E資格とは、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する資格です。
E資格はAI分野の最難関資格といわれており、その難易度は非常に高いと言えます。
今回は、E資格の難易度や難しいといわれる理由、試験に向けた対策方法について解説していきます。
現在ディープラーニングに関わる業務に従事している方や、E資格の取得を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。
E資格とは
E資格とは、日本ディープラーニング協会が主催しており、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する試験です。
主にAIエンジニアやデータサイエンティストの知識を証明するための資格で、ビジネスのキャッチコピーや履歴書で活躍する資格となるでしょう。
E資格の試験概要
E資格は夏と冬の年2回行われており、試験時間は120分です。
2024年現在はオンラインでの受講対応はなく、必ず会場に足を運んで受験する形となっています。
受験費用は受講者のステータスによって変わるので、こちらの表を参考にしてください。
| 受講者のステータス | 値段（税込） |
| 一般 | 33,000円 |
| 学生 | 22,000円 |
| 会員 | 27,500円 |
また、E資格を受験する資格は誰にでもあるわけではなく、JDLAに認定されているE資格講座を受けなくてはなりません。
JDLA認定プログラムに関してはこちらの記事を参考にしてください。
E資格の出題範囲
E資格の出題範囲はシラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの内容が出題されます。主に、
- 数学的基礎
- 深層学習（ディープラーニング）の基礎分野
- 深層学習の応用分野
- 機械学習
- 開発・運用環境
- AIの実装能力
の項目を軸にして勉強することになります。プログラミング言語のPythonの知識と特定のフレームワークに依存しない形式で問題が出題されるとされています。
これらをそれぞれ勉強しなくてはならないことも難易度が高いと言われる要因となっているでしょう。
日本ディープラーニング協会公式が発表している試験範囲は次のとおりです。
| 科目名 | 具体的な内容 |
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数学的基礎 |
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深層学習の基礎 |
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深層学習の応用 |
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| 機械学習 |
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| 開発・運用環境 |
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その他の試験内容や出題範囲については下記記事でも詳しく解説しています。
E資格の難易度
ここではE資格の難易度について、E資格の受験者数や合格率をもとに解説していきます。
E資格はそもそもAIの資格の中でもかなり難易度が高いと言われる資格です。
大まかに解説すると、合格率が70%前後となっていて3人に約1人くらいは落ちてしまう資格となっています。誰でも受かることができる訳ではないので、「難易度が高い資格」と分類されることが多いのです。
E資格の難易度が高い原因
E資格は、AI分野の最難関資格と言われており、同じIT分野の資格試験である「応用情報技術者試験」よりもやや高いレベルに設定されています。
ここでは、E資格の難易度が高いとされる原因を4つの理由に分けて解説していきます。
1.JDLA認定プログラムの受講が必須だから
前述のとおり、E資格の受験資格を得るためには、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ことが必須となります。
E資格の出題傾向や、JDLA認定プログラムの内容は、単なる暗記によって問題を解くのではなく、本質的な理解が求められるようになっています。
一般的な資格試験とは異なり、単なる暗記での対策だけでは合格が難しい点が、E資格の難易度が高いといわれる要因の一つでしょう。
2.120分で100問の問題を解く必要があるから
E資格の試験問題数は、120分の試験時間に対して約100問の出題がされます。
試験問題数は決して少ないものではなく、試験時間から逆算すると1問当たりにかけられる時間はおよそ1分となっています。
後述する出題範囲の広さに加えて、一定の回答スピードも求められる点が、E資格が難しいといわれる要因の一つでしょう。
3.出題範囲が広いから
E資格が難しい理由には、出題範囲の広さが挙げられます。
ディープラーニングなどのAI技術には数学の前提知識が必要であり、確率・統計や情報理論などの応用数学を理解している必要があります。
一般的なIT資格においては、大学レベルの数学知識が求められるものは限られています。
そのため、E資格は必然的に取得難易度も高くなるのです。
また、ディープラーニングに関する出題範囲についても、ニューラルネットワークに関する基本的な知識だけでなく、再帰的なネットワークや強化学習などの発展的な内容も押さえておく必要があります。
4.過去問の配布がされていないから
E資格は、過去問の配布がされておらず、独学で試験対策を進めるのが困難な資格となっています。過去問が無い場合、試験内容の予測が難しく、実際の試験内容に対する自身の習熟度の把握や具体的な対策が取りづらくなります。
そのため、JDLA認定プログラムによるE資格講座の受講を通じて、合格に必要な知識を体系的かつ効率的に学ぶのが合格の近道といえるでしょう。
E資格の難易度についての口コミ
それでは、E資格を実際に受けた人は難易度についてどのように感じたのでしょうか。
