E資格とは？試験の難易度や日程、試験対策となる参考書などをご紹介

AIを活用したサービスが少しずつ社会に浸透しつつあります。様々な企業がAIを活用した事業を展開しようと相違工夫をしている証でしょう。これからもその流れはしばらく続くと考えられます。

そんなAI技術の中心的存在であるディープラーニングの実装や知識レベルを認定する資格があるのをご存知でしょうか？

それが「E資格」と呼ばれる比較的新しくできた検定です。

本記事では、E資格の試験の難易度や日程、試験対策方法、勉強方法について解説します。

E資格とは？

E資格を実施している一般社団法人日本ディープラーニング協会によると、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。」ものとされています。

ディープラーニングはAI（人工知能）開発の重要な役割を果たす機械学習の手法のひとつで、近年特に注目を集めています。

ディープラーニングという手法にはどのような特徴があり、何に活用されているのかについては、下記の記事も参考にしてください。

関連：AI実用化の要！ディープラーニングの特徴と身近な活用例をわかりやすく解説

E資格の試験概要

資格の概要についてまとめました。

試験時間：120分

問題形式：多肢選択式の知識問題

問題数：100問程度

試験会場：各地の試験会場にて受験。申込時に希望会場を選択

受験費用：
・一般：33,000円（税込）※5名以上の場合は団体申込が可能です。
・学生：22,000円（税込）※学生用プロモーションコードを日本ディープラーニング協会に申し込みます。個人に限り申請可能です。
・会員：27,500円（税込）

E資格の受験資格

受験資格は、JDLA認定プログラムのいずれかを試験日の過去2年以内に修了していることです。（2021年、2022年はコロナウイルスによる特例として過去2年半以内までが有効です）

JDLA認定プログラムは、日本ディープラーニング協会（JDLA）に認定された高等教育機関や民間事業者によって提供されています。その講座内容は、機械学習の重要な手法であるディープラーニングの理論や実用的な方法論等について、同協会が定める最新のシラバスを網羅するものです。

なお、日本ディープラーニング協会の認定を受けて、弊社でもJDLA認定プログラムをご提供しています。詳しい内容については、このあと詳しくご紹介します。

E資格取得者の権利

2021年10月25日より、E資格の合格者には「オープンバッジ」という合格認定証が発行されることとなりました。オープンバッジは「IMS Global Learning Consortium」による国際的な技術標準規格に準拠したデジタル証明書であり、その所有者がE資格に確かに合格したことを示します。

あわせて、E資格の合格者には、日本最大のAIコミュニティである「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」への参加資格も与えられます。

E資格の難易度

E資格の合格率は、おおむね70%前後となっています。JDLAの発表によると、2023年2月に実施された「2023#1」試験では1,112名の受験者のうち807名が合格し、合格率は72.57％という結果でした。

※2020#2は新型コロナウイルス感染症の拡大状況を踏まえて中止

（参考：https://www.jdla.org/news/20230310003/）

難易度は他の資格と比較しても、それほど高くないといえるでしょう。ただし、開始されて間もない試験ですので、高い知識やスキルを持っている人たちが主に受けている可能性もあります。

そのため、確実に合格するためには試験対策をした上で、本番に臨むことをおすすめします。

E資格のメリット

E資格では、ディープラーニングに関する網羅的な知識が求められます。E資格の取得に向けた学習は、ディープラーニングの理論を理解したい人や、AIシステムを適切な手法で実装できる人材を育成したい企業などにとって価値のあるプロセスだと言えるでしょう。

ここでは、E資格の合格者や、合格を目指す人が得られるメリットについて紹介します。

ディープラーニングの知識やスキルを公式にアピールできる

E資格の合格者に与えられるオープンバッジは、ブロックチェーン技術を取り入れた信頼性の高い（偽造や改ざんが事実上不可能な）デジタル証明書です。オープンバッジそのものの正当性は、第三者がオンラインで簡単に検証できる仕組みになっています。ディープラーニングに関する知識・スキルを保有しているという事実を、客観的にアピールしたいときに役立つでしょう。

オープンバッジはロゴマークのような画像として、SNSで共有したりeメールの署名に添付したりといった使い方が可能です。取得したE資格の情報はメタデータとして画像に埋め込まれるので、履歴書の保有資格欄に挿入するなどの使い方にも適しています。

