E資格は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定するプログラムの受講など、自己への投資が必要です。*限られた予算と期間で成果を最大化するには、参考書や問題集なども使用しながらE資格の合格率を高めていくと良いでしょう。*

ここでは資格合格に向けて役に立つ、E資格のおすすめ本について紹介していきます。

**E資格とは、「ディープラーニングの理論と理解開発実装能力」を認定する試験を指します。**JDLAによって実施されており、E資格の「E」は「Engineer」の頭文字を表します。E資格は、エンジニア向けですので、より高度なディープラーニングの知識が求められます。

【参考】：[E資格とは](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

### E資格の受験資格を得るには

*E資格の受験資格を得るには、JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に終了することが必要です。*JDLA認定プログラムとは、E資格受験資格のために日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する講座プログラムを指します。

JDLA公式サイトには2023年8月時点で、21の認定プログラム事業者、25の認定プログラムコースが公開されています。

【参考】：[E資格とは](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)
【参考】：[E資格認定プログラム事業者一覧](https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/)

E資格に必要な知識は、試験範囲としてシラバスに公開されています。「応用数学」「機械学習」「開発・運用環境」「深層学習」の各分類から出題されます。

*「応用数学」*
　確率・統計、情報理論

*「機械学習」*
　機械学習の基礎、実用的な方法論、強化学習

*「開発・運用環境」*
　ミドルウェア、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」*
　順伝播型ネットワーク、深層モデルのための正則化、深層モデルのための最適化、畳み込みネットワーク、回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク、生成モデル、深層強化学習、グラフニューラルネットワーク、深層学習の適用方法、距離学習、メタ学習、深層学習の説明性

JDLA認定プログラムを受講して、自身の弱点を克服し知識の漏れがないように準備を進めましょう。

【参考】：[E資格の試験範囲（シラバス）](https://www.jdla.org/certificate/engineer/#engineer_No03)

E資格の難易度はどのくらい？出題範囲、合格率や感想から徹底考察

### 参考書や問題集を使用するメリット

本来であれば、JDLA認定プログラムを受講することで必要な知識が身につくはずです。実際には、得意、不得意な分野や、勉強に時間を要するものもあります。また、E資格の認定プログラムでは前提知識がありますので、前提を横断的に学ぶには参考書が有効です。

*参考書や問題集は、自身のペースですきま時間を活用して学ぶことができるため、まとまった時間が取れない場合も、こまめな勉強でスキルを蓄積できるメリットがあります。*

### 意外と役立つ参考本「ゼロから作るDeep Learningシリーズ」

「ゼロから作るDeep Learningシリーズ」、は「赤本」と呼ばれます。*通称「ゼロつくシリーズ」は、とにかく分かりやすく書かれている参考書なので、要チェックです。*

著者が日本人のため、専門用語の解説や文章校正も初心者でも理解しやすくまとめられています。シリーズは4作からなり、それぞれ特徴があります。詳細は以降で解説していきますが、出版日は少々古めでも内容は確かです。関連ファイルや最新の正誤表も確認しながら勉強すると良いでしょう。

*E資格に必要な知識は、応用数学、機械学習、開発・運用環境、深層学習に分類付けられています。*そのために、どの部分を学ぶかでおすすめする参考書や問題集に違いがあります。ここでは、代表的な参考書・問題集の特徴を踏まえて解説していきます。

### 最短コースでわかる ディープラーニングの数学

*本書では、前提となる高校1年生で学ぶ基礎数学から応用数学の入口まで解説しています。*機械学習、深層学習にも触れていますので、数学に自信がない方の必須本です。2019年出版ですが、数学的要素は不変であるため基礎知識としておすすめします。

▪著者：赤石 雅典
▪ページ数：344ページ
▪出版社：日経BP社
▪発売日：2019/04/15
【参考】：[最短コースでわかる ディープラーニングの数学](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/19/273470/)

### 最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング

本書は、「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」の著者が書き下ろした深層学習の入門書です。最初につまずく項目がうまく解説されており、PyTorchに必要なPythonの基本文法もカバーされています。深層学習の基本は、本書でマスターしましょう。

