E資格っていうAIエンジニア資格って文系や未経験でも取れるの？
取得のステップは？
近年のAI活用の高まりから、文系でもAIエンジニアに興味を持つ人が増えてきています。
そのような中、AIエンジニア資格の代表として、日本ディープラーニング協会が主催しているE資格というものがあります。
私は文系かつAI知識０の状態から約１年程の学習期間を経て、そのE資格を取得しました。
当記事では、そんな私がどのようなステップで学習し、最終的にE資格に合格できたのかをお伝えします。
【記事を書いた人】
☑️ IT経験15年以上の現役社内SE(DX推進エンジニア)
☑️ 現在は、事業会社のDX推進担当として多数のAI導入プロジェクトを推進中
☑️ JDLA G検定・E資格を取得済
☑️ DX検定にてDXプロフェッショナルに認定
プロフィール詳細はこちら
・E資格を取得するのにどれくらいの時間・費用が掛かるか知りたい人
・文系からでもE資格を取れるのか疑問を持っている人
最後に私の合格時のスコアも披露しますので、お楽しみに（笑）
E資格の概要
まず、E資格の概要をおさらいしていきましょう。
もう知ってる！という方は読み飛ばしてくださいね。
E資格とは
E資格は、日本ディープラーニング協会が主催する資格試験の一つであり、以下のように定義されています。
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や知識を有しているかを認定する。
日本ディープラーニング協会HPより引用
ディープラーニングの理論を理解するだけでなく、実装する能力を有することを認定するものです。
初見の方は「E資格を取得＝何某かのAIを作れるスキルを持つ」と、まずはざっくり理解してもらえればOKです。
次に、E資格の受験要項を見ていきましょう。
受験要項
日本ディープラーニング協会HPより引用
お分かりの通り、まず受験資格が設定されています。これが最大のハードルと言って良いでしょう。
そして、それらのプログラムを受講するには、１０万円以上の費用と数ヶ月以上の学習時間を投資する覚悟が必要となります。
E資格を取得した理由
私は２０１８年にE資格の取得を決断し、JDLA認定プログラムでの受講を開始しました。
前述の受験ハードルがありながらも、なぜ私が高い費用と労力を掛けてでもE資格を取得しようと思えたのか、それは大きく以下３つの理由がありました。
・JDLA認定プログラムのカリキュラムが、AIの実装までできる内容だった
・今後メジャーなAI資格となると予想し、転職、年収アップにつながると考えた。
学習開始時の私の知識・スキルは以下の通りです。
・上記に必要な数学・統計の知識：なし
・プログラミング経験：あり
・ITエンジニアとしての経験：13年程度
私がE資格取得にかけたコスト
私がかけた総投資リソースは以下の通りです。
・費用：約28万円（JDLA認定プログラム受講＋E資格受験＋参考書籍）
・学習時間：約300時間（JDLA認定プログラムでの講義・復習＋自学習）
因みに、いくつかのAI系プログラミングスクールの受講費用は専門実践教育給付金制度を利用することで最大70％が返ってきます。
受講前から申請などの手続きが必要ですので、詳細は上記のリンク先にてご確認ください。
これ在職者も使えるんですね。知らなかった・・・泣
受講講座と学習順番
数あるJDLA認定講座の中から私は、エッジテクノロジーさんが運営するAIジョブカレを選びました。
理由は、下記の通りです。
②講座受講に要する期間が１年程度で、私には丁度良かったこと
③E資格取得に必要なカリキュラム、ステップが未経験者にも分かり易かったこと
④講師が全員現役AIエンジニアや、著名な実務家
③に関しては以下の通り、三つの講座と修了試験をパスすればOKというのが一目瞭然です。
AI JobColleサイトより引用
私は、以下の順番で受講していきました。
※費用・期間は受講当時のもので、フルセットで受講した際の割引後の費用です。
最新の情報は公式サイトにてご確認ください。
| 講座 | 形式 | 期間 | 費用 |
|---|---|---|---|
| 機械学習講座 | 対面 | 4ヶ月(2018年7月〜2018年10月) | ¥100,000 |
| 数学講座 | 対面 | 3ヶ月(2018年11月〜2019年1月) | ¥25,000 |
| ディープラーニング講座 | 動画 | 5ヶ月(2019年2月〜2019年6月) | ¥115,820 |
未経験なら、最初に数学から受講すべきなのでは？
