はじめに
本記事では、G検定に続き「E資格」について、講座選びから合格後の特典までを実体験に基づいて紹介します。これから受験を検討している方の参考になれば幸いです。
E資格について
前回紹介したG検定は 「AI・ディープラーニングの活用リテラシー習得のための検定試験」 であり、非データ系職種を含んだ全ビジネスパーソン向けの検定試験でした。
一方、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や知識を有しているかを認定する」 資格で、エンジニア向けの試験となっています。
G検定と比較して難易度が高いことに加え、受験資格を得るために 「JDLA認定プログラム」 を修了する必要があるため、下記の通り合格者数は相対的に少なくなっています。
| 資格 | 累積合格者数 | 最新回 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| E資格 | 9,927名 | 2025年8月(#2) | 実装・理論中心 |
| G検定 | 117,694名 | 2025年9月(#5) | AIリテラシー中心 |
認定プログラムについて
E資格の受験資格を得るには 認定プログラム を修了する必要があり、各社が提供する講座の内容と金額コストの比較検討が必要になります。私は 「コーディング試験の添削体制」 が整った講座を重視し、AVILENの 「全人類がわかるE資格講座」 を選択しました。講座の内容については下記の記事が参考になります。
「講座の修了条件」 は下記の通りです。
- 基礎5科目の試験合格 (受験回数制限なし)
- コーディング試験合格 (全12種類)
- プロダクト開発演習 (オリジナルコード作成)
- 修了試験合格 (3回目以上は有料)
「コーディング試験」 は 「ゼロから作るDeep Learning」 を参考にすれば回答可能です。途中状態で提出すればヒントがもらえるので、合格しやすい構成となっています。
「プロダクト開発演習」 は簡単なコーディングと考察を加えれば合格可能です。
私の提出したコード例を GitHub で紹介します。
(コード内容)
【概要】EMNIST判別の正解率を最適化する(目標95%程度)
【データセット】EMNIST (アルファベット26文字)
【比較モデル】「全結合層ネットワーク」/「CNNネットワーク」
試験結果
AVILENオンライン模試の受験結果と講評を下記に示します。
合格ライン760点 に対して 760点ドンピシャ という結果でした！
試験前は市販の問題集を見直した上で本試験に挑みました。
結果は、【 合 格 】 。模試の ドンピシャ判定 の通りでした！！
合格者の特典
- 「connpass」のイベントに特別招待される
エンジニアのコミュニティやイベント運営を行うプラットフォームである 「connpass」 で E資格取得者向けの特別イベント が開催されることがあります。
私は合格直後に 「NVIDIA AI Summit Japan」 の通知が来たので抽選に応募し、イベントに参加してきました！
NVIDIA創業者 ジェンスン フアン氏とソフトバンクブループ会長 孫正義氏のファイヤーサイドチャットにて「生成AI」と「AIエージェント」に関する対談を拝聴し、非常に大きな感銘を受けたことを覚えています。
「connpass」 では大手AI企業に勤めるデータサイエンティストの方々が、定期的にセミナー形式で情報発信されています。私もAIの最新事情をピックアップするため、月に数度は視聴する習慣が身につきました。
-
「CDLE」に登録できる
JDLAが実施する日本最大のAIコミュニティである「CDLE」に参加することができます。事務局から頻繁にイベント告知がされているので、興味のある方はチェックしてみてはいかがでしょうか。
金額と時間コスト
下表の通り、資格取得にかかるお金と時間が大きなネックです。
| 区分 | 内容 | 金額・期間 (目安) |
|---|---|---|
| 受験料 | 一般受験者 | 33,000円 |
| 講座 | AVILEN (通常コース) | 138,600円 |
| 模試 | オンライン模試 | 16,280円 |
| 教材費 | E資格問題集 | 6,000円 |
| 学習時間 | 理系の場合 | 約5ヶ月 |
資格に対する所感
【メリット】
- ディープラーニングの基礎、自然言語、画像分類・検出について体系的に学べたこと
- 合格後のイベントを通じて、「モチベーション向上」と「学習習慣の構築」ができたこと
- モデル構築に際し、ブラックボックスの中身がある程度は紐解けるようになったこと
【デメリット】
- 金額と時間コストが大きいこと
- 実装スキルを身につけるには、Kaggleや実務経験での補完が必要なこと
備考：
この資格を取得したあと、実装はできないにしても、業務データに対して「こうすれば使えるのでは？」という感覚が生まれてきた覚えがあります。
どの業界でも汎用的に使えるスキル が身につくと思いますのでオススメします。