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。
近年、AIや機械学習は急速に普及が進んでおり、製造、医療、Webサービスなど幅広い分野での活用が期待されている技術です。AIエンジニアや機械学習エンジニアは企業のDXを実現する高度IT人材と認識されており、今後も需要が見込まれる分野です。E資格はこれらのエンジニアにとってスキル証明となる有力な資格といえます。
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、その他の関連資格などを解説します。
E資格とは
AI・ディープラーニングに関するスキルを示すE資格の概要と、同じくディープランニング協会の提供する資格であるG検定との違いについても紹介します。
日本ディープラーニング協会が実施している
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。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。
世界初のAIエンジニア資格として注目されている
E資格は世界初のAIエンジニア資格とされており、これから発展していくことが想定されるAI、ディープラーニング領域での活躍が期待されるエンジニアスキルを示すことができます。AI、ディープラーニングに関して表層にとどまらず、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活躍が期待できます。
E資格受験にはJDLA認定プログラムの修了が必要
E資格の受験を検討する場合に注意が必要な点として、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」が設定されている点があります。認定プログラムはセミナーや講座形式で、受験に際して一定の知識を身に着けていることを必須条件としているといえるでしょう。
2022年11月19日時点で直近で開催されたE資格試験は2022年8月ですが、合格率は約70%という高い比率でした。事前に認定プログラムの受講が義務付けられているため、一定のスキル・知識を確保してから受験に臨む仕組みといえます。
E資格とG検定との違いとは
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。
E資格試験の概要
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。2022年の試験日程は2022年11月19日時点で全て終了しており、2023年以降の試験予定については公式サイト上でもアナウンスがないため、受験を予定する方は継続的にサイトをチェックして試験予定日を確認してください。
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・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
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 | 1,076 | 1,042 | 709 | 68.04% |
| 2021年1回 | 1,732 | 1,688 | 1,324 | 78.44% |
| 2021年2回 | 1,193 | 1,170 | 982 | 74.53% |
| 2022年1回 | 1,357 | 1,327 | 982 | 74.00% |
| 2022年2回 | 917 | 897 | 644 | 71.79% |
| 累計 | 7,722 | 7,544 | 5,482 | - |
年代別の合格者数と割合
| 年代 | 合格者数 | 全体における割合 |
|---|---|---|
| 10代 | 2 | 0.31% |
| 20代 | 211 | 32.76% |
| 30代 | 250 | 38.82% |
| 40代 | 111 | 17.24% |
| 50代 | 58 | 9.01% |
| 60代 | 12 | 1.86% |
| 総計 | 644 | 100.00% |
G検定試験との難易度比
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。
※参照：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
前項と同様のアンケートにて、難易度が近い試験としては「応用情報技術者」が最も多くあげられており、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。
E資格合格に必要な勉強時間
上述のアンケートでは、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。
下記ページからシラバスがダウンロード出来ますので、試験範囲を確認し、必要な勉強時間を想定してみてください。
一般社団法人日本ディープラーニング協会「E資格とは」
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記載してきましたが、以降は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いたします。
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ないのです。
また、学習内容そのものも高度で、公式な学習テキストも定められていません。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、試験対策を行うことが難しい試験です。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。
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（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（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。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扱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資格では過去実施時の問題が公開されていません。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10月版）
関連記事：
AIエンジニアとは？仕事内容ややりがい、キャリアパスを解説
データサイエンティストとは？仕事内容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。エンジニア人材の場合、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。
未経験でAIエンジニア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いなどの理由で、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？必要な知識・スキルも紹介
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
E資格・G検定合格者だけが入れるJDLAの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資格の需要と将来性
IPAのDX白書2021第3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、上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。資格の保有者の将来性は高いといえるでしょう。
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エンジニアほかAI関連の転職で役に立つ資格【難易度順】
データアナリストにおすすめの資格8選
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。
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の活用分野の一つ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を検定します。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の活用分野の中でも画像処理に特化したスキルの保有を示せるため、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。
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、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、AIや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。
ITエンジニアの転職ならレバテックキャリア
レバテックキャリアはIT・Web業界のエンジニア職を専門とする転職エージェントです。最新の技術情報や業界動向に精通しており、現状は転職のご意思がない場合でも、ご相談いただければ客観的な市場価値や市場動向をお伝えし、あなたの「選択肢」を広げるお手伝いをいたします。
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