【#E資格勉強1.0.0】シラバス見ながら計画策定！— 認定プログラム活用＋黒本をどう進めるか—
イントロダクション
前回はE資格勉強するぞ！と宣言をする記事を書きましました。
今回はE資格に受かるための現実的な学習計画を作っていきます。
「黒本」をどのように進めるか、そして認定プログラムをどう活用するかを、最新のシラバスと突き合わせながら具体的に学習計画を立てていきます。
E資格は範囲が広く、すべてを同じ深さで学ぶのは効率的ではありません。
そこでシラバスとAIを駆使して、効率的に合格に近づく戦略を考えます。
方針：最初に“浅く広く／深掘り”の線引きをする（AI活用）
- シラバス全体をAIで整理・マッピングし、まずは“浅く広く”全体をカバーする
- その中で、出題ウェイトが高い／基盤となる領域を抽出し、そこだけ“深掘り”して繰り返し学習
- 限界効用の小さい領域（出題対象外や頻度の低いテーマ）は浅い理解で割り切る
- 学習時間は「最低100h」「できれば200h」を前提に、AIで進捗管理や時間配分を最適化して無駄を減らす
AIを駆使して、効率的に合格に挑みます！
まずは時間を決める：200h目標と“実質稼働日”の出し方
次回のE資格は試験開催日が2026年2月20日（金）～2026年2月22日（日）です。
最終日の2026年2月22日(日)に受けようとした場合、この記事を公開するのが2025年10月2日なので、残りは約143日（約21週）です！
ネット上の合格体験記を見ると、平均学習時間は150h前後。私は200hを目標に設定しようと思います。
1) 実質稼働日を計算する
- 21週 × 7日 = 147日
- 休日やイベント、体調不良などを見込んで 20%バッファを差し引き
→ 実質稼働日 = 約 118日
2) 1日の学習リズム
- 最低ライン：1h（隙間時間を活用）
- 理想ライン：2h学習 + 1h執筆兼復習 → 執筆は“アウトプット勉強法”としても機能
平日は 1.5〜2h、休日は 3〜5hを目安に！
3) 200h達成のシナリオ
- 平日：1.5h × 5日 = 7.5h
- 土日：4h × 2日 = 8h
- 週合計：15.5h（≈16h）
→ 21週 × 16h = 336h
→ 20%バッファを差し引いても 約270h 確保可能
つまり、200h目標は十分に射程圏内ですね！頑張ります！！
4) ステップごとの時間配分目安（200h想定）
- 基礎（数学・機械学習・評価指標）：60h
- 深層基礎（CNN/RNN/Transformer/最適化）：70h
- 応用（NLP/生成モデル/強化学習/運用）：50h
- 総仕上げ（模試・演習・弱点補強）：20h
こちらはあくまで目安です！
トラッキングできる仕組みづくりもしたいですね！
認定プログラムの使い方
私はすでに認定プログラムは受講済みです。キカガクさんの教材とハンズオンを利用させていただきました。
E資格対策コースは一通り見ましたが、まだまだ理解が足りていないので、黒本の問題集を解く中で同時にこちらの問題も活用していく予定です！
ステップ0：E資格事前確認テスト（32項目）で“弱点マーキング”
- 32項目のチェックリストをそのままタグ付けに使う
- ✅＝黒本は演習中心（読むより解いて確認）
- ▲＝黒本は章を通しで（講座→章→演習）
- ❌＝講座で補完してから黒本（式の意味まで分かる状態で入る）
ステップ1：講座は“予習ではなく補完”
- 黒本でつまずいた項目だけ講座にピンポイントで戻る（倍速視聴＋ノート最小）
- 1テーマ≦60分のタイムボックスで「わかったつもり」を避ける
ステップ2：復習は“素振り”より“1問アウトプット”
- 覚える時間を削って、アウトプット1問（自作ミニ設問、穴埋め、図解）
- 翌日・3日後・1週間後の分散復習をカレンダーに自動配置
黒本 × シラバス：どこを深く？
黒本の章立てと最新シラバスを突き合わせ、グレー網掛（出題対象外）＝削除項目は学習優先度を落とす方針にします。また黒本で問題数が少ない箇所はAIや認定プログラムの問題で補完します。
| 黒本章番号 | 内容 | 新シラバス対応削除項目 |
|---|---|---|
| 第01章 | 線形代数 | すべて |
| 第02章 | 確率・統計 | 一般的な確率分布 |
| 第03章 | 情報理論 | - |
| 第04章 | 機械学習の基礎 | - |
| 第05章 | 前処理・特徴選択・性能指標 | - |
| 第06章 | モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索 | - |
| 第07章 | 教師あり学習の各種アルゴリズム | すべて |
| 第08章 | 教師なし学習の各種アルゴリズム | すべて |
| 第09章 | 強化学習の各種アルゴリズム | - |
| 第10章 | 深層学習の概要 | - |
| 第11章 | 順伝播計算と逆伝播計算 | - |
| 第12章 | 最適化手法 | - |
| 第13章 | 畳み込みニューラルネットワーク | - |
| 第14章 | 再帰型ニューラルネットワーク | - |
| 第15章 | 深層学習を用いた自然言語処理 | 音声のデータ拡張 |
| 音声処理すべて | ||
| 第16章 | 深層学習を用いた生成モデル | - |
| 第17章 | 深層学習を用いた強化学習 | 能動学習 |
| メタ学習 | ||
| 第18章 | 開発・運用環境 | 連合学習 |
| 第19章 | 総仕上げ問題 | - |
| 付録 | 覚えておくべきPython/NumPyの知識 | - |
シラバスの項目と黒本の章立ては完全一致ではないので、注意しながら進める必要はありますが、こうしてみると機械学習の伝統的なアルゴリズムがごそっと削除されているのは衝撃でした。これからはより生成AIのモデルなどにフォーカスされていくのでしょうか。更にシラバスが新しくなるとのことで、これから先受ける方は要チェックですね！
さいごに
今回は、シラバスと黒本を突き合わせて「どこを深掘りし、どこを流すか」を明確にし、さらに200時間をどう積み上げるかを具体的に考えました。
ポイントは以下の3つです。
- 浅く広く→深掘りの二段階で効率化
- 200hを目標にした現実的なスケジュール設計
- 認定プログラムを“補完”、黒本を“演習と得点力強化”として使い分け
あとは習慣化のテクニックなども駆使して、実際に計画をこなしていきます！
次回は実際に黒本を解き始めながら、まずは第一章の問題をピックアップしながらレビューしていきますので、同じくE資格を目指す人、すでに取った人、ぜひコメントや反応❤️をもらえると励みになります！ではまた！
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