AI資格|実施主体で3つに分ける40代の判定手順

「AI資格」は、1つの試験の名前ではありません。誰が実施する試験かで、確かめられることも、受験の入口も変わります。だから編集部は、どれを取るかより先に、その試験がどの系統かを決めることを勧めます。

国家試験の側から確かめました。情報処理技術者試験と情報処理安全確保支援士試験は13区分で、AIを名称に含む区分は編集部が確認した範囲では見当たりません(2026年9月1日にIPAの試験区分一覧で確認)。ただしIPAは2027年度からの見直し(案)を公表しており、そこには「データ・AI領域」の試験区分が示されています。

この記事は、試験を並べて順位を付けるためのものではありません。主語は40歳前後の在職エンジニアで、判断材料は制度と公表された人数に置きます。

結論|「AI資格」は、実施主体で3つに分かれます

AI資格とは、AIに関する知識や技能を第三者が確認する試験の総称であり、特定の1つの試験の名前ではありません。総称である以上、「AI資格は有利か」という問いは、そのままでは答えが出ません。問うべきなのは、その紙を誰が発行し、何を確かめた印なのか、です。

(この3分類は編集部の整理であり、法令や公的機関が定めた区分ではありません)

3つの違いは、格の高さではありません。発行元が変われば、その試験が保証している範囲も、受けるまでにかかる費用も変わります。以下、系統ごとに確認した内容を並べます。

本記事が扱うのは、この系統の見分け方までです。積む対象そのものをどう選ぶかは、何を積むかを決める前に読む親記事に全体像があります。

系統①|国家試験にAIを冠した区分は、2026年9月1日時点で見当たりません

質問に直接答えます。情報処理技術者試験と情報処理安全確保支援士試験の13区分に、AI・人工知能を名称に含むものは見当たりませんでした。編集部が2026年9月1日にIPA「試験区分一覧」を開いて確認した結果です(同ページの最終更新日は2026年7月8日)。

名称が近いものに「データベーススペシャリスト試験」がありますが、これはデータベースの区分であってAIの区分ではありません。区分の名称でAIを探しても、現行の13区分の中には見つからないということです。

ただし、これは「AI分野の国家資格が存在しない」ことの証明ではありません。編集部が確認したのは、IPAの試験区分一覧という1つのページに限られます。他の制度・他の所管まで網羅して探したわけではありません。

2027年度からの見直し(案)には「データ・AI領域」が入っています

IPAは2026年3月31日に、試験区分体系の見直しの検討状況を公表しています。2027年度から新試験制度へ移行する予定とされ、そのなかに次の試験区分が示されています。

• プロフェッショナルデジタルスキル(データ・AI)試験:「組織やビジネスのデータドリブンな活動を支える基盤を構築してデータを整備する専門的な知識及び技能が、目標とする水準に達していることを評価する。」(原文)
• データマネジメント試験(仮称):新設される予定

(出典:独立行政法人情報処理推進機構〈IPA〉「情報処理技術者試験及び情報処理安全確保支援士試験の見直しの検討状況について」2026年3月31日掲載・最終更新2026年4月28日。2026年9月1日に編集部が原文で確認)

これは決まった制度ではありません。同じページには「公表内容は現時点での検討状況であり、今後、変更が生じる場合がありますので、ご了承ください。」と明記されています。編集部も確定事項としては扱いません。

同ページには、現行の試験制度を2026年度の試験実施をもって終了する予定である旨も記載されています。この変更が受験の順番にどう効くかは、制度の受験機会から順番を逆算する記事で扱っています。

系統②|業界団体の検定|受験の要件と受かった人数が公表されています

民間の業界団体が実施する検定は、受験の要件も費用も団体自身が決めています。逆に言えば、要件が公表されていれば、読者の側で先に確認できます。

代表例として、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する試験を挙げます。同協会は各試験を次のように説明しています。

• G検定(ジェネラリスト検定):「ディープラーニングの基礎知識と事業活用能力を検定する資格試験」
• E資格(エンジニア資格):「ディープラーニングの理論の理解と開発実装能力を認定する資格試験」
• Generative AI Test:「生成AIに特化した知識や活用リテラシーの確認のためのミニテスト」

(出典: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」。2026年9月1日に編集部が原文で確認)

