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【2024】E資格の試験内容や出題範囲は?資格の概要を解説

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8千人近くが受験し、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
  • 数学分野:確率統計・情報理論
  •  AI分野:機械学習・強化学習・深層学習
  • 開発環境:ミドルウェア・分散処理技術・アクセラレータなど
試験時間 120分
出題形式
  • 4択問題
  • CBT方式
問題数 全100問程度
試験会場
  • 全国のテストセンター等から選択
  • 会場受験のみ
受験資格
  • JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了している者
  • その他、年齢・国籍・学歴・実務経験による制限なし
受験費用(税込)
  • 学生:22,000円
  • 一般:33,000円
  • 会員:27,500円

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
  • 2024年2月16日(金)
  • 2024年2月17日(土)
  • 2024年2月18日(日)
第2回
  • 2024年8月30日(金)
  • 2024年8月31日(土)
  • 2024年9月1日(日)

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資格の内容と試験範囲(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資格の試験範囲(シラバス)は次のとおりです。

応用数学

E資格の出題範囲は応用数学・機械学習・深層学習・開発/運用環境に分かれていますが、その中でも応用数学は確率や統計など、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、「ベルヌーイの分布」「マルチヌーイの分布」「ガウス分布」などの一般的な確率分布と、「ベイズ則」について出題されます。

  • ベルヌーイの分布は、ベルヌーイ試行と呼ばれる「成功か失敗か」を試行した結果を0と1で表した分布のことです。
  • マルチヌーイの分布は、複数の値が結果として得られる試行がマルチヌーイ試行と呼ばれており、マルチヌーイ分布はカテゴリカル分布とも呼ばれているものです。
  • ガウス分布は「正規分布」とも呼ばれるもので、統計学を理解する上で一番大切な確率分布といっても過言ではないでしょう。ガウス分布の基本的な性質としては、平均値と最頻値と中央値が一致するという部分にあります。

線形代数や情報理論

線形代数は、特異値分解の内容がE資格の出題範囲となっており、特異値分解はPythonのsvd関数を使って実装することができ、データの行列の中にある特異値を求めるものです。
線形代数における特異値とは、一般的なm×n行列に対して定義される固有値のようなものと考えると良いでしょう。

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、「クロスエントロピー(交差エントロピー)」や、「KL-ダイバージェンス」などがあります。

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。

  • 学習アルゴリズムや能力
  • 過剰適合
  • 過少適合
  • ハイパーパラメータ
  • 検証集合
  • 最尤推定
  • 教師あり学習アルゴリズム
  • 教師なし学習アルゴリズム
  • 確率的勾配降下法
  • 深層学習の発展を促す課題など

教師あり学習アルゴリズムや教師なし学習アルゴリズムにおいて、教師あり学習は「教師」に見立てた原因と結果のデータからこれまでの規則を理解し、新しいデータが出たときに、それらの教師に見立てたデータをもとに予測を行うもので、「分類」や「回帰」などの手法があります。

一方、教師なし学習アルゴリズムにおいては、「教師」に見立てた過去のデータはありませんが、データから規則性がないかどうかを学習しながら分類し、異常を見つけるといった学習アルゴリズムです。

実用的な方法論

機械学習の分野においては、実用的な方法論についても出題範囲となります。
具体的には、性能指標やハイパーパラメータの選択などが範囲となります。

ハイパーパラメータは、機械学習アルゴリズムに関する動きを設定するもので、E資格では、手動でのハイパーパラメータの調整や、グリッドサーチ、ランダムサーチなどが範囲となっています。また、モデルに基づくハイパーパラメータの最適についても出題範囲です。

グリッドサーチとは、探索対象のパラメータ候補を出し、その中のすべての組み合わせと照らし合わせたのち、最適なものを見つけ出すという方法です。

また、ランダムサーチとは、グリッドサーチと同じような探索方法ですが、グリッドサーチは格子状に区切りをつけて格子点上の値の組み合わせから最適値を探索するのに対し、ランダムサーチは考えうるすべての探索空間からパラメータをランダムに抽出して評価するものです。

深層学習

次に、深層学習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や、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、誤差逆伝搬法などが出題範囲となっています。

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。
E資格においても正則化は出題範囲となっており、重要な項目です。
正則化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。

深層モデルのための最適化

「最適化」もE資格の学習範囲となります。

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や、基本的なアルゴリズムである「確約的勾配透過法」「モメンタム」「ネステロフのモメンタム」などを理解しておくことが必要です。

また、パラメータの初期化戦略や最適化戦略についても理解しておきましょう。

畳み込みネットワーク

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。

回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク

RNNには「回帰結合型ニューラルネットワーク」と「再帰的ネットワーク」の2つがあり、それぞれの違いや特徴について詳しく理解しておきましょう。

また、RNNを二つ用意して両方から出力を予測する「双方向RNN」や、RNNの問題点である長期依存症の課題についても理解し、回答できるようにしておきましょう。

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。

強化学習

強化学習については、主に「方策勾配法」や「価値反復法」について学んでおきましょう。

  • 強化学習の目的は価値の最大化です。
    それを実現するためにどのような方策があるのかを探すのが方策勾配法です。
  • 価値反復法は方策を直接的にモデル化するのではなく、間接的にモデル化するという特徴があります。

深層学習の適応方法

深層学習の適応方法に関しては、画像認識や画像の局在化、検知、セグメンテーションなどについての内容が出題されます。

また、自然言語処理など深層学習を適用するための方法や知識を理解しているかどうかの問題が出されます。

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や軽量化技術、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、PyTorchかTensorFlowを選択して受験します。
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。

JDLA認定 E資格対策講座の詳細はこちら

E資格の試験の難易度

E資格の試験の難易度は高くありません。
過去5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%

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資格の難易度は易しい方であるといえます。
ただし絶対に合格できる資格という意味ではないため、JDLAプログラムを通じて対策を抜かりなく行うようにしましょう。

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資格を受検する方法

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。

  1. 専用コミュニティに参加できる
  2. 合格証のロゴマークが使える
  3. 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4つ紹介します。

  1. 参考書や公式教材で独学
  2. オンライン学習サービスを利用する
  3. AIが学べるスクールに通う
  4. E資格対策セミナーを受講する

E資格の勉強方法①参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。

たとえば、「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。

【2024】E資格の過去問を見る方法!代わりになる問題集も紹介

E資格の勉強方法②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資格の勉強方法③AIが学べる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。
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。

  1. E資格取得
  2. 基本的なプログラミングスキルを習得
  3. ポートフォリオ作成
  4. 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。

この求人例のように、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。

受験資格の有効期限はありますか?
E資格における受験資格の有効期限は「2年」です。
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。
どのJDLA認定プログラムがおすすめですか?
E資格対策ディープラーニング短期集中講座
AI研究所のE資格対策ディープラーニング短期集中講座がおすすめです。
「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。

【2024】JDLA認定プログラムおすすめ!内容比較&選び方

何ヶ月で合格できますか?
一般的なE資格対策講座の総受講時間が、「60〜100時間」となっています。
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資格の試験内容や出題範囲 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「E資格対策用のセミナー」がおすすめです。セミナーでは、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。

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