AI時代の到来とともに、エンジニアに求められるスキルも変化しています。
中でも「E資格」は、ディープラーニングの実装力を証明するAI資格として、注目を集めています。
しかし、試験内容や勉強方法、G検定との違いなど、気になることは多いですよね。
本記事では、2025年最新情報をもとに、E資格の出題形式から勉強法までをわかりやすく解説。
さらに、G検定との違いや、合格するためのコツ、おすすめ教材もご紹介します。
E資格を目指す方はもちろん、AIに興味がある全ての人に役立つ情報が満載です！
E資格の概要と受験資格
E資格とは何か？
E資格（正式名称：JDLA Deep Learning for ENGINEER資格）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する、深層学習（ディープラーニング）の理論と実装スキルを持つエンジニア向けの民間資格です。
主にAI・機械学習を業務に取り入れたいエンジニアを対象としています。
E資格はAI技術者としての技術力の証明となり、転職やキャリアアップにおいても有利に働く資格の一つです。
この資格は、単にAIの知識を問うだけでなく、実際に深層学習を活用してプロジェクトを設計・実装できる技術力を評価します。
そのため、理論的な内容だけでなく、数式やPythonによるプログラミングも出題範囲に含まれており、実務に近い内容が特徴です。
E資格は、AIエンジニアとして一歩リードするための信頼性の高い認定資格として、多くの企業で重視されています。
受験資格の詳細
E資格を受験するためには、「JDLA認定プログラム」を修了する必要があります。
これは、JDLAが公式に認定した教育機関が提供する講座で、一定の学習時間（例：20〜30時間以上）を修了すると、受験資格が得られます。
この認定プログラムには、オンライン形式の講座も多数存在するため、働きながら学習を進めることも可能です。
講座の内容は、ディープラーニングの基礎から実践的な応用まで幅広くカバーされています。
また、受験資格は講座修了日から2年間有効です。
そのため、講座を修了したらできるだけ早く受験をすることが推奨されています。
E資格の目的と対象者
E資格の目的は、深層学習技術を安全かつ有効に社会実装できる技術者を増やすことにあります。
対象者としては、AIの実装に関わるソフトウェアエンジニア、機械学習を業務で活用したいデータサイエンティスト、AIプロジェクトに携わるプロダクトマネージャーなどが挙げられます。
大学や専門学校などで機械学習やAIを学んだ学生も対象となり、理系の大学生にも人気が高まっています。
E資格の認定団体と試験の位置づけ
E資格を認定するのは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）です。
JDLAはAI技術の社会実装を目指し、産学官の連携を強める活動を行っています。
E資格は、JDLAが定めるスキル標準に基づいて設計されており、特に日本国内でのディープラーニング技術者の能力を可視化する重要な指標とされています。
政府や大手企業からの信頼性も高く、履歴書や職務経歴書に記載することで技術力のアピールになります。
E資格の活用例とメリット
E資格を取得することで、以下のようなメリットがあります：
- 転職・昇進でのアピール：AI人材の需要が高まる中で、資格保持はスキルの裏付けになります。
- 業務への応用力アップ：実装力が問われるため、学んだ知識をすぐに現場で活かせます。
- エンジニア同士の差別化：AI関連の資格の中でも実践力が評価されるため、周囲との差別化につながります。
- 高年収職種への近道：AI・データサイエンティストは高収入の職種としても注目されています。
次に、E資格の試験に関する詳細を解説していきます。
試験の詳細情報
出題形式と出題範囲
E資格の出題形式はCBT（Computer Based Testing）方式で、パソコンを使った選択式試験です。
問題数は100問前後で、試験時間は120分です。
すべて選択肢式で、プログラムを書く問題は出題されませんが、Pythonや数式に関する理解は必須です。
出題範囲はJDLAが公表している「シラバス」に基づき、以下のような内容が含まれます：
- 機械学習の基礎（教師あり・教師なし学習）
- ニューラルネットワークの基礎
