本記事では、
JDLAのG検定・E資格、AWSのAI系認定（AIF-C01/MLA-C01 ほか）を、想定キャリア別に
どれから取るべきかを整理します。学習時間・費用・難易度の目安も掲載し、最後に「最短ロードマップ」を提示します。
関連：
【2025版】キャリア別AWS資格の最短ルート：職種ごとの取得順序と学習ロードマップ ｜
まず結論：未経験〜実務者の「3資格」優先度
- ① G検定（JDLA）：AI/生成AIの全体像とビジネス活用を速習。非エンジニア/企画職/PM/コンサル寄りの初手に最適。
- ② AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）：クラウドでのAI/生成AI活用の“共通言語”を獲得。クラウド前提の現場なら即効性大。
- ③ E資格（JDLA） or MLA-C01（AWS MLエンジニアAssociate）：実装/MLOpsに踏み込む人はこのどちらか（または両方）で“現場力”を証明。
ポイント：ビジネス横断でAIを語る土台→クラウド文脈でのAIリテラシー→実装/MLOpsの順に積み上げると、
生成AI案件でも迷子にならない人材設計になります。
3資格の最新比較（概要・費用・難易度）
| 資格 |
位置づけ/目的 |
形式/時間 |
受験要件 |
費用（税込/公式基準） |
想定学習量 |
主な対象 |
| G検定（JDLA） |
AI/生成AIの知識と事業活用の理解 |
オンライン多肢選択・約120分 |
制限なし |
一般13,200円／学生5,500円 |
30〜60時間 |
非エンジニア、ビジネス職、PM/コンサル |
| AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01） |
AWS上のAI/ML/生成AIの基礎とユースケース理解 |
65問・90分（CBT） |
制限なし（Foundational） |
USD 100 |
40〜80時間 |
クラウド前提の企画/開発/データ職の入口 |
| E資格（JDLA） |
DL理論の理解と実装選定・設計力 |
多肢選択・約120分・100問程度 |
JDLA認定プログラム修了（過去2年以内） |
一般33,000円／学生22,000円／会員27,500円 |
150〜300時間（講座＋自習） |
研究開発/実装エンジニア志向 |
| MLA-C01（AWS Machine Learning Engineer – Associate） |
MLワークロードの設計/実装/運用（MLOps含む） |
65問・130分（CBT） |
制限なし（Associate） |
目安：USD 150 |
120〜240時間 |
ML実装・MLOps担当、SageMaker実務者 |
※費用・構成は公式情報に準拠（為替で日本円は変動）。E資格は認定プログラム修了が必須で、修了から2年以内に受験が必要です。
キャリア別のおすすめ順（2025年）
- 非エンジニア（企画/コンサル/PM/営業）：
G検定 → AIF-C01（→関与度に応じて SAA/CLF など基礎クラウド）。生成AIソリューション提案の土台を構築。
- アプリ/インフラエンジニア（クラウド前提）：
AIF-C01 → MLA-C01（→業務に応じて Data Engineer（DEA-C0x））。SageMaker活用やLLMの推論基盤運用まで射程に。
- データ/MLエンジニア・研究寄り：
G検定 → E資格（講座修了必須） → MLA-C01。理論×実装×MLOpsの三拍子を可視化。
採用視点：事業会社やSIでは、
G検定＋AIF-C01で対話の共通言語を持ち、
MLA-C01やE資格で「作れる/運用できる」実務力を示す構成が好まれます。
生成AIプロジェクトで“効く”コンピテンシー対応表
要件定義・ガバナンス
- ユースケース選定とROI試算：G検定・AIF-C01
- 責任あるAI/セキュリティ・プライバシー：AIF-C01
- FM/LLMの選定（Bedrock含む）：AIF-C01
実装・運用（MLOps/LLMOps）
- 前処理・特徴量・評価：MLA-C01 / E資格
- パイプライン/CI-CD/監視：MLA-C01
- RAG/プロンプト最適化/コスト管理：MLA-C01＋AIF-C01
学習時間・費用の目安と最短ロードマップ
最短ロードマップ（未経験→現場貢献）
- Step1：G検定（30〜60h）— 全体像・倫理・ビジネス活用を固める
- Step2：AIF-C01（40〜80h）— AWSのAI/生成AIサービス把握、Bedrockの活用像
- Step3：MLA-C01またはE資格（120〜300h）— 実装/運用の即戦力化
