【資格の合格体験記】E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）の合格報告｜てらやさん

tss 東京自習会

7 時間前

読了時間: 11分

こんにちは！

コミュニティメンバーのてらやです。

2026年8月に受験したE資格に合格しましたので、その報告をします。

学習・受験状況
受験理由
試験の感想
合格に向けて意識したこと
勉強方法で上手くいったと思ったこと
勉強方法で改善したいと思ったこと
具体的な勉強方法
試験直前にやったこと
オススメの学習アイテム・アプリ
これから受験する方へ
次にチャレンジしたいこと、取得したい資格
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1.学習・受験状況

資格・試験名：E資格(JDLA Deep Learning for ENGINEER)
受験日：2026年8月30日(日)
勉強時間：約300時間
勉強期間：約7ヶ月
受験回数：1回
受験費用：33,000円(高いです…)
講座費用：168,300円(もっと高いです…！)
使用教材：
AVILEN「E資格講座【PyTorch版】＋機械学習講座」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(通称黒本) ChatGPT/Claude Code
勉強前の状態：G検定、統計検定準1級、応用情報技術者試験を取得済。仕事でも機械学習や強化学習に触れている状態
試験前の状態：AVILENのE資格受講認定をとった後、講座/問題演習などを2周黒本を1周終えた状態。

以下、合格証明および本番の得点率です。

総合得点率及びそのボーダーは公表されていませんが、例年では6割5分～7割程度とれば合格できると噂されているようです。

E資格とは

E資格(JDLA Deep Learning for ENGINEER)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施している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や知識を認定する資格試験です。

同じJDLAが実施するG検定が、AI・ディープラーニングに関する基礎知識や活用について幅広く問う試験であるのに対し、E資格ではより技術的な内容まで踏み込みます。

試験範囲には、機械学習・深層学習だけでなく、それらを理解するための数学、ニューラルネットワークの各種モデルや学習手法、実装・開発に関する知識などが含まれます。なので用語を覚えるだけではなく、数式を理解したり、実際のコードがどのような処理をしているのかを読み解いたりする力も必要になります。

…と上記のようにG検定とE資格は用途別で受験するような形で公式ページには記載されていますが個人的にはE資格はG検定の上位互換資格といって差し支えないと思います。一部範囲が被っていないところもありますが、ほぼ知識問題が占めるG検定とは違い、E資格はAI実装に関して深い理解が求められ、かつ知識も必要となるためです。

そのため、G検定を受けていない方は、E資格を受ける前に先にG検定を取得することを強くお勧めいたします。(同程度の知識がある方は不要です)

また、E資格を受験するためには、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る必要があります。この講座が非常にお高いです…お財布と相談して受講することをおすすめいたします。私は今回、AVILENの認定プログラムを受講したうえで受験しました。

AVILENの認定プログラムは少し値段が張りますが講義もわかりやすく類題演習も豊富にできてよかったかと思います。ただ、ちょっと類題演習サイトが使いづらいという弱点もありました。類題を隅々まで勉強できれば、本番でもかなり戦える状態になると思います。

2.受験理由

受験しようと思った理由は2つあります。1つ目がキャリアのためです。

AI系の資格はいくつかありますが、単純なAI資格で言うとE資格が現状最難関レベルの資格といわれることも多いです。実際はなかなか資格だけで評価されるというのは少ないと思いますが、その中でもE資格はいろいろ勉強してきたというのを理解してもらえる資格になるのかなと思います。

2つ目が今後取り組もうと考えているAIコンペ(Kaggle)のためです。

機械学習・AI分野では、Kaggleと呼ばれる世界的に有名なAI・データ分析コンペティションのプラットフォームがあります。AI勉強をし始めた最初に挑んでみたところあっけなく返り討ちにあってしまい、AIの普遍的な知識や実装の勉強ができる良い方法を考えていました。E資格は全体的な知識をさらいながら、より実践に近い勉強ができるので最適だと考えてコンペで勝てるようになるために受講しようと考えた次第です。実際に勝てるようになるかは今後の頑張り次第なので、コンペにくじけず挑みたいところです。

