豊富なAI知識を持つ証明となる「E資格」は、さまざまな業界で注目を集めています。
そのため、転職活動やスキルアップのために取得しようか迷っている方も多いのではないでしょうか？
今回は、E資格の試験内容や勉強方法、合格するメリットについて紹介します。
本記事では、取得後に転職する手順も紹介するので、合格後のプランを計画する際にも参考になるでしょう。E資格に興味がある方は、ぜひ最後までご覧ください。
E資格とは
E資格とは、ディープラーニングに関する知識や実装能力を有しているかどうかを認定するAI系の民間資格の一つです。ディープラーニングプロジェクトの開発・推進に携わるすべての人を対象としています。
また、E資格は2018年からこれまで1万1千人近くが受験し、AI関連の資格の中でも特に人気の高い資格です。
ここでは、E資格の概要や運用元、最新の試験日程を紹介します。
E資格の概要
E資格の概要は次の表のとおりです。
| 資格の目的 | ディープラーニングの理論に対する理解や実装能力を認定 |
| 出題範囲 |
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| 試験時間 | 120分 |
| 出題形式 |
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| 問題数 | 全105問程度 |
| 試験会場 |
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| 受験資格 |
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| 受験費用（税込） |
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E資格ではプログラミングを実際にPC上で行う「コーディングテスト」や、実機の組み立て等の「実技テスト」はありません。
また、問題数やシラバス（出題範囲）は受講する年によって変わる場合があるため、必ず公式サイトを確認するようにしてください。
E資格の運営元
E資格の運営元は、「日本ディープラーニング協会（JDLA）」です。
JDLAは、ディープラーニング技術を日本産業の競争力につなげる目的のもとに設立されたディープラーニング専門の一般社団法人です。
2017年に設立されて以降、ディープラーニング事業を核とする企業や有識者が集まり、人材育成や産業活用促進などさまざまな取り組みを行っています。
そして取り組みの一貫として、ディープラーニング人材の育成を目的とする「E資格」を主催しています。
E資格試験日程（2024年）
2024年度におけるE資格の試験日程は、次のとおりです。
| 2024年度実施回 | 試験日程 |
| 第1回 |
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| 第2回 |
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例年、E資格は「2月・8月」の2回、それぞれ3日間にかけて開催されています。
ただし、試験は1日で完結するため、各日程のうち1日だけ参加できれば問題ありません。
なお、スケジュールは変更・延期になる場合があるため、受験する前には必ず公式をチェックしてください。
E資格の受験方法
E資格を受験するには試験に申し込みをして受験すれば良いですが、それに合わせてJDLA認定のプログラムに参加し修了しなければなりません。
E資格は、受験するだけではなく、JDLA認定の学習プログラムに参加し、その過程を修了することで受験資格を得ることができます。
つまり、JDLA認定プログラムを必ず受講してから試験を受ける必要があるということです。
E資格の内容とシラバス
続いては、実際にE資格の内容について確認していきましょう。
E資格のシラバス（試験範囲）は大きく分けて次の5つです。
- 数学的基礎
- 機械学習
- 深層学習の基礎
- 深層学習の応用
- 開発・運用環境
①数学的基礎
E資格の数学的基礎は確率や統計など、ディープラーニングにおける数学の分野になっています。
確率・統計
確率・統計の内容としては、「ベイズ則」などの確率モデルにおけるパラメータ推定について出題されます。
ベイズ則は、以下の条件付き確率の定義をP(A)で割ることにより、ベイズの定理が得られる法則です。
ベイズの定理は以下の式で記述でききます。
情報理論
情報理論においては、エントロピーという情報量を定義する内容について出題されています。
