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E 資格とは？意味ない？？勉強時間や難易度、G 検定との違いなどを解説！
AI エンジニアを目指すうえで役立つ資格として E 資格が挙げられます。国家資格ではないことから取得すべきか迷う方もいるでしょう。また、E 資格と同様に AI について学べる G 検定という資格もあり、どちらを取得すべきか悩む方もいるかもしれません。
そこで今回は、AI 開発実績のある事業者の観点から、E 資格の概要をはじめ、意味ないのか、メリット、勉強時間、難易度、勉強方法・対策などを解説します。G 検定との違いにも触れているので、どちらを取得すべきか迷っている方もぜひ参考にしてみてください。
E 資格とは？
E 資格は、ディープラーニング（深層学習）の理論に対する理解度と、適切な手法を選択して実装する能力・知識を試す資格試験です。
一般社団法人日本ディープラーニング協会（Japan Deep Learning Association：略称 JDLA）が運営しています。
出題範囲
AI エンジニアは、ディープラーニングの手法によって問題解決の手順を考えてシステムを実現するエンジニアです。画像処理や自然言語処理などの技術も求められます。
その点、E 資格ではディープラーニングだけでなく画像処理や自然言語処理など、AI エンジニアに必要な知識が出題範囲となっています。
具体的な出題範囲は下記の通りです。
| 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 |
深層学習の基礎だけでなく、深層学習の応用、開発・運用環境まで試験範囲に含まれています。学生や社会人が AI エンジニアを目指すのに必要な基礎知識から応用力まで効率的に習得できるでしょう。
機械学習や深層学習の意味や定義、それぞれの違いなどについて知りたい方は下記の記事を参考にしてみてください。
データサイエンティストに必要な機械学習とは？ 意味・定義、深層学習との違い、勉強方法まで解説！
基本情報
E 資格の基本情報は下記の通りです。
| 試験時間 | 120 分 |
|---|---|
| 問題数 | 100 問程度 |
| 出題方式 | 多肢選択式 |
| 試験日程（2025 年の例） | 2025 年 2 月 21 日（金）～ 2025 年 2 月 23 日（日） |
| 2025 年 8 月 29 日（金）～ 2025 年 8 月 31 日（日） | |
| 試験会場 | 希望会場を選択 |
| 試験範囲 | シラバスから JDLA 認定プログラム修了レベル |
| 難易度 | 難しい |
| 勉強時間 | 100 時間～ 300 時間 |
| 受験費用 | 一般：33,000 円（税込） |
| 学生：22,000 円（税込） | |
| 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 |
E 資格の受験費用は一般の場合で 33,000 円であり、学生の場合でも 2 万円以上となっていてやや高い印象です。また、認定プログラムの受講も必要であり、プログラムによっては 10 万円を超えるケースも少なくありません。
途中で挫折して受験をあきらめると損をしてしまうので、資格の全体像をよく理解してから取得に臨みましょう。
参照：
E 資格は転職に役立つ？
E 資格は国内で唯一の AI エンジニアに関する資格として認識される場合もあり、AI エンジニアとしての力量を証明するのに最適です。
たとえば、AI エンジニアに求められるプログラミング言語として Python が挙げられますが、E 資格の取得を通して Python を用いた機械学習・ディープラーニングの実践スキルをライブラリの使い方まで含めて習得することもできます。
深層学習に詳しいことだけでなく、コーディングができる点も伝えられるので、即戦力としてアピールするのに役立ちます。
AI エンジニアを募集する上場企業が、求人で E 資格を歓迎要件とするケースも少なくありません。中には学生のうちに E 資格を取得して、画像処理に関する企業に入社する方もいます。
E 資格を取得すれば、AI 領域に関する企業への就職・転職を有利に進められるでしょう。
E 資格を取得する意外なメリット
E 資格のメリットは転職に役立つだけではありません。実は資格保有者だけが受けられる特典もあります。
コミュニティでディープラーニングをさらに深く学べる
