最短合格を実現する効率的学習とおすすめ参考書
当サイトは、AIエンジニアの登竜門である「E資格」の取得を目指すすべての方をサポートするために、実体験に基づいた最短ルートを公開しています。
筆者は「医療×AI」を専門とする現役のAIエンジニアです。非専門家からAI開発に携わるようになった経験を活かし、初学者が躓きやすいポイントを徹底的に排除したロードマップを作成しました。
「AIを実装できる」という市場価値の高いスキルを手に入れるため、一歩踏み出しましょう。
勉強時間の目安は、AI未経験者で200〜300時間、プログラミングや数学の基礎がある方で100〜150時間です。認定プログラムの受講期間を含めると、学習開始から受験まで3〜6ヶ月が一般的です。
まずは資格を知ることからです。
E資格は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する資格で、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認定する試験です。AIに関する基礎的な内容から、Pythonのフレームワーク（TensorFlowまたはPyTorchから試験開始前に選択）を用いたコード読み解き問題まで、非常に広範な知識と実践的なスキルが求められます。
AI関連では最難関資格の一つに数えられますが、「正しい順序」で「必要な範囲」を学習すれば、初学者からでも十分に合格を狙える試験です。本ロードマップで、その確実な合格戦略をお伝えします。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 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 |
| 実施概要 |
試験時間：120分 知識問題（多肢選択式・104問） フレームワーク選択式（PyTorch or TensorFlow） 各地の指定試験会場にて受験 |
| 試験会場 | 申し込み時に、希望会場を選択 |
| 出題範囲 | シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの出題 |
| 受験費用 |
一般：33,000円（税込） 学生：22,000円（税込） 会員：27,500円（税込） |
| 合格率 | 例年65〜75%前後で推移（合格基準は非公開、各科目70%が目安） |
| 累計合格者数 | 10,838名（E2026#1終了時点） |
📅 次回試験：E2026#2
試験日程：2026年8月28日(金)〜30日(日)
申込期間：2026年6月1日(月)〜受験日前日23:59
⚠ 重要：E2026#2より改訂シラバスが適用されます。学習中の方は新シラバスの変更点を必ず確認してください。
最新情報は公式サイトへ：JDLA公式ページ
直近のE資格試験データをまとめました。合格率は65〜75%で推移しており、しっかり対策すれば十分合格できる試験です。
| 回 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|
| E2026#1 | 1,317名 | 911名 | 69.17% |
| E2025#2 | 1,039名 | 730名 | 70.26% |
| E2025#1 | 1,043名 | 712名 | 68.26% |
| E2024#2 | 906名 | 600名 | 66.23% |
| 科目 | 平均得点率 | ポイント |
|---|---|---|
| 応用数学 | 60.48% | 線形代数・確率統計が中心。基礎の定着が鍵 |
| 機械学習 | 59.91% | 全科目で最も平均が低い。重点的な対策が必要 |
| 深層学習 | 60.74% | 出題割合が最大。CNN・RNN・Transformerが頻出 |
| 開発環境 | 79.46% | 得点源。GPU・分散処理・エッジの基礎を押さえる |
応用数学・機械学習・深層学習は平均得点率が60%前後と厳しく、ここで合否が分かれます。一方、開発環境は約80%と高く、確実に得点源にすることが合格戦略の要です。
E2026#2（2026年8月）から改訂シラバスが適用されます。新シラバスでは、従来の出題範囲に加えて以下のようなキーワードの変更・追加が予想されています。
拡散モデル（Diffusion Model）、大規模言語モデル（LLM）関連のキーワードが追加される可能性があります。従来のGAN・VAEに加え、最新の生成AI技術にも目を通しておきましょう。
Vision Transformer（ViT）、BERTなどのTransformerベースモデルの比重が増す傾向にあります。Self-Attentionの数式・実装は必須です。
コンテナ技術（Docker）、モデルの量子化・蒸留、MLパイプラインなど、実務寄りの知識が問われる可能性があります。
結論から言えば、今から学習を開始すれば十分間に合います。以下はモデルスケジュールの一例です。
| 期間 | 学習内容 | 目安時間 |
|---|---|---|
| 5月下旬〜6月 | 基礎固め（数学・Python・ML基礎） + 認定プログラム申込 | 50〜80時間 |