関連：ディープラーニングとは？活用シーンや入門者向けに学習方法・本をご紹介！

コミュニティを通して活躍の場を広げていける

CDLEは、日本ディープラーニング協会が主催する資格・検定の合格者のみが参加できるコミュニティです。ディープラーニングのエバンジェリストたちが集い、さまざまな活動や情報交換が行われています。新たにE資格を取得した人にとっては、多様な経験を有する先輩エンジニアとのつながりを保ちながら、ディープラーニングについて学び続けられる場になるでしょう。

E資格に合格すると、追ってCDLEのSlackへの招待状が届くことになっています。ここではAIに関する最新ニュースが得られるだけでなく、参加者が自ら情報を発信したり、イベントなどの活動を通してコミュニティに貢献したりすることも可能です。

AI/DX関連の仕事に転職するのであれば役立つ

日本ディープラーニング協会のお知らせ「G検定・E資格が「富士通ソフトウェアマスター」に新設されたAI分野の資格に採用されました」にあるように、IT企業の認定試験に採用される動きがあります。

また、AI技術を活用した取り組みをはじめとしたディープラーニングの技術者育成に力を入れている企業が増えています。データサイエンティストやAIエンジニアになるための転職には有利に働くでしょう。

他にも、DX推進に向けての人材育成はどの分野においても急務となっています。需要は間違いなく増えていくでしょう。

先ほどの開催回別の申込者数の推移にもある通り、認知度が広まっていることもあって順調に受験人数を増やしています。

関連：DX人材に必要なスキルと社内育成の重要性について徹底解説！

企業では採用と人材育成にも役立つ

AIの人材を確保したい企業では、E資格の保有者を積極的に採用すればメリットがあるでしょう。E資格を取得するには、ディープラーニングの理論に関する網羅的な知識や、AIシステムを実装するための実践的手法などについて押さえておく必要があるためです。E資格の合格者であれば、AIを活用する事業の現場で即戦力としての活躍も期待できます。

AIに強い人材を自社で育成していきたいのであれば、E資格の合格を目指す形での社内教育を検討してみる方法もあります。E資格のシラバスが示す範囲について学習を進めれば、習得したディープラーニングの知識やスキルを現場ですぐに活用することも可能です。教育プログラムを独自に準備するのが難しければ、社外の講座などを活用してもよいでしょう。

E資格の需要と将来性

近年、ディープラーニングのスキルをもつ人材の需要は急速な高まりを見せています。しかし、将来的にも通用するスキルなのかという点については、不安を感じている人もいるかもしれません。E資格への合格を目指すにあたり、ここではその需要と将来性について、以下の観点から説明します。

– DX推進におけるAI人材の重要性
– 職種・業種の違いとE資格の必要性

DX推進におけるAI人材の重要性

現在、多くの企業がDXの実現に向けて本腰を入れて取り組んでいます。DXにはさまざまなデジタル技術が用いられますが、なかでもAIは必須ともいえるほどよく使われています。そのAIの中核を担う理論が、ディープラーニングです。ディープラーニングの知識やスキルは、いまやDX推進に欠かすことのできない要素となっているのです。

また、DXは長期的な取り組みでもあります。システムの新規開発やメンテナンスのために、これからも多数の企業がディープラーニングに関する知識・スキルを求めることになるでしょう。将来を見据える企業は、すでにAI人材の継続的な確保を重要課題と位置付けています。

その一方で、AI人材は世界的に不足傾向にあり、日本も例外ではありません。E資格に合格し、DXの現場で即戦力となれるだけの実力を備えたAI人材の需要は、今後さらに増えていくと予想されます。

関連：DXとAIの関係性とは？DX推進にAIを活用する際の3つのポイント

職種・業種の違いとE資格の必要性

E資格はエンジニア向けの検定試験であるため、合格者の内訳も開発職がもっとも多くなっています。「2023#1」試験の合格者を職種別で見てみると、「研究・開発」または「情報システム・システム企画」に従事する人の割合が、全体の約67％を占めていることがわかります。企業のシステム開発を支えるエンジニアが、E資格への合格を重視している様子がうかがえる結果です。

とはいえ、業種についてはあまり限定的に考えないほうがよいでしょう。DXは、事業分野を問わずあらゆる企業が推進している取り組みだからです。その多くでAIの活用が求められることをふまえれば、E資格に無関係な業種があるとはいえません。