E資格の口コミについて調査してみました。
E資格合格。頑張って良かった。自分でスケジュールして勉強進めたのが良かったのかも。流石に大学受験の時くらいに勉強したかもしれません。阪神優勝の次の日の吉報。
— breakOut (@breakOu55961246) September 15, 2023
E資格落ちたと思ったけど合格してた。シラバス変わる前に取れて良かった。
— ヤスティー (@yasutyNhoffman) March 8, 2024
E資格になんとか合格できた！という人も多いですが、中にはやはり落ちてしまったという人もいました。合格できたという口コミを書いている人も、発表前は「落ちたと思っていた」と書いている人が多数いたので、それほど不安になる難しい試験だったということですね。
次にE資格の合格率や受験までの勉強時間を見ていきましょう。
E資格の合格率
E資格の最近の「受験者数・合格者数・合格率」の推移は下の表のとおりです。
| 開催回 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
| 2022年（2月） | 1,327人 | 982人 | 74.00 % |
| 2022年（8月） | 897人 | 644人 | 71.79 % |
| 2023年（2月） | 1,112人 | 807人 | 72.57 % |
| 2023年（8月） | 1,065人 | 729人 | 68.45％ |
| 2024年（2月） | 1,194 | 867 | 72.61% |
E資格の合格率は初回の2018年実施分では69.44％で、2021年以降はほとんど70％台で推移しています。合格率は徐々に上がってきていている傾向で、2023年の8月はガクッと落ちてしまいましたが、2024年にまた70％台に戻りました。
決して合格率は低くないですが、やはり一筋縄では行かないということが分かります。
E資格の受験者は、ある程度の知識や技術を持っている人がほとんどであるため、受験者の習熟度が合格率が高いことに影響していると推察されます。
そのため、初学者の方とっては決して簡単な試験ではなく、日本ディープラーニング協会認定プログラムを修了し試験対策を念入りに行う必要があります。
他資格の合格率との比較
| 資格名 | 2024年の合格率 |
| MOSマスター | 80%だと言われている（非公開） |
| E資格 | 72.61% |
| 情報セキュリティマネジメント | 72.6％ |
| ITコーディネータ | 65.7% |
| 基本情報技術者試験 | 40.7% |
他の資格の合格率と比べると、E資格はこのような立ち位置になっています。
基本的な資格よりは難易度が高いですが、基本情報技術者試験のように、E資格よりも難易度が高い資格はたくさん存在しています。
しかし、簡単な資格だと言う訳でもないので、きちんと勉強して挑まなければ合格できないでしょう。
E資格合格に必要な勉強時間の目安
E資格の合格に必要な勉強時間は、受験者が有している事前知識や日本ディープラーニング協会認定プログラムの選択講座によって異なるため、個人差があります。
しかし、一般的には半年程度の勉強時間で合格レベルに達するといわれています。
日本ディープラーニング協会認定プログラムの期間は、短いもので1ヶ月、長いもので半年程度です。そのため、認定プログラムの選択に際しては、試験当日までの期間も加味した上で検討する必要があります。
E資格の難易度チェック診断をしてみよう
自分はE資格の難易度に本当についていけるだろうかと不安な人に向けて、E資格の難易度が分かるチェック診断を用意しました。
問1
機械学習における多くのタスクで、二値変数y の予測が必要となる。
例えば２クラス分類はこの形式に当てはまる。
最尤法のアプローチでは、ニューラルネットワークはP(y=1 | x) を予測する必要があり、ネットワークの出力値が確率値として有効であるためには、その値の範囲は[0, 1] を満たす必要がある。
この制約を満たすために、線形ユニットを用いてその出力に閾値を設ける方法を考えると、勾配降下法による学習が効率的に行えないため、代わりに、(あ)を用いることが一般的である。
(あ)に入るものを選べ。
回答群
(a) ロジスティックシグモイド
(b) ReLU
(c) ソフトマックス
(d) ハイパボリックタンジェント
問2
こちらの問題がすんなり解ける人なら、E資格の基礎的な問題は解けると思って良いでしょう。
さらにE資格の例題を確認したい方は、以下から例題23問を確認できるので挑戦してみてください。
難易度が高いE資格に合格するには
E資格試験の対策は、独学では困難です。
JDLA認定プログラムなどの対策講座や、問題集などの関連書籍を活用して、効率的に学習を進めていきましょう。
E資格JDLA認定プログラムを受講する
E資格試験の対策では、まずはJDLA認定プログラムを受講しましょう。
E資格試験の受験資格を得るために、同プログラム修了が必須であることはもちろん、受講内容もE資格の最短合格に向けた合理的な内容となっています。
プログラムの受講以外にも自学による復習が必要とはなりますが、短期集中で数週間や数ヶ月くらいの学習をすることで、十分に合格レベルに達することは可能です。
また、基礎から学べる初心者向けのプログラムも開催されているため、AIやディープラーニングの知識があまりない初学者でも安心して学習を進めることができます。
E資格対策講座を選択する際には、「初心者でもわかりやすいか」「受講期間」「受講費用」などのポイントに着目して、自身の状況に合った最適な講座を選びましょう。
JDLA認定プログラム1．AI研究所
AI研究所が提供する「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」は、eラーニングであれば最短4日間、対面・オンラインであっても1か月間の受講でE資格の受験資格が取得可能です。
他社の講座では、短期間であっても修了に3ヶ月程度は要するため、短期集中型でE資格の受験資格を取得したい方におすすめの講座です。
受講方法は「対面」「ライブウェビナー」「eラーニング」の3種類から選択可能です。