E 資格に合格すると、ディープラーニングに関するコミュニティ「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」に参加できます。
CDLE は、ディープラーニングの社会実装の日本代表として社会を発展させるエバンジェリストで構成される団体です。ディープラーニングに関する幅広いテーマについてメンバー同士が学びあい・アウトプットをしています。
ディープラーニングの最新ニュース、論文、おすすめ書籍の情報を収集したり、有識者を招いた限定の勉強会に参加したりできる環境です。資格取得後に何をすればよいか気軽に話せる仲間を見つけたり、メンバーの具体的なアクションを参考にしたりすることも可能です。
E 資格に合格すれば、AI エンジニアとしての実力を加速的に高め、活躍の可能性を広げていけます。
なお、ディープラーニングを深く学ぶために実戦経験を積みたいのであれば、データ分析のコンペに参加できる Kaggle というプラットフォームの利用もおすすめです。
Kaggle のメリットや使い方、勉強法などについては下記の記事で紹介しているので、詳細をご確認ください。
Kaggle とは？ メリットや使い方、勉強法などを解説！【初心者向けのコンペ一覧も掲載】
E 資格は意味ないといわれる理由
E 資格は意味ないといわれることも少なくありません。E 資格が意味ないといわれる理由を把握しておくことで、客観的な視点から受験の判断をしやすくなるでしょう。
E 資格は意味ないといわれる主な理由は下記のとおりです。
- 歴史が浅く認知度が低い
- 専門的で汎用性が低い
E 資格は 2018 年に始まったばかりの試験です。まだ知名度の高い国家資格などと比較すると歴史が浅く、認知度も低い傾向にあります。
そのため、就職や転職の際に必ずしも採用担当者が認知しているとは限らず、選考が有利にならない場合も想定されます。
就職や転職で必ずしも役立つわけではないという点で、E 資格は意味ないといわれるのかもしれません。
E 資格は機械学習やディープラーニングなどに特化した資格となっており、汎用性は低いといえます。IT の分野でジェネラリストのような働き方を目指す場合には、専門性を活かしきれない可能性も高いです。
機械学習やディープラーニングに関連しない仕事に就く場合には、取得した意味がないと思ってしまうのでしょう。
E 資格の受験資格
E 資格は、通常の資格とは違って受験資格に認定プログラムの受講が課せられています。勉強時間や難易度、勉強方法にも関わるため、受験資格の仕組みも理解しておくことが重要です。
JDLA は、ディープラーニングの理論に基づき最適な手法で実装できる人材を育成するために認定プログラムを提供しており、受講修了者に E 資格の受験を認めています。
認定プログラムの受講をふまえたうえで勉強時間を確保しなければなりません。
自分にあった認定プログラムを選べるかどうかで難易度が変わってきます。認定プログラムによって学習カリキュラムが異なるため、勉強方法も違ってくるでしょう。
E 資格を受験するときは、ほかの試験との比較だけでなく、各種プログラムの比較も重要です。
E 資格の勉強時間
JDLA 認定プログラムを提供する Study-AI の E 資格に関するアンケートによると、E 資格の勉強時間は下記の通りです。
| 勉強時間 | 割合 |
|---|---|
| 100 時間～ 200 時間 | 45.59% |
| 200 時間～ 300 時間 | 42.65% |
| 300 時間～ 500 時間 | 8.82% |
| 700 時間～ 1000 時間 | 2.94% |
E 資格の勉強時間はおおよそ 150 時間前後です。効率的に学習できれば 100 時間程度で合格できます。
E 資格は認定プログラムの受講が条件となっており、各種プログラムでは学習時間の目安が提示されることがあります。
ただ、認定プログラムだけを勉強しても合格できるとは限らず、別途受講時間外での勉強時間が必要になることもあります。
たとえば、100 時間程度セミナー動画を視聴して、別途 1 か月間 1 日 1 時間程度の勉強時間を確保して合格するという事例が目安として良い例です。
講座概要の補足書きで、別途必要な勉強時間が記されていることもあるので、見落とさないように注意してください。
参照：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）
E 資格の難易度・合格率
E 資格の難易度を知るために合格率を確認してみましょう。
JDLA の発表によると E 資格の合格率は下記の通りです。
| 開催年度・開催回 | 合格率 |
|---|---|