▪著者：赤石 雅典
▪ページ数：584ページ
▪出版社：日経BP社
▪発売日：2021/9/17
【参考】：[最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/21/283980/)

PyTorchとは？特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説

### 最短コースでわかる Pythonプログラミングとデータ分析

本書は、「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」の著者が書き下ろしたデータ分析の入門書です。Pythonやpandasを用いた分析の理解が、一層進みます。データサイエンスの入門書としても、おすすめの1冊です。

▪著者：赤石 雅典
▪ページ数：408ページ
▪出版社：日経BP社
▪発売日：2022/12/17
【参考】：[最短コースでわかる Pythonプログラミングとデータ分析](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/22/11/30/00529/)

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

### 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

*「ゼロつくシリーズ」第1作目の本書では、Pythonの解説やライブラリの使い方も学ぶことができます。*ニューラルネットワークや学習アルゴリズム、深層学習がカバーされます。

プログラミング初心者でも理解できる内容ですので、「最短コースでわかる　ディープラーニングの数学」とともに内容を理解しておくと良いでしょう。

▪著者：斎藤 康毅
▪ページ数：320ページ
▪出版社：オライリー・ジャパン
▪発売日：2016/09/24
【参考】：[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](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/)

### ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

*本書はシリーズ2作目で、1作目の復習から自然言語処理や時系列データ処理をより深く学ぶことができます。*また、深層学習を支える技術の実装などもカバーしており、モデルの理解とともに実践的な知識を得られます。

▪著者：斎藤 康毅
▪ページ数：432ページ
▪出版社：オライリー・ジャパン
▪発売日：2018/7/21
【参考】：[ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118369/)

### ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

*本書では、「DeZero」という深層学習のオリジナルフレームワークを作成し、PyTorch、TensorFlow、Chainerなどのフレームワークを構成する知識を得ます。*直接的にはE資格には関係しないので、余裕がある時に目を通しましょう。

▪著者：斎藤 康毅
▪ページ数：552ページ
▪出版社：オライリー・ジャパン
▪発売日：2020/4/20
【参考】：[ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119069/)

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

### ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編

*本書では、機械学習の中の強化学習に注力した書籍です。*強化学習固有の知識や理論、手法をマスターすることができます。ここでも、オリジナルフレームワークである「DeZero」が登場しますので、3作目となる「ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編」に軽く目を通しておくと良いでしょう。

▪著者：斎藤 康毅
▪ページ数：376ページ
▪出版社：オライリー・ジャパン
▪発売日：2022/4/6
【参考】：[ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119755/)

### 徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版

*問題対策本で、通常「黒本」と呼ばれます。*著者が所属するスキルアップAI社は、E資格認定プログラム第1号のコースを提供しています。人気が高く、対策本の本命ですのですでに第3版はいつ？などと次の改訂版の登場も待たれています。解説の比率を多めにしており、分かりやすくまとめられています。

▪著者：小縣 信也、斉藤 翔汰、溝口 聡、若杉 一幸
▪ページ数：520ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2021/5/31
【参考】：[徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版](https://book.impress.co.jp/books/1120101184)

## セミナーやE資格の対策講座を活用するのも有効

E資格認定プログラム事業者には、知識を肉付けする関連セミナーや対策講座を開設している場合があります。

受講した認定プログラムのテキストを復習するとともに、弱みを強化することも可能です。参考書とともに、スキルアップの選択肢とすることもできます。*本試験に向けて、E資格模擬試験を実施している場合もありますので、合わせて確認すると良いでしょう。*

【参考】：[E資格認定プログラム事業者一覧](https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/)

## E資格のおすすめ本で合格に向けた準備ができる

E資格合格者の多くが、今回紹介したおすすめ本で準備を進めています。紹介した参考書や問題集の理解度は、合格水準に到達しているか自身でも把握することもできます。落ちたらどうしようと考えずに、しっかりと準備を進めましょう。

