※本記事はアフィリエイト広告（PR）を利用しています。各資格・対策講座の費用や試験要項は2026年5月時点の公式情報に基づき記載しています。最新情報は必ず各公式サイトでご確認ください。
「AIに関する資格を取って、今後のキャリアに備えたい」「でもG検定・E資格・AWS・Python試験など、選択肢が多すぎてどれが自分に合うか分からない」——そう感じていませんか。AI関連の資格は、知識を体系的に身につけたい文系から、AI開発実務を担うエンジニアまで幅広くカバーする10種類ほどが代表的です。難易度も学習時間100〜300時間を要する難関資格から、独学2〜3か月で取れる入門系まで幅があります（合格率の最新値は各主催団体公式LPをご確認ください）。この記事では、2026年時点で日本人が現実的に取得できるAI資格10選を、難易度・費用・想定キャリアの3軸で比較します。読み終えるころには「自分が次に受けるべき1つ」が分かります。
AI資格とは？取得メリットと3類型の全体像
AI資格とは、人工知能（AI）・機械学習に関する知識やスキルを認定する民間資格・ベンダー資格の総称です。 G検定・E資格・AWS認定MLが代表で、業務でAIを扱う社会人の学習指針として活用されます。2026年5月時点で「AI単体の国家資格」は存在しませんが、民間・ベンダー資格が体系的に整備され、転職市場でも一定の認知を得ています。
AI資格を取る3つのメリット
AI資格を取得するメリットは、大きく3つに整理できます。
- 知識の体系化: 独学だと抜け漏れる範囲も、出題範囲に沿って網羅的に学べる
- 学習の節目: 試験という締切で、リスキリングを途中で止めずに最後までやり切れる
- 転職・社内異動の補強材料: AI関連職のエントリー要件として記載される事例が増加
特に「業務でAIに触れるが、基礎が抜けたまま雰囲気で使っている」層には、知識の棚卸しとして効果が大きいです。
AI資格の3類型
代表的なAI資格は、目的別に3つの類型に分けられます。
| 類型 | 想定読者 | 代表資格 |
|---|---|---|
| 基礎・教養系 | 文系・初学者・管理職 | G検定／AI実装検定 B／Microsoft AI-900 |
| 実務系 | エンジニア・データサイエンス志望 | E資格／Python 3 エンジニア認定／統計検定 |
| クラウド系 | クラウド業務担当・SaaSエンジニア | AWS Certified ML／GCP ML Engineer／Azure AI Engineer |
「AIを業務でどう使うか」がイメージできていない段階なら基礎・教養系から、自分でモデルを構築する立場なら実務系、業務システムをクラウド上で運用する立場ならクラウド系を選ぶのが定石です。
国家資格と民間資格の違い
AI分野はベンダー認定（AWS・GCP・Microsoft）と日本国内の民間資格（JDLAなど）が中心で、「AI士」のような国家資格は2026年時点で存在しません。一方、国家資格である「ITパスポート」「基本情報技術者試験」にもAI・データ分析分野の出題が組み込まれており、AI業務を扱うベースとして取得する人も増えています。リスキリングの一環でオンライン学習を進めるなら、ピラーページのオンライン学習サービス比較もあわせて確認しておくと講座選びがスムーズです。
AI資格おすすめ10選【難易度・費用・想定キャリア 比較表】
結論として、AI資格は「自分の今のレベル」と「業務でどう使うか」の2軸で選ぶのが最短です。 ここでは代表的な10資格を、類型・難易度・受験料・想定学習時間・想定キャリアで横並びに比較します。料金や試験要項は2026年5月時点の各認定団体公式LPに基づき記載しているため、申込前に必ず公式サイトで最新情報を確認してください。
主要10資格 横並び比較表
| # | 資格名 | 類型 | 難易度 | 受験料（税込） | 想定学習時間 | 主催 | 試験形式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | G検定 | 基礎・教養 | ★☆☆ | 13,200円 | 30〜100時間 | JDLA | オンライン（自宅） |
| 2 | E資格 | 実務 | ★★★ | 33,000円 | 100〜300時間 | JDLA | テストセンター |
| 3 | AI実装検定 B級 | 基礎・教養 | ★☆☆ | 14,850円 | 20〜60時間 | AI実装検定実行委員会 | オンライン |
| 4 | AI実装検定 A級 | 実務 | ★★☆ | 14,850円 | 60〜120時間 | AI実装検定実行委員会 | オンライン |
