エンジニアを目指して就職活動を始めるにあたり、「有利になる資格はある？」「そもそも資格って必要なの？」と、疑問や不安を感じている方も多いのではないでしょうか。
この記事を読めば、AIエンジニアの就活における資格との正しい向き合い方が分かります。自分に必要な知識やアピールすべき点を整理して、自信を持ってAIエンジニアへの一歩を踏み出しましょう。

新卒のAIエンジニアに資格は「必須ではない」

まず、最も気になる「資格は必要なのか？」という点について。多くの企業、特に技術力を重視するAI専門会社では、資格の有無だけで合否を判断することはほとんどありません。
その理由は、企業が新卒の皆さんに求めているものにあります。

企業が新卒に求めているのは「ポテンシャル」

企業が新卒採用で最も重視するのは、現時点での完成されたスキルよりも、入社後に大きく成長してくれる「ポテンシャル」です。具体的には、以下のような、AIエンジニアとしての素養が評価されます。

• 基礎学力
  数学、統計学、情報科学といった分野の基礎的な知識
• 論理的思考力
  複雑な問題を分解し、解決策を粘り強く導き出す力
• AI技術への探求心
  論文を読んだり、自ら手を動かして何かを作ったりする主体性
• 学習意欲
  未知の技術や知識を貪欲に吸収し、成長し続ける姿勢

このような能力は、資格の勉強だけで身につくものではなく、大学での日々の学びの中で培われるものだからです。

「自分で考え、手を動かした経験」が何よりの証明

採用担当者は、あなたが「何を知っているか」だけでなく、「その知識を使って何ができるか」に強い関心を持っています。

• 大学での研究実績
  どのような課題意識を持ち、どう仮説を立て、どんな手法で検証したのか。
• 個人での開発経験（ポートフォリオ）
  自分で作ったアプリケーションや、Kaggleなどのコンペティションへの参加実績。

こうした「思考のプロセス」や「アウトプット」こそが、あなたのエンジニアとしてのポテンシャルを証明する、何よりの材料となるのです。

それでも資格が役立つ3つのメリット

資格は必須ではないものの、就職活動において有利に働く場面があるのも事実です。資格取得を目指すことには、主に3つのメリットがあります。

メリット1：知識を体系的に整理できる

AI関連技術は非常に範囲が広く、独学ではどうしても知識に偏りが出がちです。資格試験のシラバス（出題範囲）に沿って学習することで、必要な知識を体系的・網羅的にインプットできます。自分の知識レベルを客観的に測り、弱点を把握する良い機会にもなるでしょう。

メリット2：学習意欲や熱意を客観的に示せる

「AIエンジニアになりたい」という想いは、誰もが口にします。資格を持っていることは、その想いを裏付ける客観的な証拠の一つ。主体的に学び、自らのスキルを高めようとする意欲的な姿勢を、エントリーシートや面接で効果的にアピールできます。

メリット3：スキルの「基礎証明」になる

特に、大学での研究テーマが直接AIと関連しない場合や、アピールできる開発実績がまだ少ない場合、資格は「AIに関する最低限の基礎知識を持っています」という分かりやすい証明になります。書類選考での説得力が増し、面接の場で技術的な会話のきっかけを作ることもできるでしょう。

新卒におすすめ！AIエンジニア向け資格

では、実際に資格取得を目指すなら、どれを選べば良いのでしょうか。ここでは、AIエンジニアを目指す新卒学生におすすめの資格を、ご紹介します。自分の現在の知識レベルや、将来なりたいエンジニア像を考えながら見てみてください。

G検定 (ジェネラリスト検定)

概要: ディープラーニングを中心とするAI技術の活用スキルや事業活用の知識を有しているかを測る検定です。「AIで何ができるのか」をビジネス視点も含めて幅広く問われます。
おすすめな人: AIの全体像を体系的に学びたい人。文系・理系を問わず、AI分野に関心のある全ての学生におすすめです。
難易度: ★★☆☆☆
ポイント: 技術的な側面だけでなく、AIを取り巻く法律や倫理問題まで網羅されているため、社会でAIを活用する上で必須の教養が身につきます。最初の一歩として踏み出しやすい資格です。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

概要: AI開発で広く使われるプログラミング言語Pythonを使ったデータ分析の基礎や、NumPy・pandasといった代表的なライブラリの知識を問う試験です。
おすすめな人: Pythonでのコーディングに自信をつけたい人。データサイエンティスト寄りのキャリアも視野に入れている人。
難易度: ★★☆☆☆
ポイント: AIエンジニアにとって、データ分析ライブラリを使いこなすスキルは必須です。この試験の勉強を通じて、実践的なコーディングの基礎体力が身につきます。

E資格 (エンジニア資格)

概要: ディープラーニングの理論を深く理解し、適切な手法を選択して実装する能力を認定する、エンジニア向けの専門的な資格です。
おすすめな人: 機械学習やディープラーニングの研究をしている理系学生。数学の知識や実装力に自信がある人。
難易度: ★★★★☆
ポイント: 受験には「JDLA認定プログラム」の修了が必須です。費用や時間がかかるため計画的な準備が必要ですが、取得できれば高度な技術力と学習意欲を明確にアピールできます。

