こんにちは。なかみんです。
この度、E資格2026#1に合格することができました！
これから受験を考えている方に向けて、私がどのような勉強をしていたのかをまとめておきたいと思います。
特に、私のような文系出身でもこうすれば合格できるという参考になれば嬉しいです。
受験時の状態
- 私大の文学部英文学科卒。数学はセンターⅡBまででさよなら(^^)/~~~
- 前職は人事で、仕事を辞めて統計や機械学習を2024年夏頃から勉強開始
- 現職は生物・医療系研究機関でのAIエンジニア（歴1年弱）
- 数学は弱くて苦手意識がありますが、暗記は得意なほう（根っからの文系）
受験のモチベーション
- 普段の業務ではモデル実装をしていますが、まだまだ基礎が足りず、実装の中で理解不足によるミスが発生することもありました
- そのため、理論面を体系的に整理したいという気持ちがありました
- E資格のシラバスを見たところ、業務で扱っている画像認識、物体検知といった分野が広くカバーされており、これらを体系的に勉強できる良い機会だと思い受験を決めました
勉強スケジュール
期間
- 2025年12月27日（年末年始休暇開始日）～2026年2月22日（試験日）
- 年末年始の時間を有効活用したかったので思いきって申し込み！
具体的なスケジュール
| 期間 | 日数 | 内容 |
|---|---|---|
| 2025/12/27〜2026/1/16 | 21日 | 認定プログラムの講義視聴 |
| 2026/1/18〜2026/1/22 | 5日 | 認定プログラムの実装課題と確認テスト |
| 2026/1/27〜2026/2/7 | 12日 | 黒本の演習 |
| 2026/2/8 | 1日 | 模試受験（7.5割取得） |
| 2026/2/9〜2026/2/21 | 13日 | ノートで総復習 |
| 2026/2/22 | 1日 | 試験本番 |
勉強時間
- 平日2時間
- 土日5時間
- 計120~130時間くらいだと思います。この2ヶ月はE資格に集中して過ごしました
- ※普通の人は多分こんなにかからないです笑 私はタイムアタックしておらず、勉強のプロセスも楽しんでいるので時間をかけているほうだと思います(._.)
使用した教材
認定プログラム
スキルアップAIの認定プログラムを受講しました。
- 料金：55,000円（eラーニング・質問サポートなし）
- AIに質問できるのでサポートなしでも十分だと感じました
- 私が調べた限り、この講座より安い認定プログラムは AI研究所かラビットチャレンジくらいだと思います
無料トライアルでは、人がホワイトボードで説明する形で進んでいくもので、実際の講義は人が映ることはなくスライドにポインターで季節するスタイルです。個人的には声も聞きとりやすく資料も綺麗なので後者のほうが分かりやすかったです。
講義の内容も分かりやすく、深層学習について理解がおぼつかなかったことがだんだん整理されていく感覚がありました、おすすめです！
また、合同勉強会にも2回参加し、通し課題の発表もしました。勉強会では出題傾向なども教えてくれるので参加して正解でした。
勉強方法
講義を流し聞きすると18時間ぐらいで終了しますが、それだと頭に入らないので、ノートに資料と説明内容を書き写すという方法で勉強しました。資料は全て配布されますが、私は書いて覚えるタイプなのでこのスタイルが合っていました。
その結果、講義を終了するのに3週間ほどかかりましたが、ノートがそのまま復習資料になるというメリットがありました
- 例：VAEのノート
復習では、とにかくノートを見て、文脈が繫がらなくて腑に落ちない箇所があれば講義内容を見直したり、AIに聞いたりして補いました。そしてその内容をまたノートに書き込み、最終的には「ノートが最強！」という状態を作りました。
ちなみにノートは、基本は黒一色で書き進めていき、復習時に重要部分のみ色をつけていくという書き方にしました。最初から色を使うと、色分けを考えることに意識が向いてしまうためそうしています。
模試
こちらも、スキルアップAIの模試を購入しました。
- 料金：16,500円（税込）
- PDFでの問題・解答（解説付）配布
- 練習問題も付属
ただし、スキルアップAIが監修している黒本と問題が似ている？と感じました。そのため、黒本を解いたことがある問題も数問ありました。問題の多様性という意味では、別の事業者の模試を購入する方が良いかもしれません。
ただ、模試を提供している会社は少なく、AVILENくらいしかありません。こちらは27,280円（税込）とお値段が高いです。
黒本
こちらはラッキーなことに会社の人からいただきました。近年numpyスクラッチ実装はあまり出題されませんが、黒本ではかなり丁寧に説明されているので勉強になりました。
ただし、シラバスと照らし合わせながら勉強する範囲を調整することが重要です。
シラバス
シラバスはかなり意識しました。とにかく網羅できていない範囲がないかを徹底的に確認しました。
特に、シラバスに書かれている比重的に数学や機械学習よりも、深層学習がメインの出題だと分かっていたので、そこに力を割きました。
その結果、本番では自分の想定の範囲内での出題だったという感覚でした。
勉強に使用した教材は以上です。
「ゼロつく」を勉強に使用している方もいらっしゃいますが、合格のためでしたら認定プログラムの内容をよく復習することで事足りました。
結果
■合否結果
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【 合 格 】
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総受験者数 1,317名
合格者数 911名
■分野別の得点率
応用数学：50 ％
機械学習：64 ％
深層学習：90 ％
開発環境：100 ％
- 出題割合が異なるため単純比較はできませんが、深層学習が50%程度の配点だとすると、全体では7.5割は取れていたのではないかと思います
- 開発環境は問題数が少なく、思ったより応用数学が多かった印象です
- 本番では初歩的なエントロピーに関する知識問題で混乱してしまい、数学の得点率は50%と平均にも届かない結果になりました...ううう。苦手分野ほど本番で悩むすきなく瞬発力で答えられるレベルまで理解しておく必要があると感じました
- それでも時間をかけていた深層学習の理論部分はしっかり90％の得点率を得られたので安心しました！
振り返り
E資格を受験して良かったことは、深層学習の理論部分に強くなったことです。
受験前は、「逆伝播て微分してるんよなぁ」ぐらいのぼやけた理解していませんでした。しかし、数式も交えて追っていくことで解像度がぐっと上がりモデルの構造を理解するのが早くなったと実感します！
特に、現職では論文実装もあり、理論を理解→実装のプロセスもスムーズになったことに加え、非エンジニアに分かりやすく説明するという力も以前よりついたと感じます！
読んでいただきありがとうございました！