**おすすめ本でカバーしている内容を、一定程度理解できたら実際のE資格受験に向けた準備が進んでいると考えて良いでしょう。**

E資格を受けても意味ない？取得のメリットや活用できる職種を解説！

G検定のおすすめ本10選！試験概要から想定スキルを合わせて解説

E資格は、JDLA認定プログラムの受講など、自己への投資が必要です。費用をかけずに要点を学ぶには、参考書や問題集は有効です。ここでは、E資格合格に近づくために必要な知識を勉強するために、おすすめの参考書や問題集を紹介していきます。

E資格の合格者の多くの方が参考にする書籍は、試験範囲をカバーしており知識の整理に有効です

「最短コースでわかる　ディープラーニングの数学」はベースとなる数学知識がカバーされます

「赤本」と呼ばれる参考書、「黒本」と呼ばれる問題集は特におすすめです

E資格のおすすめ本8選！資格合格を目指す参考書と問題集を紹介

**E資格の認定プログラムとは、E資格の試験を主催する日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する講座プログラムを指します。**JDLAが認定するプログラムの講座受講を終了すると、E資格の受験が可能になります。

E資格を受験するには、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ることが受験資格に求められますので、自身の求める認定プログラムを比較し、受講するのが良いでしょう。JDLA公式サイトには2023年8月時点で、21の認定プログラム事業者が公開されています。

E資格とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）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」試験を指します。E資格の「E」は、「Engineer」の頭文字を表します。

JDLAでは、G検定と言われる一般向け試験も実施しています。*E資格は、エンジニア向けですので、より高度なディープラーニングの知識が求められます。*

G検定とはどのような資格？難易度や勉強方法、活かせる仕事も紹介

## E資格認定プログラムの選び方

E資格認定プログラムは、JDLA公式サイトに21の認定プログラム事業者、25の認定プログラムコースが公開されています。その種類は多く、実施方法も多様です。そのため、*自身の希望する条件や実施方法などで認定プログラムを選択するのが良いでしょう。*詳細は、以降で解説していきます。

E資格はエンジニア向け試験ですので、より高い知識と実装能力が認定されます。そのために必要となるのは、高校の数学やプログラミングなどがあります。*認定プログラムによっては、前提知識が不要なコースから前提知識を推奨、あるいは前提知識を必須とするコースに分かれます。*

例えば、VOST「AI研究所」が提供するE資格認定プログラム「E資格対策ディープラーニング 短期集中講座」では、前提知識不要でコース受講の前に事前オンライン学習が設定されています。後にお話ししますが、受講形式がいくつか設定されており、要望に合わせて決めることができます。

【参考】：[AI研究所 E資格対策ディープラーニング 短期集中講座](https://ai-kenkyujo.com/ai-e-shikaku/)

*受講費用ですが、受講期間や手厚さなどで価格の幅があります。*認定プログラムはさすがに無料とはいきませんが、安いコースから手厚いコースまで各種あります。

定額制では、次のように「エム・ティ・ストラテジー」税込50,000円のコースから、「キカガク」税込792,000円までの幅があります。実際には、教育訓練給付金対象講座もありますので、金額差はそこまで大きくありません。

*【エム・ティ・ストラテジー】*
・コース名：【E資格対応】ゼロからわかるやさしいディープラーニング講座
・形式：オンライン
・価格：50,000円（税込）
・入会金：なし
【参考】：[エム・ティ・ストラテジー 【E資格対応】ゼロからわかるやさしいディープラーニング講座](https://mt-strategy.net/lp/)

*【キカガク 】*
・コース名：自走できるAI人材育成になるための長期6ヶ月コース
・形式：オンライン、チャットや個別メンタリング
・価格：792,000円（税込）※教育訓練給付金制度を使用して実質237,600円（税込）
・入会金：なし
【参考】：[キカガク 自走できるAI人材育成になるための長期6ヶ月コース](https://longterm.kikagaku.ai/)
【参考】：[厚生労働省 教育訓練給付制度](https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/kyouiku.html)

価格で比較する際には、月払いの認定プログラムコースもあります。例えば、「すうがくぶんか」や「Study-AI」のコースが月払いで提供されます。「Study-AIでは入会金が別途税込22,000円必要ですが、試してみるにはお手頃な価格帯です。

