30代未経験から始める！AIエンジニアへの最短ロードマップとおすすめ勉強法 - メーカーで働くエンジニアのためのデータサイエンス

はじめに
資格を取得するメリット
プログラミング学習
その他
- 業務に活かす　★★★★★
さいごに

はじめに

30代からまったくの未経験で新しい分野に挑戦することは勇気が必要です。特にAIエンジニアやデータサイエンティストを目指す場合、学ぶ範囲がとても広く、「何から手をつけるべきか」迷う方も多いでしょう。
この記事では、私が未経験からAIエンジニアになるまでに実際に行った勉強内容や取得資格をまとめ、重要度やコスパを★1～★5で評価しています。あくまで個人的な見解ですが、これからAIを学ぼうとしている方に少しでも役立つ情報になれば嬉しいです。

資格を取得するメリット

客観的なスキル証明ができる
継続して学習できることをアピールできる
最新技術へのキャッチアップが可能

AIの分野は変化が速く、勉強を続ける意欲を示すことが重要です。資格勉強にはそれなりの時間と費用が必要ですが、「未経験でも新しい技術を身につけようとしているんだな」と周囲に理解してもらえるメリットも大きいです。

統計検定　2級　★★★★★

レベル：統計検定2級は大学基礎課程（1・2年次学部共通）
おすすめする人：すべてのAIエンジニア・データサイエンティスト志望者

AIやデータ分析において、統計学の基礎知識は不可欠です。統計検定2級を取得すれば、統計基礎を体系的に学習でき、実務でも「最低限の統計リテラシーを持っている」ことを証明しやすくなります。
統計検定２級｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate

統計検定　準1級　★★★★☆

レベル：大学において統計学の基礎的講義に引き続いて学ぶ応用的な統計学の手法。
おすすめする人：理系出身者や数学に抵抗がない人。

統計検定2級よりも出題範囲が広く、難易度は格段に上がります。幅広い統計手法を学びたい人や、より実務での応用範囲を広げたい人におすすめ。ただし、時間対効果（コスパ）は人によって変わるので、数学が苦手な方にはあまり向かないかもしれません。
統計検定準１級｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate

私の準1級の勉強法は下記にまとめています。
so24.hatenablog.com

統計検定　1級　★☆☆☆☆

レベル：大学専門課程（3・4年次）
おすすめする人：数学が得意・研究職や高度な統計理論が必要な人

統計検定1級は高度な統計理論が多く、実務でフルに活かせる場面は限られます。大学入試に近い内容も含まれるため、未経験からいきなり狙うのはコスパが悪いです。高度な研究領域や専門職を目指す方以外にはあまりおすすめしません。
統計検定１級｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate

G検定　★★★★☆

レベル：AI・ディープラーニングの基礎知識。
おすすめする人：AIに興味のある全ての方

G検定はAIやディープラーニングの基本概念を幅広く学べる資格で、比較的合格しやすいです。ただし、資格そのものが直接的に高評価される機会は多くありません。AI分野への入り口として、最低限の知識習得のために受けるのは十分に意義があります。
G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

E資格　★★★☆☆

レベル：ディープラーニングの理論と実践。
おすすめする人：理論的背景も含めてAIを深く学びたい人、費用を負担できる人

E資格は認定プログラムの受講が必要で、最低10万円以上の費用がかかります。理論から実装までを体系的に学べるため、AI開発における全体像をつかみたい方には魅力的。ただし、「実務でE資格レベルの範囲をすべて担当することはまれ」なので、予算と学習目的をよく考えて検討しましょう。
E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

私の勉強方法は以下の記事でまとめています。
so24.hatenablog.com