E資格合格体験記 〜GCIとDLBを経て〜
はじめに
2026#1のE資格に合格することができました！
そこで、プログラミング経験ゼロの状態から4か月で合格するまでに使った教材や勉強法、問題演習の得点率などをまとめます。
学習開始時（2025年10月）の私のスペックは以下の通りです。
• 属性 : 物理学専攻の大学3回生。
微積分と線形代数は大学で学習済み
• プログラミング経験：ゼロ
• AI知識：G検定合格レベルのみ
プログラミングに対し苦手意識を持っている方や認定プログラムとして「DeepLearning基礎講座」の受講を考えている方の力になれると嬉しいです。
1.なぜE資格を受けようと思ったのか？
AIブーム全盛の今、自分もこの波に乗るしかないと思い自分の学科でAIを使った研究ができないか探したところ、深層学習による画像認識の研究ができるとのことだったため、それに向けて学習を始めました。
まずは、東京大学松尾・岩澤研究室が開講している講座「GCI 2025 Winter」と「Deep Learning基礎講座 2025 Autumn（DLB）」の受講を開始しました。（※DLBはE資格の受験資格となるJDLA認定プログラムです）
当初、E資格を受験するつもりはなくこの2つの講座を修了することが目標でした。しかし受講を進めるうちに私の極度の面倒くさがりが発生してしまい、生成AIに頼りすぎて「実装力や深い理解」が身につかないという問題が生じました。
そこで、勉強をサボるのを防ぎ、知識を定着させるためのモチベーションとして、E資格の受験を決めました。
2. 使った教材・講座とその役割・時間
私がこの4ヶ月間で使用した教材と講座です。総学習時間は目安ですが、約520時間でした。
① GCI 2025 Winter
• おすすめ度： ★★★★★
• 学習時間：約178時間
（講義動画1周: 約23時間 / コンペ1・2: 約105時間 / 最終課題: 約50時間）
• 役割と感想： Pythonの基礎や機械学習を学べる講座です。私の機械学習に関する知識は座学よりもこのコンペに取り組む中で身につきました。
② Deep Learning基礎講座 2025 Autumn（DLB）【JDLA認定プログラム】
• おすすめ度： ★★★★★
• 学習時間：約150時間
（講義動画3周: 約50時間 / 課題、最終課題: 約100時間）
• 役割と感想： E資格の受験資格であるJDLA認定プログラムで、学生なら基本的に無料で受講できます。全13回の講義でE資格のほぼ全範囲を学習できます。
私は講義動画や資料は「深層学習の全体像」を掴むために使用し、詳細な理論は後述の参考書で補完しました。
• 実装の勉強法： コード実装については、DLBで提供されるコードを用いて学習しました。（後述）
③ E資格対策勉強会
• おすすめ度： ★★★★★
• 学習時間：約42時間
（補足動画2周: 12時間 / 公式例題4周: 30時間）
• 役割と感想： DLB内で「E資格対策勉強会」が開かれます。本編の講義では扱っていないE資格の範囲を解説してくれたり、公式例題やその解説動画が提供されます。この公式例題は本番に直結するため私は4周しました。
④ 『ゼロから作るDeep Learning 1・2』（ゼロつく1・2）
• おすすめ度： ★★★★★
• 学習時間：計約40時間
（1・2それぞれ1周10時間を2周ずつ）
• 役割と感想： 言わずと知れた名著。E資格で最重要となる分野の理論が非常に詳しく載っています。DLBの講義よりも詳細かつ易しく書かれているため、理論の理解はこちらに頼りました。
⑤ 『ゼロから作るDeep Learning 4』（強化学習編）
• おすすめ度： ★★★★☆
• 学習時間：約20時間（1周10時間を2周）
• 役割と感想： 強化学習は様々なアルゴリズムが登場し、個人的にかなり苦手意識のある分野でしたが、この本を読んだことで各アルゴリズムの繋がりや解像度が上がりました。時間に余裕がある方には推奨します。
⑥ 『画像認識の基礎』
• おすすめ度： ★★★☆☆
• 学習時間：約10時間（1周10時間を1周）
