E資格はAI分野で近年注目されているディープラーニング（深層学習）について、エンジニアのスキルを証明する資格です。

この記事では、E資格とはどんな資格なのか、G検定とどう違うのか、資格を取得するメリットについて詳細に説明します。

E資格とは？

E資格は一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する、AIエンジニア向けの資格です。

E資格の取得により、近年注目度の高まっている機械学習の、特に重要な手法であるディープラーニング（深層学習）分野についての深い知識とスキルを有していることを証明することができます。

受験には「認定プログラム」と呼ばれるJDLAの認定講座の受講が必要です。

試験は年に2回 (2月・8月)実施されており、合格率は60〜70%程度となっています。

JDLAは日本のディープラーニング産業を活性化させることを目的として本資格を定めています。

国内のAI関連の資格としては難易度・認知度ともに最高となっており、合格のためには数式レベルでの深い理解と、エンジニアとしての実装能力を身につけることが重要です。

E資格の概要

E資格のEはエンジニアを意味しています。

その名が表す通り、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法で実装する能力を有しているかを認定する資格となっています。

学習範囲は応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境の4科目です。

名称	E資格
認定団体	JDLA (民間資格)
受験資格	JDLA認定プログラムの修了 (試験日の過去2年以内)
出題形式	CBT、4択
受験時間	120分
試験日程	年に2回（2月中旬、8月下旬）
受験料	一般：33,000円 学生：22,000円 協会会員：27,500円

資格受験のためには認定プログラムの受講が必要なことと、日々凄まじい勢いで進歩するAI分野をカバーするため、1～2年に一度シラバスが改定されているのが特徴です。

E資格とG検定との違い

G検定とE資格は、どちらもJDLAが主催するディープラーニングに関する知識を証明する資格です。

一言で説明するとG検定はビジネス向け、E資格はエンジニア向けの資格となっています。

G検定のGはジェネラリストを意味しています。

ディープラーニングを「どう使うのか」に着目し、受験者のAIリテラシーを高めることが本資格の目的です。

資格名	G検定	E資格
認定するもの	AIを事業活用するための知識	AIエンジニアとしてのスキル
主な対象	ビジネスモデルの考案や、生産性向上などへ活用を行う人	機械学習モデルの構築や実装を行う人

そのほかの大きな違いは、G検定がテストだけで完結するのに対し、E資格は認定プログラムの受講とテストがセットになっている点です。

より深い理解や実装についての知識が問われる分、E資格の方が難易度は圧倒的に高くなっています。

G検定を取得し、ステップアップとしてE資格の取得を目指す方もいます。

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 仕事へのE資格の活かし方

取得したE資格を仕事へ活かす方法には以下のものがあります。

• 合格者コミュニティ(CDLE)を人脈や情報交換に活かす
• 合格証をスキルの証明に活用する
• 学習で得た知識を活用する

E資格とG検定の合格者は、専用のコミュニティであるCDLE（シードル；Community of Deep Learning Evangelists）への参加が認められます。

CDLEは日本最大のAIコミュニティです。

ディープラーニングを「使える人」と「作れる人」が集まっており、活動も活発なので、人脈づくりや最新知識の情報交換に役立てることができます。

メンバーは2024年3月時点で5万人を突破しています。

また、E資格に合格すると、合格証となるオープンバッジを使う権利が得られます。

このバッジを名刺などに載せることでディープラーニングの知識や実装スキルがあることを証明でき、キャリアアップや転職につながります。

E資格試験はディープラーニングについての非常に深い知識と適切な実装能力を問う試験です。

資格取得のための学習で得た体系的な深い知識は、エンジニアとして業務を行う上で間違いなく活かされるでしょう。

E資格には受験資格が必要

E資格試験を受けるためには「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なければなりません。（ただし、2020年第2回試験中止に伴い、2022年第2回試験までは過去2年半以内まで有効となります）

JDLA認定プログラムは受講者の実装スキルを担保するために設定されている講座で、3〜6か月程度の受講期間がかかります。

受験予定を立てる際は、認定プログラムの受講期間を把握しておきましょう。

JDLA認定プログラムとは

JDLA認定プログラムとは、さまざまな団体が実施しているディープラーニングについての講座です。

E資格のシラバス内容を網羅しているか等をJDLAが審査し、「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」として認定しています。