| 5 | Python 3 エンジニア認定 基礎 | 実務 | ★★☆ | 11,000円 | 40〜80時間 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 | テストセンター |
| 6 | Python 3 エンジニア認定 データ分析 | 実務 | ★★☆ | 11,000円 | 60〜120時間 | 同上 | テストセンター |
| 7 | 統計検定 データサイエンス基礎 | 実務 | ★★☆ | 7,000円 | 40〜100時間 | 日本統計学会 | CBT |
| 8 | AWS Certified ML – Specialty | クラウド | ★★★ | 300 USD | 100〜200時間 | Amazon Web Services | テストセンター |
| 9 | GCP Professional ML Engineer | クラウド | ★★★ | 200 USD | 100〜200時間 | Google Cloud | テストセンター |
| 10 | Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals) | クラウド・基礎 | ★☆☆ | 12,500円 | 20〜40時間 | Microsoft | テストセンター／自宅 |
表の読み方：難易度は本記事独自の3段階目安（★が多いほど高難度）。想定学習時間は各認定団体および主要対策講座の標準カリキュラム時数を踏まえた一般的な目安です。学習時間は学習者のバックグラウンドにより大きく変動します。クラウド系のUSD建て料金は申込時の為替で円換算額が変動するため、目安として記載しています。
各資格を1〜2文で要約
各資格の特徴を、選びやすいよう短く整理します。
- G検定：AIの基礎知識を体系的に学ぶ最初の1つ。文系・管理職にも対応する間口の広さが強み。
- E資格：AI開発実務向け。受験前にJDLA認定プログラム修了が必須で、エンジニアの登竜門。
- AI実装検定 B級：JDLAより新しめのコンパクトな入門資格。手を動かす実装にも触れたい人向け。
- AI実装検定 A級：実装まで踏み込む中級資格。E資格に進む前のステップとしても活用可。
- Python 3 エンジニア認定 基礎：言語ベース。Pythonの実装力を客観的に証明したい人に最適。
- Python 3 エンジニア認定 データ分析：Pandas・NumPy中心のデータ分析向け実装資格。
- 統計検定 データサイエンス基礎：マーケター・分析担当に強い、統計学会主催の信頼性。
- AWS Certified ML – Specialty：AWS環境でのML実装。クラウドエンジニア向けに評価が高い。
- GCP Professional ML Engineer：BigQueryやVertex AIなどGCPサービスに精通する人向け。
- Microsoft AI-900：Azure AI基礎。短期間で取れて、社内のAzure環境担当に向く。
比較表の活用法
候補が3つ以上残っている人は、まず「受験料」と「想定学習時間」で現実的に取れるラインを引きましょう。次に「想定キャリア」で自分の職種に直結する1〜2資格に絞ると、迷いが消えます。AI関連職への転職を視野に入れているなら、転職エージェント比較で並行して求人傾向もチェックしておくと、資格選びの方向性がさらに明確になります。
▼ まずは候補を1つに絞ったら ▼
基礎・教養系の最有力候補「G検定」は、独学テキストとオンライン講座で対策が可能です。スタディングのG検定講座は無料体験から始められるため、独学の不安を感じる人は試してみる価値があります。
基礎・教養系AI資格（G検定／AI実装検定B／AI-900）
結論として、AI資格の最初の1つは「G検定」が王道です。 文系・管理職・企画職など、自分でモデルを実装しない立場でも、AIプロジェクトの判断軸として効きます。3資格それぞれの特徴と、誰におすすめかを整理します。
G検定（JDLA）
G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する「ジェネラリスト向け」資格です。AI・機械学習・ディープラーニングの基礎知識を体系的に問う構成で、受験料は一般13,200円（税込、2026年5月時点）で、学生料金など最新の料金区分はJDLA公式LPをご確認ください。試験は自宅オンライン受験で、年4〜5回開催されます。
特徴は以下の3点です。
