しています。

日鉄保険サービス株式会社の導入事例（Smart Boarding公式サイト）

AI資格とは｜3つの系統と国家資格・民間資格の違い

AI資格とは、AIに関する知識や技術を試験や認定で示す資格の総称です。AIの仕事に必須の資格はなく、学習の到達度を社内外に示す手段として使います。

AI資格は種類が多いため、名前を一つずつ覚えるより、何を証明するための資格かという系統で整理したほうが選びやすくなります。本記事では、次の3つの系統に分けて考えます。

系統	証明できること	向いている人	代表的な資格
リテラシー型	AIの基礎知識と、業務で適切に使うための判断力	営業、企画、管理部門など、AIを使う側のビジネスパーソン	生成AIパスポート、G検定、AI検定、ITパスポート試験
実装型	AIモデルを設計し、プログラムとして組み立てる技術	AIを作る側のエンジニア、研究開発職	E資格、クラウド事業者が提供するAI関連の認定
データ分析型	データを集め、整え、統計的に読み解く力	マーケティング分析、需要予測、品質管理などに関わる人	統計検定、データサイエンティスト検定 リテラシーレベル(DS検定)

この3つの系統は、経済産業省とIPAが整備している「デジタルスキル標準」の考え方とも重なります。デジタルスキル標準は、すべてのビジネスパーソンが身につけるべき知識を示す「DXリテラシー標準」と、DXを推進する専門人材の役割とスキルを示す「DX推進スキル標準」の2種類で構成されています。経済産業省は2026年4月16日にこの標準のver.2.0を公表し、共通スキルリストにAI実装・運用やAIガバナンスに関するスキルを追加しました。リテラシー型の資格は前者に、実装型とデータ分析型の資格は後者の専門人材に対応すると考えると、自分がどの層を目指すのかを整理しやすくなります。

ビジネスパーソン全員が身につける範囲については、デジタルリテラシー協議会が「Di-Lite」として、ITソフトウェア、数理・データサイエンス、AI・ディープラーニングの3領域を示しています。JDLAの資格試験の案内によると、学習すべき範囲として、ITパスポート試験、G検定、DS検定 リテラシーレベルの3つの試験のシラバス範囲が推奨されています。AIだけに絞らず、ITの基礎とデータの基礎もあわせて学びたい人は、この3つを組み合わせて考えると抜け漏れを防げます。

AI資格を取得するメリット

資格が必須ではないとはいえ、AI資格の取得には主に3つのメリットがあります。1つ目は、学ぶ範囲が決まっていることです。AIは話題が広く、独学では何から手を付ければよいか迷いがちですが、資格のシラバスに沿って学べば、基礎から法律や倫理までを抜け漏れなく体系的に押さえられます。2つ目は、知識の水準を第三者に示しやすいことです。社内でAI推進の担当を決めるときや、AIに関わる仕事を希望するときに、どこまで学んだかを説明する材料になります。3つ目は、リスクへの備えが身につくことです。多くのAI資格では、著作権や個人情報、ハルシネーションへの対処といった、業務でAIを使うときの注意点も出題範囲に含まれています。一方で、資格を持っていることが、そのまま実務でAIを使いこなせることを意味するわけではありません。取得後に業務で試すことを前提に、学習の目標として活用するのが現実的です。

ここで大切なのは、3つの系統は上下の関係ではなく、役割の違いだという点です。実装型の資格が難しいからといって、営業職や管理職が実装型の資格を目指す必要はありません。反対に、エンジニアであってもリテラシー型の資格で扱う著作権や個人情報、AIの倫理といった論点を知らなければ、業務で使うAIを安心して設計することはできません。自分の役割に近い系統を中心に据え、必要に応じて別の系統で補う考え方が現実的です。

国家資格と民間資格の違い、AI専用の国家資格はあるか

国家資格か民間資格かは、運営主体の違いです。ITパスポート試験は、IPAが「国家試験」として実施しています。一方、G検定とE資格は一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)、生成AIパスポートは一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)が運営する民間の資格です。IPAが公表している試験区分一覧(2026年7月8日更新)には、ITパスポート試験から情報処理安全確保支援士試験までの国家試験・国家資格が並んでいますが、AIの名称を冠した区分はありません。AIに特化した資格は、現時点では民間資格が中心です。

