MLOpsエンジニアは、機械学習モデルの開発から運用までを一気通貫で支える専門職です。AI開発の高度化やビジネス活用の拡大に伴い、需要は急速に高まっています。そこで注目されるのが「資格」の存在。資格はスキルの裏付けになり、キャリアアップや案件獲得に大きく役立ちます。ここではMLOpsエンジニアにおすすめの資格を整理し、どのように活用できるかを詳しく解説します。
MLOpsエンジニアに資格が必要な理由
MLOpsはまだ新しい分野であり、明確なスキル基準が確立されていません。そのため資格は、以下のような役割を果たします。
- 専門知識を体系的に習得した証明
- 他エンジニアとの差別化
- キャリアパスや案件選定時のアピール材料
- クラウドやデータ領域にまたがる知識の整理
特にSESやフリーランスとして働く場合、資格は信頼性を高める強力な武器になります。
MLOpsエンジニアにおすすめの資格一覧
クラウド関連資格
MLOpsにおいてクラウドスキルは必須です。モデルの学習やデプロイはクラウドサービスを前提とするケースが多いためです。
AWS認定資格
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイに特化した資格。MLOpsエンジニアに直結する内容です。 - AWS Certified Solutions Architect – Associate/Professional
インフラ全体の設計力を証明。MLOps基盤を構築する際に有利。
GCP認定資格
- Google Professional Machine Learning Engineer
Google Cloud上での機械学習システム設計・運用に特化。KubeflowやVertex AIなどの活用力を証明できます。 - Google Professional Data Engineer
データパイプラインの設計やETL基盤の構築スキルを評価。MLOpsのデータ前処理領域に有効。
Azure認定資格
- Azure Data Scientist Associate (DP-100)
Azure上での機械学習プロジェクト実行スキルを認定。 - Azure Solutions Architect Expert
インフラからML環境の設計まで幅広いスキルを証明。
データ基盤・AI関連資格
MLOpsエンジニアはデータ活用の知識も不可欠です。
- TensorFlow Developer Certificate
モデル構築力を証明。MLOps基盤に乗せるモデル実装に役立ちます。 - E資格（日本ディープラーニング協会：JDLA）
日本国内で信頼性が高く、AI開発スキルを広く証明可能。 - Databricks Certified Machine Learning Professional
データエンジニアリングとMLの統合基盤に強み。ビッグデータ案件で有効。
インフラ・DevOps関連資格
MLOpsはDevOpsの知識を応用する領域でもあります。
- Certified Kubernetes Administrator (CKA)
コンテナ環境の運用スキルを証明。MLモデルのデプロイやスケーリングで必須。 - Docker Certified Associate (DCA)
コンテナ化技術の基礎を固める資格。MLOpsの実務に直結。 - Terraform Associate
IaC（Infrastructure as Code）の理解を証明。ML環境の自動構築に役立ちます。
どの資格から取得すべきか
MLOpsエンジニアを目指す場合、以下のステップで資格を選ぶのがおすすめです。
- クラウド資格（AWS/GCP/Azure）
→ まずは基盤構築力を証明する資格を取得 - 機械学習系資格（AWS ML Specialty / GCP ML Engineer / E資格）
→ モデル実装から運用までの専門性を強化 - コンテナ・DevOps資格（CKA/DCA）
→ 実運用の現場で強みを発揮できる
資格取得の活用シーン
- SES案件でのスキルアピール
- 面接での専門性の証明
- フリーランス案件獲得時の信頼性向上
- 最新のクラウド・AI技術習得のモチベーション維持
まとめ
MLOpsエンジニアは、クラウド・データ・AI・インフラの知識を横断的に活用する職種です。
資格はスキルの証明だけでなく、案件獲得やキャリア形成に直結します。
まずはクラウド資格を土台に据え、AI・データ・DevOps関連資格を組み合わせて学習を進めることで、市場価値の高いMLOpsエンジニアとして活躍できるでしょう。
