E資格とは
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）が主催する、AIエンジニアや機械学習エンジニアのスキルを認定するための資格です。E資格は2017年にG検定とともに創設され、2018年に初回の試験が実施されました。国内の民間団体が主催するAI・ディープラーニング関連資格としては、難易度・知名度ともに最も高い資格になります。
E資格は、世界初のAIエンジニア資格として注目されており、今後の発展が予測されるAIやディープラーニング領域でのエンジニアスキルの証明ができます。AI、ディープラーニングに関して網羅的かつ深い理解度が試されるため、AIエンジニアの転職においても注目される資格です。
E資格の受験には、受験の前提に「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」が必要になります。JDLA認定プログラムは、セミナーや講座形式でディープラーニングの基礎的知識から実践技術まで学びます。
E資格とG検定との違い
E資格と同じようにAIや機械学習に関連した資格として「G検定」があります。G検定は、同じくJDLAが主催する資格ですが、E検定とは目的や試験内容が異なります。
G検定は「ディープラーニングを活用するジェネラリスト養成」が目的です。したがって、管理職層やコンサルタント向けの資格と言えるでしょう。これに対してE資格は、開発者や研究者向けの資格であり、G検定よりも技術色が濃い内容となっています。
一般的には、G検定に合格してからE資格へチャレンジする方が多いようです。ただしこれはあくまでも慣習であり、E資格の受験条件にG検定合格が含まれているというわけではありません。
関連記事：ディープラーニングの資格｜G検定とE資格の勉強法や取得のメリット
E資格試験の概要
ここでは、E資格の難易度や受験資格、試験範囲、試験対策などについて紹介します。
| 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こと |
| 試験時間 | 120分 |
| 問題数 | 100問程度 |
| 回答方法 | 多岐選択式 |
| 試験会場 | 各地の指定試験会場にて受験 |
| 出題範囲 | シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの出題 |
| 受験費用 | 一般：33,000円（税込） 学生：22,000円（税込） 会員：27,500円（税込） |
試験日程
E資格は、毎年2月と8月に実施されています。各月ごとに2〜3日の試験日が設定されています。試験日程の詳細や申し込みは、公式サイトにて確認できます。
受験資格
E資格は「過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了していること」が受験資格となっています。JDLA認定プログラムとは、民間企業が開催する講座の中からJDLAが「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を持つ人材を育成する講座」として認めたものを指します。
民間の研修サービス企業や教育機関などが対象となっており、ハンズオンや講義形式、オンライン受講など自分の環境にマッチした講座で学ぶことが可能です。いずれかの認定プログラムの受講を修了すると、E資格の受験が可能になります。
参考：JDLA認定プログラム一覧
試験範囲・出題形式
E資格の試験範囲はシラバスの中で公開されており、次の分野が出題対象とされています。また、設問は多岐選択形式です。試験時間120分に対し100問が設定されており、回答時間が短いため、充分な試験対策が必要です。
応用数学系
・線形代数……特異値分析
・確率と統計……確率分布、ベイズの定理
・情報理論……エントロピー
機械学習系
-
・機械学習の基礎……学習アルゴリズム（タスクT、性能指標P、経験E）など
・実用的な方法論……性能指標、ハイパーパラメータの選択など
・強化学習
深層学習
-
・順伝播型ネットワーク……線形問題と非線形問題など
・深層モデルのための正則化……パラメータノルムペナルティーなど
・深層モデルのための最適化……学習と純粋な最適化の差異など
・畳み込みネットワーク……畳み込み処理など
・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……回帰結合型のニューラルネットワークなど
・生成モデル……識別モデルと生成モデル
・深層強化学習……方策勾配法、価値反復法
・グラフニューラルネットワーク
・深層学習の適応方法……画像認識、自然言語処理など
・距離学習
・メタ学習
・深層学習の説明性
開発・運用環境系
-
・ミドルウェア……深層学習ライブラリ
・エッジコンピューティング
・分散処理
・アクセラレータ
・環境構築
E資格試験の難易度
前述したように、E資格は国内のAI・ディープラーニング関連資格としては最も難易度が高いといわれます。ここでは、E資格試験の難易度について解説します。
開催回ごとの合格率
E資格の合格率は、70%前後を推移しています。IPAが主催する情報処理技術者試験と比較すると高く見えます。しかし、IPAの試験は受験者に制限がないのに対し、E資格はJDLA認定プログラムを修了している点に注意する必要があります。
| 開催回 | 申込者数 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|---|