*【すうがくぶんか】*
・コース名：Deep Learning 入門【JDLA E 資格対応】
・形式：オンライン
・価格：月額24,500円（税込）※受講期間5カ月
・入会金：なし
【参考】：[すうがくぶんか Deep Learning 入門【JDLA E 資格対応】](https://sugakubunka.com/group-course/course/intro-deeplearning/)

*【Study-AI】*
・コース名：【月額3,300円で学べる個人限定コース】ラビットチャレンジ
・形式：eラーニング（動画視聴）
・価格：月額3,300円（税込）※退会はいつでも可能
・入会金：22,000円（税込）※割引の設定あり
【参考】：[Study-AI 【月額3,300円で学べる個人限定コース】ラビットチャレンジ](https://ai999.careers/rabbit/)

*認定プログラムのコースの対象期間は、数時間の動画視聴から6か月の期間までの幅があります。*同様に想定する全体の勉強時間にも幅があります。

「エム・ティ・ストラテジー」のコースでは、動画視聴が合計8.5時間です。動画視聴後に全112問の修了試験を受験し、正答率80%で合格となります。リーズナブルに資格取得を進めることができます。

じっくり学ぶ場合は、長期間対応する認定プログラムを検討するのが良いでしょう。「AVILEN」のコースは、オンライン形式で6か月、税込149,600円です。別途有償でサポート期間の延長が受けられます。

*【AVILEN】*
・コース名：全人類がわかるE資格講座
・形式：オンライン
・価格：149,600円（税込）※6か月、別途有償でサポート期間の延長あり
・入会金：なし
【参考】：[AVILEN 全人類がわかるE資格講座](https://avilen.co.jp/course/e-certificate/)

eラーニング形式では、「Fusion One」のコースが6か月、税込98,000円で提供されています。

*【Fusion One】*
・コース名：実務で使えるディープラーニング講座
・形式：eラーニング
・価格：98,000円（税込）※6か月
・入会金：なし
【参考】：[Fusion One 実務で使えるディープラーニング講座](https://kanda-ai-learning-center.com/deeplearning-certificate/)

*受講形式も、オンラインや対面、eラーニングやハンズオンなどがあります。*まだ、決めきれていない方は、VOST「AI研究所」が提供するE資格認定プログラム「E資格対策ディープラーニング 短期集中講座」のサイトを見てみると良いでしょう。

AI研究所「E資格対策ディープラーニング 短期集中講座」では、会場受講、オンライン、eラーニングいずれにも対応しています。会場受講は、4日間で税込206,800円で、オンラインも同額で同じ講義を聴講可能です。

eラーニングは、税込184,800円で会場受講・オンラインと同じ授業を1年間視聴可能です。キャンペーン価格が設定される場合がありますので、記載の価格から割引が受けられます。

*認定プログラムには、合格保証が設定されているコースもあります。*時間をかけるのであれば、確実に合格したいと考えてもおかしくないでしょう。その場合は、「アイデミー（Aidemy）」の「【給付制度対象】Aidemy E資格対策講座（合格保証、コーディング演習豊富）」がおすすめです。

「【給付制度対象】Aidemy E資格対策講座（合格保証、コーディング演習豊富）」では、3か月間税込327,800円です。Pythonの基礎から学ぶことが可能で、合格保証が設定されています。教育訓練給付制度対象ですので、実質税込98,340円で受講できます。

【参考】：[アイデミー 【給付制度対象】Aidemy E資格対策講座（合格保証、コーディング演習豊富）](https://aidemy.net/grit/premium/curriculums/e-test/?utm_source=jdla&utm_medium=hp&utm_campaign=bizlist)
【参考】：[厚生労働省 教育訓練給付制度](https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/kyouiku.html)

## おすすめのE資格認定プログラム

これまでに解説した情報を整理し、おすすめのE資格認定プログラムを解説していきます。*分類は、「お試し」「短期集中」「3か月」「6か月じっくり」の4つのパターンで整理します。*

「お試し」は、コストパフォーマンス重視でいつでも抜けられるコースです。「短期集中」はおよそ1か月程度で集中的に行います。「3か月」は現実的な合格ゾーンを想定します。「6か月じっくり」はさらに知識を深めるコースを想定します。