受験の入口が、2つの試験でまったく違います

同じ協会の試験でも、申し込むまでに必要なものは違います。ここは受けるかどうかの判断に直接効くため、表で並べます。

(出典:前掲・一般社団法人日本ディープラーニング協会「G検定」「E資格」の各ページ。2026年9月1日に編集部が確認した掲載値)

E資格は、試験に申し込む前に認定プログラムの修了が必要です。つまり33,000円は、支払いの全体ではありません。認定プログラムを提供しているのは民間の事業者で、その受講料は事業者ごとに異なります。

編集部の見立てを書きます。受験の入口に事業者の講座が組み込まれている試験は、受けるかどうかの判断に費用の見積もりを先に必要とします。試験料だけを予算にすると、途中で止まります。

なお当サイトは、講座・教材・スクールの事業者名を挙げません。個別の事業者を評価できる材料を編集部が持っていないためです(勧める基準は編集方針で公開しています)。

系統③|製品に紐づく認定|要件を決めるのは提供者です

クラウドや開発ツールの提供者が、自社の製品の上での設計・実装を確認する認定があります。この系統の要件・費用・有効期間を決めているのは、その製品の提供者です。

したがって、更新の要否も試験の内容も、提供者の判断で変わります。本記事では個別の認定の要件に踏み込みません。受験を検討する場合は、各提供者の公式ページで直接確認してください。

事業者名を挙げないのは、系統②と同じ理由です。編集部は個別の事業者・製品の優劣を判定していません。

AI資格を取れば有利になる、と編集部が書かない理由

資格を取ったことと、その人の待遇が変わったことを因果として結ぶ公的なデータを、編集部が確認した範囲では見つけられませんでした。上位の記事のなかには、資格の保有と年収の上がりやすさを結びつけて説明する見出しもありますが、当サイトはこの書き方を採りません。

資格が値札(市場価値)に効くかどうかは、経路ごとに答えが変わります。その判定の枠組みはそもそも資格を取るかどうかの判定にまとめてあり、本記事では繰り返しません。

年収の水準そのものも、本記事では扱いません。職種名で年収を引いたときに何が起きるかは、市場価値・年収のカテゴリの記事が担当します。

旬の判定に、AI資格は使えますか

AI資格の情報から読み取れるのは供給側の1点だけだ、というのが編集部の答えです。その試験に受かっている人が何人いるかは、公表されていれば数えられます。需要の側、つまり求人がどれだけあるかは、資格の情報からは分かりません。

その数え方ができる材料を、JDLAは公表しています。累計の数字は次のとおりです。

(出典:前掲・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」。2026年9月1日に編集部が確認した掲載値。数値の集計時点を示す記載は、編集部が確認した範囲では数値の近くに見当たりませんでした。同ページには「JDLA試験実施レポート_202608版」が掲載されています)

読み取れることは1つです。同じ協会の2つの試験でも、受かっている人数は桁が違います。受験の入口に認定プログラムの修了がある側で、人数が少なくなっています。

ただし、この数字には限界があります。次の3点を落とさずに読んでください。

• 合格者数はその試験に受かった人の数であって、AIの実務に就いている人の数ではありません
• 集計時点が明記されていないため、いつまでの累計なのかを編集部は特定できていません
• 公表するかどうかは団体ごとの判断であり、公表していない試験と横に並べて比較することはできません

編集部の運営メンバーの経験からも、1つだけ添えておきます。まだ専門家が少ない領域に早く入ったことが、その後の評価に長く効きました(この運営メンバーの職種はWebマーケティング領域です)。そのとき効いたのは資格ではなく、実務に入った時期の早さでした。旬をどう見極めるかの考え方は、雰囲気ではなく実測で旬を見るという考え方で扱っています。

40代の在職エンジニアは、どの試験を枠に入れるか

あなたが受けようとしている試験について、確かめる順番を3つに絞ってください。40代は使える時間が有限で、在職中は学習に回せる時間がさらに限られるからです。

1. その試験はどの系統か(誰が実施し、何を確かめる試験か)
2. 受験の入口に、事業者の講座の修了が組み込まれていないか(組み込まれている場合、試験料は支払いの一部にすぎません)
3. 受かっている人数が公表されているか(公表されていれば、供給の目安として数えられます)

この3つは、その資格を取るべきかどうかの判定とは別のものです。ここでは「候補に残すかどうか」だけを決めてください。

3つを確かめる前に、やっておくと差が出る作業が1つあります。いまの自分にどんな条件でどれだけの提示が来るかを、先に外から受け取っておくことです。手段の選び方は学習に時間を使う前に外の評価を受け取る方法に、測り方の全体像は試験を選ぶ前に自分の相場を出す全体ガイドにまとめています。

