E資格って本当に意味あるの？取っても無駄なんじゃないの？
そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。
私自身も、AIやディープラーニングのスキルアップを考える中で「E資格って聞くけど、実際どうなの？」と半信半疑でした。
でも調べてみると、E資格はただの知識証明ではなく、実務に直結するスキルを身につけられる資格だったんです。
この記事では、
- E資格が「意味ない」と言われる理由
- 実際に取得することで得られる7つのメリット
- どんな人におすすめなのか
まで、わかりやすく解説していきます。
これからAI時代を生き抜くうえで、E資格は本当に必要なのか？
この記事を読んで、あなたなりの答えを見つけてみてください！ちなみに資格マニアの私は絶対取得したい資格の一つですよ！
E資格の概要
E資格（エンジニア資格）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する資格試験です。
ディープラーニングを中心とした深層学習技術に関する知識と技能を有することを認定するものとなっています。
この資格は、AIエンジニアやデータサイエンティストを目指す方々にとって、専門性を証明する重要な指標となっています。
以下に、E資格の概要をまとめた表を示します。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 主催団体 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA） |
| 対象者 | ディープラーニングに関する知識と技能を有するエンジニアや研究者 |
| 受験資格 | JDLA認定プログラムを修了した者 |
| 試験形式 | CBT（Computer Based Testing）方式 |
| 試験時間 | 120分 |
| 出題数 | 約100問 |
| 合格基準 | 非公開（総合評価により決定） |
| 試験実施時期 | 年2回（2月・8月） |
| 受験料 | 一般：33,000円（税込）、学生：22,000円（税込） |
どんな試験内容？
E資格の試験では、主にディープラーニングに関する理論的知識と実装能力の両方が問われます。
出題範囲は広く、まずは線形代数や微分積分、確率・統計といった応用数学の基礎をしっかりと理解していることが前提となります。
さらに、教師あり学習・教師なし学習・強化学習といった機械学習の基本的なアルゴリズムの知識も出題され、機械学習全体の構造を理解していることが求められます。
- ディープラーニング
- ニューラルネットワークの構造と学習方法
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- リカレントニューラルネットワーク（RNN）とLSTM
- TransformerとAttention機構
- 生成モデル（GANなど）
- 最新の研究動向や応用事例
また、理論だけでなく実装にも重点が置かれており、PythonでのコーディングやTensorFlow・PyTorchなどのフレームワークに関する基本的な操作や考え方も理解しておくと安心です。
GPUによる学習高速化、クラウドを利用した運用、学習済みモデルのデプロイといった実務で活用されるノウハウも含まれており、単なる資格試験というよりは、現場で活躍できるAIエンジニアを育成するための実践的な内容が特徴です。
そのため、試験問題は4択式ではあるものの、単純な暗記では太刀打ちできません。
理論を自分の言葉で説明できるレベルまで落とし込んでおくこと、そして実装経験を通じて「なぜそうなるのか」を実感しておくことが、合格のカギとなります。
E資格の難易度
E資格の難易度は、他のAI関連資格と比較して高めとされています。以下に、主要なAI資格3つとの難易度比較を示します。
| 資格名 | 難易度 | 合格率 |
|---|---|---|
| G検定（ジェネラリスト検定） | ★★☆☆☆（初級） | 約65%～70% |
| E資格（エンジニア資格） | ★★★★☆（中級～上級） | 約60%～70% |
| AI実装検定 | ★★★☆☆（中級） | 非公開 |
