現在エンジニアとして働いています。よりスキルアップを目指してE資格の取得にトライしようと思っています。ただＥ資格取得試験ってかなり難しそうな話を聞くので不安です。Ｅ資格についての現状や合格ラインなどが知りたいです。
[/chat]そんな悩みに答えます
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Ｅ資格とは？
Ｅ資格は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する資格で、ディープラーニングの理論を理解しているか？また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？を認定する資格です。
2019年に開始されたばかりのまだ新しい資格で、Ｇ検定（こちらもJDLA主催）がAIの基礎的な内容に対しＥ資格は、AIエンジニアを認定する専門的な資格だったりします。
Ｅ資格とＧ検定の違い
Ｅ資格とＧ検定の違いをざっくり言えば下記のようになります。
- Ｇ検定⇒AIの基礎的内容
- Ｅ資格⇒エンジニア向けの資格（受験資格： JDLA認定プログラム修了者）
また、Ｇ検定の目的は、ディープラーニングを活用するジェネラリストを養成することです。
対するＥ資格は、開発者、研究者向けの資格なので、資格の内容がＧ検定よりも技術色が濃い感じですね。
一般的には、Ｇ検定合格⇒Ｅ資格チャレンジといった流れですね。
[box04 title=”日本ディープラーニング協会（JDLA）とは?”]ディープラーニングを事業の核とする企業が中心となり、ディープラーニング技術を日本の産業競争力につなげていこうという意図のもとに設立され、産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提言、国際連携、社会との対話 など、産業の健全な発展のために必要な活動を行っている団体。
引用元：日本ディープラーニング協会[/box04]
Ｅ資格の試験概要と詳細
Ｅ資格試験の主な試験内容は、機械学習やディープラーニングに関する知識、実装技術や応用数学の理解などの出題だったりします。
Ｅ資格の受験資格
JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していることになります。
JDLA認定プログラムとは？
JDLA認定プログラムは、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を持つ人材を育成する講座を、JDLA認定プログラムとして認定推奨しています。
受験資格として、以下の1つを受講し修了することでＥ資格の受験が可能になります。
※Ｅ資格の受験日の過去2年以内に終了している必要があります。
[jin_icon_check color=”#04B404″ size=”18px”]JDLA認定プログラムリスト- 株式会社キカガク：
【最短3日間でE資格】ﾃﾞｨｰﾌﾟﾗﾝﾆﾝｸﾞﾊﾝｽﾞｵﾝｾﾐﾅｰ - 株式会社VOST：
E資格対策ﾃﾞｨｰﾌﾟﾗﾝﾆﾝｸﾞ短期集中講座 - 株式会社AVILEN：
【ｵﾝﾗｲﾝ特化】全人類がわかるE資格コース - 株式会社アイデミー：
Aidemy E資格対策講座（合格保証、ｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞ演習豊富） - 株式会社 zero to one：
機械学習ｵﾝﾗｲﾝ／ﾃﾞｨｰﾌﾟﾗﾝﾆﾝｸﾞｵﾝﾗｲﾝ - エッジテクノロジー株式会社：
AIジョブカレ/ E資格向け対策講座 - 株式会社すうがくぶんか：
Pythonで学ぶ機械学習入門【JDLA E 資格対応】 - キラメックス株式会社：
TechAcademy E資格コース - 中部大学 大学院 工学研究科：
大学院ﾃﾞｨｰﾌﾟﾗﾝﾆﾝｸﾞ講座 - 株式会社 Present Square：
[低ｺｽﾄで実務者育成] AIｴﾝｼﾞﾆｱ育成講座（E資格対応） - 株式会社Fusion One：
実務で使えるﾃﾞｨｰﾌﾟﾗﾝﾆﾝｸﾞ講座（E資格対応） - Study-AI株式会社：
現場で潰しが効くﾃﾞｨｰﾌﾟﾗﾝﾆﾝｸﾞ講座【ﾏﾝﾂｰﾏﾝｺｰｽ】 - スキルアップAI株式会社：
現場で使えるﾃﾞｨｰﾌﾟﾗﾝﾆﾝｸﾞ基礎講座 - 株式会社STANDARD：
AIｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ講座（機械学習実践講座・深層学習実践講座）＋E資格対策講座 - NABLAS株式会社：
(E資格対応版) DL4E Deep Learning for Expert Deep Learning 基礎講座 - INTLOOP株式会社：
AIプロジェクト経験者対象 速習E資格コース - 東京大学 松尾研究室：
深層学習 / Deep Learning 基礎講座
Ｅ資格の合格率と難易度
結論から言えばＥ資格の難易度は「高い」です。
