画像処理エンジニア検定とは？検定試験の合格率や難易度、メリット・デメリット、勉強方法を解説

「画像処理や画像認識について学びたい」「画像処理技術を基軸としたキャリア形成をしたい」とお考えであれば、画像処理エンジニア検定の合格に向けて勉強してみてはいかがでしょうか。

画像処理エンジニア検定は、画像処理技術に関して特化した内容になっており、しっかりと基礎を身につけていくことで、その後のキャリアアップやキャリアチェンジに役立つことは間違いありません。

今回は画像処理エンジニア検定に関する基礎知識や詳細情報、画像処理エンジニア検定の資格取得のメリット・デメリット、画像処理エンジニア検定合格のための参考書の選び方や学習及び対策方法についてお話しします。

1.画像処理エンジニア検定に関する基礎知識

はじめに画像処理エンジニア検定に関する基礎知識について解説します。

画像処理エンジニア検定とは

画像処理エンジニア検定とは、CG-ARTS（公益財団法人画像情報教育振興協会）が実施している検定試験の一つであり、画像処理分野における技術の知識やスキルを評価する検定試験です。画像処理に関する技術をベーシックとエキスパートの2つのレベルで、理論的かつ段階的に学ぶことが可能になっているのが特徴と言えます。

昨今ではパソコンだけでなく、スマートフォンやタブレットでも簡単に画像処理ができるようになりました。しかし、直感的に操作できるアプリなどで画像処理及び画像加工をする人はいるものの、理論的に画像処理ができる人はそう多くありません。そのため、理論に基づいた画像処理を行える技術を身につけることは、キャリア形成において有利になることが期待できるのです。

「画像処理エンジニア検定 意味ない」と言われる理由

画像処理エンジニア検定について情報収集をしていると、「画像処理エンジニア検定 意味ない」というサジェストキーワードを見かけることがあります。画像処理エンジニア検定が民間資格であり、何らかの許可や認可のために必要な資格でないことが理由として推測されますが、実際には検定試験の合格のために勉強することは決して無駄になりません。

特に画像処理エンジニア検定の場合、画像処理や画像認識に関する専門分野の知識やスキルが必要となる試験であり、合格に向けてしっかりと勉強することでしか、画像処理エンジニアとしてのスキルを身につけることができないため、ネガティブな言葉に惑わされずに自信を持って勉強に集中しましょう。

画像処理エンジニア検定の合格で目指せるキャリア

• 画像処理エンジニア

• 機械学習エンジニア

• AIエンジニア

• IoTエンジニア

• データサイエンティスト

• 研究開発エンジニア

上記が画像処理エンジニア検定の合格で目指せるキャリアの一例です。画像処理に関する技術は、単に画像を加工することだけが目的ではなく、画像のデータそのものを取り扱える技術でもあります。そのため、膨大な画像データを利用した機械学習、AI、IoT、データサイエンティストなどの領域と非常に相性が良いのです。

例えば、画像データから特定の情報に基づいた画像を抽出したり、画像データを学習することで新しい画像を作成したりする場合の基礎も身につくため、機械学習とAIの分野でも活躍できる可能性があります。同様にカメラを搭載したデバイスやロボットが画像を認識したり、センシング技術と組み合わせて距離や大きさを把握して動作させたりするなど、昨今、研究開発されている領域のキャリアも将来的に視野に入るでしょう。

2.画像処理エンジニア検定の詳細情報

次に画像処理エンジニア検定の詳細情報について解説します。

画像処理エンジニア検定の詳細

参考元：https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/guidance/index.html

上記が画像処理エンジニア検定の詳細です。画像処理エンジニア検定はベーシックとエキスパートの両方を併願することも可能となっており、CG-ARTSが実施しているCGクリエイター検定、CGエンジニア検定、Webデザイナー検定、マルチメディア検定も含めて最大で4つ同時に受験することができます。

受験される方の理解度や興味関心によっては、その他の検定試験の勉強も行い、同時に受験してみても良いでしょう。どの検定試験も試験時間や出題数は同じであることから、出題範囲を見て理解できる内容だったり、実務経験があったりする分野であれば、是非とも挑戦してみてください。

画像処理エンジニア検定の出題範囲

・画像処理エンジニア検定試験「ベーシック」

参考元：https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/about/img_engineer/second.html