| 6月〜7月中旬 | 認定プログラム受講（DL理論・実装） | 80〜120時間 |
| 7月中旬〜8月中旬 | 復習 + 問題集 + 模試 | 50〜80時間 |
| 8月下旬 | 試験本番（E2026#2） | ― |
合計約200〜280時間の学習時間を確保できれば、初学者でも合格圏内です。すでにPythonや数学の基礎がある方はさらに短縮可能です。
E資格受験には認定プログラムの受講が必須です。ここでは、筆者が実際に比較検討した「本当に選ぶべき講座」を紹介します。
認定プログラムは、ディープラーニング技術に関する専門的な知識とスキルを体系的に学習するために設けられています。これにより、受講者はE資格試験の受験資格を得るとともに、業界で即戦力として活躍できる人材を育成することを目的としています。
以下、認定プログラムを選ぶ際の重要ポイントを挙げておきます。
筆者がおすすめする4つの認定プログラムを比較表にまとめました。
| プログラム | 形式 | 費用目安 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| AI研究所（★最おすすめ） | eラーニング＋動画 | セール時がお得 | コスパ最強。初学者向け解説充実。模試付き |
| AVILEN | 完全オンライン | 中〜高価格帯 | 合格率86.7%。コーディング力が身につく |
| キカガク | eラーニング/オンライン | 中価格帯 | 初学者に寄り添った解説が魅力 |
| ラビット・チャレンジ | eラーニング | 入会金2万円+月額3,000円 | 最安値。経験者が最短で修了証を取得するのに最適 |
まずはディープラーニングの学習を始めるための基礎固めを行いましょう。このStepに関する内容は認定プログラムによっては割愛されていることもありますが、ディープラーニングの理解をスムーズに進めるためには重要な内容です。
以下に勉強すべき項目を列挙しますので、各自のレベルに応じて学習を進めましょう。
G検定の公式サイトはこちらから：JDLA G検定（ジェネラリスト検定）公式ページ
選択した認定プログラムに上記内容が入っていない場合は、書籍やYoutubeなどを活用して独学で進めましょう。学習は必要最低限に留めておき、本筋の学習で詰まった際に振り返る程度で十分です。
独学の場合は書籍での学習が効率的で一貫性がありますのでオススメです。また、書籍を選ぶ際の注意点は「情報が古すぎないかを確認すること」です。古い書籍だと、掲載コードが実行できずに混乱を招く事がありますのでご注意ください。
ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版
こちらはJDLAのG検定公式テキストです。AIの歴史から最新アルゴリズムまでを広範囲に網羅しています。数式などや難しい内容はほとんどありませんので、学習を始める前にAIの概要を学ぶ書籍として最適です！
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
いままで数多くのディープラーニング数学に関する書籍を読んできましたが、個人的にはこの書籍が最もわかりやすい構成でした。数学に関しては、深堀するとキリがない領域ですが、この書籍では各領域必要以上に深追いせず、ディープラーニングを理解する上で必要な数学を中学高校レベルの内容から解説しております。必要最低限の内容に上手くまとまっており、数学関連の学習はこの1冊で十分です！
スッキリわかるPythonによる機械学習入門
機械学習の概要から各手法の実装までを一通り学べます。実装課題の難易度が徐々に上がっていく構成のため、重要箇所を繰り返し復習しながら学習を進められます。会話形式で解説が行われているため、664というページ数の割にストレスなく読み進めることができます。
私もディープラーニング以外のモデルを開発する際は、バイブルとして重宝しています。
Python1年生 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ
こちらは「プログラミング言語を初めて触る！」という方向けです。プログラミングは学習始めに挫折することが多いので、まずはストレスなく学べる書籍をご紹介しました。かわいいキャラクターの対話形式で学習を進めていくため、どのような方でも抵抗なく読み進められます。Python基礎のコンテンツはYoutubeや無料サイトでも学べる事が多く、どの内容でも大差ない領域のため、気に入ったコンテンツや動画を1通り学習すれば十分です！
基礎を固めたら、いよいよ認定プログラムのカリキュラムに入ります。E資格のシラバスは広大ですが、すべての項目は密接にリンクしています。
💡 筆者のアドバイス：
学習中に「？」と思ったら、すぐに本サイトの解説ページを確認してください。初学者が躓きやすいポイントを重点的にまとめています。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
言わずと知れたディープラーニング界における超絶良本です。Pythonのライブラリを用いずにディープラーニングを構築していくことで、その仕組みが0から理解できます。ディープラーニングがブームになって数年経つ今でも多くの方に重宝されています。Pythonの基礎文法や基礎数学の解説も非常に分かりやすく解説されていることもおすすめポイントです。