- 誰でも受験可能：実務経験・前提資格は不要
- 数式比率が低い：プログラミング・数学の負担が軽く文系でも対応可
- AI動向まで広く問う：技術論だけでなく社会実装・倫理・法律も範囲
「AIを業務で使う立場ではあるが、自分は実装しない」という管理職・企画職・マーケターに最適です。
AI実装検定 B級
AI実装検定 B級は、AI実装検定実行委員会が主催する基礎レベル資格で、受験料は14,850円（税込、2026年5月時点）。「AIの基礎を実装に少し触れながら学びたい」という人に向きます。G検定が知識中心なのに対し、AI実装検定はコードや概念の理解バランスを取った構成です。
Microsoft AI-900（Azure AI Fundamentals）
Microsoft AI-900は、Microsoftが提供するAzureベースのAI基礎資格です。受験料は12,500円（税込、2026年5月時点）。社内インフラがAzureである企業の担当者や、海外展開を視野に入れる人にも適しています。英語のリソースが豊富で、グローバル基準で「AIに触れたことの証明」として使いやすい点が強みです。
基礎・教養系の選び方
3つで迷ったら、以下の優先順位がおすすめです。
- 国内事業会社で広く通用させたい → G検定
- 実装にも少し触れる入門が欲しい → AI実装検定 B級
- 社内インフラがAzure／グローバル系 → AI-900
基礎・教養系は独学2〜3か月で十分到達可能です。リスキリング目的でじっくり進めたい場合は、オンライン学習サービス比較で講座を選ぶのも有効です。
▼ G検定を最初の1つに選ぶなら ▼
スタディングのG検定講座は、スマホ完結で隙間時間に学べるオンライン講座です。無料体験から始められ、独学テキストと組み合わせて使う社会人受験者にも支持されています。気になる方は無料体験で講義内容を確認してみてください（PR）。
実務系AI資格（E資格／Python 3 認定／AI実装検定A／統計検定）
結論として、AI開発実務を担うエンジニアの登竜門は「E資格」、データ分析担当なら「Python 3 認定 データ分析」と「統計検定」が現実的な第一候補です。 実務系は学習時間が長く、対策講座費用も大きくなるため、目的を明確にしてから選びます。
E資格（JDLA）
E資格は、JDLAが主催する「エンジニア向け」資格で、AI開発・実装の実務スキルを問います。受験料は33,000円（税込）。最大の特徴は、受験前にJDLA認定プログラムの修了が必須である点です。
JDLA認定プログラムは複数の事業者が提供しており、Aidemy・キカガク・スキルアップNeXtなどが代表格です。プログラム費用は20〜50万円台が中心で、受験までのトータル費用は受験料と合わせて20〜60万円ほどかかります。学習時間の目安は100〜300時間です。
Python 3 エンジニア認定 基礎・データ分析
Python 3 エンジニア認定は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する資格です。基礎・データ分析・実践の3区分があり、AI関連で取得が多いのは「基礎」と「データ分析」。受験料はそれぞれ11,000円（税込、2026年5月時点）です。
データ分析試験は、Pandas・NumPy・Matplotlibなどデータ処理に直結するライブラリを範囲とし、AIエンジニアの実装基盤として評価が高いです。
AI実装検定 A級
AI実装検定 A級は、コードを書く実装スキルに焦点を当てた中級資格です。受験料は14,850円（税込）。E資格の前段階として「実装を伴うAI学習を体系化したい」というニーズに合います。
統計検定 データサイエンス基礎・発展
統計検定 データサイエンス基礎・発展は、日本統計学会が主催する資格で、受験料はDS基礎が7,000円（CBT、税込、2026年5月時点）で、DS発展の最新料金は統計検定公式LPをご確認ください。マーケター・データアナリスト・コンサルタントに広く支持されています。AIの土台である統計学・確率論を、信頼性の高い学会主催資格として体系的に学べる点が強みです。
実務系の選び方
| ゴール | 推奨 |
|---|---|
| AIエンジニアとして実装まで担う | E資格 ＋ Python 3 認定 |
| データサイエンス・分析担当 | Python 3 認定 データ分析 ＋ 統計検定 DS基礎 |
| 機械学習リサーチに進みたい | E資格 ＋ 統計検定 DS発展 |
| まず実装の入口を体験したい | AI実装検定 A級 |