上記が画像処理エンジニア検定「ベーシック」の出題範囲です。ベーシックのレベルではあるものの、画像処理に関する専門的な知識が問われる内容になっています。難しい専門用語も多いため、IT関連の知識とともにデザイン領域の基礎も身につけておくと良いでしょう。

また、理論と実務の作業を紐付けるためにも、画像処理ソフトやアプリを用いたり、実際に写真を撮影したりするなど素材を用意して、色々と試すのもおすすめです。特に色や光、彼に関する部分、データの変換などにおいては、画像を用いて変換、もしくはやり直しなどを繰り返してみないと差異を感じることが難しいこともあるため、ソフトウェアの機能と理論的な部分を紐付けながら操作し、目で見て確かめて体験しておきましょう。

・画像処理エンジニア検定試験「エキスパート」

参考元：https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/about/img_engineer/third.html

上記が画像処理エンジニア検定「エキスパート」の出題範囲です。エキスパートはベーシックの内容に加えて、さらに一歩進んだ画像処理技術に関する内容が含まれています。

ベーシックの内容でも言えることですが、画像データに関する基礎、画像処理と画像認識など、ソフトウェアを使っていると意識しない部分が理論的に出題されていることから、普段から画像処理などを行っている場合はどの機能が、どの理論に基づいているのかといった視点を持って記憶し直していくことが大切です。

また、画像の処理のソフトウェアなどを探すのが難しい場合、まずはGoogleフォトで簡単な画像加工をしてみましょう。同様に画像認識に関する技術がピンとこない場合においては、Googleレンズなどのアプリを用いて、実際にどのように認識されるのか、どのような制度なのかを体感しておくと良いでしょう。その他にも撮影した写真をAIで高品質に変えてくれるようなアプリ及びオンラインサービスを利用してみて、実際にどのような結果になるかを試してみてください。

画像処理エンジニア検定の受験者数・合格率・難易度

画像処理エンジニア検定の受験者数は過去3年間で平均すると約1,110人、合格率の平均はベーシック約65%、エキスパートが約33%で推移しています。

試験時間はベーシックが60分、エキスパートが80分、それぞれ10問であることを踏まえると、ベーシックの方が出題範囲が広いように感じるものの、エキスパートの方が問題自体が難しいことが推測できるでしょう。

難易度としては、ベーシックの出題範囲と平均合格率（約65%）を前提とした場合、画像処理に関する基礎知識、実務経験がある方、関連するソフトウェアを日常的に扱っている方にとっては適切な準備を行えば比較的難易度は高く試験と言えるでしょう。ただし、初めて画像処理について学ぶ方の場合ですと、内容を理解するための基礎を身につける必要や問題演習が必要であるためかなり難易度が高くなるでしょう。

エキスパートは平均合格率が約33%と低く試験範囲が広く高度な内容を含むため、難易度は高いといえます。ベーシックな内容がほとんど理解できており、公式のエキスパート用の参考書をスラスラと読める方であれば、合格することはさほど難しくないと推測できます。

画像処理エンジニア検定は過去問が公開されているので、自分自身の理解度がどの程度かを把握した上で、直接受験するか、ITやデザイン関連の基礎を学んでから挑戦するかを検討しましょう。

上記が画像処理エンジニア検定の受験者数・合格率です。

画像処理エンジニア検定の申し込み手順

1. 公式サイトにアクセスし受験者登録

   ※初めてお申込みの場合「初めての方」を選択

2. 受験料の支払い

   クレジットカードでの一括払い、コンビニ、ゆうちょ銀行ATM払いが選択可能

3. 受付完了メールを受信

4. 受験票の到着

   受験票は試験日の約10日前に登録住所宛に送付されます

5. 受験

上記が画像処理エンジニア検定の申し込み方法です。受験には写真付身分証明書か証明写真のいずれかが必要です。当日の本人確認に使用しますので、必ずご持参ください。

• 郵便局での申し込み：

  PDFフォームに必要事項を記入し、郵便局で支払い手続きを行ってください。詳細はこちらを確認

• 団体での申し込み：

  所属組織や講座を通じての団体受験をご希望の場合は、団体責任者にお問い合わせください。

上記が画像処理エンジニア検定の申し込み手順です。

画像処理エンジニア検定の有効期限

画像処理エンジニア検定の有効期限は特に設定されていません。そのため、一度合格すれば履歴書にずっと記載することができます。ただし、合格した時点から時間の経過によって技術が進化していくこと、陳腐化してしまうことを忘れず、常日頃から情報収集を行い知識とスキルのアップデートをしておきましょう。

