【E資格合格体験記】AIツールを使った勉強法 + last minute チートシート公開

Posted at 2026-03-13

E資格に合格しました！

2026年第1回のE資格結果発表はこちら

感謝の気持ちも込めて、ここまでたどり着いた道を少し共有したいと思います。

この記事では

E資格とはどんな試験か
E資格の勉強方法
ChatGPTを使った理解の深め方
試験直前に作った cheatsheet

を共有します。

これからE資格を受験する方の参考になれば嬉しいです。

E資格とは

AIに関心を持っている方はご存じかと思いますが、E資格とは
JDLA（日本ディープラーニング協会）が主催するディープラーニングの資格です。

年 2回（冬・夏） 開催されています。

試験内容

試験では主に

深層学習の理論
数学的基礎
実装理解

などを体系的に理解しているかが問われます。

一見すると 合格率は60〜70%程度と高く見えますが、実は

JDLA認定講座の修了が必須
認定講座の修了試験を通過する必要あり

という条件があり、
実際には受験までのハードルがかなり高い資格です。

趣味でさまざまな資格を取得してきて、以前からAIを実装してきた私も、
今回その難易度の高さを実際に体感しました。

JDLAとは

E資格の価値をさらに説明する前に、まず JDLA（日本ディープラーニング協会）について少し触れておきます。

JDLA（Japan Deep Learning Association）は、日本におけるディープラーニングの普及と人材育成を目的として設立された団体で、産業界・学術界の専門家が協力してAI人材の育成や教育カリキュラムの整備を進めています。

AI技術は急速に発展している分野ですが、
体系的に学ぶ機会が少ないという課題もあります。

JDLAは

教育プログラムの整備
技術コミュニティの形成
AI人材の認定

などを通して、日本のAIエコシステムの発展を支えています。

G資格とE資格

JDLAには主に2つの資格があります。

資格	対象
G資格	AIの一般知識（ビジネス・活用）
E資格	AIエンジニア（理論・実装）

E資格は、ディープラーニングを【実際に扱うエンジニア向け】の資格です。

E資格の価値

E資格は、ディープラーニングの

理論
数学
実装

を体系的に理解していることを証明する資格です。

AIはツールとして使うこともできますが、
モデルの仕組みや数学的背景を理解していることで

モデルの挙動を理解できる
適切なアルゴリズムを選択できる
実際の問題に応用できる

といった力が身につきます。

またE資格は

JDLA認定講座の修了が必須
認定講座で体系的に学習する必要がある

という点でも特徴的です。

そのため、単なる試験ではなく

ディープラーニングを体系的に学ぶプロセスそのもの

に価値がある資格だと感じました。

E資格については、Qiitaにも分かりやすい紹介記事があります。

私もこちらの記事を拝見して参考にさせていただきました。

https://qiita.com/m_mato/items/f0aceab32ab9e24b9fe4

E資格の概要や受験までの流れ、講座の受講方法や費用などについて丁寧にまとめられています。

受験のきっかけ

きっかけは connpass で出会った

CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）北海道

のイベントでした。

そこで出会った、AIで社会課題を解決するコミュニティ AI道場 の先輩である蝦名さんが立ち上げたSlackチャンネルに参加しました。

そこである日、

札幌市支援の「E資格チャレンジ」

という認定講座の案内を見かけました。

なんと 無料で参加できる認定講座です。

これは

「見逃しちゃダメなチャンスだ🤩」

と思い、すぐに応募しました。

「E資格チャレンジ」とは

今回参加した E資格チャレンジ は

札幌市支援
調和技研さんによる講義
社会人向けの柔軟な受講方式

という、札幌市のAI人材育成プロジェクトの一環として
産学官連携組織のSapporo AI Lab（札幌AIラボ）さんが開催しているプログラムです。

お金に不安がある方にも気軽に参加できる環境で、
大学発AIベンチャー企業である調和技研の実務経験豊富な講師の方々による講義とサポートが受けられる、とても充実した内容でした。

講師の先生方の指導も非常に丁寧で、
理論だけでなく実践的な理解も深めることができました。

社会人向けということもあり、仕事の繁忙期などにもある程度対応できる柔軟さがあり、
とてもありがたいプログラムでした。

さらに、運営の方々が毎日AI関連ニュースのサマリーを共有してくださり、
講義だけでなく日々のAIの最新動向にも触れながら学べる、とても実践的な環境でした。

AIを「勉強する対象」としてだけでなく、
社会の中でどう使われているかを感じられる良い機会でした。

講師の先生方にはいつでも質問できる環境が用意されており、
さらに 5回のマンツーマン指導の機会もありました。

ただ、私自身は学会発表や研究プロジェクトが重なってしまい、
残念ながらその機会を十分に活用することができませんでした。

それでも、数回あった対面での勉強会はとても印象的でした。
その場で疑問をすぐに質問できる環境で集中して学習できただけでなく、
同じ目標に向かって勉強している受講者の方々と知り合えたことも大きな収穫でした。