情報理論は、「情報とは何か」について定義したもので、どのように定義するのかといったようなものを計算式によって求めていきます。
出題内容としては、以下などがあります。
- クロスエントロピー（交差エントロピー）
- KL-ダイバージェンス
②機械学習
次に、機械学習の内容について確認していきましょう。
機械学習の基礎
機械学習の分野においては、次のものが出題範囲となっています。
- パターン認識
- 機械学習の分類
- 機械学習の課題
- 検証集合
- 性能指標
パターン認識は、k近傍法などのアルゴリズムが出題されます。
また、アルゴリズムの計算過程で、コサイン距離・ユークリッド距離・マンハッタン距離・Lp距離・マハラノビス距離などの距離計算を扱うことがあります。
これらの距離計算は、機械学習やディープラーニングの様々なアルゴリズムの計算で用いられます。
また、教師あり学習、教師なし学習の考え方の違いや応用先についてしっかりと理解しておきましょう。
③深層学習の基礎
次に、深層学習の基礎の出題内容についても確認していきましょう。
順伝播型ネットワーク
順伝播型ネットワークはニュートラルネットワークのことで、入力層、中間層、出力層の順番で信号が伝番するというものです。
E資格において、順伝播型ネットワークの試験範囲としては、
- 線形問題と非線形問題
- 最尤推定による条件付き分布の学習などのコスト関数
- 出力ユニットや隠れユニット
- アーキテクチャの設計
などとなっています。E資格取得を目指すためには、線形問題と非線形問題の違いやコスト関数への理解、さまざまな情報を処理する出力ユニットやアーキテクチャ設計に必要なことなどを理解することが必要です。
順伝播型ネットワークは、深層学習を理解する上で必ず学ばなければならないと考えた方が良いでしょう。
深層モデルのための最適化
ニューラルネットワークを含む機械学習モデルの学習は、目的関数をできるだけ小さくするパラメータを見つけることが目的であり、このような最適なパラメータを見つける問題を解くことを「最適化」といいます。
- バッチアルゴリズム、ミニバッチアルゴリズムについての知識
- 基本的なアルゴリズム「確約的勾配降下法」「モメンタム」
などを理解しておくことが必要です。
また、Xavier法やHe法などのパラメータの初期化戦略についても理解しておきましょう。
深層モデルのための正則化
機械学習においては、「正則化」という方法を用いて誤差を小さくする手法があります。
正則化の目的について正しく理解し、正則化におけるさまざまな用語や知識を身につけましょう。
畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みネットワークは、画像処理などで多く利用されている手法で、E資格の出題範囲となります。畳み込みネットワークの仕組みや方法について、理解しておきましょう。
リカンレントニューラルネットワーク
リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Networks, RNN）は、時系列データを扱うニューラルネットワークです。
RNNを二つ用意して両方から出力を予測する「双方向RNN」についても理解しておきましょう。また、RNNの構造を排除し、Attention機構を用いたTransformerについても出題されます。
汎化性能向上のためのテクニック
データ集合の拡張や正規化、アンサンブル手法やハイパーパラメータの選択など、機械学習の精度を向上するためのテクニックについても出題されるので、しっかりと理解しておきましょう。
④深層学習の応用
次に、深層学習の応用についても確認していきましょう。
画像認識
- 画像認識アルゴリズム
- 物体検出
- セマンティックセグメンテーション
などの各アルゴリズムについても出題されます。
各アルゴリズムの特徴をしっかりと理解しておくことが重要です。
自然言語処理
BERTやGPTなどの自然言語処理を扱った問題の出題が年々上昇傾向にあります。
上記のRNNからの考え方がベースになっている内容となるので、しっかりと理解しておきましょう。
BERTやGPTの違い、それぞれどのようなタスクを解くことに向いているかなどが出題されます。また、GPTの開発目的である「Scaling Law」の証明についても理解しておきましょう。
生成モデル
生成モデルについても出題範囲となり、識別モデルと生成モデルについて出題されます。
それぞれの違いや特徴を理解しておくことと、教師なし学習の一つであるオートエンコーダーがどのようなものなのか、その特徴などを理解しておくことが必要です。
深層強化学習