▼ E資格を目指すなら認定プログラム選びが鍵 ▼
E資格はJDLA認定プログラム修了が受験要件です。Aidemy、キカガク、スキルアップNeXtなど主要事業者は公式LPで給付制度対象講座の情報を公開しています。後述のH2-8で対策講座と給付制度を整理しているので、コスト面の計画もあわせて検討してください。
クラウド系AI資格（AWS／GCP／Azure 認定機械学習）
結論として、自社で扱うクラウド基盤が明確なら、そのベンダー資格を選ぶのが最短です。 AWS・GCP・Azureの3大クラウドそれぞれにAI関連認定があり、業務システムと直結するため転職市場でも評価されます。
AWS Certified Machine Learning – Specialty
AWSが提供する「機械学習の専門知識」を問うSpecialty認定です。受験料は300 USD（2026年5月時点、為替で円換算額が変動）。AWS SageMakerをはじめとするML系サービスでのモデル構築・運用に関する出題が中心で、AWS環境のMLエンジニアやデータエンジニアに最適です。
GCP Professional Machine Learning Engineer
Google Cloudが提供するMLエンジニア向けプロフェッショナル認定です。受験料は200 USD。Vertex AI、BigQuery ML、TensorFlow関連の出題が中心で、Googleのクラウド基盤上でAIモデルを設計・運用する人向けです。
Azure AI Engineer Associate
Microsoft Azure上のAIサービスを設計・実装する人向けの中級認定です。Azure Cognitive Services、Azure Machine Learning関連の出題が中心で、Microsoft AI-900の上位資格として位置付けられます。
クラウド系を選ぶときの3つの注意点
クラウド系認定を選ぶ際は、以下の3点に注意しましょう。
- 会社のクラウド環境と合わせる：自社・転職先の主要クラウドと一致しないと業務に活きにくい
- 有効期限あり：3大クラウドいずれも認定の有効期限があり、定期的な再認定が必要
- 英語ベース：日本語UIに対応していても、出題の細かいニュアンスは英語ドキュメントを参照する場面が多い
想定読者と費用感
| 認定 | 受験料目安（2026年5月時点） | 主な想定読者 |
|---|---|---|
| AWS Certified ML – Specialty | 300 USD | AWS環境のMLエンジニア／データエンジニア |
| GCP Professional ML Engineer | 200 USD | GCP環境のMLエンジニア／SaaS企業 |
| Azure AI Engineer Associate | Microsoft Learn公式参照 | Azure環境のAIエンジニア／企業情シス担当 |
クラウド系は短期で取りに行くより、業務で実際にクラウドを触れる立場の人が「経験＋認定」をセットで取りに行くと、転職市場での評価が最大化されます。
難易度別おすすめ｜入門・中級・上級で選ぶ
AI資格は、自分の知識レベルと業務との関係で選ぶのが最短です。 3つのレベル別に第一候補を整理します。「いきなり上級」を狙うと挫折リスクが高いため、入門→中級→上級と段階的に進めるのが現実的です。
入門レベル（独学2〜3か月）
| 資格 | 想定学習時間 | 第一候補にする理由 |
|---|---|---|
| G検定 | 30〜100時間 | 知名度・体系性・受験のしやすさの3要素が揃う |
| Microsoft AI-900 | 20〜40時間 | 短期間で取れて社内クラウドがAzureなら直結 |
| AI実装検定 B級 | 20〜60時間 | 実装入門としてG検定との二刀流が可能 |
中級レベル（独学3〜6か月）
| 資格 | 想定学習時間 | 第一候補にする理由 |
|---|---|---|
| Python 3 認定 データ分析 | 60〜120時間 | データ分析実装の標準資格 |
| AWS Certified ML – Specialty | 100〜200時間 | 業務でAWSを使う人の必修ラインに |
| 統計検定 DS基礎 | 40〜100時間 | データの読み方を学会主催資格で固める |
上級レベル（要対策講座、6〜12か月）
| 資格 | 想定学習時間 | 第一候補にする理由 |
|---|---|---|
| E資格 | 100〜300時間 | エンジニア向け最高峰、認定プログラム必須 |