民間資格だから価値が低いということはなく、AIに特化した内容を扱っている点では、むしろ目的に合う場合もあります。なお「AIパスポート」という名前で調べている場合は、生成AIパスポート(民間資格)とITパスポート試験(国家試験)が混同されやすいため、違いをAIパスポートとは｜生成AIパスポートとITパスポートの違いと選び方で整理しています。どちらが優れているかではなく、何を学びたいかで選ぶのが基本です。

主要資格マップ｜G検定・E資格・生成AIパスポートほか

主要なAI資格は、生成AIパスポート、G検定、E資格の3つが中心で、受験条件と学習負担が大きく異なります。2026年10月時点の公式情報をもとに違いを整理します。

生成AIパスポート：生成AIを安全に使うための入門資格

生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会が運営する資格で、文章や画像を作る生成AIを業務で使う人を対象にしています。公式サイトによると、出題は生成AIの基礎知識や動向、活用方法に加え、情報漏えいや権利侵害などの注意点までを網羅しています。試験はオンライン(IBT方式)で、試験時間は60分、問題数は60問です。年間の開催は2月、4月、6月、8月、10月の5回で、受験期間は各月に設けられています。

社内で生成AIの利用を解禁する前に、全社員の共通知識として受験を勧める企業もあります。ただし、AIの仕組みを数学的に理解したり、自分でモデルを作ったりする力は問われません。技術的な専門性を示したい人は、G検定やE資格と組み合わせて考えるとよいでしょう。

G検定：AIを事業に活かすための幅広い知識

G検定は、JDLAが実施する、AI・ディープラーニングの活用リテラシーを身につけるための検定で、受験資格に制限はありません。AIの歴史や機械学習の手法、ディープラーニングの代表的な技術、AIを事業に導入する際の進め方、関連する法律や倫理まで、出題範囲が広いことが特徴です。JDLAの案内では、2026年はオンライン試験(自宅受験)が年6回、会場試験が年3回実施されます。オンライン試験は試験時間100分で出題数は145問程度、会場試験は試験時間120分で出題数は同じく145問程度です。

AIの企画や導入の推進を任された担当者が、エンジニアや外部の開発会社と同じ言葉で会話できるようになることが、G検定で学ぶ大きな意味です。一方で、出題範囲が広い分、生成AIパスポートより学習時間を多めに見込む必要があります。仕事と両立しながら学ぶ場合は、試験日から逆算して学習計画を立てることが重要です。

E資格：AIを実装するエンジニアのための資格

E資格は、同じくJDLAが実施する資格で、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認定します。JDLAの案内では、受験資格は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です。試験は各地の指定会場で行われ、試験時間は120分、知識問題は100問程度です。シラバスには、数学的基礎、機械学習、深層学習の基礎と応用、開発・運用環境が含まれ、PyTorchまたはTensorFlowを用いた実装の問題も出ます。開催は年2回で、2027年は2月と8月に予定されています。

認定プログラムの受講と試験対策を合わせると、学習期間は数か月単位になるのが一般的で、費用の負担も大きくなります。そのため、E資格は「AIの知識を広く身につけたい」という目的ではなく、「AIモデルを作る仕事をする」「エンジニアとしての専門性を示したい」という明確な目的がある人に向いています。会社の費用で受験する場合は、取得後にどの業務を担当してもらうかを事前に決めておくと、投資の意味が明確になります。

主要資格を一覧で比べる

資格	運営	受験条件	試験の形式・実施回数
生成AIパスポート	一般社団法人生成AI活用普及協会	公式サイトに受験資格の記載なし	オンライン(IBT)、60分・60問、年5回
G検定	一般社団法人日本ディープラーニング協会	制限なし	オンライン(自宅)または会場、145問程度、2026年はオンライン年6回・会場年3回
E資格	一般社団法人日本ディープラーニング協会	JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了	会場、120分・100問程度、年2回
ITパスポート試験	独立行政法人情報処理推進機構(国家試験)	制限なし	CBT方式で随時実施、120分・100問
AI検定	株式会社サーティファイ	制限なし	在宅でWeb受験、公開試験は年3回
データサイエンティスト検定 リテラシーレベル(DS検定)	一般社団法人データサイエンティスト協会	制限なし	全国の会場でCBT、100問・100分

