本記事は全4話シリーズ「海外主要ジェネレーティブAI資格ガイド」の第2話です。
第1話でクラウドベンダー系資格を解説した後、本稿では以下4つのプログラムを公式情報をもとに比較・解説いたします。
- Stanford University AI Graduate Certificate
- MIT Professional Certificate in Machine Learning & AI
- Deep Learning Specialization（DeepLearning.AI）
- AI Fundamentals Certification（DataCamp）
海外生成AI資格の全体像
生成AI資格とは何か？
生成AI資格は、LLM（大規模言語モデル）やマルチモーダルAI、プロンプトエンジニアリングなどの最先端技術を体系的に学び、そのスキルを証明する認定プログラムです。
ベンダー系がクラウド実装を重視するのに対し、学術系・教育機関系は理論的裏付けを、オンライン教育プラットフォーム系はハンズオン演習を強みとしています。
主要15資格のジャンル別分類
全4話で扱う15資格を4つのジャンルに分類しています。
第2話では左列の「学術系・教育機関・オンライン教育プログラム」4種を解説いたします。
| カテゴリー | 資格例 |
|---|---|
| 学術機関プログラム（2） | Stanford AI Graduate Certificate MIT Professional Certificate in ML & AI |
| オンライン教育プラットフォーム系（2） | Deep Learning Specialization（DeepLearning.AI） AI Fundamentals Certification（DataCamp） |
| クラウドベンダー系（4） | Google Cloud Generative AI Leader 他 |
| 役割・スキル別系（4） | IBM Applied AI 他 |
| 業界特化型系（3） | Introduction to Generative AI 他 |
学術機関・教育機関・オンライン教育プログラム資格比較表202506
| 資格名 | 履修要件・評価方式 | 費用（目安） | その他特徴 |
|---|---|---|---|
| Stanford AI Graduate Certificate | 必修1～2＋選択2～3コース（計12～16単位）、各コースB評価以上、修了期限3年以内 | 単位あたり1,514USD（12単位で約18,168USD） | 著名教授陣（Ng, Manning）、CEU対応 |
| MIT Professional Certificate in ML & AI | 特定のコース群で構成される証明書プログラム、各コースオンラインクイズ＋最終プロジェクト提出 対面形式の明確記載 未確認 | 例：基礎コース約2,500USD／Advancedコース約3,500USD 変動の可能性あり | 主にオンライン（edX）、対面演習・GPUオプションは未確認 |
| Deep Learning Specialization (DeepLearning.AI) | 5コース構成、各コースでハンズオンプロジェクト提出 | Courseraサブスクリプション49USD/月（変動の可能性あり） | Andrew Ng監修、プロジェクトベース、世界中で100万以上受講 |
| AI Fundamentals Certification (DataCamp) | モジュール学習＋最終試験合格 | DataCamp年額サブスクリプション168USD/年（14USD/月×12） | インタラクティブ演習、ポートフォリオ機能 |
Stanford University AI Graduate Certificate
履修要件・評価方式
Stanfordの公式プログラムでは、必修1～2科目（例：Machine Learning, Deep Learning Fundamentals）と選択2～3科目（例：NLP, Generative Models）から計12～16単位をオンラインで履修します。
各科目は6～8週間のビデオ講義とプロジェクト演習で構成され、B評価（3.0）以上の取得が必須となります。
修了期限は最長3年で、すべての要件を満たすとStanford公式のデジタル証明書が発行されます。
修了率については公式に発表されていないため不明です。
学習方法＆リソース＆教材
- 公式教材：Stanford Onlineの録画講義＋スライド
- 推薦図書：《Deep Learning》（Goodfellow）,《NLP with Transformers》
- 演習環境：TensorFlow/PyTorchノートブック（Stanford GitHub公開）
- コミュニティ：Slack/Ed Discussionで講師・受講生と質疑応答
- 論文化支援：プロジェクト成果を学術論文形式でまとめるワークショップ
費用・修了データ
- 授業料：1,514USD/単位（12単位で約18,168USD）
- 修了率：公表されていません
その他特徴
- Andrew Ng, Christopher Manning等による最先端研究紹介
- CEU（継続教育単位）対応
