E資格おすすめ講座4選！未経験者向けの選び方も解説

E資格とは？

E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する、AI・ディープラーニングに特化した技術者向けの資格です。人工知能を活用する業務に必要な知識とスキルを体系的に評価することを目的に設けられています。E資格については、以下の記事で詳しく解説しています。

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E資格講座でおすすめの講座4選

E資格の取得を目指す人にとっては、信頼性が高く、実績のある講座を選ぶことが重要です。ここでは、教育内容・合格実績・サポート体制が充実した4つの講座を紹介します。

近畿大学 産業理工学部

近畿大学産業理工学部情報学科のE資格対応講座は、AIエンジニアを体系的に育成することを目的としており、理論と実践を両立した教育内容が特長です。

本学科ではAI人材の育成を目的に、2年次に機械学習と深層学習の基礎を、3年次には深層学習の応用を扱う複数の専門科目を開講しています。

近畿大学は大学教育の一環としてE資格対応カリキュラムを提供しており、基礎から応用までを段階的に学びたい方におすすめです。

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中部大学

中部大学の講座は、E資格取得に向けて効率的に学習でき、手厚いサポートが受けられる点が魅力です。現役の研究者や講師による定期的なフォローアップや質問対応があるため、疑問点をその都度解消しながら学びを進められる環境が整っています。

オンライン講義に加え、演習課題によって理解を深める仕組みが取り入れられています。さらに、過去問題を活用した模擬試験も実施されており、実践的な試験対策が可能です。

東京大学 松尾・岩澤研究室（社会人向けコース）

東京大学の松尾・岩澤研究室が主催する「深層学習基礎講座」は、深層学習の最新理論と応用技術を幅広く学べる、E資格対応の公開講座です。

この講座は、深層学習の基礎から応用までを体系的に学べ、GPU対応のオンライン環境で実践的に習得できる点が特長です。

受講者は自宅からオンラインで演習に参加でき、宿題や最終課題の提出を通じて、E資格の受験資格を得られます。講師には東京大学の教員に加え、Sony AIや千葉工業大学などの外部研究者も参加しており、指導体制も充実しています。

学校法人 岩崎学園 情報科学専門学校

岩崎学園 情報科学専門学校のE資格講座は、初心者でも安心して学べるカリキュラムが特長です。AIやディープラーニングの基礎から実装までを段階的に学べるため、独学での挫折を防げます。

「実践AI科」や「情報処理科 AI活用コース」では、E資格対応の専門科目を通じて、AIモデルの設計・構築など学習可能です。さらに、ロボットカーやクラウドAIを活用した演習により、理論と実践の両面からスキルを身につけられます。

あなたに合うE資格講座の選び方【5つの基準】

E資格講座を選ぶ際は、自分の学習目的や状況に合わせて選定することが重要です。ここでは、E資格講座の選び方を5つ紹介します。

1.合格実績で選ぶ

E資格講座を選ぶ際、合格実績の高さは講座の質を判断する有力な指標となります。合格率が高い講座は、受講生が十分な知識を習得し、適切な試験対策が行われている証拠です。

たとえば、合格率や合格者数を公開している講座は、学習進捗の管理や模擬試験など、合格を支援する体制が整っています。したがって、合格実績の高い講座を選ぶことが、E資格合格への近道といえるでしょう。

2.講座の内容で選ぶ

講座のカリキュラム内容がE資格の出題範囲とどれだけ合致しているかは、合否に直結する大切な要素です。E資格では、深層学習の理論から実装技術、開発環境まで幅広い知識が求められるため、網羅的かつ実践的な内容が不可欠です。

たとえば、理論だけでなく、PythonやTensorFlowによる実装演習を含む講座は、理解力と応用力の両方を高められます。自分の学習目的に合った内容の講座を選ぶことで、より効果的な学習が可能になります。

