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E資格とは

ニューラルネットワークのイメージ

E資格とは?

popIn actionの公式サイトキャプチャイメージ
引用元:日本ディープラーニング協会
https://www.jdla.org/

E資格は、AIエンジニアの資格。 「一般社団法人日本ディープラーニング協会」(JDLA)の実施する認定プログラムを受講し、試験に合格することで取得することのできる資格を指します。独学では取得することができません。
試験を受けることで、どのようなメリットがあるのでしょうか。

E資格を独学で学びたい

職業別E資格の知名度

E資格の認知度調査
調査対象:15歳~49歳までの男女1607名
調査機関fastask利用

知名度を調査したところ、AI事業などに関わる人のほとんどは存在を認知していました。
しかし、エンジニアの中でも「名前は知っているが、どんな資格なのかは把握できていない」という人が半数近くいることがわかりました。

このページでは、E資格とはどんな内容の資格なのかを解説していきます。

E資格を取得しようと考えたことのある人の割合

E資格を取得しようと考えたことのある人の割合
調査対象:15歳~49歳までの「E資格について聞いたことがある」と答えた男女221名
調査機関fastask利用

E資格を取得しようと考えたことのある人の割合はなんと、44%。約半数近い人が取得をしようと考えたことがある、と答えました。実際に取得をしている人を見ても、26%と3割近くの人は実際に資格を取得した、と答えています。E資格に関しては、必要性を感じて資格取得を考える人が多い割合で存在していることがわかりました。

今後、AI事業やディープラーニングを用いた技術が発展していく中で、資格を先に取得しておくことは、将来への投資になると考えられます。

ディープラーニングシステムの実装ができるようになる

ディープラーニングの産業への取り組みが進む中、ディープラーニングを含むAI技術者が必要とされていますが、現在、全く人材が足りない状況です。企業、研究所、大学などでAI技術を学ぶ機会は少なく、独学で身につけるのも簡単ではありません。
E資格を受ける最大のメリットは、ディープラーニングを実装レベルまで学べることではないでしょうか。

JDLA主催のコミュニティに参加できる

E資格の試験に合格すると、JDLAが主催する様々なコミュニティに参加することができます。コミュニティに入ると、ディープラーニングに関する勉強や様々な情報交換ができるだけでなく、普段では知り合えないようなディープラーニング専門家との人脈ができ、キャリアアップも期待できます。

就職や転職に有利

AI技術者不足は世界中の問題となっていますが、日本では特に人材が不足しています。ディープラーニングを実装できるAI技術者の評価は年々高まっており、異業種からの技術者引き抜きも多くなっています。
今後、ますます技術者の価値が高まっていくことが予想されるので、E資格を持っていれば就職や転職に有利になることは間違いないでしょう。

E資格は転職で使える?

名刺に資格ロゴを表記できる

E資格を持っていると、名刺にE資格ロゴを表記できるようになります。流行りにのって名刺にAI技術者と表記する人もいますが、E資格はJDLA主催の資格なので確固たるAI技術者であるという証明ができます。
最も良く使用されている表記は、正式名称版が「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #1 合格者」、短縮版が「JDLA E資格 2019 #1 合格者」となります。

E資格の取得方法

E資格とは、ディープラーニング理論について体系的に理解し、適切な手法でディープラーニング技術を実装できるエンジニアであることを認定する資格です。資格を取得するには、一般社団法人 日本ディープラーニング協会(以下JDLA)が年二回実施している検定試験に合格する必要がありますが、試験日の過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了していなければ受験することができません。
ディープラーニング技術は2012年頃より急速に発展してきました。その中でも音声認識や画像認識の技術進歩は著しいものがあり、すでに世界では、あらゆる産業にディープラーニング技術をつなげていこうという取り組みが進んでいます。そんなグローバル社会の中で戦っていくためには、日本においてもディープラーニングを中心とする産業を拡大する必要性が急務となってきています。
そのために、ディープラーニングを主要事業とする企業が中心となって2017年6月に設立されたのがJDLAで、産業へのディープラーニング活用促進、国際連携、人材育成、産業や公的機関への提言などの活動を行っています。
ディープラーニングを活用するには、ディープラーニングを正確に理解して実装し、それを活用できる人材が必要ですが、まだまだ十分な人材が育成されていません。JDLAでは、ディープラーニング技術を習得してもらうために年二回認定試験を実施しています。