深層強化学習については、「DQN」や「A3C」が出題範囲となりますが、特に「方策勾配法」や「行動価値関数」について学んでおきましょう。
| 方策勾配法 | 強化学習の目的である価値の最大化を実現するためにどのような方策があるのかを探す方法 |
| 行動価値関数 | ある状態にいてある行動の価値を取る価値と定義 |
様々な学習方法
転移学習やファインチューニングをしっかりと理解しておきましょう。どのような目的で、どのような場合で用いられるかが出題のポイントとなります。
距離学習についても「Siamese network」や「Triplet network」それぞれの違いについて理解しておきましょう。
深層学習の説明性
深層学習は高い性能を発揮する分、モデルがブラックボックスになってしまうというデメリットがあります。そこで判断根拠を可視化する方法として、XAI (eXplainable AI)という考え方が登場しました。
出題のポイントとしては、「CAM」と「Grad-CAM」の特徴や違いについて理解し、「LIME」や「SHAP」についてもしっかりと理解しておきましょう。
⑤開発・運用環境
開発・運用環境においても、E資格の出題範囲となります。
ミドルウェアに関してや軽量化・高速化技術などがこれにあたり、
- 深層学習ライブラリ
- 軽量化技術
- 分散処理
- アクセラレータ
について出題されます。深層学習ライブラリに関しては、数値計算ライブラリであるNumpyや、データ処理・分析用ライブラリのpandas、データ可視化用ライブラリのmatplotlibなどさまざまなライブラリがありますので、Python用のライブラリなどを確認しておくと良いでしょう。
また、軽量化技術において、データ並列化やモデル並列化など、データ量を分散させてデータ処理を軽量化させる技術についても、理解しておくことが必要です。
前提フレームワークについて
利用する前提のフレームワークとしては、2022年後期の試験より、PyTorchまたはTensorFlowを利用した実装もおこなっており、以下のどちらかを選択して受験します。
- PyTorch
- TensorFlow
フレームワークを選択してからは、変更することは不可ですので、自分がどちらのフレームワークの問題に回答するのか、事前に決めておくことが必要です。
また、それぞれのフレームワークの問題を見ることはできず、フレームワークを選択してから問題が確認できますので、注意しましょう。
JDLA認定プログラムについても、それぞれどちらのフレームワークを採用して実装しているのか、事前に確認しておくことが必要です。
E資格の将来性
E資格は、将来性が高い資格です。
E資格の将来性が期待できる理由は、すでにAIの知識を証明する資格として確立されており、 今後幅広い業界で需要が伸び続けると予想されるからです。
現時点でE資格はAIの資格として知名度が高く、E資格を応募条件として設けている企業や、社内の資格取得支援の一つにE資格を挙げている企業もあります。
今後もE資格保有者を必要とする企業が増えることが予想されるため、E資格の将来性は明るいといえるでしょう。
E資格取得におすすめの人
E資格を取得するのにおすすめの人は、次のような人だといえます。
- これからディープラーニングを勉強したい方
- ディープラーニングの業務に携わっている方
- ディープラーニングの業界に転職したい方
E資格取得のプロセスにおいてディープラーニングに関する基本的な知識や、数学などについて詳しく学ぶことができるため、これからディープラーニングを学びたい方や業界に進みたい方におすすめです。
また、すでにディープラーニングの業務に携わっている方にも、基本的なことを学び直したり知識を整理したりするのにも役立つでしょう。
E資格合格の難易度
E資格の試験の難易度は高くありません。
過去6年間の「E資格における合格者数と合格率」は次の表のとおりです。
| 開催年（第1回目） | 合格者数 | 合格率 |
| 2019年 | 245人 | 63.31％ |
| 2020年 | 709人 | 68.04％ |
| 2021年 | 1,324人 | 78.44％ |
| 2022年 | 982人 | 74.00％ |
| 2023年 | 807人 | 72.57％ |
| 2024年 | 867人 | 72.61％ |
上記の表より、E資格の合格率は「60〜70％台」で推移し、これまで1番合格率が低かった年でも6割を切っていません。
一方で、G検定の最低合格率は「約56％」、データサイエンティスト検定では「約42％」と、他のAI系資格では6割を切っている年もあります。
