E資格とは？難易度・合格率・受験資格・認定講座を解説

また、E資格は、ディープラーニングの理論だけでなく。適切な手法を選び実装するための知識・能力を認定する、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）のエンジニア向け資格です。

一方、AIエンジニアや機械学習エンジニアを目指し、数学・機械学習・深層学習を体系的に学びたい人に向いています。

一方、誰でもすぐ試験へ申し込める資格ではありません。受験日の過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了していることが受験条件です。G検定への合格は必要ありません。

そのため、直近のE資格2026 #1は1,317名が受験し。911名が合格しました。合格率は69.17％です。ただし、認定プログラム修了者だけが受験する試験なので、合格率だけを見て「簡単な資格」と判断するのは適切ではありません。

なお、この記事では、2026年8月22日時点の公式情報をもとに。E資格の難易度・合格率・受験資格・試験範囲・費用・認定講座について解説します。

E資格とは

そして、E資格は、ディープラーニングを実装するエンジニアに必要な理論と実装知識を認定する資格です。

ただし、正式には「JDLA Deep Learning for ENGINEER」と呼ばれ、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施しています。2026年8月22日時点では現行資格であり、次回のE資格2026 #2は8月28日から30日に開催予定です。

項目	内容
資格名	E資格
正式名称	JDLA Deep Learning for ENGINEER
運営	一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）
対象	AIエンジニア・機械学習エンジニア・開発者
受験資格	試験日の過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了
試験時間	120分
問題形式	多肢選択式の知識問題・100問程度
試験方式	全国の指定試験会場で受験
一般受験料	33,000円（税込）
学生受験料	22,000円（税込）
JDLA会員受験料	27,500円（税込）
合格率	69.17％（2026 #1）
合格点	今回確認した公式情報では公表値を確認できず
有効期限・更新	今回確認した公式試験案内では明確な記載を確認できず
試験言語	今回確認した公式試験案内では明記を確認できず

つまり、E資格は、生成AIサービスの操作方法を学ぶ資格というより、AIモデルの仕組みや機械学習・深層学習を技術面から理解したい人向けです。

そのため、生成AIを仕事で安全に使うための基礎知識だけを学びたい人には、より入門的な資格のほうが目的に合う可能性があります。

E資格の難易度は高め

たとえば、E資格の難易度は、AI関連資格のなかでは高めと考えるのが適切です。

まず、単純な用語暗記だけではなく、数学的基礎、機械学習、深層学習、モデルの実装、開発環境まで幅広く扱うためです。さらに、試験を受ける前にJDLA認定プログラムを修了する必要があります。

また、難易度が高くなりやすいポイントは、主に次の4つです。

• 確率・統計や情報理論など数学の理解が必要
• 機械学習・深層学習のアルゴリズムを理解する必要がある
• PythonやPyTorch、TensorFlowを使った実装知識も問われる
• 試験前に認定プログラムの修了条件を満たす必要がある

一方、したがって、「AI用語を覚えれば合格できる資格」という位置付けではありません。

一方、認定プログラムで必要な内容を体系的に学習してから試験を受ける仕組みになっているため、必要な学習範囲は明確です。ゼロから独力で試験範囲を探すより、学習ルートを組み立てやすい点はメリットといえます。

E資格の合格率は69.17％

そのため、直近のE資格2026 #1では、受験者1,317名のうち911名が合格し、合格率は69.17％でした。

なお、直近5回の合格率を見ると、60％台後半から70％台前半で推移しています。

開催回	受験者数	合格者数	合格率
2024 #1	1,194名	867名	72.61％
2024 #2	906名	600名	66.23％
2025 #1	1,043名	712名	68.26％
2025 #2	1,039名	730名	70.26％
2026 #1	1,317名	911名	69.17％

そして、数字だけを見ると、極端に合格率が低い試験には見えません。

ただし、E資格には「JDLA認定プログラムを修了した人」という受験資格があります。一定範囲の学習を終えた人だけが受験して約7割の合格率であることを考えると、未学習の状態から簡単に合格できる試験とはいえません。

