AIエンジニアの実力を正確にはかれる資格として、さまざまな業界が注目している資格「E資格」。E資格を取得することで、AIエンジニアとしての高度な知識を外部に証明することができます。
E資格に合格するためには、フレームワークを利用したAIの実装ができるだけでなく、ディープラーニング理論の正確な理解など、AI技術の背景となる深い知識が求められます。当然試験の難易度は高く、誰もが簡単に合格できる資格ではありません。
しかし、E資格の合格率は意外にも高いということをご存じでしょうか？この記事では、E資格の合格率が高い理由や、決して合格率に惑わされてはいけないE資格の難しさのポイントについて解説します。
E資格とは
E資格は、正式名称をJDLA Deep Learning for ENGINEER（JDLAディープラーニングフォーエンジニア）といい、ディープラーニングの高度な知識・技術を持ったエンジニアを増やすことで、我が国のAI分野の競争力を強化するために創設されました。
JDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）はE資格のほかに、AIの基本的かつ広い知識を問う「G検定」を実施しています。一般向けのG検定に対して、E資格はAIエンジニアに向けてより高い専門性を求めているため、難易度は格段に高くなっています。
E資格に合格する実力があるということは、現代社会において必要とされるAIに関する知識をすべて身に付けているといっても過言ではありません。これが、E資格は「AI関連の資格の最高峰」と言われる所以かもしれません。
そのため、E資格は2018年に始まった比較的新しい資格でありながら、「AIエンジニアの確固たる実力が証明できる資格」として注目を集めています。
現在すでにAI技術に携わっている人や、これからAIエンジニアとして活躍していきたいと考えている人にとっては、決して無視できない資格といえるでしょう。
E資格の合格率は通算7割越え！「簡単な資格」と勘違いする人は要注意
2022年8月25日(金)、26日(土)、27日(日)に実施された「2023#2」では、受験者数1,065名のうち合格者は729名であり、合格率は68.45％でした。過去9回の結果と併せても合格率は70.12％に達しており、7割以上もの人が合格していることがわかります。
難易度や専門性がE資格とほぼ同等とされる「IPA・情報処理試験レベル３、４」が合格率15～20％、「情報処理技術者試験の応用情報技術者～高度情報技術者」が合格率20％程度であることを考えると、E資格は難易度の高い資格試験の割に合格率は高めであることがわかります。
そのせいもあり、E資格の受験者のなかには、「市販の参考書を購入して自分で勉強すればなんとかなる」「試験対策の講座を受講するだけで合格できる」などと考える人もいるようです。
しかし、試験勉強を実際に開始すると、そんなに簡単に合格できる資格でないことがよくわかるはずです。
E資格合格が難しいといわれるポイント
「難しいといわれる資格試験でありながら、合格率は7割以上」というと、少々矛盾を感じるかもしれません。E資格の難しさは、どのような点にあるのでしょうか。
①受験資格を得るまでが「第一関門」
E資格試験を受験するためには「過去2年以内にJDLA認定プログラムの受講を修了していること」という条件をクリアしなければなりません。
JDLA認定プログラムは、「AIエンジニアリング講座」や「ディープラーニング講座」といった名称でさまざまな教育事業者や企業が実施しており、内容はいずれもE資格試験の出題範囲に準じたものになっています。JDLAが認定推奨しているプログラムであればどの事業者の講座を受講しても受験資格を得ることが可能です。
しかしJDLA認定プログラムは、それ自体がかなりハイレベルな内容になっています。たとえエンジニアとして活躍している人であっても、AI関連の知識が少ない場合はすぐに理解できる内容ではないでしょう。
JDLA認定プログラムを修了するためには、プログラムの修了テストに合格する必要があります。ただプログラムを受講すれば良いという訳ではなく、しっかりと内容を理解しなければなりません。
つまり、E資格の受験者であるということは、JDLA認定プログラムを修了できるだけの実力を持った人ということになります。これが、高い難易度の割に合格率が高い理由といって良いでしょう。
受験資格を得るために受講するのではなく、E資格試験合格に向けて必要な知識を学ぶための大切な機会として、真剣に取り組む必要があることはいうまでもありません。
②前提知識が必要
E資格試験の出題範囲は、応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境の4科目です。