現時点では、自社内にエンジニアが少ないなどの理由から、システム開発を外注に頼っている企業も少なくないでしょう。しかし、今後はAIやディープラーニングの技術力を向上させて、内製化へと向かう企業が増えてくると予想されます。どの業種に身を置くエンジニアにとっても、E資格への合格は価値があるといえるのです。

関連：DX時代の成長戦略！デジタル技術を活用するために企業に必要な考え方とは

E資格のシラバスと試験日

E資格の概要について詳しくみていきましょう。シラバス、試験日などについてご案内します。

2021年のE資格のシラバス

E資格のシラバス（試験範囲）は以下の通りの項目です。

詳細な試験範囲は、「JDLA_Eシラバス_2020版」にあります。

ディープラーニング（深層学習）からの出題が中心ですが、理論の基礎となる応用数学や機械学習からも出題されます。幅広い分野の学習が必要です。

2022年のE資格のシラバス

2022年に開催される「2022#2」から、シラバスが新しくなります。これは、AIが比較的新しい技術であり、現在も進歩し続けているためです。E資格のシラバスはディープラーニング技術の最新動向を踏まえて1〜2年ごとに見直しがはかられており、必要に応じて改訂されるのです。

今回のシラバス改訂では、産業での活用が進んでいる手法が新たにカバーされます。具体的には、画像認識や自然言語処理、音声認識などが範囲に含まれる予定です。また、機械学習モデルの説明性や距離学習といった、分野によらず重要な項目も追加されています。

さらに、PyTorchまたはTensorFlowを利用した実装も扱われることになりました。こちらは選択制になっており、いずれかのフレームワークを選んで受験する形式です。これまでのシラバスではフレームワークによらない実装のみを扱っていたことを考えると、今回のシラバス改訂における最大の変更点だと言えます。

テスト日程一覧

2023年5月現在で発表されている、2021〜2023年開催のE資格の試験日程は以下の通りです。

・2021#1：2021年2月19日(金)、20日(土)（※開催済み）

・2021#2：2021年8月27日(金)、28日(土)（※開催済み）

・2022#1：2022年2月18日(金)、19日(土)（※開催済み）

・2022#2：2022年8月26日(金)・27日(土)（※開催済み）

・2023#1：2023年2月17日(金)、18日(土)、19日(日)（※開催済み）

・2023#2：2023年8月25日(金)、26日(土)、27日(日)

2023年の試験も例年通り2回の実施となっており、「2023#1」はすでに終了しています。

「2023#2」のシラバスは、「2022#2」以降の改訂版が引き続き適用されているので、出題範囲などをよく確認して、試験対策を進めてください。

E資格の合格に向けた試験対策方法

E資格への合格は個人が目指すケースのほかに、企業が人材育成の一環として目指すケースも考えられます。ここでは以下の2つの観点から、それぞれの場合におすすめの試験対策方法について紹介します。

– 独学のみでの合格は難しい
– 企業では人材育成の一環として対策を

独学のみでの合格は難しい

E資格の出題範囲には、ディープラーニングだけでなく数学やエンジニアリングの知識も含まれています。広範囲な学習が必要となるため、個人が独学のみで試験対策を行うのは簡単なこととはいえません。

また、E資格の受験資格を満たすには、「JDLA認定プログラムの修了」が必須です。そのため、講座を受講しながら確実に学習を進めていく勉強法が、シラバスを網羅できる唯一の対策だと考えるのが現実的でしょう。

認定プログラムに対応した講座は、複数あります。詳しい講座内容などを確認して、自分に合っていそうなものを選ぶことから始めてみるのがおすすめです。

企業では人材育成の一環として対策を

E資格への合格を組織的に目指す企業においては、人材育成の枠組みに「JDLA認定プログラム」を取り入れる方法が考えられます。これは、社内教育の一環として、ディープラーニングについて学べる講座の受講と修了を促すということです。

認定プログラムに対応した講座は、シラバスの内容を網羅しています。業務の合間を縫って学習を進めやすい講座を選べば、社内にE資格の合格者を増やしていくことは可能でしょう。