【引用元】https://www.jdla.org/about/

E資格の認定講座一覧はこちら

E資格対策の講座体験談はこちら

E資格概要

受験資格

試験日の過去2年以内にJDLAが認定しているプログラムを修了している必要があります。認定プログラムは2020年4月時点で13ですが、今後、増えていく予定となっています。内容はディープラーニングの基礎から既にエンジニアとしての知識がある人向けのものまで様々です。試験時間は120分で108問程度が出題されます。

試験日程

2020年・2021年の試験日程
2020#1 2020年2月21日(金)・22日(土)(終了)
2020#2 2020年8月29日(土)(中止)
2021#1 2021年2月

試験会場

受験申し込み時に、北海道から沖縄まで全国の指定試験会場から希望会場が選択できます。各会場には定員があり、定員になった場合には、希望する会場を選べないことがあります。日本国内試験会場のみでの受験となり、海外では試験を受けることができません。

出題範囲

シラバスからJDLA認定プログラム修了レベルの問題が出題されます。ソースコードを含む問題はPythonで記述しますが、ChainerやTensorFlow等の機械学習系ライブラリには依存しない問題が出題されます。2020年4月時点でのシラバスのカテゴリには応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境があり、シラバスの内容は1~2年に1度見直されます。

受験費用

※バウチャーの有効期限は申込み検定の回のみとなります。

【引用元】
https://www.jdla.org/certificate/engineer/#certificate_No04
https://www.jdla.org/wp-content/uploads/2019/09/JDLA_E%E3%82%B7%E3%83%A9%E3%83%90%E3%82%B9_2020%E7%89%88.pdf
https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/

E資格を受けた人の口コミ・感想

資格を取得したいというよりも、体系的にAI技術を学びたかったのでJDCAの認定プログラムのディープラーニング講座を受講。せっかく受講したのだから資格も取っておいたほうがいいだろうと思ったのでE資格も受験してみました。受講中は予習と復習を欠かさず行い、講座で出された課題や例題も完璧に解答できるようになるまで徹底的に学習しました。受講前は良くわからず、ただサンプルを真似して実装していたプログラムも、受講後はコードの内容を詳細に把握できるようになり、、ディープラーニングの理解が深まったことを実感しました。E資格をとったことで名刺にロゴが追加でき、AI技術保有をアピールできるようになりました。(研究・開発技術者)

【引用元】
http://study-ai.com/jdla/

もともとプログラミング、統計、確率の経験があったので、AIの資格試験があるということを知ってチャレンジを決心。最初にG検定を取得し、さらに高みを目指して認定プログラム講座でE資格取得の勉強を始めました。次回の講義までに演習課題と開発課題を行い、時間がない時は夜中にも課題を解きました。課題でわからないところがあっても、講師の方から技術的アドバイスをいただきながら開発ができ、課題を通じてディープラーニングについて多くのことを学ぶことができました。E資格を取得したことで、実務において最適な解決方法が分かるようになったと感じています。社内システムなどでAI活用の需要が高まっているので、今後はAIを活用したプロダクト開発スキルを身につけて会社に貢献したいと思っています。(研究・開発技術者)

【引用元】
https://avilen.co.jp/news/02984/

E資格の難易度・参加者の特徴

E資格の難易度はとても高く、少し勉強したくらいでは合格することができません。
試験は多肢選択式で行われ、試験時間は120分で100問程度の問題が出題されます。つまり、1問あたり1分で解いていかないといけないわけです。試験問題のレベルはJDLA認定プログラム修了レベルとされますが、基本的にディープラーニング技術の実装レベルの力が必要です。

E資格の難易度はどれくらい?