そのため、AI関連資格の合格率から比較すると、E資格の合格率は高いと言えますが、、E資格はJDLAの認定事業者の講座を受ける必要があるため受験者は十分な学習と対策が必要です。
E資格に合格するメリット
続いて、E資格に合格するメリットについて確認しましょう。
- 専用コミュニティに参加できる
- 合格証のロゴマークが使える
- ディープラーニングの知識が身につく
E資格合格のメリット①専用コミュニティに参加できる
E資格に合格すると、合格者専用のコミュニティが用意されているため、企業の枠を超えてAIエンジニアとコミュニケーションを取ることができます。
情報交換をしたり、人脈を増やしたりすることができるため、転職や就職などにも役立たせることができるでしょう。
また、情報交換をする場があることで、社内の情報だけではなく幅広い知識を得ることができるため、今の仕事にも役立つような情報収集ができるといえます。
E資格合格のメリット②合格証のロゴマークが使える
E資格に合格をすると、合格証として合格認証ロゴを利用することができます。
名刺などに掲載することができるため、ディープラーニングの資格取得をしたという証明をすることができます。ディープラーニングに関する営業の方などが取得することで、営業時の信頼を得やすくなるでしょう。
E資格合格のメリット③ディープラーニングの知識が身につく
E資格の内容はディープラーニングに関する知識や技能、フレームワークや数学などさまざまな内容が含まれているため、E資格取得のプロセスにおいてディープラーニングに詳しくなり、知識や技能を磨くことができます。
ディープラーニングに関する知識が身につくことで、今の仕事や転職活動などにも役立てることができるでしょう。
E資格の勉強方法
E資格に必要な知識は、さまざまな方法で学べます。
ここでは、E資格の勉強方法を3つ紹介します。
- JDLA認定E資格対策講座を受講する
- 参考書や公式教材で独学
- オンライン学習サービスを利用する
E資格の勉強方法①JDLA認定E資格対策講座を受講する
AIが学べる講座の中には、 JDLA認定プログラムの「E資格対策講座」を提供している場合もあります。そもそもJDLA認定講座の受講が必須となっているので、同時に勉強と受験資格を得ることができるのでもっともおすすめの学習方法です。
E資格対策講座を受講すれば、E資格に必要なAIの基礎知識やプログラミングスキルをプロの講師の指導のもとプログラミングスキルやAIの知識を短期間で学べます。
社会人向けに開講されているセミナーが多く、オンラインやeラーニング形式のセミナーもあります。また、「オンラインカウンセリング」や「質問チャットサービス」など、学習を効率よく進めるためのサポート環境が整っているスクールも多くあります。
E資格の勉強方法②参考書や公式教材で独学
E資格に必要な数学・機械学習の知識は、参考書や公式教材を利用して独学できます。
例えば、「図解付きでわかりやすい数学の参考書」や「サンプルコード付きのプログラミング本」など、さまざまな参考書が提供されています。
また、「JDLA監修の書籍」など、公式教材も充実しています。
なお、E資格におすすめの参考書と問題集は、以下の記事で詳しく解説しています。
E資格の勉強方法③オンライン学習サービスを利用する
最近は、E資格の勉強ができる無料のオンライン学習サービスも増えてきており、E資格の独学に役立てることができます。
たとえば、 AIプログラミングの書き方や基礎知識を習得できる「プログラミング学習サイト」や、AIの基礎を4択問題で学べる「基礎力チェックアプリ」など、さまざまなWebアプリがあります。
E資格を活用して転職する手順
E資格をうまく活用すれば、未経験からでもAI業界へ転職できます。
ここでは、E資格を活用して転職する手順を紹介します。
AI業界への転職を考えている方は、参考にしてください。
- E資格取得
- 基本的なプログラミングスキルを習得
- ポートフォリオ作成
- E資格優遇求人へ応募
①E資格取得
まずは、E資格を取得する必要があります。
JDLA認定プログラムを受講し、必要な知識を身につけ、合格を目指しましょう。
②基本的なプログラミングスキルを習得
E資格取得後は、基本的なプログラミングスキルを習得する必要があります。
E資格で学んだプログラミングの知識を活かして、実際に手を動かしスキルを身につけましょう。
最低限、AIプログラミングの「基本的な文法・記述方法・フレームワーク」を押さえておくと、転職市場での評価が上がります。
③ポートフォリオ作成
基本的なスキルを習得できれば、ポートフォリオを作成しましょう。