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
- 最適化アルゴリズム
- バッチ正規化、ドロップアウトなどの手法
- フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）
試験の難易度と合格ライン
E資格の難易度はかなり高めで、特に数学的知識（線形代数、微分積分、確率統計）やプログラミング経験がないと苦戦する可能性があります。
合格ラインは明確には公表されていませんが、例年の合格率から推測するとおおよそ正答率60％〜70％程度がボーダーラインと言われています。
全問正解を目指す必要はありませんが、重要分野をしっかりおさえておく必要があります。
合格率の推移と分析
過去のデータによると、E資格の合格率はおよそ60％前後で推移しています。
G検定の合格率が70〜80％であるのに対し、E資格の方が実務的な知識やスキルが求められるため、やや難関とされています。
特に、数学やプログラミングに苦手意識のある方は、認定プログラムや模擬試験を活用して弱点を補強する必要があります。
受験料と申込方法
受験料は以下の通りです（2025年4月時点）：
| 区分 | 受験料（税込） |
|---|---|
| 一般 | 33,000円 |
| 学生 | 22,000円 |
申込方法は、JDLA公式サイト上から専用の申込フォームにて行います。
申込期間や支払い方法は毎回異なる場合があるため、受験予定日の約2ヶ月前から公式サイトをチェックするのがおすすめです。
試験日程と有効期間
E資格は年2回実施されており、例年2月と8月に試験が行われます。
試験日程の詳細はJDLA公式サイトで発表されますので、定期的に確認しましょう。
E資格には有効期限がありません。1度合格すれば資格は永久に有効です。
これは他の資格と比較しても大きなメリットと言えるでしょう。
効果的な勉強方法と勉強時間の目安
勉強方法の種類と特徴
E資格の学習にはいくつかの方法がありますが、代表的なものは「認定プログラム受講」「独学」「模擬試験活用」「グループ学習」の4つです。
まず、最も一般的なのはJDLAが認定したプログラムを受講する方法です。
これは受験資格を得るために必須でもあり、講義動画・テキスト・確認テストなどが一体化されていて、体系的に学べる点が最大の特徴です。
次に独学ですが、過去問や問題集、書籍、オンライン講座などを自分のペースで進める学習法です。
コストは抑えられますが、内容が難しいため、理解が浅くなりがちというデメリットもあります。
模擬試験の活用も非常に有効です。本番に近い形式の問題を解くことで、自分の理解度や弱点を把握できます。
グループ学習では、他人に説明することで理解が深まり、モチベーションも維持しやすくなります。
自分に合った方法を選ぶのが最も大切です。
勉強時間の目安とスケジュール管理
E資格に合格するための推奨勉強時間はおよそ100〜150時間が目安です。
1日2時間のペースであれば、約2ヶ月〜3ヶ月の学習期間が必要になります。
以下は一般的なスケジュール例です：
| 期間 | 学習内容 |
|---|---|
| 1〜2週目 | 数学・統計の基礎を復習 |
| 3〜4週目 | ニューラルネットワークの基本理解 |
| 5〜6週目 | CNN・RNNなどモデル構造の理解 |
| 7〜8週目 | フレームワークや応用技術の確認 |
| 9〜10週目 | 模擬試験と復習 |
進捗管理のために、ToDoリストや学習記録アプリを使うと効率的です。
Googleカレンダーなどで勉強スケジュールを可視化するのもおすすめです。
独学と講座受講の比較
| 項目 | 独学 | 認定講座受講 |
|---|---|---|
| 費用 | 低め | 高め（5万〜10万円） |
| 内容の網羅性 | 個人次第 | 網羅的で整理されている |
| 自己管理 | 必須 | カリキュラムに沿って進行 |
| サポート | なし | メール・チャットなどで質問可能 |
| 効果 | 努力次第で可能 | 短期間で効率よく学べる |
自分の生活スタイルや予算に合わせて、最適な学習方法を選びましょう。
効率的な学習のコツ
- アウトプットを重視：ただ読むのではなく、実際に手を動かしてコードを書いてみましょう。
- 分からないことは早めに質問：放置せずに調べたり、質問できる場を確保しましょう。