| 2018 年 | 69.44% |
| 2019 年#1 | 63.31% |
| 2019 年#2 | 67.82% |
| 2020 年#1 | 68.04% |
| 2021 年#1 | 78.44% |
| 2021 年#2 | 74.53% |
| 2022 年#1 | 74.00% |
| 2022 年#2 | 71.79% |
| 2023 年#1 | 72.57% |
| 2023 年#2 | 68.45% |
| 2024 年#1 | 72.61% |
**平均合格率を算出すると 71%**であり、目安として 10 人に 7 人が合格できるとわかります。ほとんどが合格できるレベルであることから、難易度はやや易しめのように見えるかもしれません。
ただ、JDLA 認定プログラムを提供する Study-AI の E 資格に関するアンケートでは、大学受験における関関同立レベル、応用情報処理技術者試験よりも難しいという意見も見受けられたとのことです。
合格率が高い理由は認定プログラムの対策が充実していること、あるいは受験生のレベルが高いことなどが要因である可能性もあります。E 資格は現役データアナリスト職の方が受験する試験でもあり、実際の難易度は高いといえるでしょう。
不合格となった一番の要因は勉強時間が確保できなかったことが 61.54%の割合で 1 位となっています。落ちないためには、モチベーション管理やスケジュール管理、効率的な勉強が重要です。
参照：
「E 資格（エンジニア資格）2024#1」結果発表。（JDLA）
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）
E 資格の勉強方法・対策
E 資格に合格するには効率的な勉強方法が重要だとお伝えしました。具体的な勉強方法・対策を知りたくなった方もいるでしょう。引き続き、E 資格の勉強方法・対策を解説します。
認定プログラムの受講
E 資格は、認定プログラムの受講が受験資格に定められていますが、資格対策と無関係ではありません。認定プログラム内で資格対策のカリキュラムが組まれている場合があり、受講自体が E 資格対策の勉強方法に該当します。
E 資格の勉強方法・対策としておすすめなのがe ラーニングを採用した認定プログラムです。パソコンやスマートフォン、タブレットなどで空き時間や移動時間にも対策できるため、仕事や学業で忙しい社会人、学生でも隙間時間に E 資格を勉強できます。
認定プログラムでは、膨大な範囲から頻出項目を教えてもらえることが多いです。効率的に合格するためにも、講師が強調したポイントを教材に印をつけるなどして、判別できるようにしましょう。
授業でわからない点はその都度自分で調べて、教材に補足したりノートにまとめたりすることも重要です。メールサポートなどに対応している講座であれば、講義に関する不明点を率先して質問します。試験直前に問題演習に専念できるよう、質問を後回しにしないようにしましょう。
参考書や問題集による自己学習
E 資格では認定プログラムの受講とは別に参考書や問題集による自己学習も必要です。
たとえば、認定プログラムで詳しく学べない部分が生じるケースも珍しくありません。AI 初心者で、問題を解くのに知識が不足しているようであれば、深層学習や Python に関する参考書を適宜用意して知識を補完しましょう。
E 資格の問題集も発売されており、知識の定着に最適です。3 周ほど繰り返せば安心して試験に臨めるでしょう。
学習中に理解できない数式が出てくることがありますが、固執すると勉強効率が低下して不合格になる恐れもあります。理解するのが望ましいですが、暗記して正答率を高めるという割り切りも必要です。
E 資格では PyTorch あるいは TensorFlow を利用した実装も扱われます。試験開始時に試験問題が表示される前に、いずれかの前提フレームワークを受験者は選択しなければなりません。フレームワークを詳しく解説した書籍もあるので、必要に応じて活用してみるとよいでしょう。
E 資格の認定講座
E 資格では認定プログラムの講座受講が不可欠ですが、どの講座を選べばよいか迷う方もいるでしょう。
そこで、E 資格の認定講座を一目で把握してスムーズに比較できるよう、各事業者からおすすめの講座をピックアップして一覧表にまとめてみます。
受講方法や特徴、価格を含めてご紹介するので、自分に適した認定講座を探すのにお役立てください。
| 講座名 | 実施事業者 | 受講方法 | 特徴 | 価格 | 助成金対象（専門実践教育訓練） |
|---|---|---|---|---|---|
