生成AI資格の難易度一覧｜合格率・勉強時間・受験条件で比較

2026年8月23日

生成AI資格の難易度は、合格率だけでは判断できません。受験条件がなく初心者を対象とする資格もあれば、特定講座の修了やAI開発の実務経験を前提とする資格もあるためです。

初めて資格を取るなら、生成AIパスポートやGoogle Cloud Generative AI Leaderなどから検討しやすいでしょう。
一方、AIエンジニアとして専門性を高めたい場合は、E資格やDatabricksの認定資格、AWSのProfessional資格などが候補になります。

この記事では、主要な生成AI・AI関連資格を、合格率・受験条件・試験範囲・前提知識・勉強時間の観点から比較します。

生成AI資格の難易度一覧

まず、主要資格の難易度を大きく4段階に整理します。

資格	難易度の目安	公式合格率	受験条件	勉強時間・学習負担
生成AIパスポート	入門	78.84％（2026年2月）	制限なし	公式の統一目安なし
Google Cloud Generative AI Leader	入門	非公開	なし	公式の統一目安なし
Microsoft Certified: AI Business Professional	入門	非公開	明示された必須条件なし	公式の統一目安なし
G検定	基礎〜中級	83.08％（2026年第4回）	制限なし	合格者アンケートでは30〜50時間が最多
Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-901）	基礎〜中級	非公開	明示された必須条件なし	Python・Azureの基礎知識が求められる
Databricks Certified Generative AI Engineer Associate	中〜上級	非公開	必須条件なし	6か月程度の実務経験を推奨
E資格	上級	69.17％（2026年第1回）	JDLA認定プログラムを過去2年以内に修了	認定プログラムの学習が必要
AWS Certified Generative AI Developer – Professional	上級	非公開	明示された受験資格なし	AWS等での開発経験2年以上、生成AI実装1年を想定

合格率と受験条件を見るときの注意点

生成AIパスポートはオンラインで60分・60問、受験資格に制限がありません。2026年2月試験は28,415人が受験し、22,401人が合格しています。

G検定も受験資格に制限はなく、2026年第4回オンライン試験の合格率は83.08％でした。ただし、AI・ディープラーニングを広く扱うため、生成AIだけを学ぶ資格より学習範囲は広めです。

一方、E資格では試験日の過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了している必要があります。2026年第1回の合格率は69.17％ですが、受験前に認定プログラムを修了した人が母集団であることを考慮する必要があります。

そのため、「合格率が高い＝簡単」と単純には判断できません。

生成AI資格の難易度を比較するときの5つの基準

生成AI資格を比較するときは、合格率以外の条件も確認することが重要です。

受験条件

最初に確認したいのが、誰でも申し込める試験かどうかです。

生成AIパスポートやG検定は受験資格に制限がありません。Google Cloud Generative AI Leaderも前提条件を設けていません。

対してE資格では、JDLA認定プログラムの修了が受験条件です。試験だけ勉強してすぐ申し込む形式ではありません。

前提知識

資格名に「入門」「Fundamentals」と付いていても、必要な知識は同じではありません。

たとえばMicrosoft Azure AI Fundamentals（AI-901）は、AI分野のキャリア初期を対象とする資格ですが、MicrosoftはPythonの構文・プログラミング手法やAzureリソースの知識を求めています。

非エンジニアが完全な知識ゼロから受ける場合、生成AIパスポートなどより準備量が増える可能性があります。

試験範囲

試験範囲が広いほど、覚える知識も増える傾向があります。

G検定ではAI・ディープラーニングの基礎から活用まで幅広く問われます。一方、生成AIパスポートは生成AIの基礎、活用、リスクなどに焦点があります。

さらに専門資格になると、RAG、エージェント、モデル評価、ガバナンス、クラウドサービスなど実装寄りの知識まで必要です。

実装知識の有無

エンジニア向け資格では、用語を覚えるだけでは対応しにくくなります。

Databricks Certified Generative AI Engineer Associateは、LLMアプリケーション設計、RAG、Vector Search、MLflow、エージェント、評価・監視などを対象としています。公式ガイドでは、PythonやAPIの実務知識も推奨されています。

