今回は、JDLA（一般社団法人 日本ディープラーニング協会）が開催している、E資格（エンジニア資格）のシラバスの内容が変わったため、そのシラバス改定についてご紹介していきます。
この記事を読めば、E資格が改定された背景と内容を知ることができ、どの分野を重点的に勉強すれば良いかが理解できます。
E資格のシラバスが改定となった背景
～JDLA公式サイトより引用～
今回の改訂では、ディープラーニング技術の産業活用がさらに拡大する中、以下のAI・ディープラーニング技術を取り巻く現状を踏まえ、より普遍的に必要とされる機械学習並びに深層学習の基礎アルゴリズムの理解に特化したものになっております。
【AI・ディープラーニング技術を取り巻く現状】
- 深層学習に関する最新手法が常に提案され変化している
- 画像処理、自然言語処理、音声処理の分野ごとに技術が細分化している
- 学習フレームワークを用いた実装が前提となっている
出典：jdla
AIは発展が凄まじくどんどん変化しています。そのため、応用分野よりも基礎分野を固めないと変化についていくのが困難です。
最新技術をキャッチアップしつつ、ある程度実績のついた枯れた技術を利用していくことがAIエンジニアには必要なスキルになってくるため、E資格もそれに合わせて進化をしているということですね！
次回のE資格試験の日程はこちらをご確認ください。
| 試験名 | 2026年 第2回 E資格（エンジニア資格） |
|---|---|
| 試験日 | 2026年8月28日（金）～2026年8月30日（日） |
| E資格受験の申し込み期間 | 2026年6月1日（月）～受験日前日23:59まで |
E資格の難易度について気になる方は、E資格の難易度をまとめた記事も参考にしてみてください。
E資格の新シラバス概要
2026年8月28日〜8月30日の「E資格2026#2」より、シラバスが改訂されます。前回の改訂と比較すると、変更点は軽微なものとなっています。
今回のシラバスの改訂の特徴として、CAM、正則化項の係数、IoTデバイスなどが削除されました。その分、深層学習の基礎・応用の問題比率が高まり、より基礎の部分に重点が置かれています。
「生成AI」などの進歩が激しいため、今後は、自然言語処理などの深層学習の出題が多くなると予測されます。しかし、応用分野を理解するためにも、基礎となる知識を固めることが重要であり、しっかりと身に着けておくことで、今後長く活用できる知識を身につけられるでしょう。
フレームワーク問題では、試験開始時にPyTorchかTensorflowのどちらかを選択します。
試験開始後は、一度選択したフレームワークを後で変更することができないため注意が必要です。受験前に予めどちらのフレークワークを選択するか決めておくと良いでしょう。
それでは前回どんな改訂がされたのか、具体的に見て行きましょう！
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E資格シラバスの改定内容
2026#2から適用される新シラバスでは、新たに追加された項目と削除された項目があります。改訂内容を具体的に以下にまとめます。
まずは、今回新たに追加された6項目は以下です。(2026#2から適用)
- パープレキシティ
- Shifted window
- Next token prediction
- RAG
- 自己回帰
- Integrated Gradients
機械学習
まず、機械学習の部門の変更はこちらです。
（1）機械学習の基礎
ⅺ.性能指標
キーワード：パープレキシティ
深層学習の応用
次にシラバスの深層学習の応用にも変更があります。
今回削除された項目は以下です。
- CAM
- 正則化項の係数
- IoTデバイス
変更された項目は下記になります。
（1）画像認識
ⅱ.Vision Transformer
キーワード：Shifted window
（4）自然言語処理
ⅱ.大規模言語モデル (LLM) GPT-n
キーワード：Next token prediction、RAG
（6）生成モデル
ⅰ.識別モデルと生成モデル
キーワード：自己回帰
（9）深層学習の説明性
ⅰ.判断根拠の可視化
キーワード：Integrated Gradients
深層学習の基礎
深層学習の基礎も変更されています。
（1）順伝播型ネットワーク
ⅱ.出力層と損失関数
多クラス分類
キーワード：クロスエントロピー誤差
（7）汎化性能向上のためのテクニック
ⅳ.ハイパーパラメータの選択
キーワード：正則化項の係数
深層学習の応用
深層学習の応用にも変更がありました。
（4）自然言語処理
ⅱ.大規模言語モデル (LLM)
（9）深層学習の説明性
ⅰ.判断根拠の可視化
キーワード：CAM
開発・運用環境
開発・運用環境も変更されています。
（1）エッジコンピューティング
ⅰ.モデルの軽量化
キーワード：IoTデバイス
次に、小項目を見直しされた項目は以下です。
- 大規模言語モデル（LLM）の追加
さらに、キーワードの細項目が見直しとなった項目は以下です。
- クロスエントロピー誤差：2値分類から多クラス分類へ変更
前回の2024年版シラバスでは、数学及び機械学習分野で、オプション化された問題があります。しかし、AIや深層学習分野を理解する上で不可欠な分野であるため、一度学習しておくと良いでしょう。
また、2024年版シラバスでは、深層学習（基礎・応用編）で、音声処理と音声のデータ拡張の分野、更に能動学習やメタ学習などの分野が削除されました。
今後も、画像認識の分野は引き続き幅広く出題され、自然言語系の深層学習の分野の比率が増えてくると予想されます。
機械学習と深層学習の基礎となるアルゴリズムの理解を深めていきましょう。
E資格の問題傾向を詳しく知りたい方は以下の記事にて効果的な試験対策とともに紹介しておりますので参考にしてみてください。
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E資格のシラバス改定まとめ
今回の改定では、シラバスや試験内容のいくつかの項目が改訂となりました。
AIや深層学習分野では、数学的な知識はある前提で、試験において改めて能力を確かめるものではないといった認識です。深層学習に関しての新しい手法が常に変化しているので、それに対応できるようにE資格のシラバスが改定されました。
しっかりと基礎力を付けるため、いま一度、AIの本質を意識した学習をしてみてはいかがでしょうか。