E資格の合格率

過去3回のE資格試験の受験者数、合格者数、合格率は以下のようになっています。

開催年度 受験者数 合格者数 合格率
2018年(9月) 337人 234人 69.44 %
2019年(2月) 387人 245人 63.31 %
2019年(8月) 670人 453人 67.61 %

これを見ると、合格率は60%~70%で、受験者の半数以上が合格しています。
合格率だけ見ると簡単そうに見えますが、E資格を受験する人は普通以上の知識や技術力を持っている人ばかりです。しかも受験のために猛勉強してきた人達です。そう考えると、E資格は合格率以上に難しい試験であるといえます。
E資格の合格ラインは非公開です。JDLA公式ページでも非公表としていることが記載されているので、合格に必要な点数は不明です。

E資格参加者の特徴

E資格参加者の年齢層は10代から60代と幅広いです。業種は、ソフトウェア業と情報処理・提供サービス業、製造業、サービス業、金融・保健、不動産業、医療福祉、学生など様々な人が試験を受けています。

【年齢別受験者数】2019年(2月)

年代 人数 比率
10代 2名 0.5%
20代 140名 36.2%
30代 127名 32.8%
40代 85名 22.0%
50代 26名 6.7%
60代 7名  1.8%

【職種別受験者数】2019年(2月)

職種 人数 比率
一般社員級 207名 53.5%
主任・係長級 72名 18.6%
課長級 33名 8.5%
部長級 12名 3.1%
役員・経営者 16名 4.1%
学生 29名 7.5%
無職・その他 18名 4.7%

【引用元】JDLA試験実施レポート(2019年12月)
http://202.32.159.129/wp-content/uploads/2019/12/JDLA%E8%A9%A6%E9%A8%93%E5%AE%9F%E6%96%BD%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88_201912%E7%89%88v2.pdf

E資格の出題範囲 応用数学

応用数学(applied mathematics)とは、数学的な知識を他分野に適用することを主とした数学の総称です。確率・統計計算や分析手法、グラフ理論、数値解析、待ち行列理論など基本的数学原理を理解し活用できることが求められます。

応用数学【出題範囲】

線形代数

確率・統計

情報理論

E資格で必要な数学の知識

E資格の出題範囲 機械学習

機械学習とはコンピューターに学習させることです。人工知能(AI)に学習させる方法には人間がデータを入力する方法と機械学習の方法があります。人間が入力する方法はプログラムでコンピューターに知識を蓄積する方法で、一世代前のAI機械は全てこの方法でした。
機械学習は、例えば画像認識のように、コンピューターが膨大なデータから特徴を見つけだして分類していく方法です。機械学習には「教師あり学習」と「教師なし学習」があります。教師あり学習は、「この画像は犬である」というように、入力データと回答が1対1で紐づいた情報を使った学習方法です。教師なし学習は、入力データと回答という紐づけがなく、データが持つ特徴を探しだして似たようなもの同士をグループ分けする学習方法です。

機械学習【出題範囲】

機械学習の基礎

実用的な方法論

E資格の出題範囲 深層学習

深層学習(ディープラーニング)は人工知能((AI)の発展に必要な技術で、常に研究・開発が進んでいます。人間の神経細胞をモデル化したニューラルネットワークがベースとなっているディープラーニングは顔認証システムや自動車の自動運転システムなどに使われています。
ディープラーニングには様々な手法があり、出題範囲も広範囲になります。
順伝播型ネットワークは入力層、中間層、出力層を含むニューラルネットワークで、ここでは基本的に情報の流れは入力層から出力層に向けて流れ、逆方向には流れません。また、ある層に存在するユニットは、隣接している前層の全ユニットの出力を受け取って演算を行い、隣接する後層の全てのユニットに出力値を渡します。同一層内でのユニット接続はありません。
深層モデルのための正則化とは、機械学習の過学習を防いだり、パラメータ数が方程式よりも多いという設定不良問題を解決したりするために、パラメータに制約を課す手法のことです。

