AIエンジニア向けの資格として知られるE資格は、全部で5つの分野から出題され、そのうちの1つが機械学習です。この記事では、E資格の機械学習の内容、業務での活用例をわかりやすく解説します。
E資格の機械学習分野におすすめのハンズオン講座も7選ご紹介するので、「E資格で必要な機械学習を実践的に学びたい」という方も、ぜひ参考にしてください。
E資格とは
E資格とは、日本ディープラーニング協会が実施するAIエンジニア向けの資格試験です。E資格では機械学習の一分野であるディープラーニング（深層学習）の理論を理解した上で、さらに実際にプログラムする能力まで問われます。
E資格は「数学的基礎」「機械学習」「深層学習の基礎」「深層学習の応用」「開発・運用環境」の5分野で構成されています。2022#2のシラバス改訂では、機械学習のモデルの説明性や距離学習が追加されました。
E資格の主要情報
まずは、E資格の主要情報から紹介します。以下の表では試験範囲（シラバス）の概要もお伝えしているので、機械学習以外の項目もぜひチェックしてみてください。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 主催 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA） |
| 受験資格 | JDLA認定講座を試験日の過去2年以内に修了 |
| 試験時間 | 120分 |
| 出題形式 | 知識問題（多肢選択式・100問程度） |
| 受験会場 | 各地の指定試験会場 |
| 実施回数 | 年2回 |
| 受験費用（税込） | 一般 33,000円／学生 22,000円／会員 27,500円 |
| 実装問題のフレームワーク | PyTorch／TensorFlowから試験開始時に1つ選択 |
| 試験範囲 |
|
E資格・機械学習の難易度
E資格の難易度は国内AI試験の最高難易度とされています。近畿大学でも、「国内のAI分野の民間資格試験としては最高難易度・認知度」とE資格を評していました。
また、2026年#1の科目別の平均得点率は、機械学習が59.91%、次の2026年#2では60.07%で、他の科目より低い得点率が示されました。これらのデータからは、機械学習の難易度の高さもうかがえます。
| 試験回 | 応用数学 | 機械学習 | 深層学習 | 開発環境 |
|---|---|---|---|---|
| 2026#1 | 60.48% | 59.91% | 60.74% | 79.46% |
| 2026#2 | 60.90% | 60.07% | 62.32% | 70.00% |
※JDLAが公表している科目別の平均得点率は、試験範囲の5分野を4つの区分に分けて集計
参照：近畿大学、「2026年 第1回 E資格（エンジニア資格）」結果発表、「2026年 第2回 E資格（エンジニア資格）」結果発表
E資格の合格率
E資格の合格率は、おおむね7割程度で推移しています。近年の合格率は以下の通りです。
| 試験回 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|
| 2025#1 | 1,043人 | 712人 | 68.26% |
| 2025#2 | 1,039人 | 730人 | 70.26% |
| 2026#1 | 1,317人 | 911人 | 69.17% |
| 2026#2 | 1,062人 | 712人 | 67.04% |
初心者も合格を目指せる！サポート抜群のJDLA認定講座
E資格や機械学習の難易度、合格率を見て、不安に感じた初心者の方もいるでしょう。そんな方には、機械学習も学べる事前オンライン研修からスタートするE資格対策ディープラーニング短期集中講座がおすすめです。
こちらは、実践形式のハンズオン学習、柔軟な学習形式、コストパフォーマンスの良さも魅力です。E資格同様の4択形式の模擬試験も行われ、初心者の方からは、「試験前にもらえたフォローアップ問題集が役に立った」といった口コミも見られました。
以下の記事では、「実務でAIを使ったことがない」という初心者の方がE資格に合格した経緯をインタビューしています。具体的にどのような対策で合格できたのかを知りたい方は、ぜひご一読ください。
E資格の機械学習分野で問われる内容
E資格の機械学習分野では、コンピューターがデータをもとに学習する方法（機械学習）の基礎が出題されます。その土台となるのが、データの中から特徴や規則性を見つけ、似ているかどうかを判断するパターン認識です。