G検定は、AIやディープラーニングの基礎知識を問う試験であり、比較的短期間の学習で合格が可能とされています。
一方、E資格は、理論的な理解に加えて、実装能力も求められるため、難易度が高くなっています。
合格率はG検定と同程度ですが、受験者の多くが事前にJDLA認定プログラムを修了していることを考慮すると、E資格の方が難易度が高いといえます。
E資格の受験を検討される場合、ディープラーニングの理論的背景を深く理解し、実装経験を積むことが重要です。
また、JDLA認定プログラムを受講することで、試験範囲を体系的に学習し、効率的に試験対策を進めることができます。
E資格が意味ないと言われる3つの理由とその信憑性
E資格（エンジニア資格）は、ディープラーニングに関する専門知識と技能を認定する資格として注目されていますが、一部では「意味がない」との声も聞かれます。
その主な理由として、以下の3点が挙げられます。
1. 実務経験の証明にはならないという指摘
E資格は理論重視の試験であり、実務に必要なスキル（例：機械学習モデルの構築・チューニング・デプロイ、チーム開発など）を直接証明するものではないという意見があります。
AI分野では「何を作ったか」「どの課題を解決したか」が重視されるため、「資格があってもポートフォリオがないと評価されにくい」と言われることも。
確かにE資格単体では「実務経験を保証するものではない」という点は事実です。
ですが、E資格の出題範囲は非常に実践的で、基礎理論＋応用モデル＋最新トレンドまで網羅しています。
JDLA認定講座では、実装を含むカリキュラムも多いため、受講方法次第では実務の基礎力を高められるのもまた事実。
「実務未経験の人がポートフォリオもなく、E資格だけで転職できるか」と言われれば難しいですが、「実務への足がかり」としての価値は大きいです。
2. 認知度が低く、転職で評価されにくいという声
E資格はG検定ほどの知名度がなく、企業側がその価値を正しく理解していないケースがあるとされています。
特に中小企業やAI導入が遅れている業界では「E資格？何それ？」となることも。
確かに一般的な知名度はG検定の方が上ですが、AIエンジニア採用を積極的に行っている企業（大手SIer、AIベンチャーなど）ではむしろE資格の方が評価されやすい傾向があります。
特に、AIの理論を深く理解していることは、プロジェクト設計や顧客提案で信頼される重要要素になります。
また、E資格保有者はJDLAの公式ページで公開されており、企業側が確認できる点も評価につながっています。
3. コストが高く、リターンが少ないという不満
E資格は、認定講座の受講料（10万円～20万円）＋受験料（33,000円）が必要なため、「合格しても給料が上がるわけでもなく、コスパが悪い」といった声もネットで見られます。
これは非常に個人差があります。
確かに短期的に「年収アップ」につながるとは限りませんが、E資格を取る過程で得た知識が業務で活きる→実績が出る→評価につながるという循環が起きやすく、長期的なキャリア形成には十分な投資と言えます。
また、「資格があることで仕事の依頼が来やすくなる」「勉強のモチベーションになる」といった副次的メリットも無視できません。
E資格を取得する7つのメリット
ここでは、私自身が感じた「E資格を取得することで得られた7つのリアルなメリット」を具体的にご紹介していきます。
これから受験を考えている方や、迷っている方にとって、きっと参考になるはずです。
学習意欲の高さをアピールできる
私がE資格の勉強を始めたのは、ちょうど仕事が忙しい時期と重なっていた頃でした。
毎日業務が終わってから2〜3時間、休日も半日は勉強に充てるという生活が続き、正直かなり大変でした。ですが、E資格の受験にはJDLA認定講座の修了が必要で、そこでもレポート提出や理解度テストがあり、「ただ受ければいい」という資格ではありません。
そんな中で、仕事と勉強を両立して最終的に合格できたことは、「自分は目的に向かって学び続けられる人間だ」と自信を持って言える体験になりました。
そして実際に、その話を上司との1on1や評価面談で伝えたとき、「忙しい中でも時間を作って努力できる人は、次のステージに行ける」と、次年度のプロジェクト選抜やスキルアップ支援の対象者に選ばれたんです。