2024年3月現在、22の認定プログラムがあり、講座によって未経験者向けからある程度の実務経験を想定しているレベルまで様々です。

それらの講座のいずれかを受講する必要があります。

受験資格を設けている理由

E資格の受験に際して認定プログラムの修了が義務付けられているのは、受験者の実技技能のレベルを担保するためです。

E資格試験はCBT形式で、回答は多肢選択式です。

そのため、ディープラーニングの知識を問うことはできますが、実際に手を動かして実装できる技術があるかを詳細に測ることはできません。

資格の趣旨として、知識のみでなく実装スキルを有しているエンジニアであることを保証する必要があるため、JDLAは認定プログラムを設定しています。

E資格の試験内容

E資格（エンジニア資格）とは、JDLAが認定するAIエンジニア向けの資格です。

「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」が評価される試験となっています。

受験資格　JDLA認定プログラムの受講が必要

E資格受験のためには、JDLA認定プログラムのいずれかを試験日の2年以内に修了していることが必要です。

（ただし、2020年第2回試験中止に伴い、2022年第2回試験までは過去2年半以内まで有効となります）

JDLA認定プログラムとは、さまざまな団体が実施している深層学習についての講座です。

E資格のシラバス内容を網羅しているか等をJDLAが審査し認定しています。

受講期間は3〜6か月程度で、E資格試験の受験資格を得るためには、いずれかの認定プログラムの修了が必要になります。

試験内容

120分の会場試験にて、100問程度が出題されます。

選択式の設問で、シラバスより数学的基礎、機械学習、深層学習の基礎、深層学習の応用、開発・運用環境の5科目からJDLA認定プログラム修了レベルの問題が出題されます。

試験日程・申し込み時期

例年、E資格は年に2回、2月中旬と8月下旬に実施されています。

試験日程は金曜日または土曜日で、受験者が任意の会場と時間を選択できます。

予約変更・キャンセルの期限は受験日時の 24 時間前まで可能です。

	試験日	申し込み日
2025年 第1回	2025年2月21日（金）~ 2025年2月23日（日）	2024年12月2日（月）～ 受験日前日 23:59まで
2025年 第2回	2025年8月29日（金） ~ 2025年8月31日（日）	2025年6月2日（月）～ 受験日前日 23:59 まで
2024年 第1回	2024年2月16日（金）~ 2024年2月18日（日）	2024年12月2日 (月) 9:00～ 受験日前日の23:59まで
2024年 第2回	2024年8月30日（金） ~ 2024年9月1日（日）	2024年6月3日（金）9:00～ 受験日前日の23:59まで

試験の申し込み期間には余裕がありますが、試験会場が限られているため、希望の会場・時間で受験するためには早めの申し込みをお勧めします。

合格発表は試験の約3週間後にメールにて通知されます。

最新年度の試験日程、申し込み方法はJDLAのE資格試験公式HPをご確認ください。

受験費用

一般の方、学生の方、JDLAの協会会員の方の３種類があり、受験費用が異なります。

一般	33,000円
学生	22,000円
協会会員	27,500円

協会会員についてはJDLA公式HPをご確認ください。

試験時間

E資格試験の試験時間は120分です。

また、試験の前には機密保持契約への同意とアンケート（15分）が実施されるため、総試験時間は135分が予定されています。

試験開始前は余裕を持って会場に到着すると良いでしょう。

出題形式

E資格試験は複数の選択肢から正答を選ぶ多肢選択式です。

試験はCBT形式で、会場のパソコン上で正解の選択肢にチェックを入れて回答します。

科目・問題数

出題数は100問強で、数学的基礎、機械学習、深層学習の基礎、深層学習の応用、開発・運用環境の5科目から出題されます。

過去問が公開されておらず、詳細な問題数は明らかにされていません。

ですが、過去の受験者の点数分布およびシラバスの範囲から、深層学習科目が最も問題数が多く、問題の半数以上を占めていることが窺えます。

受験者数・合格率

E資格の合格発表は、2月の試験が3月に発表、8月の試験が9月に発表されます。

また、 E資格の合格率は例年70%前後で推移しています。

開催回	申込者数	受験者数	合格者数	合格率
2018年	342	337	234	69.44%
2019年1回目	396	387	245	63.31%
2019年2回目	718	696	472	67.82%
2020年1回目	1,076	1,042	709	68.04%
2021年1回目	1,723	1,688	1,324	78.44%
2021年2回目	1,193	1,170	872	74.53%
2022年1回目	1,357	1,327	982	74.00%
2022年2回目	917	897	644	71.79%
2023年1回目	1,131	1,112	807	72.57%
2023年2回目	1,089	1,065	729	68.45%
2024年1回目	1,215	1,194	867	72.61％
2024年2回目	930	906	600	66.23%

