E資格（2025#2）に挑戦した話【準備・学習編】

はじめに

こんにちは！現在大学4年生の とうふ と申します。
Zennへの投稿は今回で7回目になります。

この記事では、先日2025年8月末に受験した E資格(2025#2) の体験記【準備・学習編】として、記録を残していこうと思います。

AIに関して実務ほぼ未経験の学生である私が、

• どのように学習計画を立てたか
• どの教材をどう使ったか
• モチベーションをどう維持したか

といった具体的な工夫についてお話ししていきます。

今回この記事を書こうと思ったのには、2つの理由があります。

• E資格の、特に「学生目線」の受験体験記がまだ少ないこと
• 私自身が受験前の情報収集で、もっと具体的な情報が欲しいと感じたこと

「これから挑戦する人が、少しでもスムーズに学習を始められるように」という思いから、私が実践した勉強法や工夫を具体的にお話しします。特に、学生の方にとって少しでも参考になる部分があれば幸いです。

この記事は試験勉強の過程をまとめたもので、執筆時(2025/9/4現在)はまだ結果は出ていません。
結果が出たら、改めて「結果・考察編」も書く予定です！

自己紹介：受験前の私

まずは、E資格の学習を始める前の私のスキルセットを紹介します。

• 所属: 大学の情報系学部 4年生
• AI・機械学習の実務経験: ほぼ未経験（アルバイトで簡単な実装に触れた程度）
• プログラミングスキル:
  • ソフトウェアエンジニアのアルバイトをしていますが、業務では主にTypeScriptを使用。Pythonは大学の授業や趣味で触るレベルでした。
• 保有資格:
  • 基本情報技術者試験（2023年10月）
  • 応用情報技術者試験 (2025年4月)
  • AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02) (2024年12月)

これまではWeb開発分野に興味があり、関連する技術の勉強や資格取得が中心でした。そのため、ディープラーニングの数式理解や本格的なコード実装は、ほぼゼロからのスタートです。

なぜE資格を受けようと思ったのか

私がE資格の受験を決意した動機は、主に以下の2点です。

1. Deep Learningへの興味を深掘りするため

   • 東大松尾研の「Deep Learning基礎講座」を受講したことが直接のきっかけです。「面白い」で終わらせず、知識と実装スキルを証明できる資格を目指すことが、一番のモチベーションになると考えました。

2. エンジニアとしての可能性を広げるため

   • 将来のキャリアパスをWeb系に限定せず、AIという強力な選択肢を持つために受験を決めました。分野を横断して活躍できる技術的な「幹」を作る上で、E資格の体系的な知識は最適だと感じています。

学習の全体像とタイムライン

学習期間は、認定プログラム（DL基礎講座）の受講期間を含めると約5ヶ月ですが、正直なところ、講座期間中は授業の予習復習と課題で手一杯でした。

そのため、本格的に「E資格の試験対策」として集中して勉強したのは、講座が修了した7月末から試験日までの約1ヶ月間です。

大学の授業や研究と並行しながら、以下のようなスケジュールで進めました。

期間	取り組んだこと
2025年4月〜7月末	DL基礎講座の受講（授業視聴と演習課題の提出）
2025年8月1日〜15日	講義の復習・白本での問題演習（全範囲の知識をアウトプット）
2025年8月16日〜試験日	問題演習・苦手分野の総復習

8月はE資格対策に集中しましたがインターンや学校のミーティングなども多く、平日は平均2~3時間、休日は4~5時間以上を目標に学習時間を確保していました。

学習方法と使った教材

1. JDLA認定プログラム

私が受講したのは、E資格を目指すきっかけにもなった 東大松尾研の「Deep Learning基礎講座」 です。学生は無料で受講できるため、迷わずこれを選びました。

講座では、それぞれの技術の解説が非常に分かりやすかったです。また、E資格を目指す人も多く、共に頑張る仲間がいるという安心感が、最後までやり抜くための大きなモチベーションになりました。

2. 主要参考書（白本）

問題演習には 「深層学習教科書 ディープラーニング E資格（エンジニア）精選問題集」 を使用しました。

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• 周回数: 3周
• 使い方: 認定プログラムで得た知識を定着させるため、講座修了後すぐに1周目に取り掛かりました。応用問題でつまずいた際は、単に解説を読むだけでなく、以下のサイクルで学習を進めました。
  1. 講座のテキストや「ゼロから作るDeep Learning」に戻り、関連知識をインプットし直す。
  2. 学んだ内容を元に「これは、つまりこういうことだよね？」と自分の言葉でGoogle Geminiに投げかけ、理解度を壁打ちしながら確認する。
  3. 再度問題に挑戦し、完全に理解できるまで繰り返す。

２周目以降は、このサイクルで間違えた問題を中心に解き直し、知識の穴を徹底的に埋めていきました。さらに、本書には別冊の演習問題が付属していたため、これを最終確認として活用し、総仕上げとしました。

3. その他の参考書籍・サービス

• ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 : 認定プログラムで理解が曖昧だった部分を、この本で補完しました。1と2まで読みました。

試験直前の過ごし方と工夫

試験直前は、以下のことを特に意識していました。

• 時間配分を意識した問題演習: 本番は120分で100問以上解く必要があるため、普段の問題演習から一問に時間をかけすぎず、素早く問題を理解できるように問題を解く練習をしました。
• コード問題も出るため、重要そうな実装はある程度覚えておくようにしました。完全に覚えるのではなく、どういうことをしているのかを理解しておくことが重要だと試験本番を通して感じました。

おわりに

ここまで、私のE資格受験の道のり【準備・学習編】を書いてみました。
今は結果を静かに待っているところですが、合否の結果以上に、この学習を通じて得られたものは非常に大きかったと、すでに確信しています。

ディープラーニングの理論から実装まで一気通貫で学んだことで、より一層興味を持ち、自分でさらに勉強を深めたいという気持ちになりました。

この記事が、これからE資格に挑戦する誰か、特に同じ学生の方の一助となれば嬉しいです。

結果が出たら、また「結果・考察編」を書きます！
最後まで読んでいただき、ありがとうございました！