| GCP Professional ML Engineer | 100〜200時間 | GCP環境でのML設計・運用のプロ証明 |
| 統計検定 DS発展 | 100〜200時間 | リサーチ職・データサイエンティスト向け |
入門レベルで知識の土台を作り、中級レベルで業務に直結する実装・分析スキルを伸ばし、上級レベルで専門性を証明する——この3段階で進めるのが、AI分野での社会人リスキリングの王道パターンです。
職種別おすすめ（マーケター／SE／管理職／文系総合職）
「自分の職種と業務」を起点に資格を選べば、学習が業務に直結し、リスキリングのROIが最大化します。 ここでは代表的な4職種ごとに、最初の1〜2資格を提示します。
マーケター・データアナリスト
データを使った意思決定が中心の職種は、統計とPythonの両輪が効きます。
- 第1候補：G検定（基礎の体系化）
- 第2候補：統計検定 DS基礎（学会主催の信頼性）
- 追加余力があれば：Python 3 認定 データ分析
数値で語れるマーケターは社内評価が高く、転職市場でも年収レンジが上がりやすい層です。AI関連職への職種転換を視野に入れるなら、キャリア相談サービス比較で方向性の整理もセットで進めるとブレません。
SE・エンジニア（実装側）
実装を担うエンジニアは、E資格・AWS MLSなど実務評価の高い資格が直結します。
- 第1候補：E資格（AIエンジニアの登竜門）
- 第2候補：AWS Certified ML – Specialty（AWS環境）
- 追加余力があれば：Python 3 認定 基礎・データ分析
E資格は認定プログラム費用が高額ですが、転職市場での評価とのバランスでは投資対効果が高い資格です。
管理職・企画職
実装はしない立場でも、AIプロジェクトの判断軸を持つために基礎・教養系の取得は価値があります。
- 第1候補：G検定（プロジェクトマネジメントに直結）
- 第2候補：Microsoft AI-900（クラウド基礎の補強）
AIプロジェクトを評価する立場の人がG検定を持っていると、技術担当との会話の解像度が一気に上がります。
文系総合職・第二新卒
「AIに強い人材」というラベルを早めに作りたい層は、間口の広い基礎資格から入りましょう。
- 第1候補：G検定（知名度・体系性）
- 第2候補：ITパスポート（国家資格でAI分野出題あり）
- 追加余力があれば：Microsoft AI-900
文系出身でも、G検定＋AI-900のセットで「AIリテラシーの土台がある人材」として面接で語れる材料が揃います。AI関連職への転職を見据えるなら、転職エージェント比較で求人傾向もチェックしておくと、資格選びの優先順位がさらに明確になります。
対策講座と費用相場｜給付制度の使い方
結論として、AI資格の対策講座は5万円〜50万円台と幅広く、E資格対応の認定プログラムは「専門実践教育訓練給付制度」を活用すれば最大80%（上限64万円）の給付を受けられる可能性があります。 自費負担を最小化したい社会人は、給付制度の対象講座を最初に確認するのが正解です。
主要対策講座の費用相場
| 講座 | 主な対象資格 | 費用目安 | 給付制度対応 |
|---|---|---|---|
| Aidemy | E資格／AI実装 | 30〜60万円台 | 一部講座が専門実践指定（公式LP参照） |
| キカガク | E資格／AI実装 | 30〜80万円台 | 一部講座が専門実践指定（公式LP参照） |
| スキルアップNeXt | E資格 | 20〜50万円台 | 一部講座が専門実践指定（公式LP参照） |
| スタディング | G検定 | 1〜3万円台 | 対象外（給付対象は別途確認） |
| 資格スクエア | 各種民間資格対策 | 数万円〜 | 講座により異なる |
上記は2026年5月時点の各社公式LPからの一般的な相場で、キャンペーン・コース構成により大きく変動します。最新の金額・給付対応状況は必ず各事業者の公式サイトでご確認ください。
専門実践教育訓練給付制度のポイント
専門実践教育訓練給付制度は、厚生労働大臣が指定する講座を受講・修了し一定条件を満たした場合、受講費用の最大80%（上限64万円）が支給される可能性がある制度です。最新の支給率・上限額・支給要件の詳細は厚生労働省「教育訓練給付制度」をご確認ください（2026年5月時点）。
利用の流れは以下のとおりです。
- 対象講座を厚労省検索システムで確認：講座名・キーワードで検索し、専門実践指定のマークがあるか確認
- 訓練前キャリアコンサルティング：ハローワークで受講前のキャリア相談を受ける（必須）