| 2018年1回 | 342 | 337 | 234 | 69.44% |
| 2019年1回 | 396 | 387 | 245 | 63.31% |
| 2019年2回 | 718 | 696 | 472 | 67.82% |
| 2020年1回 | 1076 | 1042 | 709 | 68.04% |
| 2021年1回 | 1732 | 1688 | 1324 | 78.44% |
| 2021年2回 | 1193 | 1170 | 982 | 74.53% |
| 2022年1回 | 1357 | 1327 | 982 | 74.00% |
| 2022年2回 | 917 | 897 | 644 | 71.79% |
| 2023年1回 | 1131 | 1112 | 807 | 72.57% |
| 2023年2回 | 1089 | 1065 | 729 | 68.45% |
| 累計 | 9942 | 9721 | 7018 |
年代別の合格者数と割合
ここでは、2023年第2回の年代別の合格者数と割合を紹介します。合格者数は20代・30代が多い傾向です。
| 年代 | 合格者数 | 全体における割合 |
|---|---|---|
| 10代 | 3 | 0.41% |
| 20代 | 291 | 39.92% |
| 30代 | 247 | 33.88% |
| 40代 | 121 | 16.60% |
| 50代 | 54 | 7.41% |
| 60代 | 10 | 1.37% |
| 不明 | 3 | 0.41% |
| 累計 | 729 | 100% |
G検定試験との難易度比較
G検定の合格率は50%〜70%を推移しており、E資格と比較すると低い水準となっています。しかしこれは、G検定の方がE資格より幅広い層の受験者が集まっているからと考えられ、決してE資格の難易度が低いことを示すものではありません。
Ｇ検定の勉強時間は30時間程度といわれており、100時間を超える勉強時間を確保する人が多いＥ資格と比較すると、時間的な面でのハードルは低いと考えられます。また、Ｇ検定は試験中にインターネットや参考書を見ながら回答できます。E資格とはまた違った方向性のスキルが必要になる試験であると考えたほうがよいでしょう。
E資格の試験対策
ここまでは、E資格がどのような試験なのか解説してきました。E資格に合格するには、どのような試験対策が必要でしょうか。
ここでは、E資格に合格するための試験対策について解説します。
独学だけではE資格の受験はできない
前述のとおり、E資格の受験の前提には「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」が定められています。つまり、最低でも外部機関が提供するJDLA認定プログラムの学習が必要となるため、独学のみでは受験できません。
また、学習内容も難易度が高く、公式テキストもありません。さらに受験者による過去の問題の共有や公開が禁止されており、試験対策が難しい試験です。試験対策としては、オンラインを含めた各種のITスクールで試験対策コースが設けられているため、効率的な学習に活用できます。
シラバスの確認
AI関連の試験はいずれも変化が激しくE資格も例外ではありません。E検定では、最近の技術トレンドを組み込む、主要なライブラリのバージョンを更新する、新しい便利なフレームワークの実装方法を問うなど問題を更新しています。これまでの傾向だと約1〜2年に1度更新されているので、受験する前に必ずシラバスを確認しましょう。
おすすめの参考書
E資格対策にあたり、シラバスに沿って各分野ごとにおすすめの参考書を紹介します。
応用数学
最短コースでわかる ディープラーニングの数学（著：赤石 雅典、出版：日経BP）
ディープラーニングを理解するために必要になる数学を高校1年生レベルから解説した書籍です。奥深い数学の世界を最短コースで理解できるよう、編集が工夫されていて、読者の評価も高い書籍です。扱っている数学の知識は、Jupyter Notebook形式（Pythonの統合開発環境用の形式）でも提供されており、実際に自分の手元の環境で触って学習できます。
機械学習
［第3版］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（著：Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili 、出版：インプレス）
機械学習コンセプト全般を取り扱った書籍で、理論的背景から実際にPythonコードに落とし込む術までを網羅しています。海外のデータサイエンティストによる書籍を翻訳したもので、理論と実践をつなぎ込むための教科書として、世界中で読まれている定評のある書籍です。
深層学習
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（著：斎藤 康毅、出版：オライリージャパン）
通称「ゼロつく」という愛称で親しまれている、ディープラーニングの入門書です。あえてライブラリを使わず、Python 3でディープラーニングのアルゴリズムをイチから作り上げていくというコンセプトで書かれています。ライブラリを使っているとおろそかになりがちなディープラーニングの原理を、実践を通して深く理解することができる良書です。続巻として、自然言語処理編、フレームワーク編、強化学習編も出版されています。
