- G検定合格後に狙う価値のある資格5つと、それぞれの「方向性」の違い
- G検定で学んだ知識がどこまで流用できるか(学習コストの目安)
- クラウドAI資格(AWS AIF / Azure AI-901)が今アツい理由
- 迷ったときの選び方フローチャート
G検定に合格した皆さん、おめでとうございます。合格発表のあと、多くの人がこう考えます——「せっかく学習習慣がついたのに、ここで止めるのはもったいない。次は何を取ろう?」
実はG検定合格直後は、AI系資格を取るうえでいちばん有利なタイミングです。AI・機械学習・生成AIの基礎概念という「共通言語」が頭に入った状態なので、次の資格の学習コストが大幅に下がります。
この記事では、G検定の次のステップとして現実的な5つの資格を、方向性別に整理して比較します。

結論:次の資格は「方向性」で選ぶ
G検定は「AIのジェネラリスト」を証明する資格です。次のステップは、その基礎の上にどの専門性を積むかで決まります。まず全体像を表で整理します。
| 資格 | 主催 | 方向性 | レベル感 | こんな人に |
|---|---|---|---|---|
| AWS AIプラクティショナー(AIF-C01) | AWS | クラウド×生成AIの実務 | 入門〜基礎 | 会社でAWSを使っている/生成AIを業務に落としたい |
| Azure AI Fundamentals(AI-901) | Microsoft | クラウド×生成AIの実務 | 入門〜基礎 | 会社がMicrosoft系(Teams/Copilot導入企業など) |
| E資格 | JDLA | ディープラーニング理論・実装 | 上級 | 数学とPythonで本格的に実装したい |
| AIエージェント・ストラテジスト | AICX協会 | AIエージェント導入の企画 | 基礎〜中級 | 2026年注目のAIエージェントをビジネス側から仕掛けたい |
| 生成AIパスポート | GUGA | 生成AI活用リテラシー | 入門 | 生成AIの活用・リスクを体系的に押さえ直したい/チームに広めたい |
このなかで2026年現在、もっとも「費用対効果」が高いのはクラウドAI資格(AWS AIF / Azure AI-901)です。理由はシンプルで、G検定との出題範囲の重複が大きく学習コストが低いのに、「クラウドで生成AIを動かせる(ことを示せる)」という実務寄りの証明が手に入るからです。順に見ていきます。
① AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)——G検定の知識がそのまま活きる
AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)は、AWSが2024年に新設したAI・生成AI分野の入門資格です。試験は65問・90分、受験料100 USD、AI/機械学習/生成AIの概念とAWSサービス(Amazon Bedrockなど)の使いどころが問われます。
G検定合格者にとって重要なのは、出題の土台部分(機械学習の基礎・生成AIの仕組み・AI倫理)がG検定とかなり重複していることです。新しく覚えるのは「AWSのどのサービスで実現するか」のレイヤーだけ。ゼロから挑む人に比べて、大きなアドバンテージがあります。
どこが重複していてどこが違うのかは、姉妹サイト「AWS資格の森」の比較記事が詳しいです。
▶ 対策:AIF-C01完全対策ハブ——教科書+インタラクティブ問題が無料(AWS資格の森)
なお2026年9月30日までは受験料が50%オフになるキャンペーンが実施されています(申込前にAWS公式で最新情報を確認してください)。
② Azure AI Fundamentals(AI-901)——2026年に生まれ変わった新試験
Microsoft側の対抗馬がAI-901(Azure AI Fundamentals)です。注意したいのは、長年の定番だった旧試験「AI-900」が2026年6月30日で廃止され、後継のAI-901に完全移行したこと。AI-901は出題の55〜60%が「Microsoft Foundryを使ったAIソリューションの実装」で、読んで覚える試験から「作れるかを問う試験」へ大きく舵を切りました(合格スコアは1,000点満点中700点)。
日本企業はMicrosoft 365やTeamsの導入率が高く、「会社の標準がMicrosoft」という人にはAWSよりこちらが実務直結です。G検定で学んだ生成AIの基礎概念(LLM・プロンプト・AI倫理)はドメイン1でそのまま活きます。
▶ 関連:AI-900とAI-901の違いを図解|変更点・移行スケジュール
③ E資格——「理論を極める」正統ルート
G検定と同じJDLA主催の上位資格がE資格です。ディープラーニングの理論(数学込み)とPython実装力を問う、日本のAI資格ではもっとも本格派の試験です。
ただしハードルも明確で、受験にはJDLA認定プログラムの修了が必要です。認定講座の受講費用(数万円〜数十万円)と数ヶ月の学習期間がかかるため、「エンジニアとしてAI実装を仕事にする」覚悟が固まってから挑むのがおすすめです。逆にその覚悟があるなら、G検定→E資格は王道中の王道です。
④ AIエージェント・ストラテジスト——2026年の「新しい波」に乗る
2026年のAI業界のキーワードは間違いなく「AIエージェント」です。AICX協会が2026年に新設したAIエージェント・ストラテジスト試験は、AIエージェントを業務に導入する際の企画・設計・リスク管理を問う、ビジネス側の新資格です。
新設資格なので市場価値はこれから固まっていく段階ですが、裏を返せば今取れば「社内でいちばん詳しい人」になれるポジション。コードを書かずにAI活用の中心にいたい企画職・マネジメント層に向いています。
⑤ 生成AIパスポート——生成AI活用の「守り」を固める
GUGA(生成AI活用普及協会)の生成AIパスポートは、生成AIの活用法と情報リスク(著作権・個人情報・ハルシネーション等)に特化した入門資格です。難易度はG検定より易しめなので「ステップアップ」というより、生成AI特化の知識の再整理+社内展開の武器という位置づけです。
「チームメンバーにまずAIリテラシーを持たせたい」という立場の人が、推奨資格の候補として自分で先に取っておくパターンが多い試験です。
迷ったらこのフローで決める
ここまでの内容を1枚のフローチャートにまとめました。

ポイントは、「今の仕事に接続する資格」から取ることです。資格は取った直後に実務で使うほど定着し、評価にもつながります。憧れだけでE資格に挑んで認定プログラム費用だけ払って挫折……というのがいちばんもったいないパターンです。
よくある質問
Q. G検定に受かった直後で疲れています。どのくらい空けていい?
学習習慣が残っているうちに次を始めるのが圧倒的に有利です。とはいえ燃え尽きては本末転倒なので、2〜4週間の休憩→入門レベルのクラウドAI資格(AIF/AI-901)のリズムがおすすめです。どちらも学習時間の目安は数十時間で、G検定より軽く感じるはずです。
Q. AWSとAzure、両方取る意味はある?
あります。出題の考え方(生成AIの基礎概念)は共通なので2つ目は非常に楽で、「マルチクラウドでAIの話ができる人」は社内で希少です。ただし順番は必ず「会社で使っているほう」から。
Q. 文系・非エンジニアでもクラウドAI資格は取れる?
AIF-C01は非エンジニア(営業・企画・管理職)も対象に設計された入門試験で、コーディングは不要です。AI-901はPythonコードを「読める」程度の知識が求められますが、書ける必要はありません。G検定を突破した人なら十分に届く範囲です。
まとめ
※試験形式・受験料・キャンペーンは変更されることがあります。受験前に必ず各公式サイト(AWS認定/Microsoft Learn/JDLA)で最新情報を確認してください。
📚 より詳細を学びたい方へ