- 反復学習：1回で覚えるのではなく、何度も繰り返すことで定着を図ります。
- まとめノートの作成：自分だけの理解ノートを作ることで復習がしやすくなります。
- 分野ごとの重点学習：苦手な分野に時間を割き、バランス良く学習を進めることが重要です。
モチベーション維持の方法
試験勉強では、継続が何より大事です。
そのためには以下の工夫が効果的です：
- 小さな目標を立てる：1日ごとの目標を設定して達成感を味わいましょう。
- 学習記録をつける：進捗が可視化されるとやる気が出ます。
- SNSで仲間とつながる：学習仲間がいるとモチベーションが下がりにくくなります。
- ご褒美を設定する：1週間頑張ったら映画を観る、など自分にご褒美をあげましょう。
- 定期的に休む：疲れているときは無理せず、休養も学習の一部です。
次は、おすすめの問題集や参考書を紹介します。
勉強の効率を一気に上げたい方は必見です。
おすすめの問題集と参考書
人気の問題集とその特徴
E資格の対策として、定評のある問題集はいくつかあります。
中でも受験者から高評価を得ているのは、以下のような教材です。
- 『徹底攻略 ディープラーニングE資格エンジニア問題集』
過去問に近い形式の問題が多数収録されており、実戦力を高めるのに適しています。各問題に詳しい解説があり、復習にも最適です。 - Aidemy Premium Planの模擬試験
講座受講者向けですが、単体で模擬試験も受けられます。実際の試験と非常に似ているため、本番の雰囲気を事前に体験できます。 - SIGNATE「E資格模試」
オンライン形式で、時期により無料公開もあります。最新傾向をつかむのに効果的です。
問題集を使う際は、「1回解いて終わり」ではなく、間違えた問題を何度も解き直し、自分の理解を深めるよう心がけましょう。
参考書の選び方と活用法
E資格で問われる知識は、幅広くかつ理論的です。以下の参考書がよく使われています。
- 『ゼロから作るDeep Learning』シリーズ（斎藤康毅著）
Pythonで実装しながら学べる良書で、初学者にもわかりやすいと評判です。理論と実装のバランスが取れており、E資格の基礎固めに最適です。 - 『深層学習』Ian Goodfellowほか（通称：ディープラーニング本）
難易度は高いですが、ディープラーニング理論のバイブル的存在です。試験直前よりは、事前学習や知識の補完として使うのがよいでしょう。 - 『Pythonではじめる機械学習』
scikit-learnを使って機械学習の流れを学べます。E資格の前段階として理解を深めるのに役立ちます。
参考書は「読み物」ではなく、「使う」ためのものです。
実際に手を動かしてコードを書いたり、ノートに数式を書き写して理解するなど、能動的な学習が大切です。
オンライン教材とその利点
時間が限られている社会人には、オンライン教材も人気です。中でも特に評価が高いのが以下のサービスです：
- Aidemy Premium Plan
JDLA認定プログラムの中でも定番。チャットサポートや課題添削も充実しており、完全オンラインで完結できます。 - キカガクのE資格対策講座
講義動画が非常に丁寧で、数学の復習から始められる点が初心者に優しいです。
参考書と組み合わせて使うと理解が深まります。
オンライン教材は、通勤中のスキマ時間や夜間など、自分のライフスタイルに合わせて学習できる点が大きな魅力です。
模擬試験の活用方法
模擬試験は本番形式でのアウトプットに非常に有効です。
以下のステップで活用すると効果的です：
- まず本番と同じ時間（120分）で通しで解く
本番の時間配分や緊張感をつかむのが目的です。 - 答え合わせ後に解説を読み込む
間違えた問題はもちろん、正解した問題もなぜ正しいかを確認しましょう。 - 間違いノートを作る
間違えた箇所をメモし、後日復習して再度解き直します。 - 最低2〜3回は繰り返す
繰り返すことで、知識の定着とスピードアップを狙います。
模擬試験は、試験1ヶ月前から週1回ペースで取り入れると効果的です。
学習リソースの組み合わせ方
1つの教材に頼らず、複数の教材をバランスよく使うことで、知識の理解度が深まります。
おすすめの組み合わせ例は以下の通りです：
- 基本：『ゼロから作るDeep Learning』 + Aidemy講座
- 演習：問題集 + SIGNATE模試
- 理論補強：『深層学習』 + キカガク講座
