「E資格に挑戦したいけれど、難易度はどれくらい？」「自分でも合格できるのか不安…」そんな疑問をお持ちではありませんか？
E資格はAIエンジニアとしてのスキルを証明できる注目の資格ですが、数学やPythonの知識が求められるため、難易度について正確に理解しておくことが重要です。
この記事では、最新の合格率データや他のIT資格との比較、必要な学習時間まで徹底的に解説します。これからE資格取得を目指す方にとって、最適な学習戦略を立てるための情報をお届けします。
【結論】E資格の難易度は「やや高め」｜合格率70%前後で突破可能
E資格の難易度は、結論から言えば「やや高め」に位置づけられます。
ただし、合格率は約70%前後で、適切な対策を行えば十分に合格可能です。
ディープラーニングの理論を数式レベルで理解し、さらにPythonで実装できるスキルが求められるため、IT資格の中でも専門性の高い試験と言えます。
しかし、日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する講座を受講することで、体系的に学習を進められる環境が整っています。
認定講座の受講が必須条件となっているため、独学だけでは受験できない点が特徴的ですが、逆に言えば講座を通じて必要な知識を網羅的に習得できる仕組みになっています。
E資格の難易度を5段階評価で判定
E資格の難易度を客観的に評価すると、5段階中「4（やや難しい）」です。
この評価は、以下の要素を総合的に判断した結果です。
- 数学の前提知識：線形代数、微分積分、確率統計の理解が必要
- プログラミングスキル：Pythonでディープラーニングを実装できるレベル
- 試験範囲の広さ：機械学習の基礎からCNN、RNN、強化学習まで多岐にわたる
- 受験条件：JDLA認定プログラムの修了が必須
IT資格全体で見ると、基本情報技術者試験（難易度3）よりも高く、応用情報技術者試験（難易度4）と同等レベルに位置づけられます。
ただし、出題内容がAI・ディープラーニングに特化しているため、専門領域の経験があれば相対的に難易度は下がります。
上記のような資格難易度の全体像を把握することで、E資格がどの位置にあるのかをイメージしやすくなります。
最新の合格率推移（2023年〜2025年）
E資格の合格率は、過去3年間で以下のように推移しています。
| 試験回 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|
| 2023年#1 | 1,112名 | 807名 | 72.6% |
| 2023年#2 | 1,118名 | 749名 | 67.0% |
| 2024年#1 | 1,230名 | 868名 | 70.6% |
| 2024年#2 | 1,156名 | 812名 | 70.2% |
| 2025年#1 | 1,187名 | 837名 | 70.5% |
| 2025年#2 | 1,205名 | 843名 | 69.9% |
参考：JDLA公式サイト
データから分かる通り、合格率は約67%〜73%です。
極端な難化・易化の傾向は見られず、一定の基準で出題されていることがうかがえます。
合格率70%という数字だけを見ると「比較的易しい」と感じるかもしれませんが、これは認定講座を修了した受験者のみが対象である点を忘れてはいけません。
事前にしっかりと学習を積んだ受験者でも約3割は不合格となるため、決して油断できる試験ではありません。
試験概要｜試験時間・問題数・合格基準
E資格の試験概要は以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 試験時間 | 120分 |
| 問題数 | 約100問（多肢選択式） |
| 合格基準 | 総合得点の概ね70%以上 |
| 受験方式 | CBT方式（コンピュータ受験） |
| 受験料 | 33,000円（税込） |
| 試験頻度 | 年2回（2月・8月頃） |
試験時間120分で約100問ということは、1問あたり約1分しかありません。
理論を理解しているだけでなく、素早く正確に解答する力も求められます。
合格基準は「概ね70%以上」とされていますが、試験回によって若干の調整が入る可能性があります。
CBT方式のため、試験会場でパソコンを使って受験します。
受験資格として、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です。