- 受講・修了：指定講座を所定期間内に修了
- 支給申請：修了後にハローワークに申請、給付金が支給される
給付制度を活用しないと損するケース
E資格対応の認定プログラム（30〜60万円台）を、給付対象だと知らず全額自費で支払ってしまうケースは少なくありません。例えば50万円の講座が専門実践指定の場合、最大40万円の給付で実質負担10万円まで圧縮できる可能性があります。受講前に「給付対象か」「自分が条件に該当するか」を必ず確認しましょう。
▼ 給付制度の対象講座を最初に確認 ▼
厚生労働省の「教育訓練給付制度 検索システム」で講座名を検索すれば、専門実践指定の有無がその場で分かります。自費で20〜60万円の差は大きいため、受講申込前のチェックを強くおすすめします。AI資格対策と並行して給付対象のオンライン学習を進めたい場合は、オンライン学習サービス比較もあわせて確認してみてください。
AI資格に関するよくある質問（FAQ）
AI資格は文系でも取れますか？
はい、G検定やMicrosoft AI-900など基礎・教養系のAI資格は文系出身者の合格者も多くいます。数式の比重が低い知識重視の試験で、独学2〜3か月で合格を目指せます。プログラミング知識が必要なE資格やAWS MLSは、文系出身でも対策講座と数か月の学習で合格可能ですが、学習時間は基礎系より長くなります。
G検定とE資格の違いは何ですか？
G検定はAIの基礎知識を問うジェネラリスト向け資格で、誰でも受験できます。E資格はAI開発実務を担うエンジニア向け資格で、受験前にJDLA認定プログラムの修了が必須です。学習時間も難易度もE資格の方が高く、受験料・対策講座費用も大きくなります。
AI関連の国家資格はありますか？
AI単体の国家資格は2026年5月時点では存在しませんが、IT全般を扱う国家資格「ITパスポート」「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」にAI分野の出題が含まれます。AI業務に必要な統計・データサイエンスを扱う民間資格は多数あり、転職市場ではG検定・E資格・AWS MLSが認知度の高い代表格です。
AI資格の対策講座は給付制度の対象になりますか？
一部の対策講座は専門実践教育訓練給付制度の指定講座で、最大80%（上限64万円）の給付を受けられる可能性があります。E資格対応の認定プログラムが対象になりやすい傾向です。対象かどうかは厚生労働省の「教育訓練給付制度 検索システム」で講座名を検索して確認してください。
まとめ：1資格に絞り、3〜6か月の学習計画で挑もう
AI資格は大きく3類型に分かれます。①基礎・教養系（G検定／AI実装検定 B／Microsoft AI-900）、②実務系（E資格／AI実装検定 A／Python 3 認定／統計検定）、③クラウド系（AWS Certified ML／GCP Professional ML／Azure AI Engineer）。文系・初学者の最初の1つはG検定が現実解で、独学3か月程度・受験料13,200円（一般）が目安です。エンジニア・データサイエンス志望ならE資格、クラウド業務担当ならAWS認定MLが定石です。
対策講座はAidemy・キカガク・スキルアップNeXt・スタディング・資格スクエアなどがあり、専門実践教育訓練給付制度の指定講座なら最大80%（上限64万円）の給付を受けられる可能性があります。資格は取得自体が目的ではなく、AI時代の業務に活かすための手段です。まずは1資格を3〜6か月の学習計画で目指し、合格後にすぐ業務応用の場を作りましょう。AI分野は変化が速いため、資格は1年で陳腐化しない「思考の土台」として活用するのが鍵です。
▼ 最初の1歩を踏み出すために ▼
AI分野でのキャリア形成や、資格取得後の転職・社内異動に迷う段階なら、キャリア相談サービス比較で方向性を整理するのも有効です。資格学習と並行してオンライン学習を進めたい場合は、オンライン学習サービス比較で自分に合う講座を見つけましょう。AI関連職への転職を視野に入れている方は、転職エージェント比較で求人傾向を確認しておくと、資格選びと転職活動がスムーズに連動します。
※本記事はアフィリエイト広告（PR）を利用しています。記載の情報は2026年5月時点の公式情報に基づきます。受験料・試験要項・講座内容は変更される場合があるため、申込前に必ず各認定団体・事業者の公式サイトで最新情報をご確認ください。本記事は資格取得後の合格・転職成功・年収増加を保証するものではありません。
あわせて読みたい関連記事