概算コスト（講座費除く/為替変動あり）
- G検定：13,200円
- AIF-C01：USD 100
- E資格：33,000円＋認定プログラム受講費
- MLA-C01：USD 150
Tips：E資格は
受験要件として認定プログラム修了（過去2年以内）が必要。費用・時間は講座に大きく依存するため、
学習計画で先に“到達レベル”を決めるのが失敗防止のコツです。
よくある迷いと解決策
Q1：G検定とAIF-C01、どちらが先？
ビジネス横断のAIリテラシーを強化したいなら
G検定→AIF-C01。クラウド現場前提であれば
AIF-C01先行でもOK。
Q2：E資格とMLA-C01、どちらが“実務”に効く？
理論重視や研究寄り、スクラッチ実装力を可視化したいなら
E資格。SageMakerやMLOps、LLM運用の実務即応性は
MLA-C01が刺さりやすい。両者は補完関係です。
Q3：生成AIに“深い専門”が必要な時は？
AWSでは2025年以降、
生成AI開発の上位資格（Professional）が拡充予定。AIF-C01→MLA-C01で基礎〜実装を固め、最新の上位資格情報を追従しましょう。
学びを成果に変える：おすすめ学習ステップ
- インプットの粒度を合わせる：G検定とAIF-C01の出題ドメインを“KPI/ユースケース/責任あるAI/セキュリティ”で横串管理。
- ハンズオンを前倒し：BedrockでRAG/プロンプト最適化→CloudWatchで観測→コスト監視まで一連で体験。
- 評価指標を固定：精度だけでなくレイテンシ/コスト/再現性/ガバナンスをOKR化。
- アウトプット駆動：社内PoCの設計書・ダッシュボードをポートフォリオ公開（機密配慮）。
さらに詳しいクラウド資格の並べ方は
AWS資格ロードマップをどうぞ。
まとめ：2025年の“勝てる”3資格戦略
- 土台：G検定（またはAIF-C01）で共通言語を揃える
- 即応力：AIF-C01でクラウドAIの実務前提を押さえる
- 差別化：MLA-C01 or E資格で実装/運用の“できる化”を証明
生成AIは“作って終わり”ではなく、
継続運用（LLMOps）で価値を出します。ロードマップを段階構成にして、
短期の可視化→中期の実装→長期の運用でレベルアップしていきましょう。
本記事では、
JDLAのG検定・E資格、AWSのAI系認定（AIF-C01/MLA-C01 ほか）を、想定キャリア別に
どれから取るべきかを整理します。学習時間・費用・難易度の目安も掲載し、最後に「最短ロードマップ」を提示します。
関連：
【2025版】キャリア別AWS資格の最短ルート：職種ごとの取得順序と学習ロードマップ ｜
まず結論：未経験〜実務者の「3資格」優先度
- ① G検定（JDLA）：AI/生成AIの全体像とビジネス活用を速習。非エンジニア/企画職/PM/コンサル寄りの初手に最適。
- ② AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）：クラウドでのAI/生成AI活用の“共通言語”を獲得。クラウド前提の現場なら即効性大。
- ③ E資格（JDLA） or MLA-C01（AWS MLエンジニアAssociate）：実装/MLOpsに踏み込む人はこのどちらか（または両方）で“現場力”を証明。
ポイント：ビジネス横断でAIを語る土台→クラウド文脈でのAIリテラシー→実装/MLOpsの順に積み上げると、
生成AI案件でも迷子にならない人材設計になります。
3資格の最新比較（概要・費用・難易度）
| 資格 |
位置づけ/目的 |
形式/時間 |
受験要件 |
費用（税込/公式基準） |
想定学習量 |
主な対象 |
| G検定（JDLA） |
AI/生成AIの知識と事業活用の理解 |
オンライン多肢選択・約120分 |
制限なし |
一般13,200円／学生5,500円 |
30〜60時間 |
非エンジニア、ビジネス職、PM/コンサル |
| AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01） |
AWS上のAI/ML/生成AIの基礎とユースケース理解 |
65問・90分（CBT） |
制限なし（Foundational） |
USD 100 |
40〜80時間 |
クラウド前提の企画/開発/データ職の入口 |
| E資格（JDLA） |
DL理論の理解と実装選定・設計力 |
多肢選択・約120分・100問程度 |
JDLA認定プログラム修了（過去2年以内） |
一般33,000円／学生22,000円／会員27,500円 |
150〜300時間（講座＋自習） |
研究開発/実装エンジニア志向 |