ただし、いくら合格者が増えても、人材を実務に活かせるようにならなければ成果があったとはいえません。そのため、できる限り実践的なカリキュラムを提供している講座を選ぶことが大切だといえます。ディープラーニングを事業に活かすには、理論はもちろんのこと、それを現実のシステム開発に応用できるだけのスキルも求められるのです。

E資格をこれから勉強する人におすすめの参考書

資格取得のために過去問を解いて対策することは重要です。

しかし残念なことに、E資格の過去問は公開されていません。また、受験者には受験した内容を公開することが禁じられており、さらに合格点も非公開となっています。つまり、試験対策をたてることが難しくなっています。

しかし、認定プログラムの予習や復習に役立ち、試験前の確認として勉強できる参考書や書籍はいくつかあります。是非参考にしてみてください。

また、AIや機械学習の勉強に適した書籍については、以下の関連記事でも紹介しています。

関連：【2022年版】AIや機械学習の勉強におすすめの書籍・参考書11選

E資格の勉強におすすめの本

・応用数学分野について

「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」

著者：石川聡彦

出版社：KADOKAWA

「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」

著者： 赤石 雅典

出版社： 日経BP

・Python・データサイエンスについて

「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~」

著者： 塚本邦尊

出版社： マイナビ出版

「独学プログラマーPython言語の基本から仕事のやり方まで」

著者：コーリー・アルソフ

出版社：日経BP社

・ディープラーニングについて

ゼロから作るDeep Learningシリーズの1〜3までがおすすめです。

「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」

「ゼロから作るDeep Learning  ―自然言語処理編」

「ゼロから作るDeep Learning  ―フレームワーク編」

著者： 斎藤康毅

出版社： オライリージャパン

・理論と実装について

「PythonとKerasによるディープラーニング」

著者：Francois Chollet

出版社：マイナビ出版

「［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」

著者： Sebastian Raschka

出版社： インプレス

E資格とあわせて知っておきたいG検定とは？

日本ディープラーニング協会は、もうひとつの認定試験として「G検定」も主催しています。E資格の取得を目指して勉強をはじめる際には、これら2つの違いについてある程度把握しておくとよいでしょう。

ここでは、G検定がどのような認定試験なのかについて簡単に説明します。

G検定の概要

日本ディープラーニング協会によると、G検定は「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。」ものとされています。試験概要は以下の通りです。

試験時間：120分

問題形式：多肢選択式の知識問題

問題数：200問程度

試験会場：オンライン

G検定の試験はオンラインで開催されるため、当日は会場に足を運ぶのではなく、自宅での受験となります。また、E資格の受験にはJDLA認定プログラムの修了が必要なのに対し、G検定の受験に必要な条件は特にありません。

G検定取得者の権利

G検定に合格すると、E資格と同様に以下の2つが与えられます。

1つ目は、オープンバッジです。これにより、G検定の合格者であることを公式に証明できます。ロゴマークのような画像を履歴書やSNS、eメールの署名などに挿入して、合格をアピールできる点もE資格と同様です。ただし、E資格とG検定のロゴマークはデザインが異なり、はっきりと見分けがつくようになっています。

2つ目は、CDLEへの参加資格です。G検定の合格者には、後日コミュニティへの招待状が届きます。経験豊富な先輩エンジニアやE資格の合格者とつながることで、さらにディープラーニングについて学んでいけるでしょう。

E資格との違い

G検定とE資格には、取得する目的に違いがあります。

G検定は、「ジェネラリスト（Generalist）」を認定する試験です。日頃の業務にAIを用いる場面があるなら、誰にとっても取得を目指して勉強する価値があると言えるでしょう。ディープラーニングの事業活用について考える立場にある人なら、そのために必要となる基礎的な知識レベルをはかる目的でも受験できます。

具体例としては、システム開発について一般的な知識・経験があるマネージャーが、新たにAIプロジェクトを担当する際の知識獲得にG検定を役立てられるでしょう。

これに対し、E資格は「エンジニア（Engineer）」を認定する試験です。そのため、ディープラーニングの理論から実装まで、幅広い知識をカバーする内容となっています。

AIを用いたシステムや製品の開発において中核を担うようなスペシャリストを目指す人には、G検定よりもE資格のほうが適していると言えるでしょう。

AI・ディープラーニングの学習に最適な講座をご紹介

E資格はシラバスでカバーされる範囲が広いため、独学で偏りなく学習を進めていくのは難しいところもあります。知識をしっかりと身につけて実際の業務にAIを活用できるようになるまでには、時間も労力もかかってしまうのが通常でしょう。

