【2025年最新】E資格完全攻略ガイド｜合格率70%のエンジニア資格対策
「AIエンジニアとして実装スキルを証明したい」「ディープラーニングを実務で活かせるレベルまで習得したい」そんな方におすすめなのがE資格（JDLA Engineer）です。累計合格者9,927名を誇る日本最高峰のAIエンジニア資格で、合格率は約70%。この記事では、2025年の最新試験情報から認定講座の選び方、効率的な勉強法、取得後のキャリアメリット（年収700万円超）まで徹底解説します。
目次
1. E資格とは
E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するエンジニア向けのAI資格試験です。「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」を認定します。
E資格の基本情報
ポイント
E資格は「ディープラーニングを実装できる能力」を問う資格で、Pythonでのプログラミングスキルが必須。機械学習エンジニア、AIエンジニアを目指す方にとって、スキルの客観的な証明となる重要な資格です。
2. E資格とG検定の違い
JDLAが主催する資格には、E資格の他に「G検定」があります。両者は対象者や試験内容が大きく異なるため、自分に適した資格を選ぶことが重要です。
| 項目 | G検定 | E資格 |
|---|---|---|
| 対象者 | ビジネスパーソン全般 | エンジニア |
| 問われる内容 | AI・DLの知識 | 実装スキル・理論の深い理解 |
| プログラミング | 不要 | Python必須 |
| 受験資格 | なし | 認定プログラム修了が必須 |
| 試験形式 | オンライン（自宅受験可） | 会場受験（CBT方式） |
| 検索の可否 | 可能 | 不可 |
| 受験料 | 13,200円 | 33,000円 |
| 難易度 | 合格率70〜80% | 合格率60〜70% |
どちらを選ぶべきか
- ✓ G検定がおすすめ：AIをビジネスで活用したい、基礎知識を体系的に学びたい、プログラミング経験がない方
- ✓ E資格がおすすめ：AIエンジニアを目指す、ディープラーニングを実装したい、Python経験がある方
- ✓ 両方取得：まずG検定で基礎を固め、その後E資格でステップアップするのが王道ルート
3. 2025年・2026年試験日程と合格率
2025年 試験結果一覧
| 回 | 試験日 | 受験者 | 合格者 | 合格率 |
|---|---|---|---|---|
| 第1回 | 2月21日（金）～23日（日） | 1,043名 | 712名 | 68.26% |
| 第2回 | 8月29日（金）～31日（日） | 1,039名 | 730名 | 70.26% |
2025年の合格率は約69%で、比較的安定した合格率を維持しています。累計合格者数は9,927名に達し、国内のAIエンジニア資格として確固たる地位を築いています。
科目別平均得点率（2025年第2回）
2026年 試験スケジュール
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E資格2026 #1試験日：2026年2月20日（金）～2月22日（日）申込期間：2025年12月1日（月）～受験日前日23:59まで
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E資格2026 #2試験日：2026年8月28日（金）～8月30日（日）申込期間：2026年6月1日（月）～受験日前日23:59まで
注意
E資格2026#2よりシラバス改訂版が適用されます。最新情報はJDLA公式サイトで確認してください。
4. 受験資格とJDLA認定プログラム
E資格を受験するには、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が必須条件です。認定プログラムとは、JDLAが定める最新のシラバス内容を網羅していることを認定された講座のことです。
JDLA認定プログラムの特徴
- ✓ 提供事業者：21社以上（2025年時点）
- ✓ 受講料：15万円～40万円程度（講座により異なる）
- ✓ 期間：2週間（短期集中）～6ヶ月（じっくり）まで様々
- ✓ 形式：オンライン、対面、ハイブリッドから選択可能
重要ポイント
認定プログラムの修了証明書は、試験日から遡って2年以内に取得したものが有効です。修了後2年を経過すると受験資格を失うため、計画的に受験しましょう。
5. 出題範囲・シラバス
E資格の出題範囲は、応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境の4分野に分かれています。G検定と異なり、数式レベルでの深い理解と実装能力が求められます。
応用数学
線形代数、確率・統計、情報理論の数学的基礎
