0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

育児中にE資格へ一発合格した話 -専門実践教育訓練も使って負担を抑えたよ-

0
Posted at

はじめに

2026 年 2 月実施の E 資格 を受験し、合格することができました。

この記事では、勉強法や受験までの流れだけでなく、育児と両立しながらどのように勉強時間を確保したか、さらに 専門実践教育訓練給付金 の利用で感じたことも含めて振り返ります。

特に、これから E 資格を受験したい社会人の方や、仕事・家庭・ライフイベントと両立しながら学習したい方の参考になればうれしいです。

この記事はこんな人向け

  • E 資格に興味がある人
  • AI 関連の業務に関わるようになり、体系的に学びたい人
  • これから JDLA 認定プログラムを受講しようとしている人
  • 認定プログラム選びで費用面も重視したい人
  • 仕事や育児と両立しながら勉強したい人
  • 専門実践教育訓練給付金の利用も気になっている人

受験時の自分の状況

私が E 資格の勉強を始めたのは、2025 年 11 月ごろです。
試験は 2026 年 2 月実施の回を受験しました。

勉強期間としては約 3 か月ほどですが、最後の 1 か月はちょうど子どもが生まれた時期と重なりました。
そのため、終盤は「まとまった勉強時間をどう確保するか」が大きな課題でした。

E 資格を受けようと思った理由

E 資格を受けようと思った一番の理由は、AI 関連の部署に異動したことです。

業務の中で AI やディープラーニングに触れる機会が増えたことで、なんとなく知っている状態ではなく、一度きちんと体系立てて学びたいと思うようになりました。
その中で、理論と実装の両方をある程度整理して学べそうだと感じ、E 資格を目標にすることにしました。

まず必要な受験資格と認定プログラム

E 資格は、試験を申し込めば誰でも受けられるわけではなく、JDLA 認定プログラム の修了が必要です。

そのため、まずはどの認定プログラムを受けるかを決める必要があります。
ここは単に勉強法の話ではなく、受験までの入口としてかなり重要だと感じました。

DeepSquare を選んだ理由

今回 JDLA 認定プログラムとして私が選んだのは、DeepSquare の認定プログラム です。

選ぶときに重視したのは、できるだけ費用を抑えたいという点でした。
E 資格は試験を受ける前に認定プログラムの受講が必要で、ここですでにある程度お金がかかります。
さらに試験の受験料も安くないので、入口の時点でなるべくコストを抑えられるかはかなり重要だと思っていました。

その中で DeepSquare は、専門実践教育訓練給付金の対象として使える点が大きかったです。
ただし、ここは注意点もあって、JDLA 認定プログラムであれば何でも専門実践教育訓練給付金を使えるわけではありません。
専門実践教育訓練給付金の対象かどうかはプログラムごとに異なるため、認定プログラムを選ぶ段階で必ず確認したほうがいいと思います。

私の場合は、認定プログラムの中でも費用負担を抑えやすいことが DeepSquare を選ぶ決め手になりました。

専門実践教育訓練給付金の利用について

講座費用まわりでは、厚生労働省・ハローワークの案内 PDF を確認しながら、専門実践教育訓練給付金を利用しました。

私が受講した DeepSquare のプログラムは G 検定割引込みで 74,800 円でした。
給付率の考え方は少し複雑ですが、今回理解しておきたいのは次の 3 段階です。

  • 受講中または修了時に、教育訓練経費の 50% が支給される
  • 訓練を修了し、資格を取得して就職した場合は、さらに 20% が追加で支給される
  • 訓練修了後の賃金が受講開始前より 5% 以上上昇した場合は、さらに 10% が追加で支給される

厚労省の案内では、受講開始日が令和 6 年 10 月 1 日以降の場合、最大 80% とされています。
私の感覚としては、まずは 50% + 20% の 70% をベースに考えておくのが現実的でした。
74,800 円に対して 70% が支給される前提なら、実質負担は 22,440 円です。
これはあくまで、自分が受講した DeepSquare のプログラム料金で計算したケースです。

一方で、手続きはかなり面倒でした。
受講開始前に、訓練前キャリアコンサルティングと受給資格確認が必要で、案内では「受講開始日の 2 週間前まで」に行う必要があります。
私自身の体感でも、受講開始直前に動くのはかなり厳しいと思いました。