このパターン認識をするために、機械学習では主に、正解を見せる「教師あり学習」と、正解を見せない「教師なし学習」の2種類の方法で学習します。学習後は、学習内容が丸暗記になっていないか（過剰適合）を確かめ、その成果を検証や性能指標によって数字で測定します。
①正解の有無で学習（教師あり・なし学習）
②丸暗記でないかチェック（過剰適合の確認）
③成果を数字で測定（検証・性能指標）
E資格の機械学習の出題範囲
続いて、「E資格の機械学習で何が問われるのか」を出題範囲（シラバス）からお伝えします。
| 項目 | 主な内容 |
|---|---|
| パターン認識 | k近傍法、距離計算（ユークリッド距離、マハラノビス距離など） |
| 機械学習の分類 | 教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習 |
| 教師あり学習 | 線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、決定木 |
| 教師なし学習 | 次元圧縮（主成分分析、t-SNE）、クラスタリング（k-means、階層的クラスタリング） |
| 機械学習の課題 | 過剰適合・過少適合、汎化誤差、次元の呪い |
| 検証集合 | 訓練・検証・テストデータ、ホールドアウト法、k-分割交差検証法 |
| 性能指標 | 正解率、適合率、再現率、F値、ROC曲線・AUC |
E資格の機械学習をハンズオンで学べる講座7選
では、E資格の機械学習をハンズオンで学べるJDLA認定講座を7選ご紹介します。「E資格の機械学習は、言葉の解説ではわかりにくい」と感じた初心者の方は、実際に手を動かしながら学べる「ハンズオン」の講座がおすすめです。
・すべての講座がオンライン対応（動画視聴のeラーニング含む）
・受講期間はeラーニングの場合は学習時間、（）は動画視聴期間
| 講座名 | 運営元 | 主な特徴 | 料金(税込) | 受講期間 | 助成金 |
|---|---|---|---|---|---|
| E資格対策ディープラーニング短期集中講座 | GETT Proskill |
| 以下参照 | 以下参照 | 〇 |
| 現場で使えるディープラーニング基礎講座 | スキルアップAI |
|
| 19時間 (1年間) | 〇 |
| ディープラーニングハンズオンコース（公開講座） | キカガク |
| 165,000円 | 3日 | ー |
| ラビット・チャレンジ | Study-AI |
|
| 41時間 (1年間) | ー |
| E資格講座 | デロイト トーマツ |
| 96,800円 | 55時間 | 〇 |
| 元脳科学研究者と学ぶE資格講座 | LINKI’N FELLOWS |
|
| 会場1年間 (240日) | 〇 |
| E資格対応パッケージプラン講座 | AIジョブカレ |
| 229,900円 | 60.6時間 (6ヵ月) | 〇 |
参照：E資格認定プログラム事業者一覧 – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
機械学習をハンズオンで学べる講座の選び方
機械学習をハンズオンで学べる講座の選び方のポイントとして押さえておきたいのは、機械学習を基礎から学べること、サポート体制の充実度、合格実績、助成金対応です。
| 選び方のポイント | 対応している講座 |
|---|---|
| 機械学習を基礎から学べる |
|
| サポート体制が充実している |
|
| 合格実績を公開している |
|
| 助成金の対象になっている |
|
上記の4つすべてに当てはまっていたのは、GETT Proskill、デロイト トーマツ、AIジョブカレの3つの講座でした。この3つを、料金や受講形式、受講期間など希望に合わせて絞り込むと良いでしょう。
E資格の機械学習で特におすすめの講座は？
機械学習を学べるeラーニング講座で特におすすめなのは、GETT Proskillの「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」です。
私が今回この講座を特におすすめしたのは、受講者数 3期連続No.1 ／ 合格者数No.1（E2025#2-2026#1）という圧倒的な実績の高さです。他にも以下のようなおすすめポイントがあります。
- 試験前フォローアップ講座を受講できる
- 暗記用テキストが充実している（1,046ページ）
- 本番同様の4択問題模試が含まれている
- PyTorchとTensorFlowから選べる
さらに、短期で集中的に学べること、コストパフォーマンスの良さ、そして一人ひとりのニーズに合わせて選べる柔軟な受講形式も魅力です。