### おすすめの「お試し」コース

*「お試し」コースでは、途中で断念することも考えて高額な費用はかけにくいものです。*この場合は、「Study-AI」の「【月額3,300円で学べる個人限定コース】ラビットチャレンジ」をおすすめします。

個人受験者限定ですが、動画視聴が月額税込3,300円で提供されます。入会金が別途税込22,000円必要となりますが、この料金は魅力的です。

【参考】：[Study-AI 【月額3,300円で学べる個人限定コース】ラビットチャレンジ](https://ai999.careers/rabbit/)

### おすすめの「短期集中」コース

*1か月程度の「短期集中」コースでは、あまり多くの時間をかけることができません。*この場合は4日間の講座を視聴することができる、VOST「AI研究所」の「E資格対策ディープラーニング 短期集中講座」がおすすめです。会場受講、オンライン、eラーニングいずれにも対応しますが、eラーニングがおすすめです。

8.5時間の動画を事前に視聴する必要がありますが、そこで前提知識の理解を深めることが可能です。キャンペーン価格が適応されると、eラーニングでは実質税込78,000円で受講することができます。

### おすすめの「3か月」コース

*「3か月」コースは、現実的な学習期間となります。*この場合は、「アイデミー（Aidemy）」の「【給付制度対象】Aidemy E資格対策講座（合格保証、コーディング演習豊富）」がおすすめです。

Pythonの基礎からしっかりと学ぶことができ、合格保証が設定されていることもメリットです。料金は税込327,800円ですが、教育訓練給付制度対象ですので、実質税込98,340円で受講できます。

【参考】：[アイデミー 【給付制度対象】Aidemy E資格対策講座（合格保証、コーディング演習豊富）](https://aidemy.net/grit/premium/curriculums/e-test/?utm_source=jdla&utm_medium=hp&utm_campaign=bizlist)

### おすすめの「6か月じっくり」コース

*じっくり学ぶ「6か月じっくり」コースでは、長期間対応する認定プログラムを検討することになります。*要件によって多少違いがありますので、ここでは2つのコースをおすすめします。

1つは、「キカガク」の「自走できるAI人材育成になるための長期6ヶ月コース」です。担任制による、きめ細かいサポートが受けられます。コンテンツのすべてが期間無制限に視聴することができます。教育訓練給付金制度を使用することで実質税込237,600円で受講できます。

【参考】：[キカガク 自走できるAI人材育成になるための長期6ヶ月コース](https://longterm.kikagaku.ai/)


もう1つは「AVILEN」の「全人類がわかるE資格講座」です。「キカガク」の「自走できるAI人材育成になるための長期6ヶ月コース」よりも金額が低めです。サポートの充実度は若干落ちますが、動画が1年間視聴できるなど実用上は問題ありません。

税込149,600円で提供され、税込68,200円で6か月間のサポート延長が受けられます。

【参考】：[AVILEN 全人類がわかるE資格講座](https://avilen.co.jp/course/e-certificate/)



## E資格の認定プログラムは自己投資のリターンが期待できる

E資格は、認定プログラムを終了することで受験資格が得られます。認定プログラムは、格安コースから手厚いサポートが受けられるコースまで、ニーズに従って選択することができます。得られる知識は、受講期間に応じてさらに深まり、E資格の試験結果に反映されるでしょう。

**認定プログラムは自身への投資を伴いますが、結果が得られればその成果は大きなリターンを生むことでしょう。**

E資格の認定プログラムとは、E資格の受験に必要な認定講座プログラムを指します。E資格はエンジニア向けの資格試験で、JDLA認定プログラムの終了により、E資格の受験が可能になります。ここでは、コースの選び方とおすすめのコースを紹介していきます。

E資格はエンジニア向けの資格試験で、JDLA認定プログラムの終了が必要です

認定プログラムは、JDLA公式サイトに多数の認定プログラムコースが公開されています

受講期間や手厚さなどに違いがあり、ニーズに従って選択することができます

E資格の認定プログラムはどれが良い？コースの選び方とおすすめを紹介

E資格とは、*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。*2019年から登場した比較的新しい資格であり、AIやディープラーニングへの理解や実装まで行えることが要求されます。