詳細はJDLA公式サイトでご確認ください。
E資格の難易度を他のIT資格と比較
E資格の難易度をより具体的に理解するために、他の代表的なIT資格と比較してみましょう。
同じAI関連資格であるG検定や、国家資格である情報処理技術者試験、データサイエンス系の資格との違いを明確にすることで、自分に合った資格選びの参考になります。
G検定との違い｜知識 vs 実装スキル
E資格とG検定は、どちらもJDLAが実施するディープラーニング関連の資格ですが、求められるスキルのレベルが大きく異なります。
| 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 |
| 試験内容 | AI・ディープラーニングの知識 | ディープラーニングの理論と実装 |
| 数学レベル | 高校数学程度 | 大学レベルの線形代数・微積分 |
| プログラミング | 不要 | Python実装スキル必須 |
| 受験資格 | なし | JDLA認定プログラム修了 |
| 合格率 | 約60〜70% | 約70% |
| 難易度 | ★★☆☆☆ | ★★★★☆ |
G検定は「AIの仕組みを理解し、ビジネスで活用できる知識」を問う試験です。
一方、E資格は「ディープラーニングを自分で実装できる技術力」を証明する資格です。
G検定に合格した方が次のステップとしてE資格を目指すケースも多く、学習の連続性がある資格と言えます。
ただし、G検定合格者でも、E資格の学習には新たに数学とプログラミングの習得が必要になる点には注意が必要です。
基本情報・応用情報技術者との比較
情報処理技術者試験の代表格である基本情報技術者試験・応用情報技術者試験とE資格を比較してみましょう。
| 資格名 | 試験範囲 | 合格率 | 難易度 | 専門性 |
|---|---|---|---|---|
| 基本情報技術者 | IT全般の基礎知識 | 約40〜50% | ★★★☆☆ | 広く浅く |
| 応用情報技術者 | IT全般の応用知識 | 約20〜25% | ★★★★☆ | 広く深く |
| E資格 | ディープラーニング特化 | 約70% | ★★★★☆ | 狭く深く |
基本情報技術者試験はIT全般の基礎知識を幅広く問う試験で、プログラミング、データベース、ネットワークなど多様な分野が出題されます。
応用情報技術者試験はさらに深い知識と、記述式問題による論理的思考力が求められます。
一方、E資格はディープラーニングに特化しているため、専門領域の知識が深く問われます。
合格率だけを見るとE資格の方が高いですが、これは認定講座修了者のみが受験できるという前提条件があるためです。
事前学習を積んだ受験者でも3割は不合格となるため、実質的な難易度は応用情報技術者試験と同等かそれ以上と考えられます。
データサイエンティスト検定との比較
データサイエンス領域で注目される「データサイエンティスト検定」とE資格を比較します。
| 項目 | データサイエンティスト検定（リテラシーレベル） | E資格 |
|---|---|---|
| 主催 | データサイエンティスト協会 | 日本ディープラーニング協会 |
| 試験内容 | データ分析の基礎知識 | ディープラーニングの実装 |
| 数学 | 統計学の基礎 | 線形代数・微積分・統計学 |
| プログラミング | 基礎知識（実装不要） | Python実装必須 |
| 合格率 | 約60% | 約70% |
| 難易度 | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |
データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）は、データ分析の基礎知識を幅広く問う試験です。
統計学、機械学習の基礎、ビジネス活用などが出題範囲に含まれますが、実装スキルは求められません。
一方、E資格はディープラーニングの実装力に焦点を当てており、より専門的かつ実践的な内容となっています。
データサイエンティストを目指す方は、データサイエンティスト検定で基礎を固めてから、E資格で深層学習のスキルを証明する、という学習ルートも効果的です。
【一覧表】IT資格の難易度ランキング
AI・データサイエンス系の主要資格を難易度順に並べた一覧表です。
| 順位 | 資格名 | 合格率 | 難易度 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 統計検定1級 | 約20% | ★★★★★ | 統計学の最高峰 |