上の表は、2026年10月14日時点で各運営団体の公式サイトに掲載されている内容です。受験料は改定されることがあるため載せていません。申込みの前に、必ず公式サイトで最新の情報を確認してください。

難易度の目安は公表されている受験者数と合格者数で見る

難易度は体感で語られがちですが、運営団体が公表している数字で目安をつかめます。JDLAは、2026年第5回のG検定で14,908名が受験し11,475名が合格(合格率は公表人数から計算すると約77%)、2026年第1回のE資格で1,317名が受験し911名が合格(同じく約69%)と公表しています。生成AIパスポートは、公式サイトに2026年8月試験の合格率81.2%が載っています。ただし、E資格の受験者は全員が認定プログラムを修了しているため、合格率の高さが学びやすさを意味するわけではありません。回ごとに数字は変わるため、学習時間の目安は、各団体が公開しているシラバスと例題で確かめるのが確実です。

3資格以外の主要なAI関連資格

AIに関わる資格は、上の資格以外にもあります。クラウド事業者が提供するAI関連の認定、データ分析系の資格、IT全般の国家試験は、目的によっては実務に直結することもあります。代表的なものを整理すると、次のとおりです。

区分	代表的な資格	向いている人
クラウド事業者の認定(実装型)	Microsoft認定: Azure AI の基礎(試験はAI-901)、AWS Certified AI Practitioner	自社で使っているクラウドのAIサービスを活用、構築したい人
データ分析系の資格(データ分析型)	統計検定、データサイエンティスト検定 リテラシーレベル(DS検定)	データを集計、分析してAI活用の前提を整えたい人
AIの基礎理論を問う資格(リテラシー型)	AI検定(株式会社サーティファイ)	生成AIに限らず、AIや機械学習の基礎から押さえたい人
国家試験(リテラシー型の土台)	ITパスポート試験、基本情報技術者試験	AIを含むITの基礎を、国家試験として幅広く証明したい人

クラウド事業者の認定は、そのクラウドのサービスを使ってAIを構築する力を示すもので、自社が使っているクラウドと合わせて選ぶと実務に直結しやすくなります。なお、Microsoftの認定は名称が「Azure AI の基礎」となり、必須の試験がAI-901になっているため、古い記事の表記とは異なります。国家試験のITパスポート試験では、IPAがシラバスを改訂し、2024年4月の試験から生成AIの仕組み、活用例、留意事項に関する項目が追加されています。

また、JDLAが実施していた「Generative AI Test」は、2025年6月の回をもって試験を終了し、次回の開催予定はないとJDLAのサイトに掲載されています。比較記事や古い問題集には今も載っていることがあるため、受験する資格が現在も実施されているかを、公式サイトで確認しておきましょう。

選び方のポイント｜目的と難易度

AI資格は、難易度や知名度ではなく、取得後に担当したい業務から逆算して選びます。目的、今の知識量、学習に使える時間と費用、会社での役割の4点を確認すれば、候補を絞り込めます。

1. 取得後に担当したい業務から逆算する

最初に考えたいのは、資格を取った後にどのような仕事をしたいかです。社内で生成AIを使って資料作成や問い合わせ対応を効率化したいのであれば、使い方とリスクを学べるリテラシー型の資格で十分な場合がほとんどです。AIを使った新しい事業やサービスを企画したいなら、技術の全体像と事業活用を学べるG検定が役立ちます。自分でAIモデルを作る仕事に進みたいなら、実装型の資格とプログラミングの実践が欠かせません。目的があいまいなまま難しい資格を選ぶと、学習の途中で意欲が続かなくなりやすいため、まずは担当したい業務を言葉にしてみましょう。

2. 今の知識量から無理のない難易度を選ぶ

AIについてほとんど学んだことがない人が、いきなり実装型の資格に挑戦するのは負担が大きすぎます。入門的なリテラシー型の資格で基礎を固めてから、必要に応じてG検定、さらに実装型へと段階的に進むほうが、結果的に早く目標に届くことが多いものです。数学やプログラミングの経験がある人は、リテラシー型を飛ばして実装型を目指す選択肢もあります。今の自分の知識量を正直に見極めることが大切です。