画像処理エンジニア検定の勉強時間

画像処理エンジニア検定の勉強時間については、出題範囲と公式テキストの内容から推測するところ、公式テキストの内容から推測するところ、おおよそですがベーシックで20時間から50時間、エキスパートも同様に20時間から50時間程度必要となるでしょう。

ただし、実務経験の有無、理解度の差異、画像処理系ソフトウェアやアプリの使用頻度など、受験される方によって異なるということは留意しておいてください。画像処理やIT技術及びデザインに関する基礎がなく、初めて学ぶ方の場合はさらに10時間から30時間程度時間が必要となることを踏まえて、余裕を持った勉強計画を練るようにしましょう。

3.画像処理エンジニア検定の資格取得のメリット

次に画像処理エンジニア検定の資格取得のメリットについて解説します。

画像処理技術に関する知識やスキルを段階的に学べる

画像処理エンジニア検定の資格取得のメリットとして、画像処理技術に関する知識やスキルを段階的に学べることが挙げられます。ベーシック、エキスパートと順々に合格に向けて勉強していくことで、画像処理に関する専門的な知識が手に入るというメリットです。

画像処理エンジニア検定の出題範囲は、画像処理や画像認識、機械学習などの分野にも通じていることから、画像の撮影や取得とともに、蓄積した画像をデータとして理論的に扱えるようになるのもメリットと言えるでしょう。画像処理系のソフトウェアを利用する場合においても、理論的に機能を使いこなせるようになることから、画像データに強いエンジニアとして市場価値を高めることにもつながっていきます。

画像処理技術を基軸としたスキルを身につけやすくなる

画像処理エンジニア検定の資格取得のメリットとして、画像処理技術を基軸としたスキルを身につけやすくなることが挙げられます。画像処理について学ぶことで、写真や各種グラフィックスなどにも精通することができますし、画像の認識ではIoT、AI、ロボット、開発分野など画像データを取り扱うためのスキルの土台として役立つということです。

また、ホームページやウェブサイトの構築、コンテンツマーケティング、広報やデジタルマーケティングの分野においても、理論に基づいた画像処理ができることは、クリエイティブ制作の面でも強みになります。AIや機械学習の分野であればPythonやLinuxなどを学んでいくことで、深層学習などのスキルを身につけていくことも実現可能となるでしょう。

画像処理技術を必要とするキャリアの選択肢が広がる

画像処理エンジニア検定の資格取得のメリットとして、画像処理技術を必要とするキャリアの選択肢が広がることが挙げられます。フォトグラファーやデザイナーとして理論に基づいた画像処理や加工を行ったり、データとして画像を扱えるデータサイエンティスト、画像認識などを活用したIoTエンジニアなど非常に幅広い領域で活躍できる可能性があるのです。

その他にも、昨今ではパン屋さんなどのレジにおいて、上方向から画像を撮影するだけでAIが認識し、種類を判別するといったようなことも実現してきました。同じように今までなかったような技術を開発したい、特定の業務の開発分野で活躍したいといったような場合においても、画像処理エンジニア検定の合格は役立つでしょう。

4.画像処理エンジニア検定の資格取得のデメリット

次に画像処理エンジニア検定の資格取得のデメリットについて解説します。

検定試験合格のための勉強時間や金銭的なコストがかかる

画像処理エンジニア検定の資格取得のデメリットとして、検定試験合格のための勉強時間や金銭的なコストがかかることが挙げられます。勉強する時間、受験するためのスケジュール調整、受験料や参考書に関するコストなど、無料で受けられる試験ではないということです。

ただし、画像処理エンジニア検定だけではなく、その他の検定試験の受験に向けたコストにも言えることですが、時間や金銭的なコストは合格によって大きなリターンとなってくることも忘れてはなりません。むしろ、積極的に投資していくことで、自分自身の成長とスキルアップ、そしてキャリアアップに繋がっていくということを覚えておきましょう。

