E資格は意味がない？理由や取得するメリット、試験の難易度について解説

E資格は、ディープラーニングをはじめとするAI開発スキルを証明する専門資格として注目を集めています。

AIエンジニアの間でも、E資格は取得者が多い人気の資格の一つです。

 一方で、「E資格は費用が高いわりに意味ない」「ネット上の評判が気になる」といった声もあり、受験を迷う方も少なくありません。 

本記事では、E資格が「意味ない」といわれる理由から、実際のメリットや費用対効果、活かせる職種までを、両面の視点からわかりやすく解説します。 

そもそもE資格とは？

E資格とは、AI開発の中核技術であるディープラーニング（深層学習）の理論と実装力を証明するエンジニア向けの専門資格です。

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催し、AIを「作る側」としての実務的なスキルを評価する点が特徴です。

同じJDLAが主催する「G検定」がAIの基礎知識や活用法を学ぶジェネラリスト向け資格であるのに対し、E資格はAIモデルを自ら設計や実装できる人材を対象としています。

そのため、AIエンジニアやデータサイエンティスト、機械学習エンジニアなど、専門職としてキャリアを築きたい方に向いた実践型資格といえます。

E資格は意味ないと言われる5つの理由

E資格はAIエンジニア向けの専門資格として注目されていますが、「意味ない」といわれるのは、実務での即戦力評価やコスパの低さなど複数の要因があるためです。

実際、E資格が「意味ない」といわれる背景には、主に次のような理由が考えられます。

•  実務経験がないと評価されにくい
•  資格がなくてもAIエンジニアになれる
•  受験コストが高くてコスパが悪いと感じる
•  資格の難易度が高い

ここからは、それぞれの理由について具体的に解説します。

実務経験がないと評価されにくい

E資格を持っていても、実務経験がなければ採用や転職で評価されにくいケースがあります。

AI開発の現場では、資格よりも「自身でモデルを構築したり、改善したりした経験」や「実データを扱った実績」が重視されるからです。

E資格を取得しても実務経験がなければ転職市場で即戦力とは見なされにくく、資格よりも実績や制作物など具体的なポートフォリオの内容が重視される傾向があります。

そのため、資格を活かすには学んだ知識を実務や個人開発に応用し、実績として示すことが重要です。

資格がなくてもAIエンジニアになれる

E資格は、AIエンジニアとして働くうえで必須の資格ではありません。

医師や弁護士のような「業務独占資格」ではないため、資格がなくてもAI開発やデータ分析の業務に携われます。

実際、資格の有無に関係なく、Kaggleのようなデータ分析コンペで高い実績を上げたり、GitHubでプロジェクトを公開したり、論文発表によってスキルを示しているエンジニアも多くいます。

資格はあくまで自身のスキルを客観的に証明する手段の一つに過ぎず、それ自体がAIエンジニアとしての採用や昇進を保証するものではありません。

受験コストが高く、コスパが悪いと感じる人も

E資格取得には高額な費用がかかり、コスパの悪さを指摘する声もあります。

E資格はAIエンジニアとしての知識を問う検定で、受験にはJDLA認定講座の受講が必須です。

認定プログラムの費用や学習時間は機関によって異なりますが、対面授業やライブ配信形式では数十万円程度かかることもあります。

さらに数万円の受験料もかかるため、このような高額な初期投資をしても短期間での年収アップや転職成功が保証されるわけではなく、費用対効果が低いと感じる方も少なくありません。

資格の難易度が高い

E資格は数学やプログラミングの基礎知識が不可欠で、合格が容易ではない難易度の高い試験です。

試験範囲には、線形代数や確率統計などの応用数学に加え、Pythonを使ったディープラーニング実装まで含まれます。

とくに文系出身やプログラミング初心者の場合、認定講座を受けても理解が追いつかず、学習時間が膨大になるケースもあります。

苦労して資格を取得しても、現場では実務スキルが優先されるため、「努力の割に評価されにくい」と感じる方もいるようです。

それでもE資格を取るべき理由・メリット

E資格は「意味ない」との声がある一方で、明確な取得メリットも多く存在します。

高額な費用と学習時間をかけてもチャレンジする方が多いのは、AI開発スキルを体系的に磨き、キャリアの幅を広げる効果があるためです。

E資格の取得による主なメリットは次の5つです。

•  AI開発の理論と実装を体系的に学べる
•  転職やキャリアアップで専門性を客観的に証明できる
•  年収が向上する可能性がある
•  業界の専門家とのネットワークが広がる
•  社内での評価が上がる