3. 学習に使える時間と費用を見積もる

資格によって、必要な学習時間と費用は大きく異なります。特にE資格は、試験の受験料とは別に認定プログラムの受講費用がかかるため、個人で受ける場合は負担を事前に確認しておく必要があります。会社の研修費で受験する場合も、業務時間内に学習できるのか、業務時間外の自己学習になるのかによって、学習を続けられるかどうかが変わります。受験料や日程は変更されることがあるため、具体的な金額は運営団体の公式サイトで確認してください。

4. 会社で受ける場合は職種ごとに役割を分ける

会社としてAI資格の取得を推進する場合は、全員に同じ資格を求めるのではなく、職種ごとに役割を分けるのが効果的です。例えば、全社員にはリテラシー型の資格、AI推進の担当者にはG検定、開発部門のエンジニアには実装型の資格というように、目的別に階層を作ります。この考え方は、デジタルスキル標準がすべてのビジネスパーソン向けのDXリテラシー標準と、専門人材向けのDX推進スキル標準を分けて示していることとも一致します。職種と資格の対応表を作っておくと、社員にとっても自分が何を目指せばよいかが分かりやすくなります。

対応表を作ったあとの課題は、職種や階層ごとに分けた学習内容を、それぞれの社員に届けて進み具合を追うことです。新人から管理職まで階層別に研修コースを分けたい場合は、自社のコースを組める仕組みがあると運用しやすくなります。

導入でよくある失敗パターン4つ

AI資格の取得推進でよくある失敗は、取得が目的になる、全員に同じ資格を求める、学習状況が見えない、古い情報で対策する、の4つです。事前に知っておけば避けられるものがほとんどです。

失敗パターン	Before(よくある状態)	After(改善の方向性)
1. 資格の取得が目的になる	合格した時点で満足し、学んだ内容を業務で使う場面がない	受験前に、取得後に担当する業務や社内での役割を決めておく
2. 全員に同じ資格を求める	職種に関係なく同じ資格を指定し、内容が合わない社員の意欲が下がる	リテラシー型、事業活用、実装型など、職種ごとに目指す資格を分ける
3. 学習状況が見えない	受験の申込みだけ集計し、誰がどこまで学習しているか分からない	学習の進み具合と受験予定を一か所で記録し、途中でつまずいた人に声をかける
4. 古い情報で対策する	数年前の問題集や他人の体験談だけで学習し、出題範囲の変更や試験の終了に気づかない	運営団体の公式サイトで最新のシラバス、試験日程、実施の有無を確認してから教材を選ぶ

1つ目の「資格の取得が目的になる」は、個人でも組織でも最も多い失敗です。資格はあくまで知識を身につけたことの証明であり、業務で使ってはじめて価値が生まれます。受験する前に、合格したら何を担当するのか、学んだ内容をどの業務に使うのかを上司と話しておくだけでも、学習の意欲と取得後の活用度は大きく変わります。

2つ目の「全員に同じ資格を求める」は、AI推進を急ぐ企業で起こりがちです。営業職にとって数学の多い試験は負担が重すぎ、エンジニアにとって入門的な試験は物足りないというように、一律の指定はどちらの層にも合わない結果になりかねません。前の章で紹介したように、職種ごとに役割を分けて階層を作ることが改善の近道です。

3つ目の「学習状況が見えない」は、推進担当者が最も苦労する点です。受験の申込み数だけを見ていると、申込みはしたものの学習が進まず、試験直前に受験を見送る社員が出ても気づけません。学習の進み具合を定期的に確認し、つまずいている人に早めに声をかけられる仕組みがあれば、途中での離脱を減らせます。社員数が多い企業や、複数の資格を並行して進める企業では、受講状況をシステムで管理すると推進担当者の負担を大きく減らせます。

受講状況の把握と確認テストをまとめて行う場合の一例が、SAKU-SAKU Testingです。株式会社イー・コミュニケーションズが提供するeラーニングプラットフォームで、CBTの技術を活かしたテスト機能を備え、選択式、穴埋め、並び替え、記述式の問題を配信できます。組織やグループなどの属性ごとに進捗や受講結果を把握でき、受講状況や結果はリアルタイムで集計されます。資格学習でいえば、確認テストを自社で作って配り、結果を部署別に見る使い方が考えられます。注意点として、事務局運営やカスタマーデスクを利用する場合はオプション扱いとされています。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