ポートフォリオとは、得意なこと・スキルや経歴、制作したアプリなど、自分のことや制作物をまとめた作品集のことです。データサイエンティスト等のAI系職業の転職面接にて、ポートフォリオの提示を求められる場合があります。
転職活動をスムーズに進めるためにも、面接直前に準備するのではなく、作品を制作した段階で作っておくと良いでしょう。
④E資格優遇求人へ応募
ポートフォリオの準備ができたら、早速求人を探してみましょう。
データサイエンティストやAIエンジニアの求人には、E資格取得者を優遇する求人やE資格が必須スキルの求人もあります。E資格優遇求人に絞って、転職活動を進めましょう。
E資格があると有利な求人の事例
E資格はAI人材として高い信頼性を証明できる資格であるため、資格保有者を優遇する求人も多く見受けられます。ここでは、E資格があると有利な求人の事例を4つ紹介します。
データサイエンティスト【データ分析未経験可の求人】
データサイエンティストを募集する求人の中には、E資格取得者であれば、実務経験の有無が問われない求人事例があります。
この求人の仕事内容は、大手通信キャリア等のデータ分析やシステム基盤構築などが主で、先輩スタッフのサポートの下でプロジェクトに参加可能です。
また、IT開発ラボやマネジメント研修などが開催され、データサイエンティストとしてのキャリアを形成できる仕組みがあります。
この求人例のように、AIの知識がある未経験者を採用し、社内の実務を通してデータサイエンティストとしてのスキル取得を支援するケースも多くあります。
データサイエンティスト【大卒以上・未経験歓迎の求人】
大卒以上・未経験者歓迎のデータサイエンティスト求人で、E資格を活かせる求人事例もあります。
この求人では、業界トップクラスのシェア率を誇る製品の開発業務に関連する業務担当者を募集しています。未経験であっても学歴と資格を活用することで、有名な製品を扱う企業への転職が有利になるケースも少なくありません。
データアナリスト【実務未経験可の求人】
データアナリストの募集求人で、E資格の取得者であれば、実務経験が必要ない求人事例があります。
この求人の仕事内容は、機械学習の実践支援や展示会の企画・運営などと、社内のデータ活用に関する業務です。具体的には、解析ツールの使い方や選び方など、機械学習に関して幅広くアドバイスできる人材が求められます。
この事例のように、E資格の内容が業務内容と関連性が高い場合には、E資格を持っている人が優遇されるケースがあります。
テクニカルライター【機械学習全般の知識保有者向け求人】
テクニカルライターの募集求人で、E資格が歓迎スキルとして挙げられている求人事例もあります。
この求人の仕事内容は、教材コンテンツの新規企画や制作、実装などが主な業務で、機械学習全般の深い知識が求められます。そのため、AIに関する知識の有無が重要であるため、E資格の保持者が歓迎されるというわけです。
この事例のように、AI関連のコンテンツ事業に取り組む企業では、E資格が有利になるケースが多くあります。
E資格に関してよくある質問
最後に、E資格に関するよくある質問を紹介します。
試験日より2年以上前に受講したJDLA認定プログラムの修了証は、無効となるため注意してください。
「プログラミング実践課題」や「E資格徹底攻略テキスト」などを通じて、 AI学習未経験者でもE資格に必要な知識を確実に定着できます。なお、その他におすすめのJDLA認定プログラムは以下で詳しく紹介しています。
E資格講座の時間から考えると、1日1時間勉強するとして「2〜4ヶ月程度」で合格基準に達するといえます。
E資格の試験内容やシラバス まとめ
E資格の概要や取得するメリット、勉強方法について解説してきました。
AIブームの人気にともない、AI系の参考書やセミナーにおいてE資格を扱うものが増えてきています。
さまざまな講座がある中で、短期間で合格を目指したい方には「JDLA認定E資格対策講座」がおすすめです。講座では、最短1日でE資格合格に必要なAI関連の知識やプログラミングのスキルを学べます。
AI研究所では、JDLA認定プログラムのE資格対策ディープラーニング短期集中講座を開講しています。効率的にE資格の取得を目指したい方は、当社のセミナーを受講してみてはいかがでしょうか？
AIを活用した業務やDXを進めたいとお考えの企業では、AIに関する知識を深める必要があるかもしれません。AIプロジェクトを進めるために必要なことを相談していただけます。
企業向けにAIコンサルティングサービスを提供しており、経験豊富なコンサルタントが直接ご連絡いたします。何でもお気軽にお問い合わせください。