勉強方法

4ヶ月間の集中的なオンライン講義を受講しながら、

講義資料
演習問題
ChatGPT

などを使って、内容を整理しながら理解を深めていきました。

ChatGPT/Geminiを使った理解の深掘り

特に講義の中で

「理解はできたけれど、自分の言葉で説明できるレベルまで整理したい」
「数式の意味をより直感的に捉えたい」

と感じた部分については、対話型AIに質問して概念を整理することが多かったです。

例えば

講義で出てきた概念の別の説明
数式の直感的な意味
モデルの歴史的な位置づけ

などを質問して理解を深めていきました。

また、理解が曖昧だと感じたトピックについては

「E資格レベルの類似問題を作ってください」

といった形で練習問題を生成してもらうこともありました。

自分が不安に感じているテーマをピンポイントで確認できるので、
理解度のチェックにはとても役立ちました。

AIエージェントによる概念整理

最後の 1ヶ月 はかなり集中して勉強しました。

Antigravity と Obsidian を使い、

講義内容から

概念
数式
モデル
関係性

を抽出して、自分のテンプレートに講義内容の整理やノート生成の一部を
AIエージェントで半自動化するワークフロー を作りました。

特に

モデルの進化
数学
アーキテクチャ

などは、概念同士の繋がりを整理することで理解がかなり深まりました。

会話型AIではなくAIエージェント + Obsidianを選んだ理由

最近は ChatGPT や NotebookLM などの会話型AIを使った要約も多いですが、
今回は AIエージェント + Obsidian のローカル知識整理という形を選びました。

理由としては

ファイルアップロードの手間がない
容量制限を気にしなくてよい
すべてローカルで管理できる
概念同士を継続的に編集・整理できる
知識グラフで関係性を可視化できる

といった柔軟性があったためです。

AIエージェントには Antigravity を使いましたが、
Claude などのモデルでも同様のワークフローは実現できると思います。

特に knowledge graph による概念のリンク構造は、
NotebookLMなどのノート型ツールと比べても非常に強力で、
知識の全体構造を把握するのに役立ちました。

今回の勉強では、主に次の2冊の問題集を参考にしました。

通称	書籍	表紙	用途
白本	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		講義内容の理解確認や演習問題
黒本	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		モデル構造図などを読み解く深い概念理解や長い設問形式の問題

下の図は、実際にObsidianに作成した knowledge graph の一部です。

ハブになっているノードは 章やトピック を表しています。
赤いノードは整理した概念、黄色いノードは講義資料や白本の問題から追加した質問です。

外側の三日月状に並んでいるノードは、試験直前に購入した
いわゆる 「黒本」 の問題を追加したもので、
まだ完全に整理しきれていない問題が集まっている部分になります。

問題集のレイアウトがやや複雑だったこともあり、
すべての問題をまだ整理しきれていませんが、
試験直前の知識整理にはかなり役立ちました。

このように知識グラフで概念と問題をリンクさせることで、
試験範囲の全体構造を俯瞰しながら整理することができました。

もしこれから受験される方がいれば

できるだけ早く勉強を始めること📆

をおすすめします。

また、このワークフローでは単なる要約だけでなく、

講義内容に関連する 文献・技術背景のリサーチ
複数のモデルやアルゴリズムの 比較整理
概念間の関係を整理した 構造化サマリー

などにもAIエージェントを活用しました。

暗記量の壁🧠

試験直前の大ピンチとAIでチートシート作成

試験直前の最後の1週間、

「これは大ピンチだ…！」

と感じました。

その時、Instagramで見かけた

Genspark AI

というサービスを試してみました。

「自分用の教科書を生成する」という使い方ができて、

個人的には

ChatGPT
Google Gemini

で直接生成するよりも
整理された形で生成される感じがしました。

特に

電車の中
移動時間

などでもスマホで復習できるのが便利でした。

忙しい社会人にはかなり良いツールだと思います。

Last minute cheatsheet

授業資料は NDA のため共有できませんが、
試験直前の知識整理のために作った チートシートの一部 を共有します。

学習率最適化

Transformer アーキテクチャ

受験費用と支援制度

費用相場

E資格の認定講座は

2026の最新相場は10万円から20万円　（参考記事）
場合によっては 40万円以上

かかることもあります。

今回、札幌市の支援プログラムのおかげで
この機会を得ることができました。

本当に

札幌に住んでいてよかった ❄️

と思いました

一般の支援制度

ちなみに、講座によっては
厚生労働省の 専門実践教育訓練給付制度の対象になる場合があり、
条件を満たすと受講料の 最大70%程度が給付されることもあります。

詳細はこちら

これから

これからは

AI道場
CDLEコミュニティ

などにも参加しながら、
自分も少しずつ社会に還元できれば嬉しいと思っています。

AIツールを使った学習方法については、
今回いろいろ試したことがあるので、
また機会があれば整理して紹介できればと思っています。

もし次期のE資格（夏試験）を目指している方がいれば
ぜひ気軽に声をかけてください😊

皆様、よろしくお願いいたします！

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