国内の人工知能の資格試験としては
最高難易度・認知度の試験であり
ディープラーニング技術を実装できるエンジニア向けの認定試験の「E資格」。
そんなE資格を合格した時の勉強法や使用した認定プログラムについて記事にしました。
「E資格」を取得してみようとしている方や、「E資格」のおすすめの認定プログラムについて知りたい方
の参考になれば幸いです。
そもそもE資格とは？
一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するAIに関する資格で、
国内の人工知能の資格試験としては最高難易度・認知度の試験です。
JDLAの理事長を務めるのは、
日本でAI研究の第一人者と言われる東京大学大学院の松尾豊教授です。
E資格の最大の特徴は、
知識力だけでなく「ディープラーニング技術を実装する力」が問われる試験だということです。
そのため「AIを使える人」というよりは
「AIを作れる人」向けの資格ということになります。
※同じJDLAが実施している「G検定（ジェネラリスト検定）」は「AIを使う人」向けの試験になります。
E資格の受験資格と流れ
E資格は受験したければ誰でも簡単に申し込めるような一般的な資格ではありません。
E資格は以下の手順に沿って条件をクリアしなければ受験することができません。
① JDLA認定プログラムの修了
まず、JDLAが認定するディープラーニング講座（有料）を修了する必要があります。
認定プログラムは全国各地で提供されていて、
提供サービスや期間（数週間〜数ヶ月）と講座ごとによって内容や料金が異なります。
※受講費用は10万円〜50万円程度と講座により幅があります。
基本的に認定プログラムでは、
ディープラーニングの基礎理論から、PythonやTensorFlow、PyTorchを用いた
ディープラーニングの実装演習まで一通り学びます。
② 修了認定後、受験申請
認定プログラムを修了すると、講座の修了証が発行されます。
この修了証をもとに、E資格試験の受験申し込みが可能になります。
注意点として、
E資格試験の受験申し込みは「過去2年以内に講座を修了していること」となっているため、
講義修了後2年以内にE資格を受験し、合格しなければ改めて認定プログラムを受講する必要があります。
③ 試験本番（年2回）
試験は年2回（2月と8月）に実施されています。
認定プログラム修了後、最大4回E資格試験に挑戦することができます。
試験概要と出題範囲
試験概要
試験概要は以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 受験場所 | 全国のテストセンター |
| 形式 | CBT |
| 試験時間 | 120分 |
| 問題数 | 100問前後 |
| 出題形式 | 多肢選択式（4択〜5択） |
| 合格基準 | 非公開（※正答率70%前後が目安と言われています） |
| 受験料 | 33,000円（税込） |
出題範囲
主な出題範囲は以下の通りです。
- 機械学習・深層学習の基礎理論（ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法など）
- CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
- RNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTM
- 最適化手法（SGD、Adam、勾配消失問題など）
- 実装技術（Python、TensorFlow、PyTorch）
- 正則化、ハイパーパラメータチューニング
- 転移学習、生成モデル（GAN）
- 最新の研究トピック（Transformer、Attention機構など）
「G検定」とは違い「知識問題」ではなく、
数式・理論理解＋実装的な知識が求められるのが「E資格」の大きなポイントです。
E資格の難易度と合格率は？
難易度
E資格の難易度は中〜上級レベルといわれます。その理由は以下の通りです。
- 数学の知識（大学初年度レベル）が求められる
- ディープラーニング理論を数式ベースで理解する必要がある
- Pythonの実装知識が試される（ただの暗記では通用しない）
合格率
過去のE資格の合格率は60〜70%程度と言われています。
※あくまでも噂程度と思ってください。
比較的高いように見えますが、その理由は
「受験者が全員、認定プログラム修了者」という前提があるからです。
つまり、
事前にかなりハードな学習を乗り越えてきた人たちが受験してこの合格率であるということです。
E資格取得に向いている人
E資格は、以下のような方におすすめです。
- AIエンジニアを目指している人
- システム開発エンジニアとしてAIスキルを身につけたい人
- 最新のAI技術に興味がある人
- キャリアアップ・転職を考えている人
E資格を取得した経緯
私がE資格を取得した経緯は会社の福利厚生に資格手当があったことです。
E資格を取得していれば毎月一定額、資格手当として給料として受け取ることができました。
