E資格は取得しても意味ないという意見がある

E資格は、近年急激な発展を遂げているディープラーニングの分野における実装力を客観的に証明する資格で、実践力を証明するE資格と遂になっています。しかし、インターネット上ではSNSやブログなどを中心に、「E資格は取得する意味がない」という意見が散見されます。

当記事をご覧の方の中には、ディープラーニングを学べるE資格に興味はあるものの、本当に取得する意味があるのかと悩む方も多いのではないでしょうか。

E資格を取得する意味がないという意見は、全く根拠がない訳ではありません。しかし、1つの側面だけを切り取ったもので、全体を俯瞰的に捉えているものではありません。

どのような資格でも、デメリットだけを切り取れば悪い評価になってしまいます。しかし、資格の価値を考えるにはデメリットだけでなく、メリットにも目を向ける必要があります。

当記事ではE資格を取得する意味がないと言われる具体的な理由について深掘りし、誤解を解いて安心して受験できるように解説していきます。

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そもそも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が実施する「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」試験です。

【参考】日本ディープラーニング協会-E資格とは

E資格では、受験資格として「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ること」と定められています。JDLA認定プログラムとは、ディープラーニングを実装するエンジニアを育成する目的に相応しいものとして認定する講座のことで、各事業者の展開する様々な講座から選択できます。

受講料や受講期間、サポート内容などは差分がありますが、いずれもE資格の合格を目指すのに充分なカリキュラムであることを認定されているものですので、どの講座を受講してもカリキュラムに不足はないと言えるでしょう。

【参考】日本ディープラーニング協会-JDLA Deep Learning for ENGINEER 2023 #1（E資格2023#1）

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

E資格はディープラーニングの理論やプログラミング技術など実装力を客観的に証明する資格です。そのため、AIを扱う業種・業界では評価されやすいと言えます。

■ 自動車 自動運転技術や衝突防止、煽り運転の兆候を検出する目的での画像認識技術などを中心にディープラーニングの活用が目覚ましく、E資格の需要も高まっていると言えます。

■ 医療 画像認識技術とディープラーニングを組み合わせて、大量のX線や超音波画像と症例との関連性を学習し、病気の兆候を検出したり、今後の病変を予測したりといった活用がされています。

■ 介護 介護士の負担を減らす目的で、介助やコミュニケーションのサポートを行うロボットのAIにディープラーニングが使われており、今後の活躍が期待されています。

■ 製造 ディープラーニングによって異物混入や不良品の検知などで高い精度を維持して自動化できるため、製品の検品作業や品質管理に活用されています。

■ 農業 後継者不足・人手不足の問題を解消する手段として、画像認識技術とディープラーニングを組み合わせて収穫を自動化するロボットなどの活用事例があります。

このように、様々な業界で活躍が期待されているディープラーニングの技術ですが、現時点で自分にとってどのような業界が合っているかをイメージできる方は少ないかもしれません。

そのような時は転職エージェントに相談してみるのも有効です。様々な業界と求職者をマッチングしてきた経験から、求職者の適性や志望を引き出して適切にアドバイスしてくれるでしょう。

E資格を活用できるAIプログラマーに近い職種であると考えられる、製品開発／研究開発エンジニアの年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は477万円（※2023年2月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIプログラマーは一般平均年収よりも高めであることが分かります。

AIプログラマーはロボットや画像認識、自動応答などで利用される人工知能をプログラミングする職種であり、今後も需要は高まり続ける傾向にあります。汎用的なITスキルでは代替できない高い専門性と需要の高まりによって、転職後も継続的な年収アップが期待できるでしょう。

【参考】：マイナビエージェント職業別年収ランキング ※【平均年収 調査対象者】 2015年〜2016年末までの間にマイナビエージェントにご登録頂いた20代・30代の方 【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7） 【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁

E資格が意味ないと言われる理由

ディープラーニングの実装力を証明するE資格ですが、一方で、取得しても意味がないと言われています。ここからは、意味がないと言われる理由について解説していきます。

E資格で学べる知識はあくまで実装に必要な理論とプログラミング技術であり、エンジニア向けの内容です。実際のデータを使って実践的な機械学習を活用するというビジネス視点の知識を問われる問題は、講座にも試験にも含まれていません。

そのため、E資格だけを学んでも役に立たないのではないか、という意味で「意味がない」と言われることがあります。これは、裏を返せばビジネス視点の実践力を併せて身につけた時に一層活きてくる知識を身につけられるということでもあります。