• 役割と感想： E資格対策という観点だけなら必要ではありませんが、私は研究で画像認識を使う目的があったため非常に重宝しました。沢山のアルゴリズムが登場する画像認識分野の知識を整理するのに、とても優秀な一冊です。
⑦ 『生成Deep Learning』
• おすすめ度： ★★☆☆☆
• 学習時間：約10時間（1周5時間を2周）
• 役割と感想： 深層生成モデルについて学ぶためにパラパラと目を通した程度です。E資格の出題範囲外の内容も多く含まれているため、試験対策としては深入りしないよう注意が必要です。
⑧ 黒本（徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集）
• おすすめ度： ★★★★★
• 学習時間：約64時間（メインパート1周20時間を3周: 60時間 / 総仕上げ問題1周2時間を2周: 4時間）
• 役割と感想： 定番の問題集です。比較的古くシラバスに完全対応しているわけではありませんが、知識のアウトプット用として非常に重宝し、トータルで3周しました。メインパートの問題は難易度・内容ともに本番対策として申し分ないクオリティです。もう一つの定番問題集である「白本」は誤植が多いという口コミを見かけたため、私はこちらの黒本を選びました。
巻末に収録されている総仕上げ問題は、実際の試験本番のレベルと比較すると易しく感じたので注意が必要です。
⑨ YouTubeチャンネル「3Blue1BrownJapan」
• おすすめ度： ★★★★★
• 学習時間：約5時間
• 役割と感想： 数学やディープラーニングの仕組みを視覚的なアニメーションで解説してくれる素晴らしいチャンネルです。数式だけではイメージしづらい理論の直感的な理解に非常に役立ちました。
3. 4ヶ月間のスケジュール
10月：
10月から講座（GCI・DLB）が始まったため、講義動画を見て課題を解く形で学習を開始しました。
11月：
• 前半：GCIでの機械学習の学習と並行してGCIのコンペ1に取り組みました。
• 後半： DLBの講義についていけてなかったため、ゼロつく1・2の学習を始め、1周目は11月中に終えました。
12月:
• 前半： GCIのコンペ2と、DLBの最終課題に並行して着手。この時期にE資格受験を決めました。
•後半： DLBの復習に加え、ゼロつく1・2の2周目を終了。『画像認識の基礎』も1周しました。
1月：
• 前半： GCIの最終課題とDLBの最終課題を仕上げて提出を完了。
•後半： ゼロつく4や『生成Deep Learning』を1周、黒本（問題集）の演習を開始。
この時期は未だプログラミングから逃げていたため、黒本の実装問題が解けず流石に危機感を覚え実装の勉強を開始。
2月：
上旬でゼロつく4と『生成Deep Learning』の2周目を終え、その後はひたすら「黒本の周回」「DLBのコード周回」「DLBの公式例題の周回」の3つを回し続けました。
4. 実際の勉強法
① 実装問題の対策
E資格の実装で求められるPythonの文法やライブラリの使い方はある程度限られています。そのため、基礎的なPythonの文法書を何周もするより、深層学習の実装されているコードをベースに学習する方が効率的でした。
ゼロつく等では実装の丁寧な解説もありますが、私はすぐにAIに聞きたく、またそのためのタイピングが手間なため本での実装部分はスルーしました。学習にはDLBで演習コードが提供されるので、それをAIにコピペし、「以下のコードを1行ずつ『Pythonの文法』と『深層学習の観点』から解説して」といった形で学習を進めました。
②毎日「シラバス× AI」の壁打ち
12月以降の就寝前ルーティンです。範囲が膨大なため頭に入れても抜けていってしまうという課題がありました。
そこで、シラバスを眺めながら
パッと説明が思い浮かばない単語は即座にAIに聞いて解説してもらう。
あまり自信がない単語は 「自分は〇〇という認識だけど合ってる？」と自分の考えをAIに伝え、正しい知識との差分を整理・修正してもらう。
という勉強をほぼ毎日しました。
ただ説明してもらうのではなく、自分の認識をアウトプットすることで理解が整理されました。
5. 試験当日の流れと感想
私は午後からの試験でしたが当日は勉強をせず、軽く散歩をし軽食をとって試験に挑みました。