さらにAIの開発をしたいと思い就職したため
AIの知識を持っているアピールができる、転職する場合も有利になる、など一石鳥でした。
- 会社の福利厚生を活用できる
- AIの案件に携わるためのアピールになる
- 転職の際に少しでも良いキャリアアップにつながる可能性がある
E資格の勉強法
最後に、E資格合格のための勉強法や手順を紹介します。
- JDLA認定プログラムを受講する
- JDLA認定プログラムの修了する
- 書籍を用いて内容を深める
- 過去問・模擬問題を解く
1. JDLA認定プログラムを受講する
まずはJDLA認定プログラムを受講しましょう。
JDLA認定プログラムではE資格で出題される内容を学ぶことができるので
ひたすら受講して、自分がわからないことは調べてノートにまとめて復習する。
これをひたすら続けてJDLA認定プログラムを修了できるように頑張りましょう。
2. JDLA認定プログラムを修了する
JDLA認定プログラムを修了することができれば、
E資格を受験することができることができます。
JDLA認定プログラムを修了することができる頃には
数学の知識〜Pythonの実装方法する知識を得ることができています。
あとは試験に向けてアウトプットする練習をひたすら続けることです。
3. 書籍を用いて内容を深める
JDLA認定プログラムを修了した後はテストに向けてプラスの知識を得ることで、
頭にある情報を処理詳細に学ぶことができます。
おすすめの書籍は以下で紹介しています。
4. 過去問・模擬問題を解く
公式からは過去問は出ていませんが、認定プログラム内で模擬問題が提供されます。
模試感覚で取り組み、時間配分にも慣れておくことが大切です。
私の場合は、受講した認定プログラム内に用意されていた過去問・模擬問題が本番の試験でかなり出題されました。
おすすめの認定プログラムと書籍
私が受講した認定プログラムと購入した書籍は以下の通りです。
認定プログラム
私が受講した認定プログラムは株式会社AVILENの「全人類がわかるE資格講座」を受講しました。
受講した結果とても良かったです。
受講料は他の認定プログラムと比べて高くなってしまいますが、
その代わりにサポートが充実していました。
わからないところはSlackで質問でき、
また他の人が質問している内容も確認できるので同じところで
わからないことがあれば過去の質問を見るだけで解決することもできます。
また
プログラム内に用意されていた過去問や模擬問のほとんどが実際の試験でも出題されたので合格することができた
と思っています。
※最新の過去問や模擬問が実際の試験で出るとは限りません。
書籍
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
「ゼロから作るDeepLearning」シリーズの第1弾
これは必読書とも言っていいレベルで必ず購入することをおすすめします。
Pythonの基礎知識や線形代数の基礎知識も記載されているためディープラーニングを学びたい人は必ず内容を押さえときましょう。
ポチップ
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
「ゼロから作るDeepLearning」シリーズの第2弾
これも第1弾と合わせて必読書とも言っていいレベルで必ず購入することをおすすめします。
私が受講した時は第1弾と合わせて本書までの内容が認定プログラムの講義内容になっていました。
そのためとても重宝しました。
徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 (徹底攻略シリーズ)
E資格の問題集として数少ない書籍の一つである本書
購入してどのような内容が出題されるのかイメージを掴むのにとてもおすすめです。
ポチップ
必読書ではありませんが、知識をより深めたい方や、
もっと理解したい方は「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」や「深層学習」など
自分が深めたい知識に関する書籍を調べて購入するのがおすすめです。
受験結果は登録しているメールアドレス宛に送付されます。
このとき自分の得点や合格ラインは開示してもらうことはできませんが
私の得点率から見て総合的に70%以上正解していれば合格になるのかもしれません。
また合格証書をダウンロードすることができます。
まとめ
E資格は認定プログラム、受験料、書籍代とお金も時間もかかる難易度の高い資格となっています。
ただ認定プログラムを修了することができれば
E資格を受験するための知識や準備はほとんどできていると言っても過言ではありません。
これからAIのエンジニアとして頑張りたい方やキャリアアップを考えている方におすすめの資格です。
ただやはり認定プログラム、受験料、書籍代とお金がかかるのがいちばんの難点です。
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