深層学習【出題範囲】

E資格の出題範囲 開発・運用環境

開発・運用環境は2020年から新しく追加されました。出題範囲自体は、それほど広くないですが、ディープラーニングを実装するためには、とても重要な部分となります。軽量化・高速化はディープラーニング実用のための核といってもいい分野です。軽量化・高速化の範囲にはデータ並列やモデル並列の分散処理知識、軽量化技術としてはプルーニングや蒸留、量子化も含まれています。動画再生や3D画像処理など、グラフィックスに関する大量データの演算処理に使うアクセラレータGPU(Graphics Processing Unit)の知識も必要となってきます。
また深層学習ライブラリのミドルウェアも範囲に含まれています。通信大手会社が実装した様々なライブラリがあるので、これも使いこなしておく必要があります。

開発・運用環境【出題範囲】

ミドルウェア

軽量化・高速化技術

【引用元】JDLA_Eシラバス_2020版
https://www.jdla.org/wp-content/uploads/2019/09/JDLA_E%E3%82%B7%E3%83%A9%E3%83%90%E3%82%B9_2020%E7%89%88.pdf

E資格とは?まとめ

近年、AI技術の進歩はめざましく、これからの社会には不可欠なものになっていくであろうことは間違いありません。車の自動運転は既に実用化レベルにありますし、近い将来、病院でのAI診療も始まるでしょう。
20年ほど前に誕生したインターネットが、今やインフラの一部になっているように、やがてAIも時代を変えていき、現在は不可能なことでも実現できるような世界をつくりだすことでしょう。
そんな世界を担っていくのは、深層学習などのディープラーニング技術を理解し、実用化できるエンジニアとなります。しかし、企業がディープラーニングに取り組むにあたっては、大きな問題があります。それはAI人材が足りないということです。特に日本のAI人材不足は顕著で、アメリカや中国などのAI先進国に大きな遅れをとっているという状態です。
一般企業や大学ではAIやディープラーニングについて学ぶ機会は、まだまだ少なく、ディープラーニング知識や技術を独学で身につけるのも難しいことです。
JDLAの実施するG検定とE資格は世界初のディープラーニング認定資格であり、E資格はディープラーニングを実装できるエンジニアであることの証明となります。
E資格を受験するために受講が必須となっている認定プログラムは、2020年4月現在で13あります。プログラム未経験者でも始められるものから、ディープラーニングに特化したものなど、様々な種類があるので、自分に必要な知識を身につけるために最適なものを選ぶことができます。
今後の日本で絶対に必要とされるAIエンジニア。これからの社会で活躍するために、ぜひE資格取得にチャレンジしてみてはどうでしょうか。

価格(税別)&合格率で選ぶ

E資格認定講座3選

E資格認定講座を提供している講座を調査した中でも、合格率を公表している/していた認定講座を提供する事業者はこの3社です。そして、その3社の各講座の最低受講料(2020年9月15日調査時点)も併せてまとめました。

AVILEN

受講料

136,000円~

合格率

94.4%

公式サイトへ

           

※価格はオンライン受講の場合/合格率は2020年2月試験のデータ、価格は2020年9月15日調査時点

AIジョブカレ

受講料

139,800円~

合格率

74.4%

公式サイトへ

           

※価格はオンライン受講の場合/2019年2月試験の合格率は74.4%、価格は2020年9月15日調査時点

SkillUp AI

受講料

279,000円~

合格率

81.0%

公式サイトへ

           

※価格はオンライン受講の場合/2019年8月試験の合格率は81.0%、価格は2020年9月15日調査時点