と思われた方もいるかもしれません。
しかし、私は先に「機械学習で何ができるのか？どのように実装するのか？」を知りたかったのです。
先に機械学習で何が出来るかを習得し、後で内部理論である数学を学ぶことで「この数学の理論は機械学習のアレで使っているやつだな」というイメージが湧き、理解の定着化を図ろうと考えたのでした。
苦労したこと
しかし、前述の順番で受講したことで最初は苦労の連続でした。
当たり前ですが、出てくる数式が読めない・・・機械学習講座の序盤からこのような数式がバンバン出てきます。
scikit-learn webサイトより引用
私は、文系（数学苦手系）ITエンジニアであるため（？）見た瞬間に挫けそうになりましたね（笑）
なので、最初は数式の内容を正確に理解するというよりも
ようにしました。
しかし、どうしても数式の内容が分からないと進められない部分もあり、そのような場合に役立ったのが以下の書籍でした。
紹介の通り、会話形式ですいすい・・・とまでは私はいきませんでしたが、数学が苦手な私でも何とか最後まで読めました。
そして、機械学習講座の終了後、数学講座でも改めて数式を解いて理解することで、実践と理論がつながり、スムーズに理解の定着が図れました。
認定講座の修了試験
各講座には修了試験が設定されており、全てをパスしないとE資格受験にもたどり着けません。
本試験までいくつ試験あるんだと・・・ちなみにAIジョブカレでパスしないといけない試験は以下の通り四つあります。
| 講座 | 試験分類 | 概要 | 難易度 |
|---|---|---|---|
| 機械学習 | 知識 | 講義で出てきた機械学習の知識を問う選択式試験 | 中 |
| 実技 | 与えられた課題を実行するコードをその場で作成 | 中〜難 | |
| 数学講座 | 知識 | 講義で出てきた数学(微分・確率・線形代数など）知識を問う選択式試験 | 中 |
| ディープラーニング講座 | 知識 | 機械学習講座の範囲も含め、ディープラーニングの知識を問う選択式試験 | 易 |
いずれも合格基準は、７割程度だったと記憶しています。難易度は完全に私の主観的なものですが、ディープラーニングの試験については、それまで学習を積み上げてきたからなのか、すごく簡単に思った記憶があります。
また機械学習講座では、上記以外にも「最終課題」なるものがありました。
それは、
というものです。
講座ではデータ分析プログラムの実装方法をしっかりレクチャーしてもらえるので、プログラムを作るのは正直簡単でした。
あとは、どれくらいの精度を出せるのか、それは受講してみてのお楽しみということで。
試験対策
認定講座の修了試験を全てパスして、ようやくE資格の受験資格を得られました。
最後の認定講座となるディープラーニング講座が修了したのは、2019年6月でしたので、試験本番の8月まで約2ヶ月間という所でした。
ここから最後の追い込みに入ったのですが、私は以下に取り組みました。
・JDLAのE資格例題（AI JobColleより配信）を問題みた瞬間に回答できるまで刷り込む
・E資格の受験体験記のありがたい情報より該当部分を重点学習※E資格 受験体験 でググってください。
・ゼロから作るDeep Learning１を２周
現在は、E資格の公式問題集が出ているようですので、今から受験される方はそちらも併せてチェックいただくのが良いでしょう。
結果と感想
受験結果
私の結果はこちらです。
合格基準が明示されていないので、正確にはわかりませんが、おそらく超ギリギリ・・・
これくらいでも合格するんだということが伝われば幸いです（笑）
取得した感想
まず、E資格取得に私の多くのリソースを投入しましたが、その分AIの実装に関わる体系的なスキルが身についた為、取得して非常に良かったと考えています。
また、私はこのE資格に向けた学習中（実際はディープラーニング講座受講中）に、転職しました。
E資格の学習を通じて得た知識・スキルを活かしてAI活用やデータ分析などの業務に携わりたいと考えていた所、現職と縁あって入社することになりました。
現在は、社内のAI活用プロジェクトの推進やデータ分析業務を行なっており、年収もさらに上げることができました。
結果的に私の投資も回収できました。
今回は、AI知識０の文系エンジニアでも１年間かければE資格が取れるという記事でした。
AIの活用やデータ分析は今後も益々重要になっていくことは間違いありませんので、もしこれからE資格の取得を考えている方は、是非チャレンジしてみてはいかがでしょうか！？
それでは、また！