⚠️身分証が2枚必要なので注意です。
会場には試験の30分前に到着したのですが、なにもすることはないので10分前でも十分だったと思います。
テストセンターでの受験はあまり経験がなく、席に座って画面の指示に従って操作しているとぬるっと試験が始まって驚きました。
【本番の難易度と手応え】
本番の問題を解いている最中は、正直「これ受かったなー」なんて思っていましたが、時間切れで数問解けなかったことや取れる計算問題を落としていることを終わってから思い出し、自信が喪失していきました。
本番の難易度としては、公式例題が最も近く、黒本のメインパートとも同じくらいという印象でした。そこまで聞いてくるんだみたいな想定外の問題もいくつか出題されましたが、一部にすぎないので主要分野を十分に理解できていれば合格は可能だと思います。
一番心配だった「実装問題」については、Pythonの高度なプログラミングスキルよりも「深層学習の理論をしっかり理解できているか」を問うものが多く、主要な文法さえ押さえておけば戦えるレベルでした。
計算問題は完全に私の勉強不足で数問落としてしまい、もう少し対策していれば解けたなと反省です。
また最後の数問は時間切れで解けませんでしたが、私は解くスピードが極端に遅いタイプなのでそんなに心配する必要はないかと思います。
6.結果と問題演習の得点率
私の結果は以下の得点率で、合格でした。
他の合格者も見る限り、体感として合格ラインは約60%だと感じました。
■分野別の得点率
応用数学：60 ％
機械学習：57 %
深層学習：78 %
開発環境：100 %
また、公式例題と黒本の私の得点率も目安として記載しておきます。（試験日2/22）
公式例題
1月下旬46% 、2月上旬74%、2月中旬 83% 、2月中旬93%
黒本メインパート
1月中旬42%、2月上旬60%、2月中旬69%
黒本の総仕上げ問題
2月上旬78% 、2月中旬90%
7. 振り返りとこれから
学習開始当初は「試験合格」よりも「深層学習の理解」が目的だったので、気楽な気持ちで始めました。ただいざ本腰を入れてみると、膨大な範囲と本番の難易度がわからない不安で心身は疲弊していました。早くからE資格受験を決めておけば、、という気持ちです。
Transformerの学習やアルファ碁の学習等はモチベーション高く勉強でき、他の分野も先人達の工夫を感じながら勉強できて結果的にとても楽しい4ヶ月間でした。
学習開始当時は「何がわからないのかわからない」状態だったのが、現在はLLMをはじめとする様々な分野への解像度が格段に上がりました。
私は現在（2026年3月） 、E資格取得を経て得た知識を土台に松尾研の講座、「深層生成モデル」を受講しており、大学で画像認識・生成に関する研究を行う予定です。
8. これから受験を考えている人へ
特にプログラミング初学者の方へ
本当にプログラミングへの苦手意識が強くずっと逃げてきた自分でも、AIに聞きまくることによって合格することができました。また試験本番を通じて、あくまでE資格は「深層学習に対する理解を問う試験」であると感じました。プログラミングが理由でE資格の受験を決めかねている方には是非受験を推奨したいです。
特にDLBの受講後にE資格の受験を考えている方へ
E資格の受験資格であるJDLA認定プログラムは多くの講座が10万円以上するものが多い中、DLBは学生なら無料で受講できます。その上、講座のクオリティは申し分なく、「無料だからあまり役に立たないんじゃないか」みたいな心配は不要だと思います。
DLBの講座最終回が2026年1月上旬で、E資格の受験日は2月20〜22日という日程なため、講義と並行して学習を進める、最終課題は早め終わらせる、というのが非常に重要です。
また、E資格対策勉強会の中で講師の方によるキックオフ等が開かれ、匿名Q&A も可能で結構色々答えてくれるため参加するのが良いと思います。
ここまで読んでいただきありがとうございました。
これから受験される方、応援しています！
なお、2026年3月時点で募集中のGCI、DLBは以下です。
・[GCI 2026 Summer]
・[Deep Learning基礎講座 2026 Spring]