3.試験の感想

本番の試験の問題形式や内容の感想を説明するのは規約で禁じられているので、本番受験してみてどうだったか、前提講座や黒本の問題をやり始めてどうだったかについて記載させていただきます。

本番に関してですが実際に受験してみると、事前に想定していたよりも難しく感じました。事前情報だとAVILEN講座の予想問題は本番より少し難し目に作ってあるとのことでしたが、本番解いてみるとそんなこともなく同等レベルか本番の方が少し難しいぐらいでした。もしかすると例年本番試験のレベルも少しずつ上がっているのかもしれませんね。

試験時間については、最後に問題を見直す時間をギリギリ確保できました。ただ、AVILENの問題などで練習していたときは時間がかなり余っていたため、本番の難易度上昇と緊張合わせて思ったより余らなかった感じです。

試験終了から結果発表までは3週間ほど待ち期間があります。なので終わった後は予想より本番が難しく、落ちた可能性もあるかもと少しドキドキしながら結果発表を待っていた次第です。結果的にはそんなに悪い点数ではなくマージンを持って合格できていました。

4.合格に向けて意識したこと

まず、絶対行った方が良いことはAVILENの類題演習を正答率がほぼ100％になるまで繰り返し行うことです。この類題に出る問題やその周辺知識をしっかり学習することが本番の正答率に直結します。

ただ、問題の答えだけを覚えるのではなく、分からない部分をできるだけそのままにしないこともかなり大事です。「問題形式が多少変わっても自分は解答できるのかな？」という意識を持ちながら解答していただけたら良いと思います。

E資格では単純な用語の暗記だけではなく、数式やアルゴリズム、ニューラルネットワークの構造、さらにコードの穴埋めまで出題されます。そのため、表面的に答えを覚えるだけではなく、「なぜそうなるのか」を理解することを意識して勉強しました。

ちょっと専門的になってしまいますが、すでに受験している方に向けて特に意識した方が良い(つまり難しい)と思われる分野がいくつかあります。

1つめはコーディング文章の穴埋め問題ですね。AVILENの類題などでもコード全体の処理を理解しているだけでなく、axisの指定など細かい部分まで問われる穴埋め問題もあり、実装レベルでの理解が必要だと感じました。

2つめはGAN系統の理解です。基本的には単純な暗記になるんですが、それぞれの特徴や違いを混同しないように整理して覚える必要があります。

3つめは強化学習についてです。シンプルに数式が難しい。概念もかなり難しい。となれば「問題としては式などには触れず概念だけ問題にされるとかそういう出題のされ方をするのかな？」と思っていたのですが普通に類題演習で式の詳細理解を必要とする問題がバンバン出てきます。自分は業務で強化学習を使っているのもあってまだましでしたが、分野そのものの難易度が高く、試験対策でも苦戦すると思います。

5.勉強方法で上手くいったと思ったこと

特に上手くいったと思うのは、AVILENの講座や問題演習をベースにしながら、分からない部分をChatGPTなどの生成AIで掘り下げたことです。

解説を読んだだけでは理解できなかった内容でも、「もっと簡単に説明して」「この式のこの部分が分からない」と細かく質問することで、自分がどこを理解できていないのかを明確にできました。

問題だけの理解だと見落としがあることが多く、周辺知識までしっかり調べていくのが望ましいと思います。

また、試験直前には黒本を1周し、AVILENとは少し違った角度から問題に触れられたことも良かったと思います。今回は時間の都合で黒本は1周しかできませんでしたが、時間に余裕がある方であれば、間違えた問題を中心に2周、3周と繰り返すことで、さらに安定して本番に臨めると思います。

あとは直前期の盆休みに一人勉強合宿を実施して1日15時間程度ひたすら寝て起きて勉強するといったルーティーンを組めたのも良かったです。直前に勉強したことは頭に残りますね。

