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NVIDIA認定資格とは？種類・レベルと取る順番

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NVIDIA認定資格とは？種類・レベルと取る順番

AIの広がりで、GPUを使ったインフラを作り、動かせるエンジニアが求められています。そのスキルを証明する方法の一つが、GPUメーカーのNVIDIAが提供するNVIDIA認定資格です。

ここでは、NVIDIA認定資格の概要と2つのレベル、資格の種類をまとめました。あわせて、インフラエンジニアが取る順番も紹介します。

SUMMARY
この記事で分かること
  • NVIDIA認定資格とは何か、2つのレベルと試験の概要
  • NVIDIA認定資格の種類（インフラ・運用の資格とAI開発の資格）
  • インフラエンジニアがNVIDIA認定資格を取る順番
目次

NVIDIA認定資格とは？

GPUとAIの技術を証明する資格

NVIDIA認定資格とは、NVIDIAのGPUやAIの技術について、知識とスキルを証明するための資格です。AIの開発に関わる資格だけでなく、GPUサーバーやAIデータセンターを構築・運用するインフラ向けの資格もそろっています。

2つのレベル

NVIDIA認定資格は、入門の「アソシエイト」と、実務者向けの「プロフェッショナル」の2つのレベルに分かれています。

レベル対象試験時間受験料
アソシエイト（NVIDIA-Certified Associate）AIやGPUインフラの基礎を押さえたい人1時間125ドル
プロフェッショナル（NVIDIA-Certified Professional）GPUインフラやAIの実務に携わる人2時間200〜500ドル

インフラ系のプロフェッショナルは、2〜3年ほどの実務経験を前提にした内容です。

試験の概要

項目内容
受験方法自宅などからのオンライン受験（試験監督付き）、または認定テストセンター
問題数多くの試験で40〜60問（インフラ系のプロフェッショナルは70〜75問）
言語英語（一部の試験は簡体字中国語にも対応）
結果合格・不合格のみ（点数は出ない）。合格するとデジタルバッジがもらえる
有効期間2年間。更新するには、もう一度試験に合格する

試験は英語で行われ、日本語では受けられません。オンライン受験では休憩が取れない点にも注意が必要です。

インフラエンジニアにとってのメリット

AIデータセンターやGPUクラウドの仕事が増えるなかで、GPUインフラの知識を客観的に示す方法が求められています。NVIDIA認定資格は、GPUサーバーやAI向けのネットワークについての知識を、メーカー自身の基準で証明できる資格です。

サーバーやネットワークの実務経験に、この資格を組み合わせると、AIインフラの分野へ仕事の幅を広げる足がかりになります。

AIデータセンターの全体像は、［AIデータセンターとは］で解説しています。

NVIDIA認定資格の種類

NVIDIA認定資格は、インフラを作り動かす人向けの資格と、AIを開発する人向けの資格に分けると分かりやすくなります。受験料は、2026年11月時点のNVIDIA公式サイトの金額です。

インフラ・運用の資格

資格（略称）レベル主な対象受験料
AI Infrastructure and Operations（NCA-AIIO）アソシエイトAIインフラと運用の基礎全般125ドル
AI Infrastructure（NCP-AII）プロフェッショナルGPUサーバーやAIクラスタの構築・検証400ドル
AI Operations（NCP-AIO）プロフェッショナルAIインフラの運用・管理500ドル
AI Networking（NCP-AIN）プロフェッショナルAIデータセンターのネットワーク500ドル
AI Rack and Interconnect（NCP-ARI）プロフェッショナルラック単位のシステムと機器間の接続400ドル

NCP-AINは、2026年11月から実技（ラボ）の問題が加わり、受験料が400ドルから500ドルに上がりました。受験料や試験の形式は変わることがあるため、申し込む前にNVIDIA公式サイトで確認してください。

AI開発・データの資格

資格（略称）レベル主な対象受験料
Generative AI LLM（NCA-GENL）アソシエイト大規模言語モデルの基礎125ドル
Generative AI Multimodal（NCA-GENM）アソシエイト画像や音声も扱う生成AIの基礎125ドル
Accelerated Data Science（NCA-ADS）アソシエイトGPUを使ったデータ分析の基礎125ドル
AI Models and Application Development（NCA-AMAD）アソシエイトAIモデルとアプリ開発の基礎125ドル
Generative AI LLMs（NCP-GENL）プロフェッショナル大規模言語モデルの開発200ドル
Agentic AI（NCP-AAI）プロフェッショナルAIエージェントの開発200ドル
Accelerated Data Science（NCP-ADS）プロフェッショナルGPUを使ったデータ分析の実務200ドル
OpenUSD Development（NCP-OUSD）プロフェッショナル3D・シミュレーションの開発200ドル

インフラエンジニアが主に目指すのは、インフラ・運用の資格です。AI開発の資格は、AIエンジニアやデータサイエンティスト向けと考えてよいでしょう。

新しく案内されている試験

NVIDIA公式サイトでは、AIデータセンターの電力と冷却を扱う試験（AI Power & Cooling）が、新しい試験として案内されています。2026年11月時点では、試験の一覧にはまだ載っていません。

