E資格とは？G検定との違いや合格率・難易度・メリットを徹底解説

E資格とは？

E資格は、AI分野における専門的な知識と技術力を認定する民間資格であり、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施しています。

近年、ディープラーニング技術のビジネス現場での活用が急速に進んでおり、それに伴いAI人材へのニーズも高まっています。

E資格は、こうした背景を踏まえ、AIを実務で使いこなせる人材の評価と育成を目的に設けられました。

E資格とG検定の違い

E資格とG検定は、いずれも日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定するAI関連資格ですが、それぞれ目的や対象者が異なります。

E資格は、実務でAI技術を活用するエンジニア向けの資格であり、G検定は、AIに関する知識を幅広く理解することを目的としたビジネスパーソン向けの資格です。
G検定では、AIの基礎概念やディープラーニングの社会的影響などが主な出題内容であり、プログラミングスキルや数理的な専門性は求められません。一方、E資格では、Pythonを用いた実装力が必要とされるため、より技術的で専門的な内容が問われます。

E資格の取得難易度

E資格の取得は、AI関連資格の中でも比較的難易度が高いとされています。
これは、試験内容が深層学習に関する理論的知識と実装スキルの両方を問う構成になっているためです。
特に、線形代数・確率統計・微分積分といった数学の基礎力に加え、Pythonを用いた実装経験が合否に大きく影響します。

これらが問われ、単なる教科書的な知識だけでなく、理解の深さや応用力も求められます。
また、出題範囲が広く、公式テキストだけでは学習が不十分になることもあり、独学での合格は難しいという声も多く聞かれます。

E資格の取得費用

E資格の取得には、試験費用に加えて、JDLA認定プログラムの受講費用も必要となるため、総額で十数万円程度の費用がかかります。
これは、受験資格を得るために、認定講座の受講が必須であるためです。
ただし、教育訓練給付制度を活用すれば、受講費用の50％から最大80％までが支給される場合があります。
一方、試験費用には支給が適用されないため、以下の費用を自己負担する必要があります。

割引制度は用意されていないため、1回での合格を目指して準備することが重要です。

E資格の合格者数と受験者数

E資格は、毎年複数回の試験が実施されており、その受験者数は毎回1000人近くいます。ここでは、E資格の受験者数、合格者数、合格率の動向、そして業種別の合格者傾向について詳しく解説します。

受験者数

E資格の受験者数は、試験開始当初から着実に増加しており、AIエンジニアを志す多くの技術者にとって重要な登竜門となっています。

引用：E資格開催概要

試験は年に2回実施されており、そのたびに新たな受験者層が加わっていることからも、E資格が広く認知され、評価されていることがわかります。

合格者数と合格率

E資格の合格者数は試験ごとに公表されており、66%〜70%となっています。

引用：E資格開催概要

合格率は他の国家資格と比較して高めですが、内容の難易度は決して低くありません。数学的な理解と深層学習に対する深い知識がなければ、合格は難しい試験です。

業種別の合格者数

E資格の合格者はさまざまな業種に広がっており、特定の分野に限らず多岐にわたる職種の人材がこの資格を取得しています。

引用：E資格開催概要

E資格を取得する4つのメリット

E資格は、単なる知識の証明にとどまらず、実務でAI技術を活かす力を証明できる資格として、多くの技術者から注目されています。ここでは、E資格を取得することによって得られる4つの主なメリットについて詳しく解説します。

実務に直結するAIスキルが身につく

E資格の最大のメリットは、理論と実装の両面から学ぶことで、実務に直結したAIスキルを体系的に習得できる点です。

試験範囲には、数理統計や機械学習、深層学習のアルゴリズム、そしてPythonによる実装技術が含まれています。

単なる知識の理解にとどまらず、実際の業務で活かせるスキルを身につけられるように設計されています。

年収が高い求人に転職できる可能性が高まる

E資格を取得することで、年収の高いAI・データ関連職への転職の可能性が大きく高まります。

これは、E資格がAI実装スキルを有する技術者であることを証明し、企業からの信頼を得やすくするためです。

実際に、AIエンジニアや機械学習エンジニアやデータサイエンティストといった職種では、「E資格保有者歓迎」や「JDLA認定資格優遇」と記載されているケースが増えています。

こうした求人の多くは年収水準が高めに設定されており、600万円〜1,000万円を超えるオファーが提示されることも珍しくありません。

技術者としての信頼性・専門性の証明になる

E資格は、AI分野における技術者としての信頼性や専門性を、第三者に明確に示す手段となります。

これは、JDLAが主催する専門的な試験を経て認定されることで、取得者が一定の技術力と知識を備えていることが客観的に証明されるためです。

AIプロジェクトにおいては、外部との信頼関係の構築や、チーム内での技術的判断を任される場面も多いです。「認定資格を保有しているかどうか」が、採用時やプロジェクトへのアサイン時における重要な判断基準となることがあります。

最新のAIトレンドや研究への理解が深まる

E資格の学習過程では、AIの基礎理論に加えて、近年注目を集めている最新技術や研究動向についても学ぶことができます。

これは、JDLA認定プログラムの多くが、産業界の最前線で活躍する専門家によって設計・監修されており、実務で求められる技術やトレンドが反映されているためです。

E資格を取得すると採用の可能性が高まる求人例

E資格を取得することで、AIやデータ分析の専門職において採用される可能性が高まります。

ここでは、E資格を取得することで特に採用に有利に働く3つの職種について解説します。

データサイエンティスト

E資格を取得していることで、データサイエンティストとしての採用において有利になります。これは、データサイエンティストには高度な統計・機械学習の知識に加え、ビジネス課題を技術で解決する実装力が求められるためです。