また、今回確認したJDLA公式情報では合格基準となる具体的な合格点は確認できませんでした。非公開の数値を推測して学習目標にするのは避けたほうがよいでしょう。

E資格の受験資格

ただし、E資格を受験するには、JDLA認定プログラムのいずれか1つを試験日の過去2年以内に修了していることが必要です。

つまり、大学の学位や特定の職歴は受験条件ではありません。また、G検定に合格している必要もありません。

たとえば、認定プログラムを修了すると、試験予約時に必要となる「修了者ナンバー」が発行されます。受験予約では、修了者ナンバー、認定プログラム事業者名、修了日などを登録します。

つまり、E資格取得までの基本的な流れは次のとおりです。

1. JDLA認定プログラムを選ぶ
2. 講義・演習・修了課題などを進める
3. 認定プログラムの修了条件を満たす
4. 修了者ナンバーを取得する
5. E資格を予約する
6. 指定試験会場で受験する

まず、「参考書だけで勉強して、そのままE資格へ申し込む」という受験方法はできません。

そのため、試験対策そのものを自主学習で補うことはできますが、受験資格を得るには必ず対象となる認定プログラムを修了する必要があります。

E資格の試験範囲と試験形式

E資格2026 #2からは改訂シラバスが適用されます。

主な試験範囲は、数学的基礎、機械学習、深層学習の基礎、深層学習の応用、開発・運用環境です。Transformerや生成モデル、自然言語処理なども含まれます。

数学的基礎

確率・統計や情報理論など、機械学習・深層学習を理解するための数学を扱います。

数式を丸暗記するより、「何を計算しているのか」「モデル学習とどう関係するのか」まで理解しておくことが重要です。

機械学習・深層学習

機械学習の基礎に加え、ニューラルネットワーク、最適化、正則化、CNN、RNN、Transformerなどが範囲に含まれます。

さらに、画像認識、物体検出、自然言語処理、生成モデル、深層強化学習などの応用領域も対象です。

開発・運用環境

モデルだけでなく、エッジコンピューティング、分散処理、アクセラレータ、環境構築なども扱われます。

E資格が単なる理論試験ではなく、実装するエンジニアを想定していることが分かります。

PyTorchまたはTensorFlowを選択する

E資格ではPyTorchまたはTensorFlowを利用した実装問題も扱います。

試験開始時にどちらかを選択し、選択後に変更することはできません。2026 #2についても公式ページで使用バージョンが公開されているため、受験する回の指定環境を確認して学習する必要があります。

E資格の受験料と2026年の日程

E資格2026 #2の受験料は、一般33,000円、学生22,000円、JDLA正・賛助会員27,500円で、いずれも税込です。

区分	受験料
一般	33,000円（税込）
学生	22,000円（税込）
JDLA正・賛助会員	27,500円（税込）

ただし、E資格では試験代だけを予算に入れると不足します。

受験資格を得るためのJDLA認定プログラムにも受講費用がかかるため、実際の総費用は「認定プログラム受講料＋E資格受験料」で考える必要があります。

認定プログラムの料金や学習期間は事業者によって異なります。教育訓練給付制度の対象になっているプログラムもあるため、利用条件を満たす人は受講前に確認しましょう。

2026年のE資格日程

日程は、第1回が2月20日〜22日に実施されました。第2回は8月28日〜30日に予定されています。

なお、2026年8月22日時点では第2回の申込期間中です。

E資格の認定講座とは

JDLA認定プログラムとは、E資格の受験資格を得るために修了が必要な教育プログラムです。

JDLAが、最新シラバスの内容を網羅しているかなどを審査し、認定しています。したがって、「E資格対策」と表示されているだけの一般講座ではなく、JDLA公式の認定プログラム一覧に掲載されているかを確認することが重要です。

2026年8月22日時点のJDLA公式一覧には、たとえば次のような認定プログラムが掲載されています。

事業者	JDLA公式一覧で確認できるプログラム例
スキルアップNeXt	現場で使えるディープラーニング基礎講座
zero to one	機械学習オンライン／ディープラーニングオンライン、E資格認定プログラム スピードパッケージ
エッジテクノロジー	E資格対応パッケージプラン講座
キカガク	ディープラーニングハンズオンコース
AVILEN	全人類がわかるE資格講座、E資格スピードコース
Study-AI	ラビットチャレンジなど