AIエンジニアとしてのスキルを証明する本資格は、高い専門性が求められることから比較的難易度が高いと言われています。**本記事では、E資格についての基本情報を説明するとともにその難易度の高さを考察していきます。**

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

E資格はAIエンジニアを育成するための資格であり、その出題範囲もディープラーニングを実装するための分野にフォーカスされています。具体的には以下の5つの分野になります。

*・応用数学*
線形代数・確率・統計など、機械学習分野で必要な数学分野が出題されます。

*・機械学習*
機械学習の基礎やその実用的な方法論が出題範囲となっています。

*・深層学習*
深層モデル構築、畳み込み・回帰・再帰的ネットワークや強化学習など、ディープラーニングの基礎から応用まで幅広く出題されます。E資格のメインとなる出題範囲であり、5つの分野の中で最も広く出題されます。

*・開発・運用環境*
ミドルウェアや軽量化・高速化技術などソフトウェア分野から出題されます。

*・前提フレームワーク*
2022年8月度試験より追加された出題範囲であり、PyTorchまたはTensorFlowのフレームワークを使って実際にコーディングをする必要があります。

【参考】：[Pytorch](https://pytorch.org/)
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)

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資格の受験には受験資格が必要です。**受験するためにはJDLAが定めた教育プログラムを受講し、修了する必要があります。**JDLA認定プログラムと呼ばれるこれらの講座は様々な企業が主催しており、その中のいずれかを受講すれば受験資格を得ることができます。

JDLA認定プログラムでは、単に講座を受けるだけでなく、修了試験を受けて合格しなければなりません。このプログラムを主催している企業の例としては下記があります。

*・スキルアップAI株式会社*
認定No.00001となっている企業で「現場で使えるディープラーニング基礎講座」という講座を開催しています。リアルタイムのライブ配信形式かオンラインで受講でき、それぞれ165,000円、55,000円（税込）となっています。

【参考】：[E資格 JDLA認定プログラム 現場で使えるディープラーニング基礎講座](https://www.skillupai.com/deep-learning/)

*・株式会社AVILEN*
「全人類がわかるE資格コース」というユニークな名前の講座をオンラインで開催しています。受講料は149,600円ですが、26歳以下の学生は109,600円で受講することができます。

【参考】：[全人類がわかるE資格講座](https://avilen.co.jp/course/e-certificate/)

JDLA認定プログラムを修了すれば、いよいよE資格を受験することができます。*E資格の試験は、1年間に2回会場にて開催されています。*受験費用は区分別に下記のようになっています（税込）。

・一般：33,000円
・学生：22,000円
・JDLA会員：27,500円

問題の形式は多肢選択形式で100問程度、試験時間は120分です。**JDLA認定プログラムを修了してから2年と180日以内に受験しなければならないので注意しましょう。**

### 「E資格は意味がない」という声も

E資格は難易度が比較的高い資格ですが、取得に意味がないとの声もあります。確かに、E資格は登場して年数も経っていない新しい資格であるため、「あまり普及していないのでは」と考える方もいるでしょう。

しかしながら、*現在活況のAI分野の知識があると証明できることはキャリアアップに有利です。*取得の過程でAIやディープラーニングを体系的に学ぶことができる点もメリットと言えるでしょう。

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

E資格のような専門性の高い資格を取得することによる年収のアップを期待する方も多いでしょう。ここでは、機械学習エンジニアを含む製品開発／研究開発に携わるエンジニアの年収を参考として見ていきましょう。

製品開発／研究開発の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/職種図鑑」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「SE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）」のを参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、*製品開発／研究開発のエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。*

E資格を活かせる職種としては、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどがありますが、いずれも開発の上流工程まで担当するには高度な専門知識とスキルが必要です。**資格を持っていることでキャリアアップや転職で有利になり、さらに高い年収を目指すことも可能でしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