開発・運用
最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング（著：赤石 雅典、出版：日経BP）
2022年8月の試験よりE資格では、フレームワークを使った実装についても問われるようになりました。対象となるフレームワークはPyTorchまたはTensorFlowで、本書籍はその中でもPyTorchによる実装を扱った書籍です。プログラミングを通して、ディープラーニングのアルゴリズム原理をひとつひとつマスターできます。
例題や模擬試験を活用する
E資格は、過去に実施した試験問題は公開されていません。ですが、インターネット上には知識を確認するための練習問題が公開されていたり、模擬試験が実施されています。これらを学習の進捗確認に利用するとよいでしょう。
参考：
E資格スキルチェックテスト
AVILEN E資格オンライン模試
ただし、ほかの試験と比べて出題内容の予測が難しく、シラバスで提供されている分野の知識を、網羅的に身につけることが重要です。
E資格合格に必要な勉強時間
Study-AI の実施したアンケート「E資格受験者（2021#1）を対象にE資格の難易度についてアンケート調査（独自）」によると、資格受験者の方は以下のように難易度を感じているようです。
| 回答 | 割合 |
|---|---|
| 想定よりやや難しい | 38.24% |
| 想定よりかなり難しい | 8.82% |
| 想定より簡単だった | 5.88% |
| 想定よりやや簡単だった | 13.24% |
| 想定通りだった | 33.82% |
約3割の方が想定とおりだった、約4割の方がやや〇〇だったと回答していることから概ね事前対策と同じ難易度であることが分かります。
E資格取得のメリット
AI・ディープラーニングの分野で知名度の高いE資格ですが、取得することでどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは、E資格取得のメリットについて、具体的に記載します。
需要や報酬が高いディープラーニング分野での転職がしやすくなる
AI・ディープランニング分野は、今後も右肩上がりに需要が高まる分野です。しかし、この分野の人材は深刻なレベルで不足しています。その結果、企業側もAI・ディープランニング分野に関する高度なスキルを持つ人材を採用する際に、高額な報酬を提示するケースが増えました。
それにより、現在仕事として扱っていなくても、興味を持つ方が増加しています。JDLA試験実施レポートによると、E資格の受験動機の24%が「人工知能やディープラーニングの興味」であり、リスキリングを志す方が多いことがうかがえます。
早い段階で、AI・ディープランニング分野の実装スキルを身に着け、それが証明できる状態にしておくことは、これからのIT社会を生き抜くにあたっての強い武器となります。また、未経験の状態でAIエンジニア・データサイエンティストを目指す場合でも、E資格を保有することで評価に大きな差が生じると考えられます。履歴書にE資格を記載できることは、転職活動において有利に働くことでしょう。
参考：JDLA試験実施レポート（2022年10月版）
E資格・G検定合格者が入れるJDLAコミュニティに参加できる
JDLAでは「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」というコミュニティが運営されています。このコミュニティには、G検定もしくはE資格の合格者しか参加することができません。
コミュニティでは、セミナーや学習会などのさまざまなイベントが開催されています。これらを利用して、更なる研鑽を積むことができます。さらに、希少なディープラーニング分野の人材と人脈を形成できることも大きなメリットです。
E資格の需要と将来性
IPAのDX白書2023第4部「デジタル時代の人材」では先端技術として、「データサイエンス、AI ／人工知能、IoT、デジタルビジネス／ X-Tech、アジャイル開発／ DevOps、AR ／ VR、ブロックチェーン、自動運転／ MaaS、5G、左記以外の先端的な技術や領域」をあげており、これらの領域に携わる人材を先端IT従事者として扱っています。先端IT従事者は希少性のあるスキルを保有しており、企業や団体による需要が高い人材といえます。
AI・ディープラーニング分野の技術者の需要は、指数関数的に増加しています。これらの分野の知識を網羅的に身に着けることができ、証明することができるE資格は、これからますます存在感を高めていく資格であると考えられています。そのため、資格の保有者の将来性は高いといえるでしょう。
E資格以外のAI・ディープラーニング関連資格
E資格は、AI・ディープラーニング関連の資格の中でも最高峰の難易度となる資格です。この分野には、ほかの資格試験も存在します。これらの資格を取得して、就職活動などに役立てることはもちろんですが、E資格に必要な知識を身につけるのもいいでしょう。
関連記事：AI関連の資格おすすめ15選！取得のメリットや勉強方法も解説します
AI検定
AI検定は、人工知能・機械学習・深層学習の基礎的な内容を中心に構成されている試験です。合格に向けて学習することにより、AIを扱うにあたっての基礎的な知識を深めることができます。難易度は低めとされており、AI・ディープラーニング分野の学習をする方が、基礎的な部分を理解するには最適な試験といえます。
AI実装検定