産業におけるさまざまな場面でAIの活用範囲が広がるにしたがって、最近では便利なライブラリやフレームワークが登場しています。一般的な画像認識AIを実装する程度であれば、企業担当者でも不可能ではない時代になったといって良いでしょう。
しかし、E資格のレベルが目指すのは、「AIの背景をブラックボックス化させず、正確に読み解き、状況に応じて適切なライブラリを選択し、実装していく能力」です。
AIやディープラーニングを深く理解するために、学術的な知識が要求されるのです。特に、数学分野や機械学習についてはある程度の前提知識がなければ、スムーズな学習スタートは難しいかもしれません。
数学分野の知識
つまずく人が多いのが「応用数学」です。特に文系の人の多くは高校数学Ⅱ・Bまでしか学ばないため、機械学習の理解に必要な「微分・積分」「線形代数」「確率統計」などの基礎知識が不足している可能性があります。
E資格に合格するためには基礎知識はもちろん、ある程度複雑な応用問題にも対応できなければなりません。そのためE資格合格者の中には、試験の勉強を始める前に、高校数学を学び直したという人も多いです。
機械学習の知識
機械学習プログラミングに必須とされる言語「Python」の使用経験があるかどうかも重要なポイントです。このPythonは、機械学習だけでなくWebアプリケーションの開発にも用いられるため、使いこなせるエンジニアも少なくありません。
目的によって開発環境を構築しなければならない難しさはありますが、Python自体はそこまで難しいプログラミング言語とはいえないでしょう。
しかし、機械学習分野でPythonを使いこなせるエンジニアはそう多くないため、まずは機械学習ライブラリのインストールやAI開発向けの初期設定からしなければならない人は少なくありません。
JDLA認定プログラムのなかには、応用数学や機械学習の知識、Pythonの使用経験がなければ受講できないものや、事前にテストを受けなければならない講座もあるため、注意が必要です。
③試験時間がタイト
E資格試験の試験時間は120分です。これに対し、問題数は100問以上あるため、一つの問題にあまり時間はかけられません。
1問につき1分程度での回答を求められると認識しておきましょう。ひとつの問題で考え込むことなく次々と回答していくためには、問題演習の数をこなす必要があります。
④過去問が存在しない
JDLAは、出題された内容の漏洩を固く禁じています。そのため、E資格試験の過去問が公表されたことはなく、「過去問が存在しない」資格試験になります。
多くの資格試験において「過去問は最高の師」などといわれることがあるように、過去問を解くことによって出題傾向や問題の形式に慣れることができます。E資格ではそれらができないことが、学習の難しさにつながっていると考えられます。
しかし、そもそもE資格のシラバス（出題範囲）は1～2年ごとに変更されているため、過去問が存在していたとしても役に立たない可能性があります。
⑤シラバスの頻繁な変更
前述したように、AI技術の進歩に合わせ、E資格のシラバスは1～2年ごとに変更されます。直近では2023年9月に改訂が公表されたため、当時の受験生のなかには冷や汗をかいた人も少なくないでしょう。
前回の大きな変更点は、フレームワーク（PyTorchまたはTensorFlow）を利用した実装が追加されたことです。本質的な理解を求めると同時に、実務的な実装手法の理解についても求められることになります。
今回の変更点は、深層学習及び各タスク（画像処理・自然言語処理・音声処理）ごとの技術の進歩に加え、学習フレームワークを前提とした実装を背景とした基礎アルゴリズムの理解に特化した内容になっていることです。
そのほかにも、削除されたや追加された項目がありますが、削除されたといってもAI技術の理解に全く必要ないとは言い切れないものが多いため、実際は勉強しなければならない範囲が広がったとも解釈できます。
このように、シラバスの頻繁な変更はE資格の難易度を上げているといえるでしょう。
（参照：「E資格（エンジニア資格）2023#2」結果発表とシラバス改定のお知らせ – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】 (jdla.org)）
E資格合格のために重要なポイント
E資格の合格を勝ち取るためには、やはりJDLA認定プログラムの受講が重要なカギとなっています。
JDLA認定プログラムは受験資格を得るために必ず修了しなければいけませんが、E資格試験の出題範囲を効率的に学ぶための重要な機会でもあります。自分に合った講座を選び、しっかりと内容を理解することが、合否を左右する重要なポイントとなっているのです。