ここからは、それぞれのメリットを具体的に紹介します。

理論に強くなり、AI開発を理解できる

E資格の最大の価値は、AI開発を支える理論と実装力を体系的に学べることです。

認定プログラムや試験では、ディープラーニングの数理的な仕組みから、Pythonを使った具体的な実装方法までを網羅的に習得できます。

これにより、「なぜそのAIモデルが動くのか」「どの手法が課題解決に最適か」を自身で判断できるようになります。

単なるAIツールの利用にとどまらず、理論や原理を理解して応用できるAIエンジニアとしてのキャリアを築けることがE資格の強みといえるでしょう。

転職・キャリアアップで専門性を証明できる

E資格はAI開発分野、とくにディープラーニングに関する専門知識と実装スキルを客観的に証明できる有効な指標です。

AI人材のスキルは目に見えにくいため、難関資格であるE資格の保有は実務経験が浅い方にとっても大きなアピール材料になります。

とくに、ほかのIT職からAI分野へキャリアチェンジを目指す際に、一定以上の知識水準を示せる信頼の証となります。

JDLAの賛助会員企業をはじめ、AI活用に積極的な企業ではE資格を評価する傾向があり、書類選考の通過率向上や面接での評価アップにもつながるでしょう。

年収がアップすることも

E資格取得をきっかけに、年収アップを実現するケースもあります。

AIエンジニアやデータサイエンティストなどのAI関連職は、IT業界の中でも高比較的高年収の専門職に位置します。

E資格の取得によって、より条件のよい企業へ転職したり、資格手当や昇進で待遇が改善したりする可能性があるでしょう。

もちろん資格のみで収入が保証されるわけではありませんが、「スキルの証明」と「実務経験」の両方を備えていることが評価されやすくなる点は大きなメリットです。

業界人とのネットワーク・交流が広がる

E資格の合格者は、JDLA公認コミュニティ「CDLE」に参加でき、AI業界の専門家やエンジニアとのネットワークを築けるのもメリットです。

CDLEには、AIエンジニアや研究者、ビジネスパーソンなど、AI分野の第一線で活躍する人材が多数所属しています。

イベントや勉強会、オンライン交流を通じて最新の技術情報に触れたり、共同開発やキャリアのチャンスが生まれたりする可能性もあります。

AI業界のつながりを得られる点は、資格取得後の成長において大きな武器となるでしょう。

社内評価が上がる

勤務先によっては、E資格の取得が社内評価の向上や昇進のプラス要素として扱われる場合があります。

DX推進やAI導入を進める企業では、AI知識を持つ人材を貴重な戦力として評価する傾向が強まっているためです。

資格取得奨励金や昇進時の加点、新規AIプロジェクトへの抜擢など、企業によっては具体的なインセンティブも用意されているケースがあります。

自社がAI事業やデータ分析に注力している場合は、キャリア形成のうえで非常に有利に働くでしょう。

E資格が役立つ仕事・職種

E資格で得た知識とスキルは、AI関連の専門職で直接活かせる点が大きな特徴です。

E資格が役立つ代表的な職種は次の3つです。

•  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
•  研究開発職・AIプロジェクトマネージャー

ここからは、それぞれの職種でどのように役立つのかを解説します。

AIエンジニア／機械学習エンジニア

E資格で求められるディープラーニングの実装スキルは、AIエンジニアや機械学習エンジニアの中核業務に直結します。

たとえば、画像認識や自動翻訳、チャットボット、推薦システムなどの開発に応用でき、E資格で得た知識がそのまま活かされます。

そのため、E資格はAI開発分野の専門職を目指す方にとって、最も親和性が高く有用な資格といえるでしょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストにとっても、E資格は分析の幅を広げる武器になります。

データサイエンティストの業務にはデータ分析だけでなく、予測モデルや分類モデルの構築にディープラーニングを応用する場面が増えています。

E資格で得た知識を活かすことで、統計とAIの両面から課題を解決できる人材として市場価値を高められるでしょう。

研究開発職・AIプロジェクトマネージャー

研究開発職やAIプロジェクトマネージャーにとっても、E資格は専門性を高めるうえで有効です。

研究開発職では、最新のAI理論や海外論文を正確に理解し、自ら実装したり検証したりする力が求められます。

E資格で学ぶ理論と実装知識があれば、新技術を素早く実践に移す能力を養えます。

一方、プロジェクトマネージャーはE資格レベルの知識を身につけることで、エンジニアと共通言語でコミュニケーションを取れる点がメリットです。

技術論文の理解やチームとの技術的な議論が円滑になり、開発現場をより広い視点からマネジメントできるようになります。

たとえ自ら実装を担当しない立場でも、AI開発のプロセスを深く理解し、チームをリードできる力を身につけられる点で、E資格は大きな価値があります。

E資格の取得にかかる費用・勉強時間

E資格は、費用面でも学習時間の面でも大きな投資が必要な資格です。

合格を目指すには、認定プログラムの受講料や受験料などのコストに加え、数百時間単位の学習が求められます。

ここからは、E資格の取得にかかる費用の相場と学習時間の目安を具体的に解説します。

認定講座＋試験費用の相場

E資格の取得には最低でも10万円以上、多くの場合20〜30万円前後の費用がかかります。

E資格の受験資格を得るためには、JDLA（日本ディープラーニング協会）が認定したプログラムを過去2年以内に修了している必要があります。

• JDLA認定プログラムの受講料：オンライン学習で約50,000～150,000円、対面やライブ配信形式では約150,000～400,000円程度が相場（スクールによって異なる）
• E資格の試験料（2025年時点）：一般受験者33,000円（税込）、学生22,000円（税込）、JDLA会員27,500円（税込）