GPUサーバーは大量の電力を使い、強い冷却が必要です。データセンターの設備に関わるエンジニアにとっては、注目しておきたい試験です。

電力と冷却の仕組みは、［GPU基盤とは］で紹介しています。

インフラエンジニアがNVIDIA認定資格を取る順番

NVIDIA認定資格は、ネットワークやLinuxの基礎があることを前提にした内容です。いきなり受けるより、土台の資格から順に積み上げるほうが効率よく合格できます。

土台になる資格を取る

まずは、自分の分野の基本の資格を押さえます。ネットワークならCCNA、サーバーならLPICやLinuC、クラウドならAWS認定などです。

GPUサーバーもLinuxで動き、GPU同士は高速なネットワークでつながっています。Linuxとネットワークの基礎が、そのままNVIDIA認定資格の土台になります。

資格の選び方は、［インフラエンジニアのおすすめ資格一覧］で紹介しています。

NCA-AIIOでAIインフラの全体像をつかむ

次に、アソシエイトのNCA-AIIO（AI Infrastructure and Operations）を受けます。50問・60分の試験で、AIの基礎知識、AIインフラ（電力・冷却・ネットワークを含む）、運用の3分野から出題されます。

出題分野割合主な内容
AIの基礎知識38%AI・機械学習の基本、GPUとCPUの違い、NVIDIAのソフトウェア
AIインフラ40%ハードウェアの要件、電力と冷却、ネットワーク、オンプレミスとクラウドの比較
AIの運用22%監視、クラスタでの処理の管理、仮想化

インフラエンジニアが最初に受けるNVIDIA認定資格として、最も取り組みやすい試験です。公式の無料の学習コース「AI Infrastructure and Operations Fundamentals」（所要時間の目安は7時間ほど）と、学習ガイドで準備できます。

専門に合わせてプロフェッショナルへ進む

AIインフラの実務を2〜3年ほど経験したら、自分の専門に合ったプロフェッショナルの資格に進みます。

今の仕事目指す資格
ネットワークエンジニアNCP-AIN（AI Networking）
サーバーエンジニアNCP-AII（AI Infrastructure）
運用・SREエンジニアNCP-AIO（AI Operations）
データセンターの設備・ハードウェアの担当NCP-ARI（AI Rack and Interconnect）

たとえばNCP-AINでは、イーサネットやBGPなどの基本に加えて、InfiniBandやRoCEといったGPU同士をつなぐネットワークの知識が求められます。プロフェッショナルは70〜75問・2時間の試験で、実務の経験がないと解きにくい内容です。

AIインフラの仕事内容は、［AIインフラエンジニアとは］で解説しています。

NVIDIA認定資格でよくある疑問

Q．日本語で受けられる？

受けられません。試験は英語で行われ、一部の試験だけ簡体字中国語にも対応しています。公式の学習コースや学習ガイドも英語が中心なので、技術英語に慣れておくと準備が進めやすくなります。

Q．未経験でも取れる？

アソシエイトのNCA-AIIOは、データセンターのインフラの基本的な理解があれば挑戦できます。まったくの未経験なら、先にネットワークやLinuxの基礎を学び、CCNAやLPICなどを取ってからのほうが理解しやすいでしょう。

Q．有効期限はある？

あります。NVIDIA認定資格の有効期間は2年間で、更新するにはもう一度試験に合格する必要があります。

Q．AI開発の資格も取ったほうがいい？

最初から取る必要はありません。インフラエンジニアは、まずインフラ・運用の資格を優先しましょう。そのうえで、生成AIの基礎を扱うNCA-GENLなどを学ぶと、インフラの上でどんな処理が動くのかを理解しやすくなり、開発チームとも話がしやすくなります。

Q．転職に役立つ？

役立ちます。AIデータセンターやGPUクラウドの求人では、GPUインフラの知識がある人が求められています。資格だけで採用が決まるわけではありませんが、GPUインフラに取り組んでいることを示す材料になります。特に、ネットワークやサーバーの実務経験と組み合わせると強みになります。

まとめ

NVIDIA認定資格は、GPUやAIのインフラについての知識とスキルを、メーカー自身の基準で証明できる資格です。

この記事のポイントは次のとおりです。

  • 2つのレベル
    入門のアソシエイト（1時間・125ドル）と、実務者向けのプロフェッショナル（2時間・200〜500ドル）がある。
  • 試験の概要
    試験は英語で、結果は合否のみ。有効期間は2年間。
  • インフラ系の資格
    NCA-AIIOと、構築・運用・ネットワーク・ラックの4つのプロフェッショナルがある。
  • 最初の1つ
    インフラエンジニアなら、まずNCA-AIIOでAIインフラの全体像をつかむ。
  • 取る順番
    土台の資格、NCA-AIIO、専門に合ったプロフェッショナルの順に進む。

NVIDIA認定資格は、これまでのインフラの経験をAIの分野へ広げるための足がかりになります。まずは土台の資格を固め、NCA-AIIOから挑戦してみましょう。

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テックドック編集部のアバター テックドック編集部

IT基盤（インフラ）エンジニアのための求人・情報サイト「テックドック」の編集部です。ネットワーク・サーバー・クラウド・セキュリティなど、IT基盤の仕事・技術・資格・キャリアに役立つ情報を、実務に即した視点で発信しています。

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