また、他の講座と比較して受講料も割安であり、対面・ライブウェビナー・eラーニングのいずれの受講方法でも、約20万円前後で受講可能です。
さらに、期間限定で割引キャンペーンを行っており、対面・オンラインは138,600円、eラーニングは76,780円で受講できます。
| 形式 | 対面 / ライブウェビナー / eラーニング |
| 費用（税込） |
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| 受講期間 |
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| オプション |
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JDLA認定プログラム2．Aidemy
Aidemyが提供する「Aidemy Premium E資格対策講座」は、前提知識がなくても機械学習に関連する数学の基礎やPythonの入門から学習が始まるため、機械学習が初めてという方でもスムーズに勉強を進められる講座です。
受講料は、オンラインで327,800円です。また、Aidemy Premium（アイデミープレミアム）のE資格対策講座は、専門実践教育訓練給付金制度の対象です。
給付金申請の基準を満たしている場合、受講料の最大70％の給付金を得られる可能性があります。
| 形式 | オンライン |
| 費用（税込） |
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| 受講期間 |
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| オプション |
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JDLA認定プログラム3．キカガク
キカガクが提供する「ディープラーニングハンズオンセミナー」は、スライドを用いた講義ではなく、手書きやハンズオン形式による参加型の講義を行っていることが特徴です。
数学・Pythonの基礎動画の無料プレゼントも実施しているため、事前学習を効果的に進めることができます。費用や受講期間は下の表のとおりです。
| 形式 | オンライン |
| 費用（税込） |
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| 受講期間 |
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JDLA認定プログラム4．AVILEN
AVILENが提供する「全人類がわかるE資格コース」は、オンラインに特化した学習システムを採用しています。スマートフォンからも受講できるため、空き時間や移動時間を活用して効率的に学習を進め、最短での合格を目指すことができます。
受講料は、オンラインで149,600円です。大手を中心に法人でも100社以上の導入実績があるプログラムであるため、講座内容についても信頼度の高いものとなっています。
ただし前提知識として、応用数学・統計学・Python・機械学習開発の基礎知識を必要とするため、基礎知識に不安がある方は、オプションで追加が可能な「E資格＋機械学習講座（182,600円）」の受講をおすすめします。
| 形式 | オンライン |
| 費用（税込） |
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| 受講期間 |
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| オプション（税込） |
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JDLA認定プログラム5．エッジテクノロジー
エッジテクノロジーが提供する「AIジョブカレ/ E資格対応パッケージプラン」は、CTOクラスの現役データサイエンティストの講師が担当する講座です。総受講時間は58.5時間です。
同社では、社内AIチーム立ち上げ実績も多数有しており、「データサイエンス事業部立ち上げ」「データ分析基盤整備」「AI技術を採用したWeb・アプリサービスリリース」などの支援も行っています。また、専門実践教育訓練給付金制度の対象です。
費用や受講期間は下の表のとおりです。
| 形式 | オンライン |
| 費用（税込） |
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| 受講期間 |
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JDLA認定プログラム6．Study-AI
Study-AIが提供する「3ヶ月で現場で潰しが効くディープラーニング講座」は、約41時間のeラーニング学習講座です。E資格を想定した模擬試験「Eもぎ」のオンライン試験ツールを提供しており、試験本番を意識した学習を進めることが可能です。
前提知識としてプログラミングスキルと高校数学の知識が必要です。不安な場合は、受講時配布される「超AI入門講座」テキストでの学習をおすすめします。
さらに修了認定証の発行には、実装演習レポートの提出や、修了テストで95％以上の正答率が必要となります。
また、過去にJDLA認定プログラムを受講した際の費用を割引する「リトライ割引」のサービスもあります。費用や受講期間については下の表のとおりです。
| 形式 | eラーニング |
| 費用（税抜） |
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| 受講期間 |
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| オプション（税込） |
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E資格の問題集を活用する
E資格試験の対策では、問題集を活用して学習を進めましょう。