相場を見ると、E資格の取得には総額で20〜30万円を超えるケースが一般的です。金銭的にも時間的にも負担の大きい資格であることを理解する必要があります。

合格までに必要な学習時間はどのくらい？

E資格の合格までに必要な学習時間は、数学やプログラミング経験者で100時間程度、初心者や未経験者なら200〜300時間以上が必要になるといわれています。

E資格の試験では、数学やプログラミング、ディープラーニング理論などの専門知識が問われ、これらの知識が不足している方ほど基礎を補うための学習時間が多く必要になるからです。

また、認定プログラムは数ヶ月単位のカリキュラムで構成されている場合が多く、E資格取得にはまとまった学習時間の確保が欠かせないことを理解する必要があります。

E資格取得を目指すなら認定講座の受講がおすすめ

E資格を本気で取得したいなら、JDLA認定講座（認定プログラム）の受講は欠かせません。

独学では受験資格を満たせないため、E資格取得を目指す方はまず認定講座を修了する必要があります。

ここからは、E資格取得が独学では難しい理由と、失敗しない認定講座の選び方の2点を詳しく解説します。

なぜ独学では難しいのか

E資格は、独学のみで合格を目指すことが実質的に不可能な資格です。

理由は明確で、受験資格として「JDLA認定プログラムの修了」が必須条件と定められているためです。

つまり、市販の参考書や無料の教材だけで勉強しても、試験の受験申込自体ができません。

さらに、E資格の試験範囲は非常に専門的で広範です。応用数学、深層学習理論、Pythonによる実装スキルなど、理論と実務の両方を深く理解する必要があります。

認定プログラムは、これらの高度な内容を体系的かつ段階的に学べるよう設計されており、独学では網羅できない部分をカバーしてくれます。

そのため、E資格の取得を目指す方にとって、認定講座の受講こそが唯一の現実的なルートです。

基礎を独学で学んだうえで認定プログラムに臨むことは可能ですが、完全に独学のみでE資格に合格するのはほぼ不可能といえます。

対策講座・スクールの選び方

認定プログラムは多くのスクールで提供されていますが、費用が高額なため、どのスクールを選ぶかが非常に重要です。

自身にあわない講座を選ぶと、学習が続かずに費用が無駄になるリスクもあります。

選ぶ際には、次の4つのポイントを比較検討するとよいでしょう。

これらのポイントを比較し、自身の目的や予算、学習スタイルに最も合うスクールを選びましょう。

おすすめスクール3選

ここからは、E資格の認定プログラムを提供している代表的なスクールを3つ紹介します。

スクールごとに特徴や強みが異なるため、無料カウンセリングや説明会を活用して、自身に最適な学習環境を見極めることが大切です。

Aidemy Premium

オンライン完結型で、仕事をしながらでも学びやすいスクールです。

E資格対策講座では入門レベルの内容から学習をはじめられ、機械学習に必要な数学の基礎も身につけられます。

ほかのJDLA認定プログラムと比べて、E資格合格保証やデータサイエンティストによる手厚い学習サポートがあり、合格に向けた学習や対策がしやすい点が特徴です。

さらに、24時間チャットで講師に質問できるサポート体制や転職支援サービスも充実しています。

侍エンジニア

完全オリジナルのカリキュラムと、現役エンジニアによるマンツーマン指導が特徴のプログラミングスクールです。

受講者の目的やスキルレベルに応じて、コンサルタントが最適なカリキュラムを設計し、専任講師が個別にサポートします。

E資格対策を含む「AIコース」では、AIの基礎から実践的な活用法まで幅広く学べ、AI開発に必要なスキルを実践的に習得できます。

キカガク

AIやデータサイエンス教育に強みがあり、法人研修への採用実績も豊富で、実践的な講座内容がおすすめのスクールです。

E資格対策の「ディープラーニングハンズオン講座」は、高い合格実績を誇る人気プログラムとして知られています。

また、転職に向けてPythonやAIを基礎から学びたい未経験者には、E資格の受験資格を取得しつつAIエンジニア転職も目指せる認定プログラムが用意されています。

まとめ

E資格は「意味ない」といわれる一方で、AI開発スキルを体系的に学び、専門性を客観的に証明できる価値ある資格です。

AIエンジニアとしてのキャリアを築きたい方にとって、実践的な知識と理論の両方を身につけられる点は大きな強みといえます。

ただし、E資格の取得には高額な費用と相当な学習時間が必要であり、実務経験が伴わなければ十分に資格が活かせない側面もあります。

そのため、目的が「AIを開発したい」のか「AIを活用したい」のかを明確にし、自身のキャリアの方向性を定めることが最初のステップです。

本格的にAIスキルを習得してE資格の取得を目指すなら、JDLA認定プログラムを活用し、計画的に学習を進めることがおすすめです。

AI研究者監修の当サイトの情報も参考にしながら、自身のキャリアプランに最適な学び方を選択してください。