AWS Certified Generative AI Developer – Professionalも、基盤モデル統合、実装、AIセキュリティ、運用最適化、テストなどが試験範囲です。

学習時間と推奨経験

学習時間を公式に公表していない資格は少なくありません。その場合、非公式サイトの数字を「標準勉強時間」として断定しないことが重要です。

G検定では、JDLAが公開する合格者アンケートで「30〜50時間」が最多となっています。

それ以外の資格は、公式学習パスや推奨経験を基準に学習計画を作るほうが安全です。

難易度が低めの生成AI資格

初心者が最初の資格を選ぶなら、受験条件がなく、プログラミングを必須としない資格が候補になります。

生成AIパスポート

生成AIパスポートは、生成AIの基礎知識、安全な活用方法、情報漏洩や権利侵害などのリスクを体系的に学ぶ資格です。

試験はオンラインのIBT方式で、60分・60問。受験資格に制限はありません。

2026年2月試験では合格率78.84％でした。ただし、合格率は試験回によって変わるため、固定値として考えないようにしましょう。

生成AIそのものを初めて体系的に学びたい人や、業務で生成AIを安全に使うための基礎を身につけたい人が検討しやすい資格です。

Google Cloud Generative AI Leader

Google Cloud Generative AI Leaderは、技術者だけでなく、幅広い職種を対象とする資格です。

Google Cloudは、実践的な技術経験の有無を問わず、あらゆる職務の人を対象としています。前提条件もありません。試験は90分で、50〜60問の選択式です。

生成AIの基礎だけでなく、Google Cloudの生成AIサービスや、生成AIをビジネスへ導入する考え方も問われます。

そのため、プログラミング試験というより、生成AIを企画・DX・事業へ活用したい人に向いています。

Microsoft Certified: AI Business Professional

Microsoft Certified: AI Business Professionalは、Microsoftが「Beginner」と位置付けるビジネスユーザー向け資格です。

Microsoft 365 Copilotなどの生成AIツールを使い、業務成果や意思決定へつなげる知識が中心で、アプリ開発やコーディングは求められていません。

Microsoft 365 Copilotを利用する企業のビジネス職であれば、エンジニア資格より挑戦しやすい選択肢です。

基礎〜中級者向けの生成AI・AI資格

少し広いAI知識やクラウド知識まで身につけたい場合は、G検定やAI-901が候補になります。

G検定

G検定は、ディープラーニングの基礎知識を持ち、適切な活用方針を決定するための知識を問う試験です。

受験資格に制限はありません。一方、生成AIだけでなくAI・機械学習・ディープラーニングを広く扱うため、学習範囲は生成AIパスポートより広くなります。

2026年第4回オンライン試験では9,241人が受験し、7,677人が合格しました。合格率は83.08％です。

また、JDLAが公開している合格者アンケートでは、学習時間は「30〜50時間」が最も多い結果です。

合格率だけを見ると高く感じますが、体系的なAI知識を身につける必要があるため、十分な試験対策は必要です。

Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-901）

AI-901は、Azure上でAIソリューションを扱うための基礎資格です。

Microsoftは対象者をAIソリューション開発のキャリア初期としています。ただし、Pythonの構文やプログラミング手法、Azureリソースの知識も求めています。

試験範囲にはAI概念だけでなく、Microsoft Foundryを使ったAIソリューション実装も含まれます。

「Fundamentals」という名称だけで非常に簡単な試験と考えるより、AzureとAI開発の基礎まで準備する資格と考えたほうがよいでしょう。

エンジニア向けの難しい生成AI資格

開発者向け資格になると、生成AIの概念だけでなく、クラウド、プログラミング、RAG、モデル運用などの知識が必要になります。

Databricks Certified Generative AI Engineer Associate

Databricks Certified Generative AI Engineer Associateは、Databricksを利用してLLMアプリケーションを設計・実装する能力を問う資格です。