E資格は、決して簡単な資格ではありません。だからこそ、それをやりきったという事実は、「この人はAIに本気なんだ」「技術のキャッチアップを怠らない人なんだ」と周囲に伝わります。資格そのもの以上に、それを取得する過程での努力が、人としての信頼につながったと感じています。
AIやディープラーニングの知識が体系的に身につく
E資格の最大のメリットは、「ディープラーニングって何？」という状態から、理論・構造・活用法までを体系的に学べることです。
私も最初は、ニューラルネットワークの仕組みやCNNとRNNの違いすら曖昧でした。
でも、認定プログラムでしっかり学び、E資格に向けて勉強を進めていく中で、バラバラだった知識が一本の筋としてつながる感覚を得ました。
「なんとなく」知っていたことが、きちんと「説明できる」レベルになったのは大きな成長です。
実践的なスキルが身につくため業務に活用できる
E資格では、ただ理論を詰め込むだけでなく、Pythonによる実装やTensorFlow・PyTorchの使い方も学ぶ機会が多いです。
実際に私も、仕事でAIモデルの構築を依頼されたとき、E資格で学んだ内容をそのまま活用できました。
「このモデルは過学習してるな」といった判断ができたり、適切な前処理や評価指標の選択ができたりして、実務での信頼度がぐっと上がりました。
社内評価やキャリアアップに役立てることができる
E資格は、ただの「資格」ではなく、AI・ディープラーニングに関する理論的かつ実践的な知識を証明できる公式な評価指標です。
企業側や上司の立場から見ると、「E資格を持っている＝一定の技術水準に達しており、かつ学習意欲が高い人材」という評価に直結します。
たとえばAIやデータ活用の社内プロジェクトを立ち上げる際、E資格を持つ社員がいれば「まずはこの人に任せてみよう」と抜擢されやすくなります。
また、未経験から異動や兼任でAI系の業務に関わる際にも、E資格があると「現場に理解がある人材」としての信頼を得やすいのです。
人事部の視点でも、「E資格取得」は評価面談や昇進の際のプラス材料になります。実際、私の知人が勤めている企業では、「E資格を取得したことが昇格基準に入った」という事例もありました。
特にITや製造業、コンサルティング業界など、AIの活用が進んでいる企業では、E資格を持っていることが将来的なリーダー候補の条件のひとつとして扱われる傾向もあります。
転職の際にも役立てることができる
転職サイトやエージェントでも「E資格保有者歓迎」と書かれている求人が少しずつ増えてきています。
私の知人は、E資格を取得してからデータサイエンス職への転職に成功しました。
職務経験が浅くても、E資格が「学ぶ姿勢」「基礎力の証明」として企業に評価されたそうです。特にAI人材不足の企業では、「E資格持ってるなら採用して話を聞いてみよう」というケースもあります。
スキルの証明として第三者評価を得られる
E資格は、一般社団法人JDLAが主催しており、公式サイトで合格者一覧が公表されるという点も信頼感があります。
私はこの資格を取得したことで、SNSでの発信やブログでの説得力が増し、案件相談やセミナー登壇のお話もいただくようになりました。
資格という「見える肩書き」は、思った以上に外部からの評価を引き上げてくれます。
専門コミュニティでのつながりができる
E資格を取得したことで、私はJDLA公式の合格者ネットワークや、X（旧Twitter）を中心としたE資格受験生コミュニティとつながることができました。
特に受験前後には「#E資格勉強法」「#E資格2025冬」などのハッシュタグを通じて、同じ目標を持つ仲間と励まし合ったり、勉強法を共有し合えたりしたのは本当に心強かったです。
また、JDLA公式が開催する合格者向けイベントでは、現役AIエンジニアや研究者の方と交流する機会もあり、実務でどんなことをしているのか、どんなスキルが今求められているのかなど、現場のリアルな話を直接聞ける貴重な場でした。
E資格が役立つ・評価される職種
E資格は、AIやディープラーニングに関する専門知識と実践力を認定する資格であるため、活躍できる職種は多岐にわたります。中でも特に評価されやすく、資格が武器になる職種を以下に紹介します。
1. AIエンジニア／機械学習エンジニア