認定講座を選ぶときは、料金の安さだけで決めないほうがよいでしょう。

特に確認したいのは、受験予定回のシラバスへの対応、PyTorchまたはTensorFlowへの対応、修了条件、質問サポート、受講期限、演習量、総費用です。

E資格2026 #2から新しいシラバスが適用されるため、以前から存在する講座を検討するときも、自分が受験する回に対応したカリキュラムかを申込前に確認してください。

なお、認定講座の料金・サポートを細かくランキングする検索意図は、本記事ではなく講座比較記事で扱うほうが適切です。本記事では受験資格との関係と選び方を中心にしています。

E資格の勉強方法

E資格の対策では、「認定プログラムを修了すること」と「試験問題へ対応できる状態まで知識を定着させること」を分けて考えると進めやすくなります。

1. 数学とPythonの基礎を固める

確率・統計や情報理論に苦手意識がある場合は、いきなり深層学習へ進まず基礎から復習します。

Pythonについても、コードを見て処理内容を理解できる程度の基礎は身につけておきたいところです。

2. 認定プログラムでシラバスを一通り学ぶ

講義を見るだけで終わらせず、モデルの仕組みを自分の言葉で説明できる状態を目指します。

数式、アルゴリズム、実装を関連付けて理解すると、単純暗記より応用しやすくなります。

3. PyTorchまたはTensorFlowを実際に動かす

E資格は実装知識も扱います。

選択するフレームワークでニューラルネットワークを構築し、学習・評価する一連の流れを実際に確認すると理解を深めやすくなります。

4. シラバスを基準に弱点を洗い出す

試験前は、市販教材だけを基準にするのではなく、受験回に適用されるJDLA公式シラバスと照合します。

E資格2026 #2ではシラバスが改訂されているため、古い試験対策情報だけに頼らないことが重要です。

なお、JDLAが全受験者向けの標準勉強時間を公式に定めているわけではありません。必要時間は数学・Python・機械学習の経験や、選択する認定プログラムによって変わります。

E資格を取得するメリット

E資格の大きなメリットは、ディープラーニングを実装するための知識を体系的に学ぶ目標を作れることです。

学習範囲には数学、機械学習、深層学習、画像認識、自然言語処理、生成モデル、開発環境などが含まれます。そのため、AIエンジニアとして基礎から専門領域まで整理したい人には学習の道筋として活用できます。

また、認定プログラム修了と試験合格を通じて、一定範囲の専門知識を学んだことを示せます。

ただし、資格取得だけでAIエンジニアとしての実務能力全体が証明されるわけではありません。

転職やキャリアアップを目的とする場合は、E資格に加えて、実装経験、GitHubなどで確認できる制作物、業務経験、データ分析やモデル開発の実績などを組み合わせることが重要です。

E資格は意味ない？

E資格が「意味ない」かどうかは、取得目的によって変わります。

AIエンジニアとしてディープラーニングを体系的に学びたい人にとっては、学習範囲と到達目標を設定しやすい資格です。一方、ChatGPTなどの生成AIサービスを仕事で使いたいだけなら、学習範囲が専門的すぎる可能性があります。

資格名だけを得ることが目的になると、費用や学習時間に対するメリットを感じにくくなるでしょう。

反対に、次のような目的があるなら取得を検討しやすくなります。

• AIモデルの仕組みを理論から理解したい
• 機械学習・深層学習を実装したい
• AIエンジニアとして専門知識を体系化したい
• 実務経験と組み合わせて知識を対外的に示したい

生成AIの安全な利用や基礎的な業務活用を中心に学びたい場合は、生成AIパスポートなど、入門寄りの資格も比較すると目的に合う資格を選びやすくなります。

E資格とG検定の違い

E資格とG検定は、どちらもJDLAが実施するAI関連資格ですが、想定する能力や受験条件が異なります。

G検定はディープラーニングの基礎知識を持ち、適切な活用方針を決定して事業へ活用するための知識を問う検定です。受験資格に制限はありません。

一方、E資格はディープラーニングを実装するエンジニア向けで、JDLA認定プログラムの修了が必要です。

比較項目	E資格	G検定
主な対象	AIエンジニア・開発者	AIを活用するビジネス職・技術職
主な目的	理論を理解し実装する	AI・深層学習を理解し活用方針を判断する
受験資格	認定プログラム修了が必要	制限なし
実装知識	重視される	E資格ほど重視されない
難易度	高め	E資格より取り組みやすい
G検定合格の必要性	不要	―