3.費用面で選ぶ

受講費用は、E資格講座を選ぶ際に多くの受講者が重視するポイントです。講座は数万円から数十万円まで幅があり、内容やサポート体制によって価格に大きな差があります。

たとえば、手厚いサポートや豊富な教材が含まれる講座は費用が高めです。しかし、短期間の集中講座やオンラインの講座ではコストを抑えられる場合もあります。予算に応じて、コストパフォーマンスの高い講座を選ぶことが重要です。

.サポート体制で選ぶ

学習を継続するためには、講座のサポート体制の充実が重要です。特に、働きながら学ぶ社会人や独学に不安を感じている方にとっては、質問対応や進捗管理などのサポートが学習の質を大きく左右します。
たとえば、講師にチャットやメールで質問できる仕組みや、受講者同士のコミュニティがある講座は、モチベーションの維持にも効果的です。ひとりでの学習に不安がある方は、サポート体制が整った講座を選ぶと安心です。

5.受講対象者で選ぶ

講座の対象者が自分のスキルレベルと合っているかを確認することは、無理なく学習を進めるうえで大切です。初学者向けと中・上級者向けでは、教材の内容や解説の深さが異なるため、合わない講座を選ぶと理解が難しくなったり、物足りなさを感じたりすることがあります。

たとえば、プログラミング未経験者にはPythonの入門から学べる講座が適しており、AIの基礎知識がある方には、より専門的な講座が効果的です。自分のスキルや目的に合った講座を選ぶことで、学習効率が大きく向上します。

E資格講座を受講するメリット

E資格講座を受講すると、どんなメリットがあるのか。ここでは、3つのメリットについて紹介します。

AI・ディープラーニングの体系的な知識が身につく

E資格講座を通じて学習することで、AI・ディープラーニング分野の知識を分野横断的かつ体系的に理解できるようになります。なぜなら、E資格の出題範囲が数学の基礎から機械学習、深層学習の応用まで広く網羅されているため、講座の内容も幅広いからです。

たとえば、誤差逆伝播法や活性化関数の数理的仕組み、深層学習モデルの訓練手法などを順序立てて学ぶことで、断片的ではなく全体像を捉えた知識を習得できます。

Python・TensorFlowなど実装力を鍛えられる

E資格講座を受講することで、AIモデルを実装するためのプログラミングスキルを実践的に高められます。資格取得には理論だけでなく、PythonやTensorFlowといった実装技術も求められ、講座では実際にコードを書く演習が多く組み込まれています。

たとえば、画像分類や自然言語処理の課題を通じて、データ前処理からモデル構築・評価までの一連の流れを体験でき、実務に近い環境でスキルを習得可能です。

独学よりも効率よく学べる

E資格の内容は専門性が高く、独学では理解が難しい分野も多いため、体系的に設計された講座で学ぶ方が効率的です。講座には、専門家による解説や質疑応答、段階的なカリキュラムなど、独学にはない学習支援が含まれています。

たとえば、難しい数学理論や深層学習アルゴリズムも、図解や例題を用いた説明により理解しやすくなります。

E資格講座で効率よく学習するためのコツ

E資格の合格を目指すには、限られた時間の中で効率的に知識を定着させることが不可欠です。以下に、E資格講座を最大限に活用するための具体的な学習コツを紹介します。

試験範囲を把握する

E資格の学習効率を上げる第一歩は、出題範囲を正確に理解することです。具体的にどんな問題が出題されるのか解説します。

数学的基礎

E資格において、数学的基礎はディープラーニングの理解を支える重要な土台です。行列演算、微分積分、確率統計といった分野が主に出題され、これらの知識はアルゴリズムの理論的背景を理解するうえで不可欠です。

たとえば、誤差逆伝播法の導出では連鎖律の理解が必要になるなど、数式を正しく読み解く力が求められます。そのため、基礎数学をあいまいにせず、テキストや演習問題を活用して確実に身につけることが大切です。

機械学習

機械学習は、E資格において深層学習との違いや前提知識として位置づけられています。E資格では、サポートベクターマシン（SVM）や決定木、k近傍法（k-NN）といった機械学習の手法が出題されます。これらの仕組みや使い方を理解することが大切です。