日本ディープラーニング協会でも、ビジネス視点の実践力を証明する資格としてG検定を実施しており、併せて取得するとE資格の価値はより一層高まるでしょう。

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ディープラーニングは最先端の分野であり、日本ディープラーニング協会の設立も2017年と歴史が浅いため、E資格の認知度もまだ高いとは言えません。資格名称もアルファベット1文字であり、知らない人からすれば具体的に何の資格なのかが分かり難いという点も価値が理解されにくい理由の1つです。

たしかに、資格自体が認知されていない環境では、取得しても評価されないのは当然と言えるでしょう。しかし、専門性の高い資格というものはその専門性を活かせる環境でこそアピールすべきものです。

公式発表によれば、2022年に実施された第3回の試験では業種別の合格者数ではソフトウェア業、製造業、情報処理・提供サービス業など上位3つの職種で全体の63％を占めていました。

【参考】：E資格（エンジニア資格）2022#2」結果発表（897名が受験し、644名が合格）

このように、E資格の需要の高い業種を選ぶということも資格を活かすために必要な戦略の1つと言えるでしょう。

E資格取得のメリットとは

ここまで、E資格が意味ないと言われる理由と反証について述べてきましたが、E資格を取得する具体的なメリットとは何でしょうか。

ディープラーニングの学習自体は、独学でも可能です。しかし、独学では何から手をつければ良いのか、どのような順番で学習すればいいのか、というところから自分でレールを敷かなければいけません。

E資格の取得を目標とすれば、協会の定めるシラバスに基づいて体系的に学べるという点で、同じ時間学習したとしても基礎力は大きく違ってくるでしょう。

ディープラーニングは新興の技術分野であるため、情報交換の場は貴重です。日本ディープラーニング協会では、合格者をCommunity of Deep Learning Evangelistsという公式コミュニティに招待しており、合格者同士で活発な議論や情報交換が行われています。

E資格そのものの価値以上に、様々な業界で活躍するディープラーニングエンジニアのメンバーとコミュニケーションが取れる場に身を置けることにも価値があると言えるでしょう。

【参考】JDLA公式コミュニティ-CDLE

ディープラーニングは専門性の高い分野であるため、就職や転職でそうした職種を目指すにあたっては専門性の高い知識や技術の証明を求められることが多いです。E資格はそうした要求に答える資格としてアピールできます。

また、E資格では試験に合格するとデジタルバッジであるオープンバッジが付与されます。ブログやSNS、メール署名などにデジタルバッジを添付することで、資格保持者であることをアピールでき、SNS採用などに繋がる可能性があります。

【参考】：E資格2022#2合格者の皆様へ

E資格が評価されやすい職種

E資格はAIや機械学習を扱う様々な職種で活用できる資格です。特に需要の高い職種を挙げるとするならば、AIプログラマーやデータサイエンティストなどがあります。ですが、現時点では自分に適性のある職種がイメージできない方も多いかもしれません。

自身の適性を知るには転職エージェントを活用することも有効です。多数の求職者と向き合い、求人企業とのマッチングを手掛けてきた経験から、実際の転職に向けた企業選びやキャリアパスの作り方などのアドバイスを受けることができます。

AIプログラマーはAIエンジニアの1種で、主に要件に沿ったアプリケーション開発を担当します。E資格で身に付く深層学習・機械学習の理論を理解して正しく実装する能力はアプリケーション開発で評価されやすいと言えるでしょう。

AIプログラマーとは？未経験でも努力次第で転職できる！

データサイエンティストは、企業などが抱える膨大なデータを分析・解析したり、データに基づいて今後を予測したり、売り上げ向上やコストの削減に貢献する有益な知見を導き出す職種です。

データの分析や解析にはディープラーニングの知識も活用できるため、相性の良い職種と言えます。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

E資格を取得してキャリアアップを目指そう

E資格を取得する意味がないといわれる理由と、それでも取得するメリットがあることが分かったのではないでしょうか。機械学習の分野でエンジニアとして働きたいのであれば、理論とプログラミング技術の基礎を学ぶことのできるE資格は良い目標になるはずです。

しかし、E資格を取得しても、ディープラーニングのプログラミング技術を扱う職種にキャリアチェンジしたい場合は、どのように求人を探し、選考を通過するかという課題が残されています。

AIプログラマーやデータサイエンティストなどの専門性の高い求人は比較的数が少ない上、履歴書や面接で求められることも変わってくるでしょう。

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