| 2 | 画像処理エンジニア検定（エキスパート） | 約30% | ★★★★☆ | 画像処理の専門知識 |
| 3 | E資格 | 約70% | ★★★★☆ | ディープラーニング実装 |
| 4 | 応用情報技術者 | 約20〜25% | ★★★★☆ | IT全般の応用知識 |
| 5 | G検定 | 約60〜70% | ★★★☆☆ | AIの基礎知識 |
| 6 | データサイエンティスト検定（リテラシー） | 約60% | ★★★☆☆ | データ分析の基礎 |
| 7 | 基本情報技術者 | 約40〜50% | ★★★☆☆ | IT全般の基礎 |
| 8 | ITパスポート | 約50% | ★★☆☆☆ | ITの入門資格 |
E資格はAI・データサイエンス系資格の中では上位の難易度に位置づけられます。
ただし、認定講座を通じて体系的に学習できるため、適切な対策を行えば合格は十分に可能です。
E資格が「難しい」と言われる3つの理由
E資格の難易度が高いとされる背景には、明確な理由があります。
ここでは、受験者が特に苦労するポイントを3つに絞って解説します。
理由①：数学の前提知識が必要（線形代数・微分積分・確率統計）
E資格で最も大きなハードルとなるのが、大学レベルの数学知識です。
ディープラーニングのアルゴリズムを理解するには、以下の数学分野の知識が不可欠です。
- 線形代数：行列演算、固有値、ベクトル空間など
- 微分積分：偏微分、勾配降下法、連鎖律など
- 確率統計：確率分布、ベイズの定理、最尤推定など
これらは高校数学のレベルを超えており、文系出身者や数学から長年離れていた社会人にとっては大きな壁となります。
例えば、ニューラルネットワークの逆伝播（バックプロパゲーション）を理解するには、合成関数の微分（連鎖律）を数式レベルで理解している必要があります。
また、CNNやRNNといったモデルの仕組みを把握するには、行列演算の知識が欠かせません。
ただし、認定講座では数学の基礎から丁寧に解説されるため、時間をかけて復習すれば十分に習得可能です。
理由②：Pythonでの実装力が問われる
E資格では、理論だけでなくPythonを使ったディープラーニングの実装スキルが求められます。
具体的には、以下のようなライブラリやフレームワークを使いこなせる必要があります。
- NumPy：配列操作や数値計算
- Pandas：データの前処理
- Matplotlib / Seaborn：データの可視化
- TensorFlow / Keras / PyTorch：ディープラーニングモデルの構築
試験では、コードの穴埋めやアルゴリズムの挙動を問う問題が出題されます。
「このコードを実行すると、どのような出力が得られるか？」といった形式の問題に正確に答えるには、実際に手を動かしてコードを書いた経験が不可欠です。
プログラミング未経験者にとっては、Python文法の習得から始める必要があるため、学習時間が大幅に増加する要因となります。
理由③：認定講座の受講が必須（独学だけでは受験不可）
E資格の受験資格を得るには、JDLA認定プログラムを修了が必須です。
これは他の多くのIT資格にはない独特の条件です。
認定講座の受講には、一般的に10万円〜30万円程度の費用がかかります。
さらに、講座の受講期間は数ヶ月に及ぶため、時間的・金銭的な負担が大きいと感じる方も少なくありません。
ただし、この制度には大きなメリットもあります。
- 体系的なカリキュラムで効率的に学習できる
- 専門家による質問対応やサポートを受けられる
- 実装演習を通じて実践的なスキルが身につく
- 同じ目標を持つ仲間と学習できる
認定講座を受講することで、独学では見落としがちな重要なポイントをしっかり押さえられるため、結果的に合格率の高さにつながっています。
詳細はJDLA認定プログラム一覧でご確認ください。
【前提知識別】E資格の難易度に応じた学習時間の目安
E資格の合格に必要な学習時間は、受験者の前提知識によって大きく異なります。
自分がどのカテゴリに該当するかを把握し、現実的な学習計画を立てることが重要です。
理系出身＋Python経験者：100〜150時間
大学で数学やプログラミングを学んだ経験があり、すでにPythonを業務や趣味で使っている方は、100〜150時間の学習で合格圏内に到達できます。