「まずG検定に合格しないとE資格へ進めない」という制度ではありません。

ただし、AIやディープラーニングを初めて学ぶ人なら、G検定相当の基礎知識から学んでからE資格の専門領域へ進む方法もあります。

E資格が向いている人・向いていない人

E資格は、AIを「使う」だけでなく「仕組みを理解して実装する」ことを目指す人に向いています。

特に、AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストなどを目指し、数学やプログラミングも含めて学習したい人とは相性がよいでしょう。

一方、生成AIを使った文章作成や業務効率化など、主にユーザー側の活用方法を学びたい人には専門性が高すぎる場合があります。

また、認定プログラムの受講費用と学習期間も必要です。「短期間・低コストでAI資格を1つ取得したい」という目的だけなら、別資格も含めて比較することをおすすめします。

E資格に関するよくある質問

E資格の合格率は何％ですか？

直近のE資格2026 #1では、1,317名が受験し911名が合格しました。合格率は69.17％です。

ただし、受験者はJDLA認定プログラムを修了した人に限られるため、合格率だけで難易度を判断しないことが重要です。

E資格は独学だけで受験できますか？

試験対策を自主学習することはできますが、独学だけでは受験資格を得られません。

試験日の過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了する必要があります。

G検定に合格しないとE資格を受験できませんか？

G検定の合格は必要ありません。

JDLA公式FAQでも、E資格の受験資格はJDLA認定プログラムの修了であり、G検定未取得でも受験できると案内されています。

E資格の認定講座はどれを受けてもよいですか？

JDLA公式ページに掲載されている認定プログラムのうち、対象となるものを1つ修了すれば受験資格を得られます。

ただし、シラバスへの対応状況、修了条件、学習形式、使用フレームワーク、料金、サポートなどが異なるため、自分の受験予定回と学習環境に合わせて選びましょう。

E資格はオンラインで自宅受験できますか？

2026 #2は自宅受験ではなく、全国の指定試験会場で実施されます。試験時間は120分です。

不合格なら同じ開催期間に再受験できますか？

E資格2026 #2では、受験期間中に1人1回のみ受験可能と案内されています。そのため、同じ2026 #2の開催期間内に再受験することはできません。

まとめ

E資格は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な方法を選択して実装するための知識・能力を認定するJDLAのエンジニア向け資格です。

直近のE資格2026 #1の合格率は69.17％ですが、受験にはJDLA認定プログラムの修了が必要です。数学、機械学習、深層学習、プログラミングまで扱うため、AI資格のなかでは専門性が高く、難易度も高めと考えられます。

一方、AIエンジニアとして理論と実装を体系的に学びたい人には、明確な学習目標になります。

受験を検討するときは、最初に受験予定回を決め、対応するJDLA認定プログラム、シラバス、使用フレームワーク、総費用を確認しましょう。

特に2026 #2からは改訂シラバスが適用されるため、古い教材や過去の講座情報だけで判断せず、受験前に最新のJDLA公式情報を確認することが重要です。

出典・参考情報

一般社団法人日本ディープラーニング協会「E資格とは」

参考：一般社団法人日本ディープラーニング協会「2026年 第2回 E資格（エンジニア資格）受験申込開始のお知らせ」

関連資料：一般社団法人日本ディープラーニング協会「2026年 第1回 E資格（エンジニア資格）結果発表」

公式資料：一般社団法人日本ディープラーニング協会「JDLA認定プログラム」

認定講座資料：一般社団法人日本ディープラーニング協会「E資格認定プログラム事業者一覧」

FAQ資料：一般社団法人日本ディープラーニング協会「よくある質問」

Pearson VUE「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2026 #2」

一般社団法人日本ディープラーニング協会「G検定とは」