日本ディープラーニング協会認定プログラムだけではなく、さまざまな書籍から幅広く知識を吸収することで、より実践的な知識やスキルを身に付けることができるでしょう。
先ほどお伝えしたように、E資格では過去問題が公開されていませんが、本試験を想定した問題集が出版されています。問題集を繰り返し解くことで、問題形式や時間配分などの感覚を掴み、試験本番に向けたイメージを高めましょう。
ただし、E資格は他の試験と比べて出題内容の予想が困難であるため、出題範囲であるシラバスに記載された分野の知識を網羅的に習得するように心がけましょう。
人工知能プログラミングのための数学がわかる本
引用元：Amazon
「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」は、人工知能プログラミングに必要とされる数学について、基礎から学ぶことができる参考書です。
数学になじみがない方であっても読み進められるように、優しく解説されています。
また、演習問題や例題も掲載されており、Pythonのコードを実際に動かすことで、より理解を深められるでしょう。
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
引用元：Amazon
「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」は、ディープラーニングの理解に必要な数学知識を最短コースで学べる構成となっています。
ディープラーニングの理解に欠かせない数学について、高校1年生レベルからわかりやすく解説しており、初学者でも安心して取り組める内容となっています。
東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~
引用元：Amazon
「東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~」は、ディープラーニングに関連深いデータ分析や、Pythonのプログラミングの基礎的な内容や流れについて丁寧に説明している一冊です。
データ分析から機械学習の初歩までをカバーしており、実際に手を動かしながら学ぶことができます。
独学プログラマーPython言語の基本から仕事のやり方まで
引用元：Amazon
「独学プログラマーPython言語の基本から仕事のやり方まで」は、Python言語を用いたプログラミングの入門書です。
アルゴリズムやデータ構造といったプログラムの基礎知識から、チームでのプログラム管理といったビジネス業務上で必要な知識の解説まで掲載されているため、より実務的な知識を身に付けたいと考える方におすすめです。
ゼロから作るDeep Learningシリーズ
引用元：Amazon
「ゼロから作るDeep-learning」はオライリージャパンシリーズの1冊です。
テーマごとに「理論と実装」「自然言語処理」の2冊に分かれています。
同書籍は、エンジニアでない読者にもわかりやすいと定評があり、ディープラーニングに関する基礎を学ぶには最適な入門書といえます。
PythonとKerasによるディープラーニング
引用元：Amazon
「PythonとKerasによるディープラーニング」は、ディープラーニングの基礎・応用・実装を解説した書籍です。ディープラーニング用ライブラリKerasの作成者であるフランソワ・ショレが執筆しており、豊富な実例によりディープラーニングの概念について説明しています。
理論的な概念、実用的なアプリケーション、実装など、ディープラーニングを包括的に紹介しています。特に、Kerasの理解を深めたい方や、基礎から始めたい初心者の方に最適です。
Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
引用元：Amazon
「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」は、多言語で翻訳されている、機械学習に関する書籍の中で高い評価を得ている一冊です。
本書は、分類・回帰、深層学習・強化学習など、機械学習のあらゆる側面をカバーし、複雑な理論的背景やPythonコーディングについても掘り下げて解説しています。
理論と実践のギャップを埋める、機械学習の知識を深めるための優れたガイドブックです。
高難易度のE資格で転職する手順
そんな高難易度のE資格に合格できたら、就職や転職に活用することができます。
ここではE資格を利用した転職の具体的なステップについて解説していきます。
①履歴書・職務経歴書の作成
まず、履歴書の資格欄にE資格を取得していることを記載しましょう。
職務経歴書にも、E資格を取得した時期とそのために勉強したこと・得た知識などを書いておくと良いですね。
②ポートフォリオの作成
余裕がある人は、上記書類に加えてさらにアピールできるポートフォリオを作成しましょう。
ポートフォリオでは、AIで開発した製品や作品などを記載して、どんな作り方をしたかなど詳しく書いておくと良いです。
また、職務経歴書では書けなかった趣味で学んだことや、プライベートで生かした経歴などがあればポートフォリオに乗せることができます。
③求人を探して応募する
さらに、自分が就職したい理想の会社像を考えておいて、理想に近い求人を探しましょう。
特に「E資格を重視している」と求人に記載されている募集があれば、積極的に応募しておくと良いです。主に、
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- AI開発系ディレクター
- Pythonエンジニア
などにE資格は有効です。
E資格の難易度は？まとめ
E資格が難しいといわれる要因や難易度、試験合格に向けた対策方法について解説しました。
E資格の難易度は、出題範囲が広いことや過去問の公開がされていない等の理由により、決して低くはありません。しかし、E資格の取得は、自身のAIやディープラーニングに関する知識やスキルの客観的証明に大いに役立てることができます。
ディープラーニングにおける分野でお仕事をしている方や、E資格の取得を考えている方は、今回お伝えした内容を参考に、E資格の取得にぜひ挑戦してみてください。