このタイプの受験者は、以下の点で有利です。
- 線形代数や微積分の基礎がすでに身についている
- Pythonの基本文法やライブラリの使い方を理解している
- 機械学習の基礎概念に触れた経験がある
学習の重点は、ディープラーニング特有のアルゴリズム（CNN、RNN、GANなど）の理解と、TensorFlowやPyTorchの実装演習に置くべきです。
1日2時間の学習で約2〜3ヶ月、集中して取り組めば1ヶ月半程度で試験対策を完了できるでしょう。
文系出身 or プログラミング未経験：200〜300時間
文系出身者やプログラミング未経験者の場合、200〜300時間の学習時間を確保する必要があります。
このカテゴリの方は、以下の分野を一から学ぶ必要があります。
- 大学レベルの数学（線形代数、微積分、統計学）
- Pythonの基本文法とライブラリの使い方
- 機械学習の基礎概念
- ディープラーニングのアルゴリズム
特に数学の復習には時間がかかるため、認定講座を受講する前に数学の基礎固めをしておくことをおすすめします。
1日2時間の学習で約3〜5ヶ月、余裕を持って半年程度のスケジュールを組むと良いでしょう。
完全初心者（数学も苦手）：300時間以上
数学が苦手で、プログラミングにも全く触れたことがない完全初心者の場合、300時間以上の学習時間を覚悟する必要があります。
このレベルから始める場合、以下のステップで段階的に学習を進めることが重要です。
- 数学の基礎固め：高校数学の復習から始め、線形代数・微積分・統計学の基礎を習得（100時間）
- Pythonの習得：プログラミングの基本文法とデータ処理ライブラリの使い方を学ぶ（80時間）
- 機械学習の基礎：回帰、分類、クラスタリングなどの基本アルゴリズムを理解（60時間）
- ディープラーニング：認定講座を通じてCNN、RNN、強化学習などを学ぶ（80時間）
1日2時間の学習で半年〜8ヶ月程度かかる計算になります。
焦らず、基礎から着実に積み上げていくことが合格への最短ルートです。
社会人が働きながら合格する現実的なスケジュール
仕事をしながらE資格の学習を進める場合、平日1〜2時間、週末3〜4時間のペースが現実的です。
このペースで学習すると、週あたり約10〜15時間の学習時間が確保できます。
前提知識別の目安学習時間に基づいて、合格までの期間を試算すると以下のようになります。
| 前提知識 | 必要学習時間 | 週10時間の場合 | 週15時間の場合 |
|---|---|---|---|
| 理系＋Python経験者 | 100〜150時間 | 約2.5〜4ヶ月 | 約2〜3ヶ月 |
| 文系 or 未経験者 | 200〜300時間 | 約5〜8ヶ月 | 約3〜5ヶ月 |
| 完全初心者 | 300時間以上 | 約8ヶ月以上 | 約5ヶ月以上 |
試験は年2回（2月・8月頃）実施されるため、次の試験日から逆算してスケジュールを立てましょう。
例えば、8月の試験を目指す場合、前年の12月〜翌年1月頃から学習を開始すると余裕を持って対策できます。
認定講座の受講期間も考慮し、早めに講座選びと申し込みを済ませることをおすすめします。
E資格の難易度を踏まえた効率的な対策3つのポイント
E資格の難易度は高めですが、適切な戦略で学習を進めれば合格は十分に可能です。
ここでは、効率的に合格を目指すための3つの重要ポイントを解説します。
ポイント①：認定講座選びが合否を左右する
E資格の学習において、認定講座の選択は合否を大きく左右する重要な決断です。
2026年1月時点で、JDLAが認定する講座は30以上あり、それぞれ特徴が異なります。
講座を選ぶ際には、以下の観点で比較検討しましょう。
- 受講形式：オンライン完結型、通学型、ハイブリッド型
- 受講期間：2ヶ月〜6ヶ月程度（講座によって異なる）
- 費用：10万円〜30万円程度（教育訓練給付金の対象かも確認）
- サポート体制：質問対応の充実度、学習コミュニティの有無
- 合格実績：過去の受講生の合格率
特に、質問対応が充実しているかは重要なポイントです。
数学やプログラミングでつまずいた時に、すぐに質問できる環境があるかどうかで、学習効率が大きく変わります。
また、実装演習が豊富に用意されている講座を選ぶことで、試験で問われる実践的なスキルを効果的に身につけることができます。
詳細はJDLA認定プログラム一覧で比較検討してください。
ポイント②：数学とPythonの基礎固めを最優先する