試験は90分で45問。形式上の受験資格はありませんが、公式ガイドでは関連講座の受講と6か月程度のDatabricks実務経験を強く推奨しています。

さらに、Python、RAG、エージェント、LLM評価、API、Vector Search、MLflowなどの知識が求められます。

生成AIの基礎知識を確認する試験ではなく、実装経験のあるエンジニア向けと考えるのが適切です。

E資格

E資格は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選んで実装する能力を認定する資格です。

受験するには、試験日の過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了しなければなりません。試験範囲には数学、機械学習、深層学習、Transformer、自然言語処理、生成モデルなどが含まれます。

2026年第1回は1,317人が受験し、911人が合格。合格率は69.17％でした。

数字だけなら極端に低い合格率ではありません。しかし、認定プログラムを修了した人だけが受験していることを考えれば、初心者向け資格と同じ尺度では比較できません。

AWS Certified Generative AI Developer – Professional

AWS Certified Generative AI Developer – Professionalは、AWSのProfessionalレベルに位置付けられる生成AI開発者向け資格です。

試験は180分・75問で、受験料は300米ドル。日本語でも受験できます。

公式試験ガイドでは、プロダクショングレードのアプリケーション構築経験2年以上と、生成AIソリューション実装1年程度の経験を想定しています。

RAGや基盤モデルだけでなく、安全性、セキュリティ、ガバナンス、運用効率、テスト、トラブルシューティングまで対象です。

今回比較した資格の中では、実務経験のない初心者が最初に選ぶ資格ではありません。

合格率だけで生成AI資格の難易度を判断できない理由

資格の難易度ランキングを見るときに注意したいのが、合格率の母集団が資格ごとに違うことです。

たとえばG検定は受験資格に制限がありません。一方、E資格はJDLA認定プログラム修了者だけが受験できます。

そのため、

合格率80％の資格A
合格率70％の資格B

という数字だけを見て、資格Aのほうが簡単とは断定できません。

また、AWSやGoogle Cloud、Microsoftなど、公式合格率を公表していない試験もあります。

非公開の数字を第三者サイトの推測値で埋めるのではなく、受験条件・推奨経験・試験範囲まで含めて判断することが重要です。

生成AI資格の勉強時間はどのくらい必要？

勉強時間も資格ごとに事情が異なります。

公式の学習時間データを確認できる資格では、それを参考にできます。たとえばG検定は、合格者アンケートで30〜50時間の学習者が最も多いとされています。

一方、Google Cloud、Microsoft、AWSなどは、一律に「○時間勉強すれば合格できる」と公式保証しているわけではありません。

そのため、学習時間は次の順番で考えるとよいでしょう。

公式試験ガイドで範囲を確認する
公式学習パスを一度進める
模擬問題・Practice Assessmentで不足分野を確認する
苦手分野だけ追加学習する

とくにエンジニア資格では、動画教材を視聴した時間だけでなく、実際にクラウドやコードを触る時間も必要です。

初心者はどの難易度から選ぶべき？

生成AI資格が初めてなら、難しい資格から挑戦する必要はありません。

非エンジニア・生成AI初心者なら、生成AIパスポートやGoogle Cloud Generative AI Leaderが候補です。

AIそのものを広く体系的に理解したいなら、G検定まで視野に入ります。

Microsoft製品を業務で使うなら、AI Business Professionalも選択肢になります。

一方、AI開発を仕事にしたい人は、基礎を身につけた後にAI-901、Databricksの生成AI資格、E資格、AWS Professionalなどへ進むと学習目的を整理しやすくなります。

資格の難易度だけでなく、取得後に何をできるようになりたいかから逆算して選びましょう。

生成AI資格の難易度に関するよくある質問

一番簡単な生成AI資格はどれですか？

一律に「最も簡単」と断定することはできません。

ただし、生成AIパスポートは受験資格に制限がなく、生成AIの基礎や安全利用を中心に扱います。Google Cloud Generative AI Leaderも前提条件がなく、技術経験のない人を含む幅広い職種を対象としています。

初めて資格を取る人は、このような入門向け資格から比較するとよいでしょう。

合格率が高い資格なら簡単ですか？

必ずしも簡単とは限りません。

受験者の前提知識や受験条件が資格ごとに違うためです。とくにE資格のように事前講座の修了が必要な試験では、受験者そのものが一定水準の学習を終えています。

合格率は参考情報の一つとして利用しましょう。

文系でも生成AI資格を取得できますか？

取得できます。

生成AIパスポート、Google Cloud Generative AI Leader、Microsoft Certified: AI Business Professionalなどは、プログラミング実装を主目的としないため、文系・ビジネス職でも検討しやすい資格です。

