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

ディープラーニングとは

ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習の手法の1つです。大量のデータを基に自動で特徴を学習していきます。ディープラーニングを確認する上で押さえておきたいのが、ニューラルネットワークです。ニューラルネットワークとは、人間の神経細胞を模倣して作成されたアルゴリズムです。ディープラーニングはニューラルネットワークを複数結合してデータの学習、処理を行います。現在ではAIアルゴリズム技術が発展していますが、ディープラーニングはその中枢を占める技術です。

ディープラーニングの特徴は、ほかの機械学習の手法と比較して複雑な処理や判断を行える点です。ディープラーニングは複数のニューラルネットワークを結合して構成されており、それぞれの層で独立した処理を行うため、複雑な処理や判断を行えます。

近年ディープラーニングが注目されている理由

近年ディープラーニングを耳にする機会が増えましたが、ディープラーニングの技術自体は1980年代からありました。それではなぜ最近になってよく耳にするようになったのでしょうか。理由は以下の2つです。

・コンピュータの処理性能が上がり、実用的な技術になったから
・ほかの手法と違って自動でデータの特徴を見つけるから

ディープラーニングの精度は大量の計算結果やデータ処理によるものです。そのため、これまでのコンピュータの性能では処理に時間がかかりすぎてしまい、実用的な技術ではありませんでした。しかし、近年のコンピュータの処理性能の向上、特にグラフィックボードの計算処理能力の向上で実用的な技術になったため、注目されています。

また、ディープラーニングはデータの特徴を自動で学習するため運用コストが低く、注目されています。

ディープラーニングの関連資格「G検定」と「E資格」

日本ディープラーニング検定協会が実施しているディープラーニング検定には、G検定（ジェネラリスト検定）とE資格（エンジニア資格）の2種類が存在します。

G検定はディープラーニングを”活用”するビジネスマン全般を対象としており、E資格はディープラーニングを”実装”するエンジニア・技術職が対象であるという違いがあります。

以下では、G検定とE資格それぞれの概要や違いについて解説します。
まずは表で資格の概要を確認しましょう。

	G検定	E資格
対象となる人物像	ディープラーニングを活用する人材、ジェネラリスト向け	ディープラーニングを実装する人材、エンジニア向け
受験条件	制限なし	過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了していること
試験場所	自宅受験が可能	指定の試験会場での受験

G検定の概要

G検定は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催するビジネスパーソン向けの検定資格です。主にビジネスの現場でディープラーニングを活用したいと考える人材を対象としています。具体的には、ディープラーニングをビジネス変革に取り入れるアドバイザーや、生産効率の向上を推進するリーダーなどが該当します。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ですが、E資格の受験にG検定の合格は必須条件とはなっていません。

G検定の試験時間、試験範囲、難易度

G検定に関する試験時間や試験範囲、難易度などの詳細情報は、どのようになっているのでしょうか。以下では、G検定の試験時間や試験範囲、難易度、合格率、効果的な学習方法などについて詳しく解説していきます。G検定の受験を検討している方は、この試験の準備をする際の参考として役立ててください。

まずは下記の表でG検定の試験概要を確認しましょう。

受験費用	一般：13,200円（税込） 学生：5,500円（税込）
試験時間	120分
出題数	200問程度
合格率	約60%

G検定の試験時間

G検定の試験時間は120分で多肢選択式、問題数は200問程度です。選択式とはいえ、1問あたり30秒程度で回答する必要があるため、時間的な余裕はそれほど多くありません。

G検定の試験範囲

G検定の試験範囲は、JDLAの公式サイトでシラバスとして公開されています。下記は、その内容を要約したものです。

人工知能（AI）とは	人工知能の定義や人工知能研究の歴史など
人工知能をめぐる動向	人工知能の概念を学ぶ基礎知識（探索木、ハノイの塔、モンテカルロ法など）や意味ネットワークなどの知識表現技法、機械学習理論など
人工知能分野の問題	強いAIや弱いAIやシンギュラリティなど人工知能の抱える諸問題について
機械学習の具体的手法	教師あり学習、教師なし学習、強化学習の各手法やモデルの評価方法
ディープラーニングの概要	ニューラルネットワークやディープラーニング、ディープラーニングのアプローチなど
ディープラーニングの手法	畳み込みニューラルネットワークや深層生成モデルなど各手法について
ディープラーニングの社会実装に向けて	AIとビジネス活用の倫理や法、データの収集方法、AIプロジェクトの進め方など
数理・統計	統計検定3級程度の基礎問題