E資格取得には、合格を目指して勉強をする中で体系的で専門的な知識やスキルを身に付けられること以外にも、以下のようなメリットがあります。

資格取得の最大のメリットは、資格が自身の知識やスキルを証明する材料となることです。**エンジニアとしてキャリアアップや転職活動をする際にも有効でしょう。**E資格はAIに関する資格の中では最高峰に位置づけられています。

E資格を持っていればAI分野に適した人材であるということをわかりやすくアピールすることができます。また、*E資格を取得すると名刺などにE資格のロゴを掲載することができます。*

### 合格者コミュニティに参加できる

E資格試験に合格すると、**E資格合格者のコミュニティ「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」に参加することができます。**JDLA主催の「合格者の会」やハッカソン、CDLEメンバー主催の勉強会など、オンライン・オフラインで交流することが可能です。

CDLEは人脈づくりに役立つだけでなく、*ハッカソンや勉強会などのスキルアップの機会が設けられていることが魅力です。*エンジニアとしてのキャリア形成に良い影響を与えることができるでしょう。

AI関連分野はIT業界の中でも最も成長している分野の1つであり、社会からの期待も大きいです。**こうした最先端の分野で役立てることができる知識やスキルを持っているということは、その人自身の将来性の高さにも繋がります。**

IT業界やAI分野の成長に伴って、E資格を保有する人材の需要は今後ますます高まっていくと予想されます。早くから資格を取得し、その周辺のコミュニティで積極的に情報を収集することで、最先端で通用する需要の高いITエンジニアになることができるでしょう。

こうしたE資格のメリットを十分に活かすには、*環境選びも大切です。*転職エージェントを活用して、将来のキャリアアップにも期待できる仕事を探してみましょう。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

E資格の基本情報を説明したところで、いよいよその難易度の高さについて考察していきます。難易度の高さについて、出題される問題の性質や合格率などの客観的なデータなど様々な視点から見て考えていきます。

E資格の難易度は、他の資格と比較してどのような立ち位置にあるのでしょうか。E資格はAI関連の資格の中では最も難しい位置にありますが、IT資格の中では最難関ということではありません。

**E資格は、その合格率の低さから最難関に近いと思われる「システムアーキテクト」や「ITストラテジスト」よりは低い偏差値であると考えられます。**

【参考】：[情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験 推移表（平成21年度春期以降）](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_07toukei/suii_hyo.pdf)

システムアーキテクト試験とは？合格率・難易度・年収について解説

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E資格の難易度の高さの1つに受験資格があります。受験資格を取得するためにはJDLA認定プログラムを修了する必要がありますが、これらの講座はただ単に受講するだけでは終了できません。*勉強を進めながら課題を提出し、最後には修了試験に合格しなければなりません。*

試験勉強だけを行って対策を立てれば良いわけではなく、きちんとAI技術やコーディングの勉強を行って理解していかなければ講座を修了することはできません。*修了試験も本試験を想定したものとなっているため、2度試験を行うようなものと言えます。

*このように受験資格を取得する段階でも十分な勉強が必要なため、E資格は比較的難易度が高いと言えます。

E資格が難しい理由の1つに出題範囲の専門性の高さがあります。ディープラーニングなどのAI技術のベースとなっているものは数学であり、*大学で学ぶ線形代数などを理解しておくことが前提となっています。*

通常のIT資格において、大学数学の知識が必要なものは限られており、E資格はその中の数少ない資格です。そのため、取得難易度も大学数学の知識が必要ない資格よりも高いと言えるでしょう。

数学だけではなく、メインとなるAI分野の知識も注目すべきポイントです。出題範囲のディープラーニングはAI技術の応用として位置付けられており、*ニューラルネットワークに関する基本的な知識だけでなく、再帰的なネットワークや強化学習などの発展的な内容も勉強しなければなりません。*こうしたことからもE資格を取得することの難しさが分かります。

ニューラルネットワークとは？仕組みや機械学習との違いについて

E資格の合格率はどの程度なのでしょうか。JDLAが発表した情報によれば、**2018年の最初の試験から2022年の第2回までの合格率は概ね65％〜75％程度で推移しています。**特に2021年からは合格率が70％を超えています。受験者数は、2020年の試験からは1,000人前後となっています。