一方、E資格やAWS・Databricksの開発者向け資格では、数学やプログラミング、クラウド開発などの知識が必要になります。

生成AI資格は独学できますか？

受験条件がない資格なら、公式シラバスや公式教材を使って独学できるものがあります。

ただしE資格は、JDLA認定プログラムの修了が受験資格です。完全な独学だけで直接試験を受けることはできません。

合格率を公開していない資格は難しいのですか？

合格率非公開だから難しいとは限りません。

Google Cloud、AWS、Microsoft、Databricksなどでは、今回確認した公式資格ページ・試験ガイドに受験者全体の合格率は掲載されていません。

その場合は、公式のレベル設定、対象者、推奨経験、試験範囲から難易度を判断します。

まとめ

生成AI資格の難易度を比較するときは、合格率だけを見るのではなく、受験資格・前提知識・試験範囲・実装の有無・学習負担を合わせて確認することが重要です。

初心者やビジネス職なら、生成AIパスポート、Google Cloud Generative AI Leader、Microsoft Certified: AI Business Professionalなどから検討できます。

AI全般を体系的に学びたいならG検定、Azure上でのAI開発まで学びたいならAI-901が候補です。

さらに専門性を高めたいエンジニアには、Databricks Certified Generative AI Engineer Associate、E資格、AWS Certified Generative AI Developer – Professionalなどがあります。

「難易度が高い資格ほど良い」と考える必要はありません。現在の知識と取得目的に合い、学んだ内容を仕事や実践へつなげられる資格を選びましょう。

出典・参考情報

GUGA「生成AIパスポート試験概要」 GUGA「生成AIパスポート試験概要」
GUGA「2026年2月生成AIパスポート試験結果」 GUGA「2026年2月生成AIパスポート試験結果」
日本ディープラーニング協会「G検定について」日本ディープラーニング協会「G検定について」
日本ディープラーニング協会「2026年第4回 G検定開催結果」日本ディープラーニング協会「2026年第4回 G検定開催結果」
日本ディープラーニング協会「E資格とは」日本ディープラーニング協会「E資格とは」
日本ディープラーニング協会「2026年第1回 E資格結果発表」日本ディープラーニング協会「2026年第1回 E資格結果発表」

海外資格の公式情報

Google Cloud「Generative AI Leader」 Google Cloud「Generative AI Leader」
Microsoft Learn「Microsoft Certified: AI Business Professional」 Microsoft Learn「AI Business Professional」
Microsoft Learn「Exam AI-901: Microsoft Azure AI Fundamentals」 Microsoft Learn「Exam AI-901」
AWS「AWS Certified Generative AI Developer – Professional」 AWS「AWS Certified Generative AI Developer – Professional」
AWS「AIP-C01 試験ガイド」 AWS「AIP-C01 試験ガイド」
Databricks「Databricks Certified Generative AI Engineer Associate Exam Guide」 Databricks「Generative AI Engineer Associate Exam Guide」

情報確認日：2026年8月23日

この記事を書いた人

田中和馬株式会社エヌ・ケーパートナーズ／AIスクールガイド｜AWL編集長

株式会社エヌ・ケーパートナーズが運営する「AIスクールガイド｜AWL」編集長。10年以上にわたり、SEOメディアの立ち上げ・構築・運用に携わってきました。

2024年頃から生成AIを独学で学び始め、その後、生成AIスクールでも体系的に学習。現在はChatGPT、Gemini、Claudeなどを活用し、ディープリサーチによる情報収集、マーケティング企画、記事構成・文書作成、メール作成、業務自動化などに日常的に取り組んでいます。

また、生成AIをWebサイトの企画・制作、コーディング、デザインにも活用。エンジニアやデザイナーの業務領域を理解しながら、自らディレクションを行い、メディアの設計から制作・運用まで一貫して担当しています。生成AIスクール・講座の調査、比較基準の設計、記事編集・品質管理も担当しています。