また、ハローワークでの対応が必要になる場面があり、平日しか動けないのがかなりネックです。
仕事をしながら進める場合は、学習計画とは別に、制度手続きのための予定を早めに確保しておくのが重要だと思います。

なお、最大 80% のうち最後の 10% は、訓練修了後の賃金が受講開始前より 5% 以上上昇した場合に追加支給される仕組みです。
ここは賃金確認の条件もあり、50% や 20% に比べると少しハードルが高い印象でした。

投稿時メモ: 「専門実践教育訓練給付金の受給手続きの流れ」は、厚労省パンフレット 7 ページの図が分かりやすいので、画像化してそのまま挿入したい。
出典: 厚生労働省・ハローワーク「専門実践教育訓練の『教育訓練給付金』のご案内」

実際の勉強スケジュール

子どもが生まれる前は、平日に 1〜2 時間、土日に 3〜4 時間ほど勉強していました。
まずは認定プログラムの内容を進め、その後は参考書 1 冊を軸に知識の整理と試験対策を進めました。

一方で、子どもが生まれてからは生活リズムが大きく変わりました。
育休中は赤ちゃんの授乳サイクルが約 3 時間ごとで回るため、ミルクをあげて寝かしつけがうまくいったときにだけ、少し勉強時間を確保できる状態でした。

感覚としては、うまくいけば残り 2 時間のうち 1 時間前後を使えることがあり、それが 1 日 2 回あるかどうか、という感じです。
ただし本当に赤ちゃん次第なので、毎日同じようには進みませんでした。

妻とは交代制で回していて、深夜 3 時ごろまで起きている生活だったこともあり、主に昼過ぎと夜中の 2 回が勉強のチャンスでした。

使った参考書

使った教材のうち、試験対策として明確に軸にしたのは 『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』 です。

認定プログラムで基礎を学び、その後はこの精選問題集を軸に復習と問題演習を進めました。
あれこれ手を広げるより、使う教材を絞ったことが結果的によかったと思っています。

育児と両立する中で大変だったこと

一番大変だったのは、勉強したい気持ちはあっても、自分の思うように時間を使えなくなったことです。

特に試験直前期は追い込みたい時期でもあるので、「今まで通りに勉強できない」こと自体が精神的な負担にもなりました。
また、せっかく少し時間ができても、疲れて何もできないこともありました。

続けるために工夫したこと

  • まとまった時間が取れない前提で計画を立てる
  • 1 日単位ではなく、数日単位で進捗を見る
  • 勉強できるタイミングが来たらすぐ始められるようにしておく
  • 限られた時間では、新しいことより復習を優先する
  • 油断すると勉強しなくなるので、意志で机に向かう

正直なところ、最後はかなり「鋼の意思」が必要でした。
ただ、一日の勉強時間が読めないからこそ、最初から余裕のある計画を立てておくことはかなり重要だったと思います。

試験当日の感想

試験を受けた感想としては、想像していたよりも極端に難しいという印象はありませんでした。
予想問題や、実際に受講した認定プログラムの内容から近い形で出ていると感じる問題もあり、きちんと対策していれば戦える試験だと思いました。

一方で、技術的にコードを書くというよりは、知識を問う問題が多かった印象です。
そのため、実装経験だけで押し切るというより、用語や理論を整理して覚えておくことが重要だと感じました。

認定プログラムの受講料もかかりますし、E 資格の受験料自体も安くはありません。
だからこそ、無事に一発で合格できてかなりほっとしました。

これから受ける人へのアドバイス

E 資格は、認定プログラムの受講や試験対策など、ある程度の時間と準備が必要な資格です。
ただ、仕事や家庭の事情で思うように時間が取れなくても、やり方を工夫すれば十分に合格は狙えると感じました。

特に、育児やライフイベントと重なると、理想通りの学習計画は崩れやすいと思います。
その前提で、余裕を持った計画を立てること、使う教材を絞ること、短時間でも復習を継続することが大切だと感じています。

また、専門実践教育訓練給付金を使う場合は、制度自体はかなり助かる一方で、受講開始前の手続きと平日のハローワーク対応が必要です。
受講開始ギリギリで動くと厳しいので、ここは学習計画とは別に早めに動くのがおすすめです。

さらに、認定プログラム選びの時点で、専門実践教育訓練給付金の対象かどうかを確認しておくのはかなり重要です。
同じ JDLA 認定プログラムでも対象外のものはあるので、費用を抑えたい人はそこまで含めて比較したほうがいいと思います。

参考リンク

0
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?