G検定の難易度

難易度は文系学部出身者が3カ月〜半年の勉強期間を経て合格できるレベルといえます。ただし、難易度については個々人のバックボーンや前提知識などに左右されるため、あくまでも目安と考えてください。問題数や試験範囲を見てもわかるとおり、広範な知識と基礎的な数理・統計の知識が要求されるため、付け焼刃の学習で合格することは難しいでしょう。分野ごとに何冊か教材を揃え、インプットとアウトプットを繰り返していくことが合格への近道です。

G検定の合格率

G検定の合格率はこれまで開催されたすべての試験において、公表されています。直近3年分の合格率を見ていきましょう。

開催回	合格者数	合格率
2024年 第1回	2,398	72.87%
2023年 第3回	3,106	68.75%
2023年 第2回	2,075	67.99%
2023年 第1回	4,705	65.80%
2022年 第3回	4,964	66.17%
2022年 第2回	3,917	61.22%
2022年 第1回	4,198	62.10%

出典元：一般社団法人日本ディープラーニング教会

合格率は年や回によって多少の上下は見られますが、およそ60%です。一見すると合格率が高いと思う方もいるかもしれませんが、試験内容や純粋な難易度を見てみると決して簡単な検定ではないため、合格率だけで難易度を判断しないようにしましょう。

G検定の勉強法

G検定に合格するには、一般的に30〜40時間程度の勉強時間が必要といわれています。ただし、これは経験者や理系出身の方の場合であり、事前知識がまったくないと40時間以上かかることも珍しくありません。

とはいえ、ディープラーニングを含むIT分野の知識が皆無でも、独学での合格は可能です。G検定ではディープラーニングを活用する力が問われるため、SEとして仕事をしている方でも、一般受験者とほぼ同じ内容の勉強を行わなければなりません。

おすすめの勉強法は人工知能についての講義・講座を受けることです。実装などの経験がない場合も、講義を受けることで理解を深めやすくなるでしょう。ただし、出題形式に慣れるためにも、講義と合わせて問題集を一通り解いておくことが大切です。

以下に、日本ディープラーニング協会から推薦されている書籍をご紹介します。

『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト』
『ディープラーニング活用の教科書』
『ディープラーニング活用の教科書 実践編』

すべて日本ディープラーニング協会が監修しており、入門者からより活用的な問題に取り組みたい方までさまざまな範囲の受験者に対応しています。

E資格の概要

E資格はG検定と同じく、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催するディープラーニング関連資格です。AI機械学習エンジニアのスキルを認定するエンジニア向けの資格で、「実装する人材」をターゲットにした資格といえるでしょう。2024年時点で、日本国内の民間AI関連資格としては難易度、認知度ともに最も高い資格となっています。

まずは下記の表でE検定の試験概要を確認しましょう。

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）
試験時間	120分
出題数	100問程度
合格率	約70%

受験にはJDLA認定プログラムの受講終了が必要

E資格は、AI機械学習の基本的な知識があるエンジニア向けの資格試験です。過去2年以内に「JDLA認定プログラム」を修了していないと受験できません。JDLA認定プログラムは、受講者の知識やスキルを保証するための講座です。JDLA認定プログラムは複数の種類があり、それぞれの内容や対象者は異なります。受講をする際には、自分のスキルや経験に合わせて適切なプログラムを選択しましょう。

詳細は、日本ディープラーニング協会（JDLA）の公式サイトで確認できます。

関連記事：データサイエンティストに求められるプログラミング言語と学習方法

E資格の試験時間、試験範囲、難易度

E資格の試験時間や試験範囲、難易度などの詳細情報は、どのようになっているのでしょうか。E資格の試験についての詳細を知りたい方向けに、E資格の試験時間や試験範囲、難易度、合格率、最適な学習方法などについて詳しく解説していきます。E資格の受験を考えている方は、これらの情報を試験の準備に役立ててください。

E資格の試験時間

E資格の試験時間は120分で問題数は100問、複数の選択肢から正答を選ぶ多肢選択式です。また、G検定とは異なり、各地に設けられた指定試験会場にて受験する方式です。申し込み時に希望の試験会場を選択します。

E資格の試験範囲

E資格の試験範囲はシラバスの中で公開されています。以下はその内容を要約したものです。

数学的基礎	・確率・統計 ・情報理論
機械学習	・機械学習の基礎
深層学習の基礎	・順伝播型ネットワーク ・深層モデルのための最適化 ・深層モデルのための正則化 ・畳み込みニューラルネットワーク ・リカレントニューラルネットワーク ・Transformer ・汎化性能向上のためのテクニック
深層学習の応用	・画像認識 ・物体検出 ・セマンティックセグメンテーション ・自然言語処理 ・生成モデル ・深層強化学習 ・様々な学習方法 ・深層学習の説明性
開発・運用環境	・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資格の難易度