ソフトウェア・情報系業種からの受験が多く、受験者の習熟度が高い合格率に影響していることが伺えます。

合格率は高いですが、けして易しい試験ではないと言えるでしょう。

合格点について、E資格の合格基準は公開されていません。

公式サイトでは毎年の合格者の割合や平均点数のみが公開されており、例年の平均得点率は各教科65%前後です。

科目	平均得点率
応用数学	59.89％
機械学習	58.07%
深層学習	56.03%
開発環境	68.50%

試験の平均得点率

上記の結果から、2024年第2回の合格基準の目安は各科目60％程度と予想されます。

E資格は難しい？難易度は？

E資格試験の難易度は高いといえます。

ディープラーニングについて、数式レベルの深い理解と実装できるスキルを問われるためです。

また、E資格は1～2年に一度のシラバス改定により、常に最新の知識のキャッチアップを求めています。

過去問の公開もされていないため、試験内容の予測が難しいという点でも難易度は高いと言えるでしょう。

AIの最難関資格と言われる通り、難易度としては応用情報技術者試験よりやや高いレベルに設定されています。

AI実務経験者なら試験の難易度は下がる

E資格は難易度の高い試験ですが、普段から機械学習やデータサイエンスに携わっている人であればその限りではありません。

特にディープラーニングについてのプロダクト開発の経験があれば、弱い範囲をカバーするだけで合格に近づくことができるでしょう。

そのほか、以下の知識があると学習の難易度は下がります。

• 大学の講義などで線形代数や統計について理解している
• 情報理論とは何かが具体的にイメージできる
• Pythonの読み書きができる

2022年第2回試験以降はフレームワークの知識があると有利

2022年第2回試験からはシラバスが変更になり、PyTorchまたはTensorFlowを用いたフレームワークの実装が組み込まれました。

この領域の知識 （特徴やメリット、処理方式など） がある場合は学習のハードルがやや下がるでしょう。

認定プログラムの内容で試験内容はカバー可能

難易度の高いE資格試験ですが、試験範囲の内容は認定プログラムの内容をしっかりと理解することでカバーが可能です。

認定プログラムでは数学・ディープラーニングの基礎から実践までしっかり学べるだけでなく、講師への質問など手厚いサポートを受けることができます。

また、試験内容が公開されていないE資格試験では、認定プログラムの想定問題が試験対策に重要となってきます。

内容を繰り返し学習して理解を深めれば、未経験からの合格も十分可能です。

関連記事：データサイエンティストを目指す方におすすめの8資格

E資格試験の対策方法

2024年第2回試験からはシラバスが変更になっています。

大きな変更点としては、フレームワークの実装（PyTorchまたはTensorFlow）が組み込まれたこと、基礎研究に近い内容も大幅に追加されたことです。

内容を念入りに確認し、出題範囲の語句はきちんと理解できるようになっておく必要があります。

また、E資格では過去問を使った学習ができません。

公式で過去問が公表されていないため、JDLA認定プログラムで公開される問題や市販の例題集で対策する必要があります。

これらの問題集を繰り返し解き、内容を理解しておきましょう。

E資格を取得しても「意味ない」？本当にメリットはない？

E資格は業務独占資格ではありません。

また、内容がディープラーニングに特化しており、認定プログラムの受講を含めると資格取得までに長い時間がかかってしまうことから、取得する意味が薄いのでは？という意見を目にすることがあります。

ですが、本当に意味がないのでしょうか。

E資格を取得するメリットとしては以下が挙げられます。

• 実務能力、最新技術への理解度が証明できる
• 学習を通じて実務の理解レベルが上がる
• 資格取得者のコミュニティに参加できる

E資格は取得することによってAIエンジニアとしての質を高め、今後のキャリアに活かすことができる資格です。

以下、それぞれのメリットについて詳細に説明します。

スキルや知識の証明になり、転職やキャリア形成に有利

E資格はAI関連資格の中では最高峰の資格です。

取得することによって、エンジニアとしての理解の深さと実務能力をアピールする材料になります。

大手企業が歓迎要件にE資格を採用していたり、書類選考が免除される例もあります。

ディープラーニングのビジネスへの応用は年々注目が高まっていますので、E資格を保有していることによるAI分野での活躍の機会は増えてくるでしょう。

ディープラーニングについて網羅的に知識を身につけられる

E資格を取得するための勉強で、ディープラーニングの知識を体系的に学ぶことができます。

ディープラーニングと一言に表現しても、その分野は幅広いため、独学ではどうしても偏ってしまいがちです。

ですが、シラバスに沿って順序立てた学習を行うことで、自分の専門以外の内容についても網羅的・体系的に知識をつけることが可能です。

エンジニアは資格をとって終わりではなく、資格取得後も最新技術のキャッチアップやスキル向上に取り組みむことが重要です。

E資格取得のために習得した体型だった知識があれば、そのための学習効率もより高まるでしょう。

合格者コミュニティへの参加資格資

E資格は、試験合格後もスキルアップのための機会を多く提供しています。

E資格試験の合格者は、日本最大のAIコミュニティであるCDLEのメンバーになることが許されます。

コミュニティ内では情報交換会やサークル活動などのイベント企画も活発に行われ、情報収集に非常に有用です。

また、その中で最も人気が高いイベントが「CDLEハッカソン」です。

これはCDLEメンバーのみが参加できるハッカソンイベントで、実際の企業のデータを用いてチームでAI開発を行い、課題解決を競います。

MicrosoftやDENSOなどの大手企業が協賛しており、賞も用意されているため、実力の証明やアウトプットの良い機会として人気の高いイベントです。

資格取得後のアウトプットの機会や、AIに携わる人とのつながりも構築できる、このようなコミュニティへの参加資格が得られる点でもE資格は有用な資格と言えるでしょう。

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