たとえば、機械学習と深層学習のモデルを比較することで、それぞれの特徴や適用範囲を正しく把握できるようになります。

深層学習の基礎

深層学習の基礎は、E資格の中でも特に重要な分野で、学ぶ必要があります。

仕組みと使い方の両方を理解することが大切です。

たとえば、ReLUやSigmoidなどの活性化関数の特徴や使いどころを知っておくと、モデルを作るときに自信を持って選べます。こうした基本をしっかり押さえることで、より高度な内容にもスムーズに進めます。

深層学習の応用

応用分野では、画像認識・自然言語処理・強化学習など、仕事にも役立つ内容が出題されます。これらの分野は進歩が早いため、基本だけでなく、実際の使い方や新しい技術についての知識も必要です。

たとえば、画像を分類するCNNや、文章や時系列データを扱うRNN・LSTMなどがよく使われます。応用分野を学ぶことで、学んだことを実際の仕事や課題に活かせます。

開発・運用環境

E資格では、AIモデルを作るだけでなく、実際に使うところまでの流れを理解しているかも大切です。PythonやTensorFlow、PyTorchなどの使い方に加えて、クラウドで動かす方法なども出題されます。

たとえば、モデルを作って学習・評価し、それをAPIやWebアプリに組み込むといった、仕事での実践的な流れが問われます。理論だけでなく、実際にどう使うかを意識して学ぶことが大切です。

講座の受講中は必ずメモを取る

講義を受けるときは、メモを取りながら学ぶことで、理解が深まりやすくなります。人はすべてを覚えておくのが難しいため、大事なポイントをまとめておくことで、復習もしやすくなるのです。

たとえば、アルゴリズムの流れや数式の意味を自分の言葉で書くと、よりしっかり理解できます。わからないところをメモしておけば、後で質問もしやすくなります。

学習の質を上げるために、ノートやアプリなどを使って、記録する習慣をつけましょう。

学習スケジュールを事前に立てておく

E資格合格に向けて計画的に学習を進めるには、事前にスケジュールを設計することが大切です。

合格に必要な学習時間が一定程度求められるため、漫然と勉強するのではなく、目標から逆算して日々の学習を管理する必要があります。

たとえば、1日の学習時間をあらかじめ決めたり、「数学」「機械学習」「実装演習」といったテーマを週ごとにローテーションすることで、効率的に学習を進められます。

よくある質問

最後にE資格の講座に関するよくある質問に回答します。

E資格の勉強時間はどれくらい必要ですか？

E資格の合格に必要な勉強時間は、受講者の前提知識や学習環境によって異なりますが、一般的には100時間程度の学習が目安とされています。

ディープラーニングの理論から実装、開発環境まで広範囲にわたる内容を網羅する必要があるため、短期間で詰め込むのは難しく、計画的な学習が求められます。

E資格の難易度はどれくらいですか？

E資格はAI関連資格の中でも高難易度に位置づけられ、特に数学的理論と深層学習アルゴリズムに関する理解が問われる試験です。

出題範囲が広く、初学者にとっては内容の専門性が高いため、しっかりとした基礎学習と実践演習が不可欠です。

E資格の合格率はどのくらいですか？

E資格の合格率は公式に発表されていますが、受験回によってばらつきがあり、おおむね60〜70％程度で推移しています。

この合格率は、講座を修了したうえで受験している受験者が対象であることを考慮すると、講座をきちんと活用し、学習を積み重ねている人が一定の成果を出せていることを示しています。

まとめ：自分に最適な講座でE資格の取得を目指そう

E資格の取得は、AI分野における専門性を証明し、キャリアを大きく前進させるための有効な手段です。

そのためには、自分のレベルや目的に合った講座を選び、計画的に学習を進めることが成功への鍵となります。

たとえば、合格実績が高くサポートが充実した講座を選ぶことで、学習の質と効率が格段に向上し、試験対策がスムーズに進みます。

適切な講座を選び、戦略的に学習を進めることで、E資格合格とその先のキャリアアップを確実に実現できます。