| MLA-C01（AWS Machine Learning Engineer – Associate） |
MLワークロードの設計/実装/運用（MLOps含む） |
65問・130分（CBT） |
制限なし（Associate） |
目安：USD 150 |
120〜240時間 |
ML実装・MLOps担当、SageMaker実務者 |
※費用・構成は公式情報に準拠（為替で日本円は変動）。E資格は認定プログラム修了が必須で、修了から2年以内に受験が必要です。
キャリア別のおすすめ順（2025年）
- 非エンジニア（企画/コンサル/PM/営業）：
G検定 → AIF-C01（→関与度に応じて SAA/CLF など基礎クラウド）。生成AIソリューション提案の土台を構築。
- アプリ/インフラエンジニア（クラウド前提）：
AIF-C01 → MLA-C01（→業務に応じて Data Engineer（DEA-C0x））。SageMaker活用やLLMの推論基盤運用まで射程に。
- データ/MLエンジニア・研究寄り：
G検定 → E資格（講座修了必須） → MLA-C01。理論×実装×MLOpsの三拍子を可視化。
採用視点：事業会社やSIでは、
G検定＋AIF-C01で対話の共通言語を持ち、
MLA-C01やE資格で「作れる/運用できる」実務力を示す構成が好まれます。
生成AIプロジェクトで“効く”コンピテンシー対応表
要件定義・ガバナンス
- ユースケース選定とROI試算：G検定・AIF-C01
- 責任あるAI/セキュリティ・プライバシー：AIF-C01
- FM/LLMの選定（Bedrock含む）：AIF-C01
実装・運用（MLOps/LLMOps）
- 前処理・特徴量・評価：MLA-C01 / E資格
- パイプライン/CI-CD/監視：MLA-C01
- RAG/プロンプト最適化/コスト管理：MLA-C01＋AIF-C01
学習時間・費用の目安と最短ロードマップ
最短ロードマップ（未経験→現場貢献）
- Step1：G検定（30〜60h）— 全体像・倫理・ビジネス活用を固める
- Step2：AIF-C01（40〜80h）— AWSのAI/生成AIサービス把握、Bedrockの活用像
- Step3：MLA-C01またはE資格（120〜300h）— 実装/運用の即戦力化
概算コスト（講座費除く/為替変動あり）
- G検定：13,200円
- AIF-C01：USD 100
- E資格：33,000円＋認定プログラム受講費
- MLA-C01：USD 150
Tips：E資格は
受験要件として認定プログラム修了（過去2年以内）が必要。費用・時間は講座に大きく依存するため、
学習計画で先に“到達レベル”を決めるのが失敗防止のコツです。
よくある迷いと解決策
Q1：G検定とAIF-C01、どちらが先？
ビジネス横断のAIリテラシーを強化したいなら
G検定→AIF-C01。クラウド現場前提であれば
AIF-C01先行でもOK。
Q2：E資格とMLA-C01、どちらが“実務”に効く？
理論重視や研究寄り、スクラッチ実装力を可視化したいなら
E資格。SageMakerやMLOps、LLM運用の実務即応性は
MLA-C01が刺さりやすい。両者は補完関係です。
Q3：生成AIに“深い専門”が必要な時は？
AWSでは2025年以降、
生成AI開発の上位資格（Professional）が拡充予定。AIF-C01→MLA-C01で基礎〜実装を固め、最新の上位資格情報を追従しましょう。
学びを成果に変える：おすすめ学習ステップ
- インプットの粒度を合わせる：G検定とAIF-C01の出題ドメインを“KPI/ユースケース/責任あるAI/セキュリティ”で横串管理。
- ハンズオンを前倒し：BedrockでRAG/プロンプト最適化→CloudWatchで観測→コスト監視まで一連で体験。
- 評価指標を固定：精度だけでなくレイテンシ/コスト/再現性/ガバナンスをOKR化。
- アウトプット駆動：社内PoCの設計書・ダッシュボードをポートフォリオ公開（機密配慮）。
さらに詳しいクラウド資格の並べ方は
AWS資格ロードマップをどうぞ。
まとめ：2025年の“勝てる”3資格戦略
- 土台：G検定（またはAIF-C01）で共通言語を揃える
- 即応力：AIF-C01でクラウドAIの実務前提を押さえる
- 差別化：MLA-C01 or E資格で実装/運用の“できる化”を証明
生成AIは“作って終わり”ではなく、
継続運用（LLMOps）で価値を出します。ロードマップを段階構成にして、
短期の可視化→中期の実装→長期の運用でレベルアップしていきましょう。
AWS
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