- - ベクトル・行列演算、固有値・固有ベクトル
- - 確率分布、ベイズ推定、最尤推定
- - エントロピー、KLダイバージェンス
機械学習
機械学習の基礎理論と評価手法
- - 教師あり学習（回帰・分類）、教師なし学習
- - 過学習・正則化、バイアス・バリアンストレードオフ
- - 評価指標（accuracy, precision, recall, F値、AUC）
深層学習
ニューラルネットワークの理論と実装
- - 順伝播・逆伝播、勾配降下法、最適化アルゴリズム（Adam, SGD）
- - CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、RNN（再帰的NN）
- - Transformer、注意機構（Attention）、BERT、GPT
- - GAN、VAE、敵対的生成ネットワーク
- - 正則化手法（Dropout, Batch Normalization）
開発・運用環境
実装に必要なツール・ライブラリの知識
- - Python、NumPy、Pandas、Matplotlib
- - TensorFlow、PyTorch、Keras
- - GPU、分散学習、学習の高速化手法
- - MLOps、モデルのデプロイ、モニタリング
2026年シラバス改訂について
2026年8月開催予定の「E資格2026#2」よりシラバスが改訂されます。今回の改訂では最新の技術動向を踏まえたキーワードの見直しが行われます。次回2026#1は現行シラバスでの実施となります。
6. 認定講座の選び方とおすすめ
講座選びの3つのポイント
1. 期間と形式で選ぶ
短期集中（2週間～1ヶ月）、標準期間（3ヶ月）、じっくり学習（6ヶ月）の3パターンがあります。仕事との両立を考え、自分のペースに合った期間を選びましょう。オンライン・対面・ハイブリッドの形式も確認を。
2. 合格実績と合格率で選ぶ
講座提供事業者の過去の合格実績や合格率を確認しましょう。JDLA認定プログラム第1号のスキルアップAIなど、実績のある講座は安心感があります。
3. 費用とサポート体制で選ぶ
費用は15万円～40万円と幅があります。質問サポート、メンタリング、模擬試験の有無など、サポート体制も重要な選定基準です。コストパフォーマンスを総合的に判断しましょう。
タイプ別おすすめ講座
ラビットチャレンジ（Study-AI）
入学金22,000円 + 月額3,300円の低価格で受講可能。自分のペースで学べるオンライン形式。
E資格対策ディープラーニング短期集中講座（AI研究所）
全4回の講座で受験資格を取得。事前学習動画があり、未経験でも安心。
現場で使えるディープラーニング基礎講座（スキルアップAI）
JDLA認定プログラム第1号。高い合格率と確かな実績で信頼性抜群。PyTorchベースの実践的カリキュラム。
講座選びのチェックリスト
- - [ ] 受講期間が自分のスケジュールに合っているか
- - [ ] オンライン/対面が自分の学習スタイルに合っているか
- - [ ] 質問サポートの充実度
- - [ ] 模擬試験・演習問題の有無
- - [ ] 過去の合格実績・合格率
- - [ ] 総費用（受講料 + 受験料）の予算内か
7. 効率的な勉強法
必要な勉強時間
| バックグラウンド | 目安時間 | 内訳 |
|---|---|---|
| プログラミング経験あり | 100〜150時間 | 認定プログラム60h + 自習40〜90h |
| Python経験なし | 150〜250時間 | Python基礎30h + 認定プログラム60h + 自習60〜160h |
| 完全未経験 | 200〜300時間 | 基礎50h + 認定プログラム60h + 自習90〜190h |
おすすめの勉強ステップ
STEP1：認定プログラムでインプット（1〜6ヶ月）
まずは認定プログラムを受講し、シラバスの内容を一通り学習。動画講義、演習、課題を通じて基礎を固めます。分からない箇所は質問サポートを活用しましょう。
STEP2：問題集で演習（2〜4週間）
市販の問題集（黒本など）を使って実践演習。間違えた問題は必ず解説を読み、該当する理論を復習。数式の意味を理解することが重要です。
STEP3：実装力を強化（1〜2週間）
Pythonでニューラルネットワークを実装。NumPy、TensorFlow、PyTorchのコードを書いて動かすことで、理論と実装の結びつきを理解します。
STEP4：弱点分野の総復習（1週間）
問題集の正答率が低かった分野を重点的に復習。特に「応用数学」は得点率が低い傾向にあるため、線形代数・統計の基礎を再確認しましょう。
おすすめ参考書・教材
徹底攻略 ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版（黒本）
定番の問題集。模擬試験2回分を含む充実の内容。多くの合格者が使用しています。