テストの種類がここまで充実している会社はないと感じました。

メディカル・データ・ビジョン株式会社の導入事例（株式会社イー・コミュニケーションズ公式サイト）

3サービスの役割を比較表で見る

4つ目の「古い情報で対策する」は、変化の速いAI分野ならではの失敗です。生成AIの普及に合わせて出題範囲やシラバスを見直す資格があり、E資格のシラバスは2026年の第2回から改定版が適用されています。また、実施を終えた試験が古い記事に残っていることもあります。数年前の教材だけで学習すると、実際の試験とずれが生じるため、教材を選ぶ前に、運営団体の公式サイトで最新の情報を確認しましょう。

資格学習の進め方

資格学習は、試験日から逆算して計画を立て、テキストと問題演習を交互に進め、業務で試して定着させる流れが基本です。個人と組織に分けて紹介します。

個人で学ぶ場合の4ステップ(2026年に取得する流れ)

1. 運営団体の公式サイトで、試験日、出題範囲、受験の条件を確認する
2. 公式のシラバスや推薦図書をもとに、試験日から逆算して週ごとの学習計画を立てる
3. テキストで知識を入れる時間と、問題を解いて理解を確かめる時間を交互に設ける
4. 学んだ内容を、実際に生成AIを使ってみるなど業務の場面で試し、理解を定着させる

2026年に受ける場合は、試験の開催回数を見て、学習の進み具合に合わせて回を選べます。生成AIパスポートは年5回、G検定はオンライン試験が年6回あるため、学習計画に余裕を持たせやすい資格です。E資格は年2回で、事前に認定プログラムの修了が必要なため、受講期間を含めて早めに計画します。

仕事をしながら学ぶ場合、まとまった学習時間を確保するのは簡単ではありません。通勤時間や昼休みなどの短い時間を使えるよう、スマートフォンで学べる教材を組み合わせると続けやすくなります。また、学んだ内容を実際の業務で試してみることで、試験のための暗記ではなく、使える知識として身につきます。例えば生成AIパスポートで学んだ情報漏えい対策を、社内の生成AI利用ルールと照らし合わせてみるだけでも、理解の深さは変わります。

公的な学習の場も活用できます。経済産業省とIPAが運営するポータルサイト「マナビDX」では、デジタルスキル標準に沿ったDXやAIに関する講座が紹介されており、無料で受講できる講座も掲載されています。資格の試験対策とは別に、基礎知識を補う教材として役立ちます。学ぶ場所の選び方全般についてはAIスクールは必要？独学・個人スクール・社内研修の違いと選び方、給付制度を解説で詳しく解説しています。

組織で進める場合の4ステップ

1. 職種ごとに目指す資格と、取得後に期待する役割を決める
2. 受講対象者と受験時期を決め、学習に使える時間を業務時間内でどれだけ認めるかを決める
3. 教材や社内研修を配信し、学習の進み具合と受験の結果を一か所で記録する
4. 取得者が学んだ内容を社内で共有する場を作り、次の受講者の学習につなげる

組織で進める場合に見落とされやすいのが、2つ目の学習時間の扱いです。資格の取得を会社として推奨しながら、学習はすべて業務時間外の自己学習に任せていると、忙しい部署の社員ほど取り組めなくなります。どの程度を業務時間内に認めるのかを最初に決めておくことが、公平で続けやすい制度にするための前提です。

学習費用については、国の支援制度を使える場合もあります。厚生労働省の人材開発支援助成金は、事業主が従業員に職務に関連した訓練を行う場合に、訓練経費や訓練期間中の賃金の一部を助成する制度です。JDLAのE資格の案内にも、認定プログラムの中には厚生労働省の教育訓練給付制度や人材開発支援助成金の対象になっているものがあると書かれています。対象となる訓練の要件や助成の内容は年度やコースごとに見直されることがあるため、利用を検討する際は厚生労働省の最新の案内を確認し、必要に応じて都道府県労働局に相談してください。