合格者を対象としたアンケート（※1）によれば、合格までに費やした勉強時間は「100〜200時間」が約46%、「200〜300時間」約43%です。一般的なITベンダーが主催する経験3年〜5年程度の実務者向け試験で「50〜150時間」程度が合格までの目安のため、やはり難易度が高い資格といえるでしょう。

※1 引用元：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。Study-AI

関連記事：E資格の難易度は？勉強方法やG検定との違いなども解説！

E資格の合格率

E資格の合格率は、下記のデータを見ると7割程度であることが分かります。

開催回	合格者数	合格率
2024年 第1回	867	72.61%
2023年 第2回	729	68.45%
2023年 第1回	807	72.57%
2022年 第2回	644	71.79%
2022年 第1回	982	74.00%

出典元：一般社団法人日本ディープラーニング協会

合格率は高く、「難易度の高い検定」というイメージと反していると感じる方もいるかもしれません。E資格はそもそもソフトウェアや情報系業種からの受験が多く、G検定合格者がより知識を高めるために受験する場合もあります。この点が合格率の高さに影響しているでしょう。

E資格の勉強法

E資格の試験勉強をする際は、2022年の第2回試験からシラバスが変更され、勉強範囲が以前とは大きく異なる点に注意しておきましょう。市販の例題集などで勉強する場合は、2022年第2回以降に対応している書籍を選ぶことが大切です。

シラバスの大きな変更点は、フレームワークの実装ならびに基礎研究に近い内容が組み込まれたことです。試験内容の入念な確認と、出題範囲の語句や使用方法をきちんと理解しておきましょう。

また、E資格を受験するには日本ディープラーニング協会が認定する「JDLA認定プログラム」を受講する必要があります。プログラムは多数あり、任意のものをいずれか受講するだけで受験が可能ですが、ここでE資格合格に必要な知識を学ぶのがおすすめです。

関連記事：データサイエンティストに必要な勉強は？学習ロードマップを解説

G検定・E資格の取得がおすすめの人

G検定やE資格の取得がおすすめの人は、どのようなタイプの人なのでしょうか。以下では具体例として、G検定・E資格に共通しておすすめな人の例やそれぞれ取得がおすすめの人の例を紹介していきます。また、G検定とE資格のどちらを取得するか迷った場合についても詳しく解説していきます。

G検定・E資格に共通しておすすめな人の例

G検定・E資格に共通しておすすめな人は、以下のような方です。

これらの特徴や目的がある方は、E資格やG検定の取得を目指してみましょう。

G検定の取得がおすすめの人の例

G検定の取得がおすすめの人は、以下のような特徴がある方です。

上記のような特徴の方は、G検定の取得が最適でしょう。

E資格の取得がおすすめの人の例

E資格は、AI業界でのエンジニアとしてのキャリアを追求する方に適した資格試験です。以下のような特徴がある方は、E資格の取得を検討することをおすすめします。

これらの特徴に合致する方は、E資格の取得が最適でしょう。

G検定とE資格どちらを取得するか迷ったら

G検定とE資格のどちらを取得するか迷う方も多いでしょう。E資格は難易度が高く、知識がない状態からの取得は容易ではありません。学習範囲が広く、初心者にはハードルが高いと感じられるでしょう。

一方、G検定はAIと機械学習の全体像を理解するためには最適の資格です。実装などの技術は学べませんが、基本的な知識の習得には適しています。そのため、AIの学習を始める方は、まずG検定からスタートすることをおすすめします。G検定の取得後に、E資格の受験を目指すといいでしょう。

関連記事：未経験からデータサイエンティストを目指す方法を解説

ディープラーニング関連資格を取得するメリット

ディープラーニング関連資格を取得するメリットとしては、スキルと知識の証明になり昇給やキャリアアップなどに役立つことや、顧客への説明能力が身につくこと、コミュニティへ参加し交流ができることなどがあります。以下では、これらのディープラーニング関連資格を取得するメリットについて解説します。

スキルと知識の証明になり昇給やキャリアアップ、転職に役立つ

G検定やE資格に限ったことではありませんが、資格を取得することで対外的にスキルや知識を証明しやすくなります。特に実務経験が乏しい時期は、資格による知識の証明を積極的に活用できるようにしましょう。

また、AIを活用できる人材は不足しており、ディープラーニングのスキルを持つエンジニアの需要が急増しています。そのため、ディープラーニング関連資格を取得することで昇給やキャリアアップ、転職にも役立ちます。