E資格の取得者は、深層学習モデルの設計・検証に必要な理論や数学的知識、Pythonを用いた実装能力を備えていると判断され、企業からの信頼を得やすくなります。

といった業務では、データの理解からモデルの最適化までを一貫して行うスキルが求められます。
E資格保有者は、こうした業務に即戦力として対応できる可能性が高く、採用の選考段階で有利に働きます。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアとしてのキャリアを目指す場合、E資格の保有は採用担当者から高く評価されます。これは、機械学習エンジニアがモデルの開発から実装、運用に至るまでの一連のプロセスを担うため、理論と実務の両面で高度なスキルが求められるからです。

機械学習エンジニアに不可欠な知識が網羅されており、実務に直結する内容となっています。たとえば、文章を自動で翻訳したり、画像から物体を見分けたりするような仕事では、形にするまでを一人で対応できる人が特に求められます。

データアナリスト

E資格を取得していることで、データアナリスト職への採用においても高く評価されます。これは、近年のデータアナリストには、単なるデータ分析にとどまらず、AIモデルを活用して業務改善や意思決定を支援するスキルが求められているためです。

従来のBIツールや統計解析に加え、機械学習モデルによる予測分析や異常検知を行う場面が増えており、E資格保有者は、こうした高度な分析業務に対応できる能力を備えていると見なされます。

たとえば、購買履歴データをもとに将来の売上を予測したり、顧客の離反を防ぐためのモデルを構築したりするタスクでは、E資格で学んだ知識が直接的に役立ちます。

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E資格の取得を目指す際の注意点

E資格はAI分野における高度なスキルを認定する有力な資格ですが、その取得にはいくつかの重要な注意点があります。ここでは、E資格を目指す際に注意すべき3つのポイントについて詳しく解説します。

JDLA認定プログラムの受講が必要

E資格を受験するには、事前に日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定した教育プログラムを修了する必要があり、これが受験資格の前提条件となっています。

この制度は、一定水準の知識と技能を持つ受験者だけが試験に臨めるようにするためのものです。

JDLA認定プログラムには、Aidemyやキカガク、SIGNATEなど複数の講座があり、それぞれ提供内容や学習スタイル、サポート体制に違いがあります。

たとえば、オンライン完結型のプログラムは、働きながらでも学びやすい反面、高い自己管理能力が求められます。

受講費用も数万円から十数万円と幅があるため、内容と費用対効果を比較して選ぶことが重要です。

合格率は決して高くない

E資格は専門性が高いため、合格率も決して高くはありません。表面的には合格率が6〜7割とされることがありますが、これはJDLA認定プログラムを修了したうえで受験するという前提があるためです。

つまり、受験者はもともと一定のスキルと知識を備えた層に限られており、その中での6〜7割という合格率は、E資格が実質的に難易度の高い試験であることを示しています。

コーディング・実装力も問われる

E資格は、理論の理解だけでは合格が難しく、実装力も重視される試験です。

これは、AI技術の現場で実際に動作するモデルを構築・検証できるかどうかが、AI人材としての能力に直結するためです。

これらの内容には、実際のプログラミング経験が求められます。

講義内の演習課題も、ライブラリを用いたコード実装が中心であり、理論だけを学んでいては対応が難しい場面が多いです。

特に、TensorFlowやPyTorchといったフレームワークに触れた経験があるかどうかは、学習の進度に大きく影響します。

E資格に関するよくある質問

最後にE資格に関するよくある質問に回答します。

E資格を取得するための勉強時間はどのくらいですか？

E資格の合格に必要な勉強時間は、おおよそ200〜300時間が目安とされています。これは、ディープラーニングの基礎から応用、さらにPythonによる実装力まで幅広い範囲を網羅する必要があるためです。

この時間は、数学（線形代数・微分積分・統計）や機械学習の基礎をすでに理解しているかどうかによって大きく異なります。

E資格の年収はどのくらいですか？

E資格自体に年収が直接的に設定されているわけではありませんが、保有者が就くことの多い職種の平均年収は比較的高水準です。AIエンジニア、データサイエンティスト、機械学習エンジニアなどが挙げられ、これらの職種では年収600万円〜900万円以上の求人が多く存在します。

E資格の受験資格は無料で受けられますか？

E資格の受験資格を得るには、日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する教育プログラムの受講と修了が必須となっており、このプログラムは有料です。したがって、E資格の受験資格を無料で得ることはできません。

まとめ：E資格が自分のキャリアに合う資格なら受講しよう

E資格は、AI分野での実務能力と専門性を高めたいと考える人にとって、非常に有用な資格です。受験にはJDLA認定プログラムの修了が必要であり、試験自体も一定の難易度を伴いますが、取得によって得られるメリットは大きく、実務スキルの強化、キャリアアップ、転職での市場価値の向上など、多方面で活用できます。

特に、AIエンジニアやデータサイエンティストといった専門職を目指す方にとっては、スキルと信頼性の証明となるこの資格が大きな後押しとなります。自分のキャリアプランと照らし合わせながら、学習時間や費用を計画的に確保し、目標に向けて着実に準備を進めていくことが重要です。

E資格は、将来性のあるAI分野で活躍するための確かな一歩となる資格です。自分のキャリアに合致するのであれば、早めに受講・学習を開始することをおすすめします。