ここまでの4ステップを、今の自社ではどのように運用しているでしょうか。次のチェックで、運用の負担になっている点を確認してみてください。

効果をどう確認するか

AI資格の効果は、学習、取得、活用の3段階に分けて確認します。合格者数だけでなく、学んだ内容が業務の変化につながったかまで見るのがポイントです。

段階	確認する内容	確認の方法の例
学習の段階	受講者が計画どおりに学習を進められているか	教材の視聴状況や確認テストの結果、受験予定の把握
取得の段階	職種ごとに目標とした資格の取得が進んでいるか	部署別、職種別の取得者数と、目標に対する達成状況
活用の段階	学んだ内容が業務の変化につながっているか	生成AIを使った業務改善の件数、AI活用の企画数、取得者による社内勉強会の開催状況

学習の段階と取得の段階は、記録さえ残っていれば比較的簡単に確認できます。一方、活用の段階は数字にしにくく、見落とされがちです。取得した社員に、学んだ内容を業務のどこで使ったかを定期的に報告してもらう、取得者が講師になって社内勉強会を開くといった方法で、学びが業務に広がっているかを確かめましょう。取得者が講師役を務めることは、本人の理解を深めることにもつながります。AIを業務に広げる考え方は、AI活用とは？業務改善・価値創出の2軸を解説でも整理しています。

これらの確認を、受講者が多い組織で表計算ソフトだけを使って続けるのは大変です。受講者ごとの学習履歴、テストの結果、取得した資格を一つの仕組みに記録しておけば、部署別の達成状況を必要なときにすぐ確認でき、翌年度の研修計画も立てやすくなります。受講状況やテストの結果をリアルタイムで集計し、データとして出力できるサービスもあります。

資格とあわせて、社内のAI利用ルールを研修にする

資格の学習とあわせて、社内でAIを使うときのルールを周知することも大切です。経済産業省が公表している「AI事業者ガイドライン」は、AIを開発する事業者、提供する事業者、利用する事業者それぞれに求められる取り組みを整理した資料で、2026年3月31日に第1.2版がまとめられました。資格そのものを定めたものではありませんが、社内のAI利用ルールや研修の内容を考えるときの参考になります。なお、本記事における法令やガイドラインの説明は一般的な情報提供を目的としたものであり、個別の事案についての法的助言ではありません。

生成AIパスポートなどで学ぶ著作権や個人情報、情報セキュリティの知識は、社内のルールと研修にしておくことで、資格を持たない社員にも届きます。コンプライアンス研修に特化した一例が、OneCompliance(ワンコンプライアンス)です。株式会社Oysterが提供するeラーニングで、法務・労務・情報領域の研修コンテンツを提供し、法改正などに合わせてコンテンツが更新されます。学習コースには、著作権(AIに関する著作権を含む)、個人情報保護法、情報セキュリティなどがあり、ダッシュボードや自動リマインダーで受講状況の確認や連絡の手間を抑えられます。注意点として、費用は人数に応じた課金体系のため、問い合わせでの確認が必要です。料金は資料や公式サイトで確認してください。

「OneCompliance」は時間や場所、デバイスを選ばずに研修を受けることができるEラーニングサービスなので、必要なコンプライアンス研修を実施することができます。

株式会社プリメディカの導入インタビュー（株式会社Oysterのプレスリリース、2023年8月31日）

3サービスの役割を比較表で見る

よくある質問(FAQ)

Q1. AIの仕事をするのに資格は必要ですか？

A. 法律で必要とされるAIの資格はなく、資格がなくてもAIに関わる仕事はできます。資格は、知識を体系的に学び、その到達度を社内外に分かりやすく示すための手段と考えるのが適切です。

Q2. 初心者におすすめのAI資格は何ですか？

A. AIについてほとんど学んだことがない場合は、生成AIパスポートやG検定などのリテラシー型の資格から始めるのが一般的です。生成AIの安全な使い方を短期間で学ぶなら生成AIパスポート、AIの全体像と事業活用まで学ぶならG検定が候補になります。基礎を固めてから、必要に応じて実装型やデータ分析型の資格に進むと、無理なく学習を続けられます。

Q3. AI系の国家資格はありますか？AIパスポートは国家資格ですか？

A. IPAが公表している試験区分一覧(2026年7月8日更新)には、AIの名称を冠した国家試験の区分は見当たりません。国家試験のITパスポート試験は、AIを含むITの基礎を問う試験で、AIに特化していません。「AIパスポート」として調べられることの多い生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会が運営する民間資格で、国家資格ではありません。

