G検定と並んで価値の高いとされるAI・ディープラーニング関連資格「E資格」E資格の難易度や勉強方法を徹底解説!勉強時間や取得のメリットも

最終更新日:2022年8月10日

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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ための資格です。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いため、合格のためには入念な情報収集が欠かせないでしょう。また、過去問が存在しないことから、勉強方法にも工夫が必要です。ここではE資格を取得することで、AI・ディープラーニング分野で更なるキャリアアップを狙う方や、他の分野からのキャリアチェンジを狙う方向けに、E資格の難易度や試験内容、受験条件などを解説します。

1. E資格とは?G検定との違い

まずE資格の概要と、同じくディープランニング関連の資格であるG検定との違いについても紹介します。

JDLA認定資格「E資格」の概要

E資格は一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)が認定している資格です。日本国内では珍しく、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となっています。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といって良いでしょう。

G検定とどう違う?

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、というルートを辿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。

2. E資格試験の概要

次に、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解説していきます。

会員:27,500円(税込)
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。2022年の試験日程は以下の通りとなります。
・ 2月18日(金)・19日(土)
・ 8月26日(金)・27日(土)・28日(日)

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

プログラミング実務経験者レベルが前提

上述のJDLA認定プログラムは、そのほとんどがプログラミング実務経験者レベルが前提となっています。実務でプログラミングを使用したことがない方は、AI・ディープラーニングの分野に強いPythonなどを中心に学習しておくとよいでしょう。

試験範囲

E資格の試験範囲はシラバスの中で公開されており、次のような分野から出題されるとされています。

応用数学系
  • ・線形代数……特異値分析

    ・確率と統計……確率分布、ベイズ則

    ・情報理論

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

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

    ・強化学習……方策勾配法、価値反復法

    ・深層学習の適応方法……画像認識、自然言語処理など

開発・運用環境系
  • ・ミドルウェア……深層学習ライブラリ

    ・軽量化と高速化技術……軽量化技術、分散処理、アクセラレータ

3. 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言われています。このことについて、詳しく見ていきましょう。

合格率データ

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いように見えますが、IPAの試験は受験者に制限がないのに対し、E資格の試験はJDLA認定プログラムをこなした精鋭揃いであるという点に注意する必要があります。

開催回ごとの合格率
開催回 申込者数 受験者数 合格者数 合格率
2018 342 337 234 69.44%
2019 #1 396 387 245 63.31%
2019 #2 718 696 472 67.82%
2020 #1 1,076 1,042 709 68.04%
2021 #1 1,732 1,688 1,324 78.44%
2021 #2 1,193 1,170 982 74.53%
2022 #1 1,357 1,327 982 74.00%
累計 6,805 6,647 4,838 -
年代別の合格者数割合(開催回:2022 #1)
年代 合格者数 割合
20代 396 40.33%
30代 312 31.77%
40代 188 19.14%
50代 72 7.33%
60代 9 0.92%
70代 3 0.31%
不明 2 0.20%
統計 982 100.00%

G検定試験との難易度比較

G検定の合格率についても、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いて、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、時間的コスト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することができます。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だと考えたほうがよいでしょう。

E資格受験者に対するアンケート結果

実際にE検定を受験した方を対象にしたアンケート(※)では、次のような結果が示されています。
※参考:Study-AI「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)を実施しました。」

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%

このように、「やや難しい」「かなり難しい」と答えた人の割合は、約47%に達しています。つまり、受験者の半数が難しいと感じる試験と言えるわけです。

E資格に難易度が近い試験

難易度が近い試験としては「応用情報技術者」が最も多く、全体の4割近くに達しています。また、「PMP」や「IPAの高度試験(ネットワークスペシャリストやデータベーススペシャリストなど)」と同程度の難易度と回答する方もいます。

このことから、日本国内のIT系資格の中で、かなり難易度が高い部類に入る資格であることは間違いなさそうです。ITスキル標準(ITSS)でいえばレベル3~レベル4(最高レベル)の試験に相当すると言えるでしょう。

4. E資格の試験対策

ここまで、E資格がどのような試験なのかについて見てきましたが、ここからはE資格に合格するためにどのような勉強をすれば良いのかについて紹介させていただきます。

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させていただきます。

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
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年生レベルから開発した書籍になります。奥深い数学の世界を最短コースで理解できるよう、編集に工夫されていて、読者の評価も高い書籍です。扱っている数学の知識は、Jupytor Notebook形式でも提供されていて、実際に自分の手元の環境で触って学習することができます。