関連記事：データサイエンティストの転職｜各業界の需要や求人例も紹介

顧客への説明能力が身につく

AIや機械学習、ディープラーニングはここ数年で一気に認知度が高まったワードです。しかし、その内容を語れる人材はまだまだ希少です。説明・プレゼンテーションにおいてディープラーニングをわかりやすく説明することで、顧客の理解と信頼を得られ、ビジネスチャンス創出の一助となるでしょう。

コミュニティへ参加し交流できる

ディープラーニング関連資格を取得すると、一般社団法人ディープラーニング協会が主催するコミュニティに参加できます。このコミュニティでは、ディープラーニングの学習だけでなく、実際の使用例や失敗経験などの実用的な情報を共有できます。また、コミュニティを活用して人脈形成も期待できるでしょう。

ディープラーニング関連資格が活かせる職種

具体的なディープラーニング関連資格が活かせる職種としては、機械学習エンジニアやデータサイエンティストが当てはまります。以下では、これらのディープラーニング関連資格が活かせる職種を紹介します。また、今後エンジニア全体の必須スキルになる可能性についても解説します。

関連記事：データアナリストとデータサイエンティストの違いは？

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、ディープラーニング関連資格が活かせる職種のひとつです。すでに機械学習エンジニアとして活動している方は、E資格を取得することで、自身の経験と知識をより整理し体系的にできるでしょう。経験と知識を体系化することで、技術に対する理解が一層深まり、応用的なスキルの習得につながっていきます。

 

関連記事：機械学習エンジニアとは？仕事内容や必要なスキル、将来性などを解説

データサイエンティスト

データサイエンティストの場合、リサーチや分析・提案業務が多い場合はG検定が、モデリングや実装作業の割合が多ければE資格が役立ちます。すでに数理・統計を用いた実務経験がある場合は、E資格の取得を目指すと良いでしょう。

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

今後はエンジニア全体の必須スキルに？

2024年3月時点では、G検定とE資格を活かせる職種として機械学習エンジニアやデータサイエンティストが有望です。しかし、今後はディープラーニングが広くビジネスの場で活用されていくことが予想されます。したがって、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト以外のエンジニア職についても、ディープラーニングの知識・スキルが求められるかもしれません。たとえ、現在はディープラーニングに直接関係のない業務に携わっていたとしても、取得を検討する価値はあります。

関連記事：データサイエンティストの年収は高い？他職種との比較

ディープラーニングの将来性

総務省の発表した「令和5年度版 情報通信白書」によると、日本のAIシステム市場規模（支出額）は2022年に3,883億6,700万円となり、前年比で35.5%増加しています。また、市場規模は今後も成長し、2027年には1兆1,034億7,700万円まで拡大すると予測しています。

日本だけでなく、海外でも2027年には7950億ドルまで成長すると予測しているため、ディープラーニングは将来性があるといえるでしょう。

関連記事：データサイエンティストの将来性ー10年後はどうなる？

ディープラーニングの資格に関するよくある質問

ディープラーニング関連の資格に興味がある方は、ディープラーニングに関する質問や疑問が多くあることでしょう。ディープラーニングに関するよくある質問としては、ディープラーニングの資格の概要やディープラーニングの資格の難易度、G検定とE資格の違いなどがあります。以下では、これらのディープラーニングに関するよくある質問に回答します。

Q1. ディープラーニングの資格について教えてください

ディープラーニングの資格には、G検定とE資格の2つの種類の資格試験があります。G検定はディープラーニングの基礎的な知識の理解を問われます。E資格はより高度な内容をカバーし、ディープラーニングを実装するエンジニアのための資格試験です。

Q2. ディープラーニングの資格の難易度を教えてください

G検定の難易度は、3カ月〜半年の勉強期間を経て合格できるレベルと言われています。一方、E資格は実務経験があるエンジニア向けで、合格するためには100時間〜300時間以上の学習時間が必要と言われています。

Q3. G検定とE資格の違いは何ですか？

E資格はエンジニアに向けた資格で、ディープラーニングの実装知識やスキルが問われます。一方、G検定はビジネスの現場でディープラーニングを活用したいと考えるビジネスパーソン向けの検定資格です。

まとめ

この記事では、ディープラーニング関連の資格に興味がある若手エンジニアに向けて、ディープラーニングとは何か、G検定とE資格の概要、G検定・E資格の取得がおすすめの人、取得するメリットなどについて解説しました。

ディープラーニングに関する知識・スキルは今後のIT業界で重要なスキルと見なされています。これを証明するための試験はいくつかありますが、特に有望なのは「G検定」「E資格」の2つです。エンジニアとしての実務経験を活かしつつ、ディープラーニングのスキルを身につけたいのであれば、まずはこの2つの取得を目指してみるのがおすすめです。ディープラーニング関連の資格に興味がある方は、この記事を参考に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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