Q4. 2026年にAIの資格を取るには、何から始めればよいですか？

A. まず取得後にやりたいことを決め、運営団体の公式サイトで試験日程と受験条件を確認します。次に試験日から逆算して学習計画を立て、公式のシラバスや問題演習で学び、申込みをして受験します。2026年は、G検定のオンライン試験が年6回、生成AIパスポートが年5回あるため、学習の進み具合に合わせて回を選べます。E資格は年2回で、事前に認定プログラムの修了が必要です。

Q5. G検定と生成AIパスポートはどちらを受けるべきですか？

A. 生成AIを業務で安全に使う力を身につけたいなら生成AIパスポート、AIの技術の全体像を理解し、事業への活用や導入の推進に役立てたいならG検定が向いています。両方を受ける場合は、出題範囲の狭い生成AIパスポートから始めると学習の負担を分散できます。

Q6. 会社でAI資格の取得を推進するときのポイントは何ですか？

A. 職種ごとに目指す資格と取得後の役割を分けること、学習の進み具合を一か所で記録して途中でつまずいた人を支えること、取得後に業務でどう活用されたかまで確認することの3点が重要です。受講者が多い場合は、eラーニングなどで学習状況と確認テストの結果を一か所にまとめると管理しやすくなります。

まとめ

AI資格を選び、成果につなげるためのポイントは次の5つです。

1. AI資格を「リテラシー型」「実装型」「データ分析型」の3つの系統で整理し、自分の役割に近い系統を選ぶ
2. 難易度や知名度ではなく、取得後に担当したい業務から逆算して資格を決める
3. 受験前に運営団体の公式サイトで最新の出題範囲、受験の条件、試験日程を確認し、無理のない学習計画を立てる
4. 組織で推進する場合は、職種ごとに目指す資格を分け、学習の進み具合と取得後の活用までを記録して確認する
5. 受講者が増える場合は、学習の配信と進捗の記録をまとめられるeラーニングの資料を取り寄せ、役割の違いを比べて検討する

AI資格は、取得して終わりではなく、業務で使うことではじめて価値が生まれます。個人であれば学んだ内容を日々の業務で試すこと、組織であれば学習と活用の状況を見える形で管理することが、資格を成果に変えるための近道です。AIの基礎から学び直したい方はAIとは？中小企業が安全に始める3ステップ、社内教育の全体像を知りたい方はAI教育とは？学校・企業での活用と文科省ガイドラインの要点もあわせてご覧ください。

参考文献

• 経済産業省「デジタルスキル標準」 https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/main.html
• 経済産業省「デジタルスキル標準ver.2.0（DSSver.2.0）を公表します」 https://www.meti.go.jp/press/2026/04/20260416002/20260416002.html
• 独立行政法人情報処理推進機構「デジタルスキル標準」 https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/dss/index.html
• 経済産業省・独立行政法人情報処理推進機構「マナビDX」 https://manabi-dx.ipa.go.jp/
• 経済産業省「AI事業者ガイドライン」 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html
• 厚生労働省「人材開発」 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/index.html
• 独立行政法人情報処理推進機構「試験区分一覧」 https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/list.html
• 独立行政法人情報処理推進機構「ITパスポート試験」 https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ip.html
• 独立行政法人情報処理推進機構「ITパスポート試験におけるシラバスの一部改訂について」 https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/henkou/2023/20230807.html
• 一般社団法人日本ディープラーニング協会「資格試験について」 https://www.jdla.org/certificate/
• 一般社団法人日本ディープラーニング協会「G検定とは」 https://www.jdla.org/certificate/general/
• 一般社団法人日本ディープラーニング協会「E資格とは」 https://www.jdla.org/certificate/engineer/
• 一般社団法人日本ディープラーニング協会「Generative AI Test」 https://www.jdla.org/certificate/generativeai/
• 一般社団法人生成AI活用普及協会「生成AIパスポート」 https://guga.or.jp/generativeaiexam/
• 株式会社サーティファイ「AI検定」 https://www.sikaku.gr.jp/ai/
• 一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」 https://www.datascientist.or.jp/dscertification/
• デジタルリテラシー協議会「Di-Lite」 https://www.dilite.jp/
• Microsoft Learn「Microsoft認定: Azure AI の基礎」 https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/
• Amazon Web Services「AWS Certified AI Practitioner」 https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-ai-practitioner/