AI実装検定は、AIを扱うために必要な数学やプログラミングの知識が問われる試験です。B級・A級・S級の３つの試験に分かれており、B級はAIを用いた企画などを行う方を対象としています。級が上がるごとに、実践的な実装をおこなう方向けの内容になります。E検定と試験範囲が重なる部分も多く、E検定と並行して受験するのもいいでしょう。
Pythonエンジニア認定データ分析試験
Pythonエンジニア認定データ分析試験は、データサイエンス分野で不可欠なプログラミング言語Pythonを利用した、データ分析のためのプログラミング・ライブラリの使い方に関する試験です。E資格と比較すると基礎的な内容の試験となるため、E資格を受験する前にプログラミング分野の実力を付けておきたい方におすすめです。
画像処理エンジニア検定
画像処理エンジニア検定は、公益財団法人画像情報教育振興協会が運営する資格試験です。AI活用のひとつである画像処理分野のエンジニアに向けた試験で、画像処理の設計と開発のための知識とスキルが問われます。試験のレベルはベーシック、エキスパートの2段階です。
AIを使った画像処理に特化したスキルの証明ができるため、AIエンジニアでも画像処理と関係する領域では一定の評価につながります。
E資格保有者が目指しやすい職種例
ここでは、E資格保有者が目指しやすい職種例について紹介します。
データサイエンティスト
E資格保有者が目指しやすい職種として、データサイエンティストがあります。データサイエンティストの仕事内容は、データ分析やデータ活用、AIを使ったプロジェクトの上流工程、データ活用に関するコンサルティングなどがあります。
関連記事：データサイエンティストの仕事内容を解説！必要なスキル、知識、学習方法もご紹介
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアも、E資格保有者が目指しやすい職種です。機械学習エンジニアの仕事内容は、AIを使ったサービスの設計・開発やデータ分析、データ解析、機械学習モデルの開発などがあります。
データアナリスト
データアナリストとは、企業や団体が保有するビッグデータを解析・分析して、将来のニーズなどを予測する職種です。データアナリストの仕事内容は、データ分析結果をもとにしたシステム構築や改善、コンサルティングなどがあります。
関連記事：データアナリストとは？仕事内容や必要スキル・資格などを紹介
ゲームプログラマー
これまで紹介した職種と異なり関係ないのでは？と感じた方も多いのではないでしょうか。最近のゲームではNPCの会話やアンチドーピング、参加するごとにランダムに切り替わるフィールドの生成などにAIを使用しているため、ゲーム開発にも役立ちます。
あくまでゲーム開発のごく一部ですので、E資格を取得するとゲームプログラマーなれるわけでは無い点にご注意ください。
E資格に関する質問
最後にE資格に関する質問に回答します。
Q1. G検定とE資格の違いは何ですか？
G検定は、広範な知識を持つ専門家を育成することを目指し、ディープラーニングの活用に重点を置いています。そのため、経営者やコンサルタント向けの資格と考えることができます。一方、E資格は開発者や研究者向けの資格であり、G検定よりも技術的な要素が強調されています。
Q2. E資格は年何回受験できますか？
E資格は、年2回受験できます。毎年2月と8月に実施されています。各月ごとに2〜3日の試験日が設定されています。試験日程の詳細や申し込みは、公式サイトにて確認できます。
Q3. E資格試験とは何ですか？
E資格は、AIエンジニアや機械学習エンジニアのスキルを認定する資格です。一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催しています。G検定とともに2017年に設立され、2018年に初めて試験が行われました。国内の民間団体が主催するAI・ディープラーニング関連の資格の中でも、難易度や知名度が高い資格です。
Q4. E資格の取得者数は？
2023年に実施された「E資格2023#1」の合格者数は807名です。過去8回と併せたE資格の累計合格者数は6,289名です。
Q5. E資格を取得しても意味がない？
E資格を取得することには、いくつかのメリットがあります。まず、スキルや知識を証明することができるという点が挙げられます。E資格はAI関連の資格の中でも最高峰であり、取得することによって、エンジニアとしての理解の深さと実務能力をアピールする材料になります。
さらに、E資格取得者のコミュニティに参加することで、AIに関わる人々とのつながりを築けます。
まとめ
この記事では、E資格の取得を検討中のエンジニアの方に向けて、E資格の概要や難易度、試験対策、必要な勉強時間、その他の関連資格などを解説しました。E資格は、AIやディープラーニングに関する知識と実装スキルを証明するエンジニア向けの資格です。日本国内のディープラーニング関連資格としては、最も難易度が高く、試験の過去問題が存在しません。そのため、ほかの試験と比べると合格のための勉強法や情報収集に工夫が必要な資格試験です。
しかし、合格後の就職活動やキャリアの影響力は大きなものが考えられます。E資格に興味がある方は、この記事を参考にE資格の取得にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
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