ゼロから作るDeep Learning（オライリー）
Pythonでニューラルネットワークを実装しながら学べる名著。理論と実装の理解に最適。
深層学習（岩波書店）
「Deep Learning」（Goodfellow他）の日本語訳。数学的な詳細を深く理解したい方向け。
合格のコツ
E資格は「理解」が重要で、暗記だけでは対応できません。数式の意味、アルゴリズムの動作原理を「自分の言葉で説明できる」レベルを目指しましょう。実装経験があると理論の理解が深まります。
8. E資格取得のキャリアメリット
年収アップの可能性
E資格保持者の平均年収は700万円～1,200万円程度と言われています。AIエンジニアの需要が高まる中、E資格はスキルの客観的な証明となり、転職市場で大きなアドバンテージとなります。
職種別年収目安
- 機械学習エンジニア 800万円～1,200万円
- データサイエンティスト 700万円～1,000万円
- AIエンジニア 700万円～1,100万円
- 研究開発エンジニア 750万円～1,300万円
取得するメリット
1. 技術力の客観的な証明
日本で唯一のディープラーニング実装スキルを認定する資格。履歴書・職務経歴書で大きなアピールポイントとなります。
2. 転職・キャリアチェンジに有利
AI人材不足の現在、E資格保持者は多くの企業から求められています。特にスタートアップ、大手IT企業、コンサルティングファームでの需要が高いです。
3. 最新技術の体系的習得
試験対策を通じて、Transformer、GAN、強化学習など最新のディープラーニング技術を体系的に学べます。実務で即戦力となる知識が身につきます。
4. エンジニアコミュニティへの参加
合格者はJDLAのコミュニティに参加可能。他のAIエンジニアとの交流、勉強会、最新情報の共有など、継続的な学習の場が得られます。
E資格が活かせる職種
- ✓ 機械学習エンジニア：AIモデルの設計・開発・運用
- ✓ データサイエンティスト：データ分析・予測モデル構築
- ✓ AIエンジニア：画像認識・自然言語処理システムの開発
- ✓ 研究開発エンジニア：最先端AI技術の研究・プロトタイプ開発
- ✓ MLOpsエンジニア：機械学習システムの本番運用・保守
次のステップ
E資格取得後は、実務経験を積むことが最重要。Kaggleなどのコンペティションに参加したり、個人プロジェクトでポートフォリオを作成することで、さらにスキルアップとキャリアアップが可能です。
9. よくある質問
Q. 文系でもE資格に合格できますか？
可能ですが、数学（線形代数・統計）とプログラミング（Python）の学習が必須です。認定プログラムで基礎から学べるため、文系出身でも計画的に学習すれば合格できます。ただし、理系出身者よりも学習時間が多めに必要です。
Q. E資格とG検定はどちらを先に取るべきですか？
プログラミング未経験者は、まずG検定で基礎知識を身につけることをおすすめします。G検定合格後、Python学習→認定プログラム→E資格という順序が学習効率が良いです。プログラミング経験者はいきなりE資格を目指しても問題ありません。
Q. 不合格だった場合、再受験できますか？
はい、再受験可能です。年2回試験があり、認定プログラムの修了から2年以内であれば何度でも受験できます。不合格の場合も分野別の得点率が通知されるため、弱点を把握して対策できます。
Q. E資格に有効期限はありますか？
E資格に有効期限はありません。一度合格すれば、永久に資格保持者として認められます。ただし、AI技術は急速に進化しているため、継続的な学習と最新技術のキャッチアップが推奨されています。
Q. 認定プログラムは複数受講する必要がありますか？
いいえ、1つの認定プログラムを修了すれば受験資格が得られます。複数のプログラムを受講する必要はありません。自分に合った1つのプログラムを選び、集中して学習することが効率的です。
Q. 実務経験がなくても受験できますか？
はい、実務経験は不要です。認定プログラムを修了すれば受験できます。むしろ、実務経験がない学生や転職希望者が、スキルを証明するために取得するケースが多いです。実務経験は合格後に積んでいくのが一般的なルートです。
まとめ
E資格は、ディープラーニングの実装スキルを証明できる日本最高峰のAIエンジニア資格です。合格率は約70%と決して低くありませんが、数学とプログラミングの深い理解が求められるため、計画的な学習が必要です。
合格への4ステップ
- 1. 自分に合った認定プログラムを選ぶ（期間・形式・費用）
- 2. 認定プログラムで基礎を固める（1〜6ヶ月）
- 3. 問題集で演習を重ねる（2〜4週間）
- 4. 弱点分野を重点復習し、本番に臨む
次回のE資格は2026年2月20日（金）～22日（日）。申込は2025年12月1日から開始です。AIエンジニアとしてのキャリアを加速させるために、ぜひE資格取得に挑戦してみてください。