各種クラウド認定資格 (AWS/Azure/GCP)

概要: Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud (GCP) といった主要クラウドプラットフォームが提供するAI・機械学習関連サービスの知識を問う資格です。
おすすめな人: 実務で使われる技術をいち早く学びたい人。将来的にMLOpsなどにもキャリアを広げたい人。
難易度: ★★★☆☆～★★★★★
ポイント: 現代のAI開発はクラウド上で行われるのが主流です。クラウドサービスの知識は戦力として評価されやすく、他の学生と大きく差をつけることができます。

資格だけじゃない！企業が本当に見ている
アピールポイント

資格があなたの知識レベルを示す「点」だとすれば、これから紹介する経験は、あなたがどのように考え、行動し、課題を解決するのかという「線」を示すものです。採用担当者は、この「線」、つまりあなたというエンジニアの思考プロセスやポテンシャルを何よりも知りたがっています。
就職活動では、以下の経験を「自分の言葉」で語れるように、深く掘り下げて準備しておくことが非常に重要です。

研究内容であなたの「探求心」と「粘り強さ」を示す

研究について語ることは、技術的な知識だけでなく、あなたのエンジニアとしての素質を伝える絶好の機会です。「何を研究したか」という事実だけでなく、その背景にあるストーリーを伝えましょう。

• 課題設定の背景
  なぜその研究テーマを選んだのですか？解決したかった課題は何でしたか？あなたの知的好奇心や問題意識が伝わります。
• 試行錯誤のプロセス
  論文通りの手法で上手くいきましたか？おそらく、多くの失敗や試行錯誤があったはずです。どんな仮説を立て、どんな工夫をし、どのように壁を乗り越えたのか。そのプロセスこそ、あなたの粘り強さと問題解決能力の証明です。
• 結果への考察
  期待通りの結果でなくても構いません。その結果から何を学び、次は何を試すべきだと考えたのか。客観的な分析力と次へと繋げる思考力が評価されます。

面接官に専門知識がなくても理解できるよう、難しい内容を簡単な言葉で説明する力も同時に見られています。

ポートフォリオであなたの「主体性」と「技術力」を示す

個人開発した作品（ポートフォリオ）は、あなたの興味と技術力をダイレクトに示すことができる最強の武器です。

• 開発の動機
  「こんなものがあったら便利だ」という自身の課題や、友人・家族の困りごとなど、開発のきっかけを語りましょう。技術への情熱や、ユーザーを思う視点を示すことができます。
• 技術選定の理由
  なぜそのプログラミング言語やフレームワーク、アルゴリズムを選んだのですか？「流行っているから」ではなく、「この課題を解決するには、この技術が最適だと考えたから」という論理的な理由を説明できると、評価が格段に上がります。
• 工夫した点・苦労した点
  最もこだわった機能や、実装に苦労した部分を具体的に話しましょう。エラーをどう解決したか、パフォーマンスをどう改善したかなど、リアルな開発経験は非常に価値があります。

完成度が高くなくても大丈夫です。GitHubでソースコードを公開し、READMEにプロジェクトの概要や使い方をしっかり書くだけでも、ドキュメンテーション能力のアピールになります。

インターン経験で「チームで働く力」を示す

インターンシップは、学生時代の経験の中で最も「実務」に近いものです。単なるアルバイト経験ではなく、「組織の一員としてどう貢献したか」という視点で語りましょう。

• 取り組んだ課題と役割
  どのようなチームで、どんな課題に取り組み、あなた自身はどのような役割を担いましたか？チーム開発の流れを理解していることを示せます。
• 学校での学びとの違い
  締切のプレッシャー、綺麗なデータばかりではない現実、チーム内でのコミュニケーションなど、ビジネスの現場で直面した困難と、それをどう乗り越えたかを話しましょう。環境への適応力や、プロのエンジニアとしての成長意欲が伝わります。
• 学びと貢献
  インターン経験を通じて何を学び、その学びを活かしてチームにどう貢献できましたか？たとえ小さなことでも、組織に貢献しようとする主体的な姿勢が高く評価されます。

資格を武器に、自信を持って就活に挑もう！

今回は、新卒でAIエンジニアを目指す学生に向けて、資格の必要性やおすすめの資格について解説しました。
最後に、この記事のポイントを振り返りましょう。

• AIエンジニアの就活に資格は必須ではないが、知識の証明や学習意欲のアピールといったメリットも多い。
• 資格以上に、大学での研究や個人での開発経験といった「アウトプット」が評価される。
• 資格取得を目指すなら、G検定やPython認定試験など、自分のレベルや目的に合ったものから挑戦するのがおすすめ。

資格は、あなたのこれまでの努力を客観的に示してくれる心強い武器になります。しかし、それだけに頼るのではなく、大学での学びや研究、個人開発といった経験こそが、あなたというエンジニアの価値をよく表すものです。
この記事を参考に、自分に本当に必要なことを見極め、自信を持ってAIエンジニアへの道を進んでください。

以下のページでは、新卒でAIエンジニアを目指す方に向けて、会社の選び方や必須スキルなどのポイントを解説します。 AIエンジニアを目指している新卒の方は必見です。