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
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になります。

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
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になります。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の書籍です。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。

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
2022年8月よりE資格ではフレームワークを使った実装も扱うことがアナウンスされていますが、この書籍はその中でもPyTorchによる実装を扱った書籍になります。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していける書籍です。

例題や模擬試験を活用する

E資格では過去問の公開がされていません。インターネット上で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たりしますので、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

ただし前提として、ほかの試験と比べて出題内容のアタリがつけにくく、シラバスで提供されている分野の知識を網羅的に身に着けておくことが重要となります。

E資格に合格するまでの勉強時間

前述したアンケートの結果によると、E資格の合格者が合格までに費やした勉強時間は、「100~200時間」が最も多く約46%、次いで「200~300時間」約43%という結果になっています。ちなみに、一般的なITベンダーが主催する資格試験では、経験3年~5年程度の実務者向けのグレードで「50~150時間」程度の勉強時間を要することが多いです。

期間にすると三カ月以上です。このことからも、ITベンダーが主催する資格と比較しても、難易度が高めであることがわかります。

5. 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、具体的に見ていきたいと思います。

需要が高いディープラーニング分野の実装スキル証明ができる

ディープラーニング分野は、企業としても働き手としても、非常に需要がある分野です。また、これからの社会においても重要とされる分野で、現在仕事として扱っていない人であっても興味を持つ人が増えています。実際に、JDLA試験実施レポートによると、E資格の受験動機の24%は「人口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人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ることでしょう。

この分野の仕事内容や将来性を詳しく知りたい方は、関連記事にも目を通してみてください。

参考:JDLA試験実施レポート(2022年3月版)

関連記事:
AIエンジニアとは?仕事内容、知識・スキル、将来性を解説
データサイエンティストとは?役割や必要なスキルを解説

転職の際に履歴書に書ける

AI・ディープラーニング分野の需要は世界的に非常に高いものになります。しかし、日本におけるこうした分野の人材は深刻なレベルで不足している状況です。こうした状況ですので、履歴書にE資格を記載することができるというのは、転職活動において有利に働きます。

未経験からAIエンジニア・データサイエンティストに転職したい人に特におすすめ

AI・ディープラーニングの仕事をやりたいと思っても、自分が勤めている企業ではそもそも取り扱っていなかったりなど、なかなか触れる機会がない人も多いと思います。

そうした場合、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必要としているほかの企業へ転職することになるのですが、同じ未経験でもE資格を持っている人とそうでない人では評価に大きな差が生じることでしょう。

関連記事:
AIエンジニアに未経験から転職可能?パターンごとに解説
未経験からデータサイエンティストを目指すには?必要スキルを解説
データサイエンティストの転職で知っておきたいこと

合格者限定のコミュニティに参加して人脈を広げられる

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るので、更なる研鑽を積むこともできますし、なにより希少なディープラーニング分野の人材と人脈を形成することができるのがメリットとなります。

「E資格は意味がない・使えない」という声もあるが…

E資格は登場してからあまり時間が経っている資格ではないので、あまり普及していないから取得しても意味がないのでは…という声も存在します。しかし、AI・ディープラーニング分野の需要が指数関数的に増加していることを考えると、AI・ディープラーニング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予想できます。

6. AI・ディープラーニング関連のほかの資格

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が、この分野にはほかにも資格試験が存在します。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つけるためにうまく活用するのもよいでしょう。

関連記事:AI業界に転職する際に取得しておくべき資格を難易度順に紹介

AI検定®

AI検定は、人工知能・機械学習・深層学習とは何か?という基本的な事項を中心に構成されている試験で、合格に向けて学習することでAIを扱うにあたっての基本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、これからAI・ディープラーニングの分野を学ぼうという方がそもそものところを理解するのにうってつけの試験といえます。

AI実装検定

AI実装検定は、AIを扱うにおいて必要な数学やプログラミングの知識を問われる試験となっています。B級・A級・S級の3つの試験に分かれており、B級はどちらかというとAIを用いた企画などをおこなう人向け、級が上がるごとにより実践的な実装をおこなう人向けの内容となっています。E検定と試験範囲がかぶる部分も多いですので、E検定と並行して受験するのもひとつの手でしょう。

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、データサイエンスの分野で活躍するために不可欠と言われている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となります。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という方におすすめです。

7. まとめ

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ための資格です。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、過去問が存在しないことから、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と言えるでしょう。

その分、認定されたとき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ので、データサイエンスの分野を志す方は是非目指してみてください。

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