それぞれの教材には得意な領域がありますので、補完し合うように計画を立てることが成功への近道です。
続いて、G検定との違いと、それぞれの選び方について解説します。
AI資格をどう活用するか悩んでいる方は必読です。
G検定との違いと選び方
G検定の概要と対象者
G検定（ジェネラリスト検定）は、E資格と同じく日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する民間資格です。
G検定は、AIの基本知識やディープラーニングの概要を理解しているかを問うもので、対象はエンジニアだけでなく、ビジネスパーソン、マーケター、プロジェクトマネージャーなど幅広い層です。
試験は選択式のオンライン形式で実施され、インターネット環境があれば自宅から受験可能です。
出題内容はAIの基礎的な概念、倫理、法律、活用事例など、実務に関わる一般的な知識が中心で、数学やプログラミングの問題は含まれていません。
E資格との比較と違い
| 項目 | G検定 | E資格 |
|---|---|---|
| 対象者 | ビジネスパーソン・入門者向け | エンジニア・実装者向け |
| 試験形式 | オンライン・自宅受験 | CBT形式（会場受験） |
| 出題内容 | AI全般の知識、法律、倫理など | ディープラーニングの理論と実装 |
| 難易度 | やや易しい | 難しい（数式・実装あり） |
| 受験資格 | 不要 | JDLA認定講座の修了が必要 |
| 合格率 | 約70〜80％ | 約60％前後 |
このように、G検定はAIの入門としての位置づけであり、E資格は本格的なエンジニア向けの専門資格と言えます。
どちらを選ぶべきかの判断基準
あなたがどちらを受けるべきかは、次のポイントで判断すると良いでしょう：
- AIの基礎知識をまず身につけたい → G検定
- 将来的にAIエンジニアとして実務で活用したい → E資格
- 現在、AIに関わるプロジェクトの企画や推進をしている → G検定
- Pythonでの実装や数学に自信がある → E資格
- 社内でのキャリアアップや転職に向けて技術力を証明したい → E資格
また、G検定とE資格をステップアップ形式で両方取得する人も増えています。
G検定でAIの全体像を掴み、E資格で実装スキルを磨くという流れが理想的です。
キャリアパスにおける位置づけ
両資格のキャリアパス上の役割は以下のように整理できます：
| キャリア段階 | 資格 | 役割 |
|---|---|---|
| 初学者 | G検定 | AIの基礎理解、業務にどう活かすかの知識習得 |
| 実務者 | E資格 | 実際にモデルを構築・運用する技術力の証明 |
企業によっては、G検定取得を昇進条件にしていたり、E資格保有者をプロジェクトリーダーに起用するケースもあります。
両資格の取得のメリットとデメリット
両方取得するメリット：
- AIに対する広い知識と深い技術を両立できる
- 履歴書・職務経歴書に書くことでスキルの証明になる
- 採用担当やマネージャーとの会話にも説得力が増す
- 社内での評価・昇進につながる場合がある
デメリット：
- E資格は時間と費用がかかる（講座＋受験料）
- 理系の知識がないとE資格の学習が難しい
とはいえ、これからAI技術がますます社会に浸透することを考えると、G検定とE資格の両方を取得しておくことは、確実に将来への大きな投資になります。
まとめ
E資格は、AI技術の中でも特に実務で重要とされる「ディープラーニング」の理論と実装力を証明する資格です。
単なる知識ではなく、Pythonや数学的知識を使った実践的なスキルが求められるため、学習は簡単ではありませんが、その分、価値ある資格です。
受験にはJDLA認定講座の修了が必須であり、試験は年に2回実施されます。
合格率は約60％で、難易度は高めです。
しかし、適切な参考書や問題集、模擬試験を活用し、100〜150時間の学習時間を確保すれば、十分に合格を目指せます。
また、G検定との違いを理解し、自分のキャリアや役割に合った資格を選ぶことが重要です。
AIに関する広い知識を得たい場合はG検定、より実践的な技術を身につけたいならE資格がおすすめです。
E資格は今後もAI人材として活躍するための大きな武器になります。
これからの時代に対応するためにも、ぜひ前向きに挑戦してみてください。