6.勉強方法で改善したいと思ったこと

振り返って改善したいと思うのは、講義に時間をかけすぎたことです。今回は講義の理解を深めながら進めていたため、E資格の講義部分だけでも100時間程度かかりました。

しかし、実際に最後まで勉強してみると、まずは講義をある程度のペースで一通り終わらせ、早めに問題演習へ移った方が効率的だったと思います。問題を解くことで、自分が理解できている部分と理解できていない部分が明確になるため、そこで必要に応じて講義を見返した方が、目的を持って復習できます。

ただ、Vision Transformerや強化学習など、概念自体が難しい分野については、講義がなかなか理解できず立ち止まってしまうのも仕方ないと思います…。良い塩梅を探すのも勉強ですね。

黒本についても、今回は試験直前の仕上げとして1周しただけでした。時間に余裕があればもっと早い段階から取り組み、間違えた問題を中心に複数回解いておけば、より安心して本番に臨めたと思います。

7.具体的な勉強方法

勉強時間は合計で約300時間でした。

大まかな内訳としては、機械学習講座に約50時間、E資格の講義に約100時間、コーディング演習に約50時間、AVILENの類題演習や黒本などの問題演習に約100時間を使いました。

基本的にはAVILENの教材を中心に進め、分からない内容が出てきた場合はChatGPTを使って理解を補いました。解説を読んでも理解できない場合には、そのまま覚えるのではなく、分からない箇所を指定して質問し、納得できるところまで掘り下げるようにしていました。

また、コーディング演習ではClaude Codeも活用しました。Claude Codeに直接問題を解答させるのではなく、詰まったときにコードを直接読んでもらい、アドバイスをもらう先生役として活用しました。コードを書いたり動かしたりすることで、講義を聞くだけでは身につきにくい実装面の理解を補いました。

8.試験直前にやったこと

試験直前は、新しい内容を広げるというよりも、AVILENの問題演習をひたすら繰り返しました。問題を解いて、分からなかった部分や間違えた部分があれば解説を確認し、それでも理解できない場合にはChatGPTを使って疑問点を解消する、という流れを繰り返しました。最終的にはAVILENの類題だけでも大体2000問の問題を解いたと思います。

また、最後の仕上げとして黒本を1周しました。黒本まで何周もできれば理想的だったと思いますが、今回は時間が限られていたため、AVILENの問題演習を優先しながら黒本を一通り解く形になりました。

本番では練習時より難しく感じる問題もあったため、直前期にできるだけ多くの問題に触れておいたことは良かったと思います。

9.オススメの学習アイテム・アプリ

中心となったのはAVILENの問題演習サイトですが、このサイトはあまり問題が良い感じでまとまっておらず使いづらさを感じることもありました。

そのため、割り切ってシンプルなカウントアプリを使って今日は○○問解くと決めて問題を数えていたりしました。

また、Studyplusを使って自分の勉強時間を数えたり、同じE資格を勉強している人をフォローしたりしていました。

勉強するとどうしてもだらけてしまうところもありましたので、東京自習会のオフライン自習会に参加して勉強習慣を絶やさないようにも意識しました。

10.これから受験する方へ

冒頭にもお伝えしましたが、いささか難易度が高い試験ですので、G検定相当の知識を持たれていない方はまずG検定を取得することをお勧めします。

さらに、すでにPythonやAIの知識がある程度ある方以外は講座料金をケチらないようにしてください。安い講座はあるラインの内容までを省いていることが多く1から10まで教えてくれないことが多いようです。本番は意外と初歩的なところが理解できているのかというのも問われたりするので主題となるディープラーニング分野だけできればOKということにはならないです。

結局のところ、うまくスキップしたり要領よく合格することを狙わずに基礎から泥臭くやっていくのが合格への一番の近道だと思います。

あと、前提講座は受講可能な期間が決まっていて過ぎてしまうと講座料金を払い直すことになりますので仕事や諸々が忙しくならないだろう時期に受験することをお勧めいたします。

受講し始めたらあとは日々コツコツと進めて、受験直前に勉強量を上げて暗記部分を詰め込むようにできればよいと思います！