JDLA認定プログラムを選ぶ際は、「前提知識がどこまで必要か」「受講スタイル（対面講義／オンライン受講／eラーニング）」「講義や教材のクオリティ」「模擬試験や試験対策講座の有無」をチェックすると良いでしょう。
【AI研究所】E資格対策ディープラーニング短期集中講座
AI研究所が実施する「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」は、AI研究所が実施するJDLA認定プログラムです。ここでは、この講座のオススメポイントを紹介します。
前提知識は不要
「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」では、AIに関する前提知識がない人でも理解できるように、基礎的な内容からスタートします。
不安な人には本講義の前段階に「E資格基礎講座（eラーニング、8.5時間分）」も用意されているので、数学や機械学習、Pythonの基礎知識を身に付けてから講義を始めることが可能です。
本講義でも丁寧なフォロー体制が構築されており、挫折率の高いE資格対策講座のなかでは、驚異の修了率99.2％を誇っています。
教材が充実している
「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」は4日間の講座のなかに、E資格受験に必要な知識が濃縮されています。そのため講座の内容が理解できれば、AIエンジニアとしてかなりのレベルまで成長できるでしょう。
しかし、やはり講座以外の自習時間をしっかりとつくり、充実した学習ができなければE資格試験の合格は難しいでしょう。
「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」では、全572ページに渡るオリジナル教材「E資格完全攻略テキストブック」や「丸暗記ブック」など、自習にも役立つテキストや問題集が配布されるので、自習用の問題集を探し求める必要がありません。
講義のレベルが高い
AI関連のセミナーは近年増加傾向にありますが、AIそのものがまだまだ新しい領域であることから、それを扱うセミナー市場も成熟しているとはいえません。そのため、AI関連のセミナーは玉石混交といって良く、アタリ・ハズレのあるものだと認識しておきましょう。
「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」を実施するAI研究所は、株式会社VOSTによって運営されています。株式会社VOSTは、AIをはじめとしたさまざまな技術を社会に実装すべく、技術コンサルタント事業をメインに展開する会社です。
教育事業は、最先端の技術や知識をブラックボックス化させず、広く用できるものにすることで社会に貢献していきたいという想いから始まりました。
そのため、講義のわかりやすさや教材のクオリティにこだわりぬき、誰もが理解し、成長できるカリキュラムを目指しています。本業でAIを扱っている会社ですから、講義や講師の質はどこにも負けない自信を持っているのです。
受講スタイルは3パターン
「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」では、対面講義／オンライン受講／eラーニングの３パターンのなかから自分に合った受講スタイルが選択できます。
eラーニングだけしか選べない講義が多いなか、リアルタイムで講義が進行するプログラムは貴重です。
直前対策や模試が受けられる
「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」には、試験直前フォローアップ講座 + 模擬試験が付属しています。
フォローアップ講座では、講義の内容の総復習や過去の出題傾向をもとに作成された問題演習に取り組みながら、模擬試験の正答率70％を目指します。
模擬試験は、実際の試験を想定した全119問で構成されており、試験中の時間配分などにも慣れることができます。
E資格に合格した受講者からは、模擬試験と類似した内容が実際の試験でも出題されたという声が多く聞かれており、問題集まで合わせると半数は講義で見たことのある問題が試験に出ていたという声もあります。
合格率に惑わされず、万全の態勢で試験に挑もう！
合格率が7割を超えるE資格試験ですが、決して簡単な試験ではありません。しかし、E資格の有用性はさまざまな分野で理解され始めており、AIエンジニアとして活躍したいと考える人は取得しておいて損はないでしょう。
E資格試験に確実に合格するためには、自分の理解度に合わせた学習をしながら、確実にレベルアップしていくことが大切です。