画像処理エンジニア検定の合格だけでは評価されにくい

画像処理エンジニア検定の資格取得のデメリットとして、画像処理エンジニア検定の合格だけでは評価されにくいことが挙げられます。画像処理エンジニア検定は確かに画像処理及び画像認識などについては特化して学ぶことができる検定試験ですが、画像処理技術を生かすための知識やスキルが伴っていないと、実務に携わる人材として評価されにくいという意味です。

そのため、画像処理エンジニア検定の合格に向けて学ぶ中で、必要になりそうなスキルや知識、OSやソフトウェア、実際に研究開発されたものなどをチェックしながら、自分自身の興味関心を引き出す必要があります。もしくは得意とするエンジニア領域のスキルを伸ばして、画像処理技術と組み合わせてアピールできるようにしておくのも良いでしょう。

プログラミングやソフトウェアについては別に学ぶ必要がある

画像処理エンジニア検定の資格取得のデメリットとして、プログラミングやソフトウェアについては別に学ぶ必要があることが挙げられます。画像処理エンジニア検定の内容が、基本的には理論ベースであり、試験も筆記試験であることから、実技は実務に関する部分は学習しにくいのが理由です。

試験にはPythonなどのプログラミングについて深い知識は必要はないものの、Progateのようなわかりやすく楽しく学べるサイトでプログラミングを学んでみるのはおすすめと言えます。画像処理に関するソフトウェアについても、課金するものを用意する必要はなく、オープンソースソフトウェアをインストールしたり、そのソフトウェアの使い方を学ぶといった形で、楽しみながら学ぶと良いでしょう。

5.画像処理エンジニア検定合格のための参考書の選び方や学習及び対策方法

次に画像処理エンジニア検定合格のための参考書の選び方や学習及び対策方法について解説します。

公式で紹介されている参考書や過去問を利用する

画像処理エンジニア検定の合格に向けて、まずは公式で紹介されている参考書を利用することから始めましょう。出題範囲が含まれている内容であることを考えると、前提として覚えておくべき内容として理解を深めておく必要があります。

また、公式サイトでは過去問も掲載されているため、積極的に挑戦するのもおすすめです。参考書を読みながら過去問に挑戦し、答え合わせをして間違っている部分を復習しながら、自分の理解度の進捗を把握すると良いでしょう。

出題範囲を元に専門書や技術書を購入する

画像処理エンジニア検定合格のために、出題範囲を元に専門書や技術書を購入するのもおすすめです。専門書や技術書は難しいものを購入すべきという意味ではなく、理解が足りない、難しくてよく分からない部分の補填となるような形のものを購入すると良いでしょう。

特に画像処理エンジニア検定は、画像処理に関する理論的で難しい専門用語が多く存在することから、内容を理解していないと専門用語や大切なキーワードが覚えられないこともあります。また、画像処理ソフトウェアなどの使い方の参考書なども、理論と機能を紐付けるのにおすすめです。

普段使っている機能や使ったことがある機能が、どのような考え方や技術が用いられているのか理解が深まると、出題範囲の内容も自然と頭に入ってくるようになるでしょう。

画像処理が可能なアプリやソフトウェアを使ってみるのもおすすめ

画像処理エンジニア検定合格のために、画像処理が可能なアプリやソフトウェアを使ってみるのもおすすめです。GIMPやOpenCVなどオープンソースのソフトウェアもありますし、GoogleフォトやGoogleレンズと言ったようなスマートフォンおよびタブレットで扱えるアプリもあるので、色々物を使ってみましょう。

簡単な写真の加工、もしくは切り抜き、文字入れ、画像の認識、文字の認識、色合いや高原の調整など、クリックやタップするたびにどのような理論および専門用語と結びついているのかをチェックし、変化をじっくりと観察しながら、理論を実務や作業に反映できるようにすることが大切です。

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6.まとめ

今回は画像処理エンジニア検定に関する基礎知識や詳細情報、画像処理エンジニア検定の資格取得のメリット・デメリット、画像処理エンジニア検定合格のための参考書の選び方や学習及び対策方法についてお話ししました。

画像処理エンジニア検定は画像処理及び画像認識など、画像に関連する技術の基礎に特化している検定試験と言えます。画像データを取り扱うスペシャリストとしての土台となり、キャリアアップやキャリアチェンジとともに、新しいスキルの習得にも役立ちますので、是非とも合格に向けて頑張ってみてください。

最後までお読みいただきありがとうございました。

本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。