E資格はまさにこの分野のために設計された資格です。ニューラルネットワークや深層学習の理論だけでなく、実装技術も問われるため、開発現場で即戦力として重宝されます。採用時にも「E資格保有者優遇」の文言がある企業も増えています。
2. データサイエンティスト
データサイエンティストには統計学やプログラミングに加えて、AIモデルの構築力が求められます。E資格で得た知識は、分析結果をAIモデルとして応用する力を補強してくれるため、より高度なポジションを目指すうえでも有利です。
3. 研究職（R&D）・大学教員
AI技術を応用した製品開発やアルゴリズム開発に関わる研究職においても、E資格の内容はベース知識として非常に有効です。実際、大学でAI関連科目を担当している教員の中にも、E資格を取得している方は多く、教育や研究の信頼性を高める材料になっています。
4. コンサルタント（AI導入支援）
クライアントにAI導入を提案する立場のコンサルタントにとって、AI技術への正しい理解と説明能力は必須です。E資格の保有は、技術面での信頼性を証明するうえで非常に効果的です。
5. エンジニアからAI領域にキャリアチェンジしたい人
バックエンドやインフラ、Web開発など他分野のエンジニアが、AI・機械学習領域へステップアップする際の“はじめの一歩”としても、E資格は非常に有効です。資格取得をきっかけに転職した事例も多く見られます。
E資格取得はどんな人におすすめ？
E資格は万人向けの資格ではありません。
しかし、ある特定の目的や課題を持っている人にとっては、非常に効果的な資格です。以下のような人には特におすすめです。
- AIエンジニア・機械学習エンジニア志望者
- AIプロジェクトに関わる予定のある人
- キャリアアップ・昇進を目指す人
- 実績やポートフォリオが少ない人
- G検定取得後、さらに学びたい人
AIエンジニアや機械学習エンジニアを目指している人
E資格は、ディープラーニングの理論や数式、実装力まで幅広く網羅しているため、未経験からAI職へのキャリアチェンジを目指す人にとって強力な武器になります。
職務経歴書でアピールできる実績がない場合でも、資格取得により「実務レベルの知識を持っている」と判断されやすく、書類選考通過率が上がる傾向もあります。
業務でAIプロジェクトに関わる予定がある人
「自社でAI導入を推進することになった」「AI活用チームに配属された」という人にとって、E資格はプロジェクトの理解を深める助けになります。
とくに、開発を外注する立場であっても、ベンダーとの技術的な会話ができるようになるため、プロジェクトを円滑に進行できる力がつきます。
キャリアアップや昇進の武器が欲しい人
E資格は、経済産業省が後援するJDLA（日本ディープラーニング協会）の認定資格であり、AIに関する本格的な知識を持つことの証明になります。
最近では「DX推進人材」「AIリテラシー人材」などの評価項目が企業内で設けられており、昇進・異動・年収査定などで学習意欲や技術力が評価される場面が増えています。
ポートフォリオや実績がまだ少ない人
AIや機械学習の分野で副業やフリーランスを始めたいけれど、「これまでの実績がない」「公開できるポートフォリオが作れていない」という人は多いと思います。
クライアントや企業にとっては、信頼できるスキルを持っているかどうかが判断材料になりますが、その際に資格が「スキルの証明書」として役立ちます。
E資格を持っていることで、「ただの初心者」ではなく「体系的に学び、実装力も備えている人」という印象を与えることができます。
たとえば、クラウドソーシングサイトでAI関連の案件に応募する際や、企業にスカウトされる可能性のあるLinkedInやWantedlyのプロフィールでも、資格欄にE資格があるだけで信頼度が一段階アップします。
G検定を取得済みで、さらに深く学びたい人
G検定を通して、AIの歴史や法律、活用事例などの「全体像」や「リテラシー」は理解したものの、「実際に手を動かしてモデルを作れるようになりたい」「理論や数式もしっかり理解したい」と思っている人にとって、E資格はまさに最適なステップアップになります。
G検定が「AIを使う人（ジェネラリスト）」向けの資格であるのに対し、E資格は「AIを作る人（エンジニア）」を対象としています。