理由は、認定プログラム修了者のみの受験になるためです。認定プログラム自体レベルの高い内容といえます。
合格率は約70％です。以下に過去のデータを記載します。
| 試験回 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
| 第1回 2018 | 337 | 234 | 69.44% |
| 第2回 2019/1 | 387 | 245 | 63.31% |
| 第3回 2019/2 | 696 | 472 | 67.82% |
| 第4回 2020/1 | 1,042 | 709 | 68.04% |
| 第5回 2021/1 | 1,688 | 1,324 | 78.44% |
Ｅ資格の勉強方法
Ｅ資格には過去問がありません。ただ、JDLAの公式サイトには、「過去の試験範囲」が公開されています。しかし、実際の問題ではありません。
なので、ここは独学で苦労して時間や労力を消費するのであれば、最初から通信講座など受講することが近道です。
もちろん受講料金がかかりますが、これは自分への投資ということにつながります。
ちなみにＥ資格に対応している通信講座には以下の講座があります。
また、eラーニングや上記JDLA認定プログラム対象講座などは積極的に受講しましょう。
Ｅ資格には過去問が無いため、模擬試験は貴重な教材になります。通信講座の中には模擬試験を実施している講座もあるので、できれば積極的に取り組みたいところです。
科目の中には「応用数学（線形代数、統計学など）」と「深層学習」があります。
その科目は実際のITエンジニアの業務では、ほぼほぼ使用しない科目かもですが、それゆえに重点的に勉強すべきだといえますね。
Ｅ資格の試験範囲
E資格の試験範囲は、シラバスの中で以下の分野から出題されると公開されています。
| 応用数学系 | 線形代数：特異値分析 |
| 確率と統計：確率分布、ベイズ則 | |
| 情報理論 |
| 機械学習系 | 機械学習の基礎：学習アルゴリズム（タスクT、性能指標P、経験E）など |
| 実用的な方法論：性能指標、ハイパーパラメータの選択など |
| 深層学習 | 順伝播型ネットワーク：線形問題と非線形問題など |
| 深層モデルのための正則化：パラメータノルムペナルティーなど | |
| 深層モデルのための最適化：学習と純粋な最適化の差異など | |
| 畳み込みネットワーク：畳み込み処理など | |
| 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク：回帰結合型のニューラルネットワークなど | |
| 生成モデル：識別モデルと生成モデル | |
| 強化学習：方策勾配法、価値反復法 | |
| 深層学習の適応方法：画像認識、自然言語処理など |
| 開発・運用環境系 | ミドルウェア：深層学習ライブラリ |
| 軽量化と高速化技術：軽量化技術、分散処理、アクセラレータ |
Ｅ資格の試験詳細
| 試験時間 | 120分 |
| 問題数 | 100問（多肢選択式） |
| 受験料金（税込） | 一般：33,000円 学生：22,000円 会員：27,500円 |
| 試験日程 | 2022年2月18日（金）・19日（土） 2022年8月26日（金）・27日（土） ※2021年は終了しました。 |
| 試験会場 | 全国10か所以上（北海道、東京など） |
Ｅ資格の将来性やAIについて
Ｅ資格の需要はこれからどんどん増えていくことは目にみえてますね。
実際問題、ＡＩに関する人材は世界的に不足しているの現状です。その数70万人ともいわれています。
それを考えれば、日本国内においてもＡＩ人材はかなり貴重な存在だと思われます。
なので、将来性はかなり高いということがわかります。まだそのことに気が付いていない状況なんですね。
インターネットがこれだけ普及した現代では、ＡＩもインターネット同様にこれからの時代を変えていくのは間違いないはずです。
今のうちにＥ資格を取得しておいて損はないはずです。
Ｅ資格の難易度はめっちゃ高め？まとめ
E資格は、AIやディープラーニングに関する知識と実装スキルを証明するための資格で、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する認定資格になります。
とくに開発者や研究者向けの資格であり、受験者はエンジにの方がほとんどです。
そのため、難易度もかなり高く、また試験対策に必須な過去問もないという、受験者にとっては過酷な状況だったりします。
とは言え、これからのＡＩ時代には必要不可欠になるのは間違いない資格になると思われるので、取得しておけば将来性は抜群に高いです。
ただ、受験に際しては過去問もなく、受験に必要な学習などを考えるとおすすめは通信講座になります。
模試を実施する講座もあるので、一貫したカリキュラムで取り組めますので合格までの近道です。
以上、これからＥ資格の取得を検討中の方の参考になれば幸いです。
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