E資格の学習で最も重要なのは、数学とPythonの基礎を確実に固めることです。
ディープラーニングのアルゴリズムは、数学とプログラミングの土台があってこそ理解できるものです。
基礎が不十分なまま認定講座を受講すると、内容についていけず挫折する可能性が高まります。
【数学の学習順序】
- 線形代数：ベクトル、行列、行列演算、固有値
- 微分積分：偏微分、勾配、連鎖律
- 確率統計：確率分布、期待値、分散、ベイズの定理
【Pythonの学習順序】
- 基本文法：変数、データ型、制御構文、関数
- NumPy：配列操作、ベクトル演算
- Pandas：データフレーム操作、データの前処理
- Matplotlib：データの可視化
認定講座を受講する前に、これらの基礎固めに1〜2ヶ月程度を費やすことをおすすめします。
遠回りに見えますが、結果的には最も効率的な合格ルートとなります。
ポイント③：模擬試験で出題傾向と時間配分を把握する
E資格は120分で約100問を解く必要があるため、時間配分の戦略が非常に重要です。
模擬試験を活用して、以下の点を事前に把握しておきましょう。
- 出題形式：選択問題の形式、図表を読み取る問題の有無
- 難易度のばらつき：易しい問題と難しい問題の割合
- 時間配分：1問あたりにかけられる時間の感覚
- 自分の弱点分野：どの分野で失点しやすいか
多くの認定講座では、カリキュラムの中に模擬試験が含まれています。
また、市販の問題集や対策書籍も活用して、できるだけ多くの問題に触れることが大切です。
【おすすめの問題集】
- 『徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集』（インプレス）
- 『深層学習教科書 ディープラーニング E資格公式テキスト』（翔泳社）
試験本番では、確実に正解できる問題から先に解く戦略が有効です。
難しい問題で時間を浪費せず、全体を見渡して得点を最大化することを意識しましょう。
E資格の受験にかかる費用の目安
E資格の取得には、受験料だけでなく認定講座の受講費用も必要です。
トータルでどの程度の費用がかかるのか、事前に把握しておきましょう。
費用の内訳｜認定講座（10〜30万円）＋受験料（33,000円）
E資格取得にかかる費用は、主に以下の2つです。
| 費用項目 | 金額 | 備考 |
|---|---|---|
| JDLA認定講座受講料 | 10万円〜30万円 | 講座により異なる |
| E資格受験料 | 33,000円（税込） | 一般受験者 |
| E資格受験料（学生） | 22,000円（税込） | 学生割引あり |
| 再受験料 | 33,000円（税込） | 不合格の場合 |
| 参考書・問題集 | 5,000円〜10,000円 | 任意 |
トータルで約13万円〜35万円程度の費用がかかる計算になります。
認定講座の費用は、受講形式（オンライン/通学）、サポート内容、受講期間によって大きく異なります。
一般的に、オンライン完結型の講座は10万円〜15万円程度、通学型やマンツーマンサポート付きの講座は20万円〜30万円程度となっています。
費用だけでなく、自分の学習スタイルや前提知識に合った講座を選ぶことが重要です。
教育訓練給付金で最大70%還付される可能性
E資格の認定講座の中には、教育訓練給付金制度の対象となっているものがあります。
この制度を利用すれば、受講費用の一部が還付されるため、経済的負担を大幅に軽減できます。
【教育訓練給付金制度の種類】
- 一般教育訓練給付金：受講費用の20%（上限10万円）が還付
- 専門実践教育訓練給付金：受講費用の50%（上限40万円）が還付、さらに資格取得後の就職で70%（上限56万円）まで還付される場合も
例えば、20万円の認定講座を受講し、専門実践教育訓練給付金の対象となる場合、最大14万円が還付される可能性があります。
給付金の対象となるには、以下の条件を満たす必要があります。
- 雇用保険の被保険者期間が一定以上（初回は1年以上、2回目以降は3年以上）
- 対象講座を修了すること
- ハローワークでの手続きが必要
詳細は厚生労働省の教育訓練給付制度でご確認ください。
認定講座を選ぶ際は、給付金の対象かどうかも重要な判断基準となります。
E資格の難易度に関するよくある質問
E資格の難易度について、受験を検討している方からよく寄せられる質問をまとめました。
Q. 文系でもE資格に合格できる？
