「AI系の資格を取って」と会社に言われたら。資格のタイプ別に対策は変わる

会社の目的次第です。全員がAIを安全に使えるようにという趣旨なら利用リテラシー系から、AIの企画・推進を任せたいという趣旨なら知識網羅系から、データ分析を担ってほしいならデータ分析系からが素直です。

判断がつかなければ、指示した人に目的を確認するのが結局は最短です。

G検定と確定しているなら、会社への確認事項、受験回の決め方、職種別のつまずきどころまでを別の記事にまとめてあります。「G検定を会社から取得するよう言われたら」のページに進んでください。受験料や実施回数といった試験の仕様も、そちらから確認できます。

使い慣れていることと、試験範囲を網羅していることは別です。特に知識網羅系は、AIの歴史や法律・倫理など、日常利用では触れない分野が出題されます。まず分野別の演習を一度受けると、上積みが必要な範囲がすぐ分かります。日頃から触れている人なら、そこからの仕上がりは速いでしょう。

会社の指示で受けるなら、費用負担の規程を申込前に確認してください。会社負担・立替精算・自己負担のどれになるかは会社によって違います。確認しないまま自腹で申し込むと、後から精算できないことがあります。

DS検定（データサイエンティスト検定）はデータ分析系が軸ですが、出題は統計だけに収まりません。データサイエンスに加えて、データエンジニアリングやビジネス（プロジェクトの進め方や法規）の領域にもまたがる構成です。統計分野の演習と用語の確認を軸にしつつ、データを業務で扱う場面の常識を広く問われる試験だと捉えて準備するのが向いています。

AI関連では、特定のクラウドサービスや製品の操作・設計を問うベンダー認定資格のようなタイプもあります。この場合の主教材は一般的な教科書ではなく、そのサービスの公式ドキュメントや公式の学習パスです。いずれにしても、正式名称で公式ページを特定するのが先で、名称が曖昧なまま推測で対策を始めるのが一番の遠回りです。

接続のよさで言えば、利用リテラシー系から知識網羅系への順番が進めやすいです。生成AIや基本用語に慣れた状態でG検定の広い範囲に入ると、初見の用語が減るためです。データ分析系は独立性が高いので、業務でデータを扱う予定が決まったタイミングで挟むのが無駄のない順番です。ただし会社の期限が資格ごとに決まっているなら、期限の早いものが先です。