ゼロから作るDeep Learning2 ―自然言語処理編
こちらは「ゼロから作るDeep Learning」の続編で自然言語処理編になります。1と同じコンセプトで解説されており、文章生成AIの火付け役「Transfomer機構」の前身である「Attention機構」についてまで分かりやすく解説されています。
最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング
Pythonでディープラーニングモデルを開発できる有名ライブラリとして、「TensorFlow」と「Pytorch」があり、E資格では、試験開始前にそのどちらでコーディング問題を解くか選択できます。現在はPytorchのシェア率が上がってきていますが、一長一短ですのでどちらを選んでも問題はありません。参考書としてはPytorchに関するもので非常に分かりやすいものがありますのでおすすめしておきます。ディープラーニングの仕組み図にPytorchの関数を合わせて解説している部分が非常に分かりやすく、Chapterごとに問題設定レベルが徐々に上がっていくため、読み進めるごとに確実にレベルアップできます。
※現在はYoutube等の無料コンテンツにも高品質な教材がありますので有効活用しましょう。
認定プログラムの学習を一通り終えたら、次は「覚える」フェーズに移行します。ここでの復習方法が合否を大きく左右します。
認定プログラムの解説者はE資格のスペシャリストです。単純な話、講義やテキストで「ここは重要だから覚えてください」と強調された部分は、試験において高確率で出題されます。まずはそれら重点ポイントを何度も振り返りましょう。逆に「この辺りはあまり重要ではありません」とされた部分は、深追いしないことが賢明です。
多くの人は「〇〇のようなアルゴリズムを何というか？」という単語を答える問題には正解できても、「〇〇について説明しなさい」といった問題には正解できません。「用語の説明ができる ＝ その用語を十分に理解している」ということですので、各用語に対して、何も見ず人に説明することができるようになりましょう。（実際にE資格では、各用語に対しての説明文が正しいかどうか、といった内容を問われることが多いです。）「シラバスの各用語を誰かに解説できるようになる」ことを意識しながら復習をしましょう。
先述の科目別得点率データからもわかるように、応用数学・機械学習は平均得点率が60%と最も厳しい科目です。自分の弱点科目を早期に把握し、重点的に復習しましょう。一方、開発環境（GPU・分散処理・エッジコンピューティング等）は比較的得点しやすいので、確実に押さえておくことが合格への近道です。
E資格では、理論を数式で問われる問題と、Pythonコードの穴埋め・読解問題の両方が出題されます。「数式を見てコードに変換できる」「コードを見て何をしているか数式で説明できる」レベルを目指しましょう。特にCNN・RNN・Transformerの実装パターンは頻出です。
試験本番が近づいてきたら、アウトプットをしながら総復習しましょう。E資格関連の問題集はそこまで多く出版されていませんが、一般的には「黒本」と呼ばれる書籍が有名です。ただし、内容が2つほど前のシラバスにしか対応しておらず、現在の試験範囲と相違がありますのでご注意ください
1周目で全体の把握と弱点の洗い出し、2周目で弱点を重点的に潰します。間違えた問題には必ずマークをつけ、3周目はマーク付きの問題だけを解きましょう。
本番は120分で104問。1問あたり約1分10秒が目安です。模試を解く際は必ず時間を計り、ペース配分に慣れておきましょう。計算問題に時間をかけすぎず、知識問題で素早く得点する戦略が有効です。
PyTorch/TensorFlowの基本的なAPI（nn.Module, forward, loss, optimizer等）は必ず手を動かして実装しておきましょう。コードの「穴埋め」形式が中心ですが、関数名やパラメータの順序を正確に覚えておく必要があります。
黒本（徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集）
※黒本は、本番試験よりも難易度がかなり高く設定されています。基礎が固まっていない状態で挑むと、自信を失い挫折する原因にもなりかねません。ある程度知識がついてきた段階の腕試しなど、学習の終盤に活用しましょう！
深層学習教科書 ディープラーニング E資格（エンジニア）精選問題集
こちらは問題集の中では最近出版された書籍であり、最新シラバス対応であるのはもちろん、300問近い問題&詳細解説に加え、1回分の「総合問題集（模試）」もセットでついていきます。黒本に並ぶ、E資格におけるアウトプット書籍の定番になります。
筆者オリジナル問題集
本サイトでは、オリジナル問題集を販売しております。資格難易度のレベル確認や、試験直前の実践模試として是非ご検討ください。
当サイトの運営者が、最新のシラバスと傾向を徹底分析して作成。多くの受験者が苦手とする「数式」と「実装」で差をつけるための実践問題集です。
また、本サイトでは私が作成した小テストを数問掲載しております。興味のある方は是非ご覧ください。