受かった後の話も1つだけ書いておきます。合格そのものは、書類の1行にしかなりません。その試験の範囲を実務でどう使ったかまで書けて、はじめて選考で読まれます。書き方の手順は試験の範囲を実務の記述に置き換える書き方にあります。

編集部が上位10ページを確認した結果

2026年9月1日、編集部は「ai資格」の検索上位10件の見出しを抽出しました。9位と10位は同一URLだったため、重複を除いた9ページ・計385件の見出しを全件確認しています。結果は次のとおりです。

• 9ページのうち7ページが、「おすすめ◯選」「一覧」「ランキング」「選び方」のいずれかを見出しに持っていました
• 2027年度の見直しに触れた見出し:0件(「2027」「見直し」「新試験」で確認)
• 「CBT」を含む見出し:0件
• 法令の条番号を挙げた見出し:0件
• 「求人票」「求人要件」を含む見出し:0件
• 「常駐」「SES」「単価」「商流」「下請」を含む見出し:0件
• 「40代」を含む本文の構成見出し:0件
• 一方で、「未経験」「初心者」「入門」「文系」のいずれかを含む見出しは4ページにありました

抽出結果の平均文字数は13,905字(10件平均)でした。分量は十分に書かれているのに、制度が変わろうとしていることも、受かっている人数も、判断材料としては置かれていません。これが編集部の見立てです。

なお9位のページには「40代に人気の資格ランキング!」などの文字列が並んでいます。これはサイドバーの記事一覧であり、当該ページの構成見出しではありません。上の集計は、記事本文の構成見出しとして数えたものです。

よくある質問

AI関連の国家資格はありますか?

編集部が2026年9月1日にIPA「試験区分一覧」で確認した範囲では、AI・人工知能を名称に含む試験区分は見当たりませんでした。13区分のうち該当するものはありません。

ただし、IPAが公表している2027年度からの見直し(案)には「プロフェッショナルデジタルスキル(データ・AI)試験」が含まれています。案であり確定ではないため、いまの時点で受験計画の前提にはできません。

初心者向けのAI資格はどれですか?

編集部は特定の試験を初心者向けと断定しません。難易度の目安は試験ごとに公表のされ方が異なり、横に並べて比較できる形では確認できていないためです。

代わりに順序でお答えします。受験資格に制限のない試験は誰でも申し込めるため、まず入口の要件を確認してください。要件が公表されていない試験は、その時点で候補から外して構いません。

AI資格は無駄な資格ですか?

無駄かどうかは、資格そのものではなく、その資格が乗る経路で決まります。経路が複数あり、経路ごとに答えが違うためです。

その切り分けは本記事の主題ではありません。判定の枠組みは意味があるかどうかを経路で切り分けた記事にまとめてあります。

AI資格を取る順番はどう決めればいいですか?

自分では動かせない制約から先に埋めてください。いつ受けられるかは制度側が決めるため、そこから逆算するのが順序になります。

AI関連の試験も、この順序の外にはありません。具体的な手順と、現行のIT系国家試験で残っている受験機会の数え方は、取る順番を制度から組み立てる手順の記事で扱っています。

AI資格を活かせる職種は何ですか?

職種名から役割や金額を逆算するのは、この領域では特に難しいと編集部は考えます。AIに関わる職業が、公表データの上では複数の職業分類にまたがっているためです。

本記事は資格の系統を扱う記事のため、職業分類と年収の実査までは扱いません。その確認は、年収を主題にするカテゴリの記事が引き受けています。

まとめ

• 「AI資格」は1つの試験の名前ではなく、実施主体の違う3系統の総称です。国家試験・業界団体の検定・製品に紐づく認定で、確かめられる範囲が違います
• IPAの13区分に、AI・人工知能を名称に含む区分は見当たりませんでした(2026年9月1日に編集部が確認)。ただしこれは不在の証明ではありません
• 2027年度からの見直し(案)には「プロフェッショナルデジタルスキル(データ・AI)試験」が示されています。IPAは「現時点での検討状況であり、今後、変更が生じる場合があります」と留保しています
• 同じ団体の試験でも、受験の入口は同じではありません。G検定は受験資格に制限がなく、E資格は認定プログラムの修了が要件です(2026年9月1日に編集部が確認)
• AI資格の情報から旬の判定に使えるのは、供給側の人数を数えるときだけだと編集部は考えます。累計合格者はG検定156,562名・E資格10,838名でした
• 40代が確かめる順番は3つです。どの系統か/入口に講座が組み込まれていないか/受かっている人数が公表されているか
• 次に取る行動は、試験を選ぶ前に、外からの提示を受け取っておくことです

