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E資格合格体験記（2023年2月受験）

2023/11/04に公開

自己紹介と概要

こんにちは。普段はSIerで新規事業の部署に勤務する2年目SEです。
記事の投稿は初めてですので読みにくいところがあるかもしれませんが悪しからず。。。
日頃の業務でAIを使ったシステムの開発などにかかわることが多いのでE資格を受験しました。
受験したときの勉強法や使った教材などを備忘録として残しておくと後で見返して他の資格を取るときに参考になるかもしれないし、新しくE資格を受けようとする誰かの役に立つかもしれないので記事を書いてみました。
　ただ、あまり長く書いても書き手と読み手の両方がしんどいので簡単にまとめる程度にしようと思います。流れとしては、1．E資格ってどんな資格なのか、2．受験結果がどうだったのか（合格体験記と銘打っているからにはもちろん合格？）、3．その結果に行き着くまでにどうやって過ごしたかを書きます。

E資格とは

公式ページの文言を引用するとE資格とは、「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」という資格です。資格認定が始まったのは2018年なので、比較的新しい資格といえます。ディープラーニングというのはAIの学習手法の一つです。近年ではChatGPTによって生成AIブームが加速していますので、AIは注目技術となっており、今後も多くの方が受験されるかと思います。受験するには資格認定を行っている日本ディープラーニング協会(JDLA)という組織が認定した講座を修了する必要があるので注意です。

試験結果

今年の2月に受験しまして結果は、、、合格でした。
E資格は大まかに分野が分かれていて応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境となっています。正答率は各分野ごとに出してくれるのですが、全体的に7割後半くらいでした。

本番までの対策

本番までにやったことは以下の3つです。

指定された講座の講義と演習問題
参考書による全容理解
講座についてくる模擬問題での問題演習

先ほども述べたように、受験するためには指定された講座を修了する必要があるので、まずは受験資格獲得のために講座に取り組みました。こちらの講座はいろんな企業が作っているので選ぶことになるのですが、結構高額なので注意が必要です（私が受講したのは30万程度のやつ）。私は株式会社zero to oneという企業が提供している講座を受けました。講座内で基本的な事柄はすべて説明してくれるのでAIの事前知識が全くなくても問題ありません。ただ、演習問題を解くときは主にPythonを使って実装していくことになるので、あらかじめPythonを触ったことがあるとアドバンテージになるかもしれません。

また、人によるかもしれませんが、講座の説明だけでは十分に理解することは難しく、講義を一回聞いただけではなかなか頭に入ってこないので、その部分は参考書やネット検索などで補いました。特に参考書としておすすめなのは「ゼロから作る Deep Learning」シリーズです。2023年11月現在では全4巻があります。1巻でディープラーニングの基礎的な解説と実装部分をハンズオン形式で学べるのでお勧めです。2巻は自然言語、3巻は強化学習がテーマとなっていて、E資格の範囲なので購入するのであれば3巻まで持っておけば十分かと思います。私は1巻を一通り取り組んで、2，3巻を流し読みする感じで使っていました。

試験期間が近づいてくると、問題演習をメインに取り組むようにしました。zero to oneさんの講座では試験本番を想定した模擬問題の演習をできるパッケージがあり、そちらをメインにやっていました。最初のうちは解けない問題のほうが多いですが、間違えた問題や自信をもって解けなかった問題を解いた後から見返して、知らない単語や考え方をネット検索や上記の参考書で補完しながら学習を進めました。試験前はあれこれ悩むよりも、とにかく手を動かして問題を解くことに慣れるのが効率的かと思います。このあたりの割り切りが難しいかもしれませんが、あくまで合格することが直近の目的であって、AIを使ったシステムを実装することや論文を書くことはまた次のステップの話なので、いったん試験の問題を解けるようになることを目指しました。試験直前では安定して8割以上正答できるようになってました。

まとめと受験後の感想

受験してみて、ディープラーニング周りの知識を広く浅く学ぶことができたので、個人的には満足です。ただ、この資格を取ったからと言ってすぐにAI開発がバリバリできるようになるわけではないので注意です。あくまでそのためのスタートラインに立っただけです。良いシステムを開発したり、精度の高いAIを開発するには実務経験が必須ですし、日々アップデートされる情報を追いつつ学び続ける必要があります。結局のところ、試験のための問題を解くよりも実際の問題で試行錯誤しながら学ぶほうが身になります。試験の内容的には、たまに細かいことも聞かれたりしますが、しっかり対策していれば十分に合格することが可能だと思います。合格するための準備としては、使われている単語と考え方の理解をざっくりやった後に、ひたすら問題演習して慣れるという感じがおすすめです。

おまけ

機械学習やディープラーニングの用語ってたくさんあって初学者にとっては混乱しやすいと思います。ということで個人的にまとめてみました。素人が書いているので間違えていることもあるかもしれませんがご了承ください。