MIT Professional Certificate in Machine Learning & AI
履修要件・評価方式
MITのプログラムでは、複数の短期コース（例：Machine Learning Fundamentals, Advanced Machine Learning）から自由に選択して受講します。
各コースはオンライン（edX）形式で提供され、コース末には選択式クイズと実践プロジェクトの提出により評価されます。
Cambridge校での対面演習については公式では確認できず、主にオンライン学習が想定されます。
評価は実装力と理論理解の両面を測定します。
学習方法＆リソース＆教材
- edX講義：動画＋Jupyter Notebookによる演習
- 参考図書：《Introduction to Deep Learning》（MIT Press）
- 対面GPU演習：公式未確認（オプションの可能性あり）
- フォーラム：edXディスカッションで講師回答
- プロジェクト：実データセットを用いた開発＋レポート
費用・修了データ
- 費用例：個別コースの料金は「$900-$1,500 per day」または「$1,600-$6,500 per course」（変動の可能性あり）
- 修了率：公表されていません
その他特徴
- オンライン中心の提供
- CEU対応
- MIT Research Lab連携プロジェクトの参加可能性
Deep Learning Specialization (DeepLearning.AI)
コース構成・履修要件
DeepLearning.AIのSpecializationは、Coursera上で提供される5コースシリーズです。
各コースは「Neural Networks and Deep Learning」「Improving Deep Neural Networks」「Structuring Machine Learning Projects」「Convolutional Neural Networks」「Sequence Models」（名称は公式確認済みですが、細部変更の可能性があります）で構成されています。
動画講義とハンズオンプロジェクトを完了し、すべて修了すると認定証が発行されます。
修了期間は平均3～4ヶ月です。
学習方法＆リソース＆教材
- 動画講義：英語（日本語字幕あり）
- 演習環境：Google Colabノートブックで実装
- プロジェクト提出：各コース最終課題
- コミュニティ：Courseraフォーラム
- 監修：Andrew Ng氏
費用・修了データ
- 費用：Courseraサブスクリプション49USD/月
（Coursera Plusの価格変動により現在は「$59/month」の場合もあります） - 修了率：公表されていません
その他特徴
- 100万以上の受講者実績
- LinkedIn共有対応のデジタル証明書
AI Fundamentals Certification (DataCamp)
コース構成・履修要件
DataCampのAI Fundamentalsは4つのモジュールで構成され、AI基礎、Python実装、プロンプト入門を学習します。
各モジュールのインタラクティブ演習を完了し、最終試験に合格すると認定されます。
プラットフォーム契約者は追加費用なしで受講可能です。
学習方法＆リソース＆教材
- ブラウザ演習：即時フィードバック付き
- ビデオ講義：各章短時間の解説
- 練習問題：無制限利用
- ポートフォリオ機能：成果をプロフィールで公開
費用・修了データ
- 費用：$25/month when billed annually、または$42/month when billed monthlyで、年額は約$300
- 修了率：公表されていません
その他特徴
- 初心者フレンドリーな演習設計
- ポートフォリオによる可視化
- 企業向け研修プランあり
資格の選び方と活用術
キャリアステージ別おすすめ
- 研究者／学術志向：Stanfordで研究プロジェクト経験を重視。
- 実務開発者：MITで理論と実装をバランス良く修得。
- 教育／啓蒙者：DeepLearning.AIを教材活用。
- 入門者：DataCampで手軽に基礎演習。
受験計画の立て方と学習ロードマップ
- 目標設定：役割・レベルに合ったプログラム選択
- スケジュール：週7時間以上学習枠確保
- リソース：公式＋推奨図書併用
- コミュニティ：フォーラム活用
- プロジェクト：早期着手
資格取得後のスキル実装ポイント
- 論文執筆：Stanford/MIT成果の学会投稿
- 社内共有：演習結果をチーム勉強会で展開
- AIポリシー：DataCamp学習を社内規定に反映
- PoC：MITプロジェクトをPoC化
よくある質問（FAQ）
まとめ
第2話では、Stanfordと MITの学術機関プログラム、およびDeepLearning.AI、DataCampのオンライン教育プログラム計4種を、最新の公式情報に基づいて正確に比較・解説いたしました。
第3話では「役割・スキル別資格」を取り上げ、Prompt EngineerやAI Executive向け認定プログラムを同様の形式でご紹介いたします。
各プログラムの特徴を踏まえ、ご自身の学習・キャリア計画に最適な選択を検討してみてください。