※本記事の制度情報・費用・掲載値は、いずれも2026年9月1日時点で編集部が確認したものです。試験の区分・日程・受験料・要件は年度ごとに変わるため、申込みの前に必ず各実施団体の当該年度のページで最新情報をご確認ください。個別の労働条件や契約に関する判断は、都道府県労働局などの公的窓口にご相談ください。

参考・出典

• 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「試験区分一覧」。情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験は13区分(ITパスポート/情報セキュリティマネジメント/基本情報技術者/応用情報技術者/ITストラテジスト/システムアーキテクト/プロジェクトマネージャ/ネットワークスペシャリスト/データベーススペシャリスト/エンベデッドシステムスペシャリスト/ITサービスマネージャ/システム監査技術者/情報処理安全確保支援士)。AI・人工知能を名称に含む区分は、2026年9月1日に編集部が原文で確認した範囲では見当たらなかった。同ページの最終更新日は2026年7月8日 https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/list.html
• IPA「情報処理技術者試験及び情報処理安全確保支援士試験の見直しの検討状況について」(2026年3月31日掲載・最終更新2026年4月28日)。2027年度から新試験制度へ移行する予定/「プロフェッショナルデジタルスキル(データ・AI)試験」の評価内容=「組織やビジネスのデータドリブンな活動を支える基盤を構築してデータを整備する専門的な知識及び技能が、目標とする水準に達していることを評価する。」/「データマネジメント試験」(仮称)を新設/現行試験制度は「2026年度の試験実施をもって終了する予定です」/留保文言=「公表内容は現時点での検討状況であり、今後、変更が生じる場合がありますので、ご了承ください。」(2026年9月1日に編集部が原文で確認) https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/henkou/2025/20260331.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」。G検定(ジェネラリスト検定)=「ディープラーニングの基礎知識と事業活用能力を検定する資格試験」/E資格(エンジニア資格)=「ディープラーニングの理論の理解と開発実装能力を認定する資格試験」/Generative AI Test=「生成AIに特化した知識や活用リテラシーの確認のためのミニテスト」/累計受験者・合格者=G検定219,761名・156,562名、E資格15,220名・10,838名。数値の集計時点を示す記載は、編集部が確認した範囲では数値の近くに見当たらなかった(同ページには「JDLA試験実施レポート_202608版」が掲載されている。2026年9月1日に編集部が原文で確認) https://www.jdla.org/certificate/
• 前掲・一般社団法人日本ディープラーニング協会「G検定」。受験資格=「制限なし」/受験費用=一般13,200円(税込)・学生5,500円(税込)/出題数145問程度・オンライン試験100分/2026年はオンライン年6回・会場年3回(2026年9月1日に編集部が原文で確認) https://www.jdla.org/certificate/general/
• 前掲・一般社団法人日本ディープラーニング協会「E資格」。受験資格=「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」/受験費用=一般33,000円(税込)・学生22,000円(税込)・会員27,500円(税込)/試験時間120分・多肢選択式100問程度・各地の指定試験会場で受験(2026年9月1日に編集部が原文で確認) https://www.jdla.org/certificate/engineer/
• 編集部によるSERP調査(2026年9月1日)。「ai資格」の検索上位10件の見出しを抽出。9位と10位は同一URLだったため、重複を除いた9ページ・計385件の見出しを全件確認した。9ページ中7ページが「おすすめ◯選」「一覧」「ランキング」「選び方」のいずれかを見出しに持つ。「2027」「見直し」「新試験」「CBT」「求人票」「求人要件」「常駐」「SES」「単価」「商流」「下請」を含む見出しと、法令の条番号を挙げた見出しはいずれも0件。「40代」を含む本文の構成見出しも0件(9位のページのサイドバーには記事一覧として当該文字列が並ぶが構成見出しではない)。「未経験」「初心者」「入門」「文系」のいずれかを含む見出しは4ページに存在。抽出結果の平均文字数は13,905字(10件平均)。調査対象のサイト名・企業名は本文・出典とも記載しない(個別サイトの評価を目的とした調査ではないため)