A: はい、文系出身者でも十分に合格可能です。
実際に、多くの文系出身者がE資格に合格しています。
ただし、理系出身者に比べて数学の学習に時間がかかるため、200〜300時間程度の学習時間を確保する必要があります。
認定講座では数学の基礎から丁寧に解説されるため、高校数学の復習から始めて、段階的に理解を深めていけば問題ありません。
焦らず、基礎を確実に積み上げることが合格への近道です。
Q. プログラミング未経験でも大丈夫？
A: プログラミング未経験でも合格は可能ですが、事前にPythonの基礎を学んでおきましょう。
認定講座ではPythonの基本文法も扱いますが、完全初心者がついていくのは難しい場合があります。
まずは、無料のオンライン学習サービス（Progateやpaizaラーニングなど）で、Pythonの基本文法やNumPy、Pandasの使い方を習得しておきましょう。
この事前学習に1〜2ヶ月程度かけることで、認定講座の内容をスムーズに理解できるようになります。
Q. G検定に合格してからE資格を目指すべき？
A: 必須ではありませんが、G検定を先に取得するのは効果的な学習ルートです。
G検定では、AIやディープラーニングの全体像、基本的な用語や概念を学ぶことができます。
この基礎知識があることで、E資格の学習において「何を学んでいるのか」が理解しやすくなります。
特に、AI初心者の方はG検定から始めることで、段階的にスキルアップできるためおすすめです。
ただし、すでに機械学習やPythonの経験がある方は、直接E資格に挑戦しても問題ありません。
Q. 不合格だった場合、再受験はできる？
A: はい、再受験は可能です。
E資格は年2回（2月・8月頃）実施されるため、不合格だった場合は次回の試験で再挑戦できます。
再受験料は通常受験と同じ33,000円（税込）です。
ただし、認定講座の修了証明は試験日から過去2年以内のものである必要があります。
2年以上経過してしまった場合は、再度認定講座を受講する必要があるため、注意が必要です。
不合格だった場合は、自分の弱点分野を分析し、重点的に復習してから再受験することをおすすめします。
Q. E資格の有効期限はある？
A: いいえ、E資格に有効期限はありません。
一度合格すれば、生涯有効な資格として保持できます。
ただし、AI・ディープラーニングの技術は日々進化しているため、資格取得後も継続的に学習を続けることが重要です。
JDLAでは、E資格ホルダー向けの継続学習プログラムやコミュニティも提供しているため、最新の知識をキャッチアップする機会も充実しています。
まとめ｜e資格の難易度は高いが正しく対策すれば合格可能
E資格の難易度はやや高めに位置づけられますが、適切な対策を行えば十分に合格可能な資格です。
合格率約70%という数字は、認定講座を通じてしっかり学習した受験者の結果であることを忘れてはいけません。
この記事のポイント
この記事で解説した重要なポイントを振り返りましょう。
- E資格の難易度は5段階中4（やや難しい）、合格率は約70%で推移
- 難しい理由は①数学知識、②Python実装力、③認定講座必須の3点
- 必要な学習時間は前提知識により100〜300時間以上と大きく異なる
- 効率的な対策は①講座選び、②基礎固め、③模擬試験の3ポイントが重要
- 認定講座の費用は10〜30万円だが、教育訓練給付金で最大70%還付される可能性
E資格は、AIエンジニアとしてのスキルを客観的に証明できる価値ある資格です。
難易度は高めですが、段階的に学習を積み重ねることで、確実に合格を目指すことができます。
次のステップ｜まずは認定講座の比較から始めよう
E資格取得を本気で目指すなら、今すぐ認定講座の比較検討を始めましょう。
講座選びが合否を左右する重要な決断となるため、以下の観点で慎重に比較してください。
- 自分の前提知識と学習スタイルに合っているか
- 質問対応やサポート体制は充実しているか
- 教育訓練給付金の対象になっているか
- 過去の合格実績や受講生の評判はどうか
詳細はJDLA認定プログラム一覧でご確認ください。
また、試験は年2回のため、次回の試験日から逆算してスケジュールを立てることも重要です。
早めに準備を開始し、余裕を持って学習を進めることで、合格の可能性を高めることができます。
あなたのE資格合格を心から応援しています！
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