合格率だけを見ればそこまで難しい試験ではないと考える方もいるかもしれません。しかし、受験者は全てJDLA認定プログラムを修了していると考えると、受験者自体が既にふるいにかけられていることが分かります。

同様の難易度である応用情報技術者試験の2021年秋期の受験者数が33,513人であることを考えると、受験者がかなり少ないことも分かります。

【参考】：[「E資格（エンジニア資格）2022#2」結果発表](https://www.jdla.org/news/20220916001/)

E資格の難易度について、実際にアンケート調査が行われています。Study-AIが2021年第1回の受験者に対して行った調査では、主観的な難易度を「想定よりやや難しい」と答えた層が38.24%で最も多く、次点は「想定通りだった」と回答した層で33.82%でした。

**この主観的な感想から、E資格は受験者が想定しているよりも難しい資格であることが分かります。**

また、*他のIT資格で最も難易度が近しいと感じた試験は「応用情報技術者試験」で、回答割合は39.71%でした*。さらに次点は「選択一覧より難しい」で26.47%となっているため、E資格は少なくとも「応用情報技術者試験」より難しい試験であることが言えます。

ほか、寄せられた感想を見ていくと、「応用情報技術者試験よりもかなり難しい」「数学的なバックグラウンドを持っていないと学習に時間がかかる」といった回答もありました。

【参考】：[E資格の難易度調査](https://study-ai.com/difficulty2021/)

応用情報技術者試験は難しすぎ？他試験との難易度比較や独学方法

難易度の高いE資格ですが、どのように勉強すれば良いのでしょうか。E資格の出題範囲は専門性が高いので、分野を絞った学習をしていくことが有効です。下記で述べていきますが、*受験資格でもあるJDLA認定プログラムをきちんと受講することが最も効果的であると言えます。*

前述のように、*最も効果的な勉強方法はJDLA認定プログラムを最大限に活用することです。*その理由として、各企業が開催している講座自体が試験合格を目的としたカリキュラムになっていることが挙げられます。講座によっては合格保証制度が備わっているものもあります。

例えばAVILENの「全人類がわかるE資格コース」では、出題範囲となるディープラーニングを分かりやすく学べるだけでなく、質問を原則24時間以内に回答してもらえるチャット質問対応や学習アドバイザーによる学習相談の機会も用意されています。

*勉強を進めていく上で疑問点を解決できるだけでなく学習の進め方についても相談できるため、ただ教材を使って学習を進めるよりも効果的と言えるでしょう。*

さらに、試験対策についてもカリキュラムに含まれているため、講座を受けていけば本試験の準備も同時に行うことができるでしょう。**修了試験も本試験を想定したテストになっていることが多いため、自分が本試験に本当に合格できるかも事前に把握することが可能です。**

資格試験の勉強を進める上で気になる点に、過去問の有無があります。*E試験においては過去問は一切公開されておらず、市販されているわけでもないため、過去問を使った試験対策を行うことができません。*したがって、前述したJDLA認定プログラムを最大限に有効活用しなければ合格は難しいと言えるでしょう。

### E資格取得にかかる勉強時間

Study-AIによる難易度調査の中で、受験者が要した勉強時間についての項目もあります。回答が最も多かった「100時間〜200時間」が45.59％、次いで「200時間〜300時間」が42.65％となっています。

元々の知識レベルや選ぶ認定講座などによって多少の差は出てくると思いますが、**目安として200時間前後は必要だと考えておくと良いでしょう。**人によってはそれ以上かかることもあるかもしれません。

## 年収アップへもつながるE資格に挑戦してみよう

E資格は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を含めたAI技術に関する実用的な知識を求められる本資格は難易度が高いと言われています。本記事ではその難易度の高さの考察や勉強方法を紹介していきます。

E資格は受験資格としてJDLA認定プログラムを修了している必要がある

アンケート調査によれば、E資格は応用情報技術者試験と同じかそれよりも難しい

E資格は過去問がなく、JDLA認定プログラムを有効活用することが最適な勉強方法である

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