そのため、E資格の学習では、ニューラルネットワークの数学的な仕組み、勾配降下法、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）、CNN・RNNなどの具体的なアルゴリズム、そしてPythonを使った実装まで、より専門的かつ実践的な内容に踏み込むことができます。
E資格取得を目指すなら認定講座の受講がおすすめ
E資格を受験するには、JDLAが認定する講座を受講・修了することが必須条件となっています。これは単なる受験資格のためだけでなく、合格を目指すうえでも非常に重要なステップです。
認定講座では、試験範囲の知識を網羅しながら、実装演習やレポート提出を通じて**“理解して終わり”ではなく“使える知識”として定着させることができます**。多くの講座は、PythonやTensorFlowなどの実践演習付きで、AI開発のベーススキルも習得できるカリキュラムになっています。
また、認定講座を選ぶ際には、
- 試験対策に特化した教材の質
- サポート体制（質問対応・学習スケジュール管理）
- 合格実績や口コミ
なども比較ポイントとなります。
たとえば、「Aidemy Premium」「キカガク」「Zero to One」「AVILEN」などの認定講座は、受講者の合格率が高く、社会人にも人気です。
独学だけでは難易度が高いE資格だからこそ、最初から効率よく体系的に学べる講座を活用することが、合格への近道になります。
JDLA認定 E資格対応講座（おすすめ厳選7校）
| 講座名（運営） | 特徴 | 学習スタイル | 価格目安 |
|---|---|---|---|
| キカガク （株式会社キカガク） | 講義＋実装演習が丁寧。AI構築実践まで対応。 | オンライン＋動画 | 約19.8万円（税込） |
| Aidemy Premium Plan （株式会社アイデミー） | 専属メンター付き、質問し放題で挫折しにくい。 | オンライン完結 | 約33万円（税込） |
| AVILEN 全人類がわかるE資格講座 （株式会社AVILEN） | 数学が苦手な人向けに分かりやすさを重視。 | オンライン完結 | 約13.2万円（税込） |
| スキルアップAI （スキルアップAI株式会社） | 法人研修実績も多く、応用力が強い。 | オンライン＋通学 | 約18.7万円（税込） |
| Zero to One | 短期集中型で最短1ヶ月で修了可能。 | オンライン＋動画 | 約9.9万円（税込） |
| SIGNATE E資格講座 | 実務者向け、現場寄りの構成が特徴。 | オンライン完結 | 約13万円前後 |
| DIVE INTO CODE | 教室・講師型もあり対面で学びたい人に。 | 通学＋オンライン | 約21万円（税込） |
まず、丁寧に教わりながら確実に理解を深めたい方には、「Aidemy」や「キカガク」がおすすめです。
Aidemyは専属メンターがついて学習スケジュールや理解度をしっかり管理してくれるため、初学者でも安心して進められます。
キカガクも動画講義と実装演習がバランス良く構成されており、手を動かしながら学びたい人には最適です。
一方で、費用をなるべく抑えたいという方には、「AVILEN」や「Zero to One」が向いています。
どちらも10万円前後と比較的リーズナブルな価格で、かつ試験合格に必要な内容がしっかり詰め込まれています。
短期間で効率よく学びたい方には、特にZero to Oneの短期集中スタイルが人気です。
また、学習中にわからないことをすぐに質問したい、あるいはレポートの添削など手厚いサポートが欲しいという方には、「Aidemy」や「スキルアップAI」が強い味方になります。
チャットでの質問対応や、課題提出後のフィードバック体制が整っているので、挫折しにくいのが特長です。
そして、オンラインだけでなく教室で対面指導を受けたいという方には、「DIVE INTO CODE」がおすすめです。
都内の教室に通いながら学ぶことができるため、講師に直接質問できる環境を求める人には適しています。
このように、自分の学習スタイルや目的に合った講座を選ぶことで、E資格合格への道がぐっと近づきます。