業務に必要な知識を短期間で獲得するには、AIやディープラーニングの講座を積極的に受講するのもおすすめの方法です。弊社では、ニーズにあわせて人材育成などに役立てられる、複数の講座をご用意しています。資格取得を前提とした教育プログラムとしてご活用いただけるほか、E資格の受験資格を得る目的でもご利用いただけます。

実践的な知識が身に付く「AIエンジニアリング講座」

「AIエンジニアリング講座」は、AIプロジェクトの即戦力となるような人材に求められる知識やスキルを獲得できるオンライン講座です。時間や場所を選ばず、スキマ時間を最大限に活用しながら学習を進められます。

本講座の学習コンテンツは、AIに関する幅広い知識体系をカバーしています。データの前処理や、プロジェクトにおける仮説検証、最適な手法の選択、分析結果のレポーティングといった、AIの現場で必要性の高い内容について取り上げているのが特徴です。

また、AIの実装に必要なPythonの基礎や、統計・数学などのチュートリアルも含む網羅的な内容になっているため、初学者でも安心して取り組めます。

AIは学ぶべきものが多い領域であるため、学習者にとっては、知識をどのようにして定着させていくかが重要なポイントになるでしょう。本講座では、学習した手法を新たな課題に適用できるかどうかを問うような、実践的な演習をこなすことで知識の定着を促していきます。

これにより、ディープラーニングを活用したAIシステムの実装を自ら行う際に必要なスキルを身につけることができます。

E資格の受験資格を得られるJDLA認定プログラム「E資格対策講座」

「E資格対策講座」は、「AIエンジニアリング講座」の受講者向けのオプション講座です。2つの講座をあわせて修了することで、E資格の受験資格が得られます。

本講座の内容は、日本ディープラーニング協会が定めるE資格のシラバスの応用数学、機械学習、深層学習にあたる部分を補足するものです。E資格対策テキストに沿って、約40時間を目安に学習を進めていきます。

AIプロジェクトの企画・推進に役立つ「AIマネジメント講座」

「AIマネジメント講座」は、AIプロジェクトをハンドリングできる人材を育成するための講座です。プロジェクトを管理・推進するマネージャーや、ビジネス上の判断を行う立場にある人に求められるスキルが身につきます。「AIエンジニアリング講座」と同様、スキマ時間を活用しながら学習を進めていけるオンライン形式の講座です。

本講座では、AIをどのような企画や課題解決に役立てられるのかや、開発プロセスをAIシステムに適した形にするためのポイントなどについて知ることができます。AIプロジェクトが従来のITシステム開発とどのように違うのかを理解することで、事業やDXにAIを活用できるようになるでしょう。

また、本講座の内容は、AIに関する基礎知識の習得にも対応できるものになっています。業務にAIを活用する部門において、全体的な知識レベルの底上げをはかる際にも役立つでしょう。

最後に

これからの社会において、人工知能の技術は欠かせないものとなるでしょう。

中核を担うディープラーニングを理解し、実装できる人材は間違いなくニーズが高まっていきます。

もちろん、資格取得がそのまま今の業務や転職に活かせるとは限りませんが、学んだことを身につけることが証明されることで、活躍の場は広がっていきます。

今後、存在感が強まる技術を身につけるためにもE資格に是非挑戦してみてください！

AIプロジェクト推進人材のための講座をお探しの方へ

「AIプロダクトを開発できる人材がいない」というお悩みの解消には、「AIエンジニアリング講座」がおすすめです。AIとディープラーニングの知識を網羅的に学習するとともに、即戦力の人材に求められるスキルが身につきます。オプションの「E資格対策講座」をあわせて受講すれば、E資格の受験資格を得ることも可能です。

「AIプロジェクトをハンドリングできる人材がいない」という場合には、「AIマネジメント講座」をご検討ください。AIに適した方法を選択しながらプロジェクトを企画・推進していくための人材を育成できます。

いずれの講座も、「超実践・実務視点」にこだわり続ける弊社ならではの、現場で役立つ内容となっています。詳しくは、以下のダウンロード資料でご確認ください。