| E 資格認定プログラムスピードパッケージ | zero to one | オンライン | E 資格のシラバスでカバーされる範囲に絞り効率的に学習 | 71,500 円（税込） | ー |
| Deep Learning 入門 | すうがくぶんか | ハンズオン・オンライン | 深層学習について理論面・実践面を数学的な背景も含めて学べる | 24,500 円（税込）/期 | |
| ※体験受講も可能 | ー | ||||
| ゼロからわかるやさしいディープラーニング講座 | エム・ティ・ストラテジー | オンライン | 本番さながらの模試をオンラインで受けられる | 50,000 円（税込） | |
| ラビットチャレンジ | Study-AI | オンライン・ハンズオン | 単元ごとにテストをクリアして先に進める形式 | 3,300 円（税込）/月 | － |
| Aidemy E 資格対策講座 | アイデミー | オンライン | Python の入門から学べるのでプログラミング初心者も受講可能 | 327,800 円（税込） | 〇 |
| AI エンジニア育成講座 | Present Square | オンライン・ハンズオン | 各講義ごとに重要な内容を 15 問にまとめた確認問題を配布 | オンライン動画：85,800 円（税込） | |
| ライブ：215,600 円（税込 ）/人 | 〇 | ||||
| 全人類がわかる E 資格講座 | AVILEN | オンライン | 学習アドバイザーにビデオ面談で相談できる | E 資格スピードコース：99,000 円（税込） |
E 資格講座：149,600 円（税込） E 資格＋機械学習講座：171,600 円（税込） | － | | 実務で使える ディープラーニング講座 | Fusion One | オンライン・ハンズオン | 8 日間のカリキュラムを e ラーニングで受講 | 98,000 円（税込） | － | | 現場で使えるディープラーニング基礎講座 | スキルアップ NeXt | オンライン・ハンズオン | 修了者の合格率が高い傾向 | e ラーニングコース：55,000 円（税込） e ラーニング チャット質問対応付きコース：49,500 円～（税込） ライブ チャット質問対応付きコース：49,500 円～（税込） e ラーニング 基礎講座セットコース：462,000 円（税込） | 〇 | | E 資格対応パッケージプラン講座 | エッジテクノロジー | オンライン・ハンズオン | 講師やメンターに常時チャットで質問可能 | 229,900 円（税込） | 〇 | | 費用を抑えて最短合格！E 資格対策ディープラーニング短期集中講座 | VOST | オンライン・ハンズオン | 講義に関する不明点をメールサポートで気軽に相談できる | e ラーニング：76,780 円（税込） 会場受講：138,600 円（税込） ライブウェビナー：138,600 円（税込） | － |
講座によっては専門実践教育訓練助成金の対象となっており、受講費用の一部を支給してもらってお得に受講できる場合もあります。
ただ、対象者の条件がやや複雑なので、制度の仕組みを理解する必要があります。
専門実践教育訓練助成金の概要、条件については下記の記事を参考にしてみてください。
データサイエンティストの講座 5 選！ 比較基準や給付金の条件も紹介
E 資格の問題集
E 資格の勉強では参考書や問題集による演習も必要でした。具体的な参考書や問題集の例を知りたい方もいるでしょう。
引き続き、E 資格の対策に活用できる参考書や問題集をご紹介します。気になった書籍があれば利用を検討してみてください。
深層学習教科書 ディープラーニング E 資格（エンジニア）精選問題集
受験生の試験合格率 9 割超を誇る講師陣の合格メソッドに基づく E 資格の精選問題集です。
E2024#2 試験から適用される新シラバスに対応しており、合否を分ける頻出問題を習得できる内容となっています。
出題範囲を幅広くカバーした総合問題もダウンロードできるため、学習後に復習や力試しをしたい場合にも最適です。
AI 読者アシスタントの読者特典が付いているのも見過ごせないポイント。
難解な用語や問題、解説に関する質問に瞬時に回答してくれます。E 資格の学習で不明点があったときに役立つでしょう。
深層学習教科書 ディープラーニング E 資格（エンジニア）精選問題集
最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング
E 資格で採用される「PyTorch」というフレームワークを使ってディープラーニングのプログラミングを学べる参考書です。
機械学習・ディープラーニングの仕組みを数式ではなくイメージで理解できる内容となっています。
最終的にオオカミとイヌの写真をほぼ 100%で見分けられる AI モデルも完成させられます。
数式に苦手意識がある方は、本書で機械学習・ディープラーニングの仕組みを学んで、E 資格に挑戦してみてはいかがでしょう。
最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング
E 資格と G 検定の違い
JDLA は E 資格だけでなく G 検定という資格試験も実施しています。Ｇ検定も AI に関する資格ですが、E 資格と具体的に何が異なるのか、違いが気になる方も多いでしょう。
G 検定は、ディープラーニングの基礎知識や事業活用能力を証明するための資格です。G はジェネラリスト（幅広い知識を備えた人物）を意味しており、取得にあたって AI の定義やさまざまな手法、仕組みについて体系的に学べます。
E 資格と G 検定の違いを比較表にまとめると下記の通りです。
| E 資格 | G 検定 | |
|---|---|---|
| 定義 | ディープラーニングの理論に基づき最適な手法で実装できる能力を試す試験 | AI・ディープラーニングの活用リテラシーを習得するための試験 |
| 難易度 | 難しい | 低い |
| 勉強時間 | 100 時間～ 300 時間 | 30 ～ 50 時間程度 |
| 受験資格 | 認定プログラムの受講が必要 | 制限なし |
| 自宅受験 | 不可 | 可 |
| 受験費用 | 一般：33,000 円（税込） | |
| 学生：22,000 円（税込） | 一般：13,200 円（税込） | |
| 学生：5,500 円（税込） |
G 検定は E 資格とは違い AI・ディープラーニングを広く浅く学ぶ試験であり、AI でできることや AI の活用に必要なことを理解できるレベルを目指します。E 資格のように実装できる能力は求められていないため、難易度が低く勉強時間も少ない傾向です。
受験資格に制限がなく、認定プログラムの受講も必要ありません。また、自宅受験が認められており、試験中に参考書の確認やネットでのリサーチも認められています。受験費用も E 資格よりも安く、受験のハードルが低いです。
G 検定を取得した方の中には、AI について概要をつかめたけれど、実装方法が具体的にわからず、最終的に E 資格の受験を決意する方も珍しくありません。
ディープラーニングの実務スキルを証明したい方は E 資格を選び、AI の活用方法を知りたい方は G 資格を選ぶのが合理的だといえるでしょう。
G 検定の難易度や勉強時間、学習方法などを詳しく知りたい方は下記の記事をご覧ください。
G 検定とは？ AI エンジニアに関するメリットや難易度、勉強時間、学習方法などを解説！
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E 資格の有効期限
E 資格の受験には認定プログラムの受講が必要ですが、受験日の過去 2 年以内に講座を修了していなければならず、実質的には有効期限があります。
深層学習の技術の最新動向をふまえてシラバスを 1 ～ 2 年に 1 度見直しているため、有効期限が設けられているのでしょう。
なお、講座によっては要件を満たすことで受験資格の有効期限を延長できる場合もあるようです。
詳細については講座を提供する事業者に問い合わせて確認する必要があります。
まとめ
本記事では、E 資格の概要をはじめメリットや勉強時間、勉強方法などを解説しました。
E 資格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を習得するための試験です。認定プログラムの受講が必要なだけでなく、試験の難易度も高いですが、資格取得を通して AI エンジニアに必要な実践力を培えます。
サポートが充実した認定プログラムを選んだり、関連する参考書をうまく利用したりすれば、合格の可能性を高められます。転職・就職でのアピール材料にもなるので、AI エンジニアを志望する社会人や学生の方は受験を検討してみるとよいでしょう。
なお、AI エンジニアを目指そうか迷っている方は、ひとまず AI の利便性や可能性を知ることから始めるのもおすすめです。
AI の利便性や可能性を知りたい方は下記の記事もぜひご覧ください。
需要予測とは？何ができる？なぜ AI を使うのか？手法・メリット徹底解説！