| セミナー名 | E資格対策ディープラーニング短期集中講座 |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 49,500円〜 |
| 受講期間 | 4日間（eラーニングの場合は32時間） |
| 受講形式 | 対面（東京）・ライブウェビナー・eラーニング |
E資格の機械学習につまずいたら？6つの攻略法を紹介
E資格の機械学習を学ぶ際には、前提知識の習得、2周以上の学習、基礎の徹底理解といったコツを押さえておくと、学習がスムーズに進みます。ここでは、E資格の機械学習でつまずかないための攻略法を、実際の合格者の声をもとに一覧表にまとめました。
| 攻略法 | 合格者の声 |
|---|---|
| 数学・統計・Pythonを学ぶ | 統計検定2級、G検定、Pythonの資格が役立った |
| 1回で完璧を目指さない | 全体を2回通したところで、急に点と点がつながった |
| 基礎を徹底的に理解する | 基礎を徹底していれば、変化球的な問題も自信をもって解答できた |
| 問題演習を充実させる | 講義動画とテストを繰り返し、試験1週間前には問題集も解いた |
| 生活に合った方法で学ぶ | 通勤時間を活用したので、家族への負担も少なかった |
| 自分に合った講座を選ぶ | 講座内容が網羅的で、先生の説明もわかりやすかった |
E資格は過去問が公開されていないため、問題演習の繰り返しは特に重要であると感じました。
なお、上記表の合格者の声は、以下で紹介する合格者インタビューを参照しています。詳しいインタビュー内容を知りたい方は、ぜひご一読ください。
機械学習の仕事でE資格はどう活かせる？
E資格を取得すると、研究・開発や情報システム・システム企画といった職種で活かせます。ここでは、2026年第1回のE資格の結果発表にある合格者の職種・業種の上位7つから、E資格をどう活かせるのかを見てみましょう。
| 順位 | 職種 | 合格者人数 | 業種 | 合格者人数 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 研究・開発 | 286 | ソフトウェア業 | 196 |
| 2 | 情報システム・システム企画 | 239 | 情報処理・提供サービス業 | 187 |
| 3 | 企画・調査・マーケティング | 47 | 製造業 | 120 |
| 4 | 生産・製造 | 30 | 金融・保険業、不動産業 | 29 |
| 5 | 総務・経理・人事 | 14 | 運輸・通信業 | 26 |
| 6 | 営業・販売 | 13 | サービス業 | 17 |
| 7 | 経営企画 | 8 | 官公庁、公益団体 | 16 |
これらのデータから、機械学習のスキルが身につくE資格を取得すると、研究・開発などのエンジニアを中心に、企画・調査・マーケティングや営業・販売といった幅広い職種で活かせることがうかがえます。
業種でも、IT業界をはじめ、製造業や金融業など多彩な業界で活用できることがわかりました。
機械学習の仕事での活用例
E資格で学ぶ機械学習のスキルは、研究・開発などの専門職以外にも、製造や販売などの現場で活用されています。ここでは、具体的な活用例を見てみましょう。
| 業界 | 活用例 | 機械学習の項目 |
|---|---|---|
| 製造業 | AIによる商品の外観検査 | 教師あり学習（分類） |
| 製造業 | AIで工場・設備の故障の予兆を検知 | 教師なし学習、性能指標 |
| 小売 | 過去の売上データをもとに需要を予測 | 教師あり学習（線形回帰） |
| マーケティング | 購買履歴から顧客をグループ分け | 教師なし学習（クラスタリング） |
| 金融 | クレジットカードの不正利用の発見 | 教師あり学習（分類）、性能指標 |
| 通信・IT | 迷惑メールの自動振り分け | 教師あり学習（ロジスティック回帰） |
E資格に関するよくある質問
機械学習を学べるE資格を受験する方からは、E資格の必要性や事前知識の習得、独学で受験できるかといった質問がみられます。
E資格の機械学習についてまとめ
E資格の機械学習分野は機械学習の基礎とされていますが、距離計算やサポートベクターマシンといった、初心者が壁に感じやすい高度な内容も含まれています。実際、機械学習は2026#1・#2の科目別の平均得点率が最も低いこともあり、難易度の高い分野とも推察されます。
こうした機械学習の難しさを克服するためにも、合格実績が高く、事前学習から対応し、さらに手を動かしながら学べるハンズオン形式の講座を選びましょう。初心者の方がE資格の機械学習をスムーズに理解できるよう、講座選びの際はしっかりリサーチしてください。
