いーしかく
E資格の出題傾向
過去問が無い試験の、唯一の出題傾向データ。
E資格に公開された過去問はありません。試験はCBTで、問題の持ち出しも公開も禁じられています。手がかりは2つだけ。公式シラバスと、JDLAが毎回発表する「分野別の平均得点率」です。その2つを全回ぶん並べました。
実施された回
15回
2018年から
直近の合格率（2026#1）
69.2%
通算では約71.2%
最も点が取れない分野
60.9%
深層学習（14回の平均）
シラバスの出題対象外
8か所
公式が明示している範囲
この試験には、過去問がない
ほかの資格ページと違って、ここには「第◯回の問◯で何が問われたか」という表がありません。 E資格はCBTで実施され、問題の持ち出しと情報公開が禁じられているためです。 市販の問題集に載っているのは、すべて各社が作った予想問題です。
では出題傾向は分からないのかというと、そうでもありません。公式が出している手がかりが2つあります。
ひとつは分野別の平均得点率。JDLAは毎回のプレスリリースで、 受験者が応用数学・機械学習・深層学習・開発環境の4分野をそれぞれ何%取れたかを公表しています。 これは「どこで受験者が落としているか」の実測値です。 もうひとつは公式シラバスで、そこには出題対象外の範囲まで明示されています。 この2つを全回ぶん並べたのがこのページです。
分野別の平均得点率
14回分です。注目すべきはこの試験の看板である深層学習が、いちばん点を取れていないこと。14回の平均で60.9%です。 対して開発環境は回による振れが大きく、49.66%から79.62%まで動いています。
- 応用数学
- 機械学習
- 深層学習
- 開発環境
数字の表で見る
| 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% |
| 2025#2 | 53.52% | 69.23% | 61.5% | 79.62% |
| 2025#1 | 61.14% | 62.15% | 57.71% | 68.74% |
| 2024#2 | 59.89% | 58.07% | 56.03% | 68.5% |
| 2024#1 | 58.9% | 66.16% | 61.17% | 63.26% |
| 2023#2 | 67.79% | 61.56% | 61.21% | 49.66% |
| 2023#1 | 67.15% | 65.79% | 62.31% | 59.9% |
| 2022#2 | 61.67% | 66.72% | 59.92% | 64.55% |
| 2022#1 | 63.41% | 67.59% | 63.97% | 66.68% |
| 2021#2 | 67.16% | 73.49% | 63.84% | 66.54% |
| 2021#1 | 69.65% | 72.14% | 67.8% | 78.39% |
| 2020#1 | 70.93% | 63.8% | 60.58% | — |
| 2019#2 | 72.04% | 58.89% | 59.69% | — |
| 2019#1 | 66.77% | 64.91% | 55.51% | — |
出典：一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）公式発表（受験者数・合格者数・分野別得点率は各回の公式プレスリリースより。合格率は受験者数に対する合格者数の割合として算出）
| 分野 | 平均 | 最低 | 最高 | 直近 |
|---|---|---|---|---|
| 深層学習最も落としている | 60.9% | 55.51% | 67.8% | 60.74% |
| 応用数学 | 64.3% | 53.52% | 72.04% | 60.48% |
| 機械学習 | 65% | 58.07% | 73.49% | 59.91% |
| 開発環境 | 67.8% | 49.66% | 79.62% | 79.46% |
得点率が低い＝難しい、とは限りません。受験者が手を抜いた分野でも下がります。 ただし合格ラインが非公表である以上、「みんなが落としている分野で人並みに取る」ことは 合否に直結します。
公式が「出題対象外」と言っている8か所
シラバスのPDFでは、出題対象外の項目がグレーの網掛けで示されています。 気づかずに勉強すると、線形代数や古典的な機械学習の手法に時間を使ってしまいます。 以下は網掛け部分の全件です（2024年版と2026年版で内容は同じ）。
ⅰ.行列演習（行列・テンソルの積、勾配、ランク、アダマール積）／ⅱ.固有値分解・特異値分解（固有値、固有ベクトル、対角化、特異値、特異ベクトル）
確率の基礎（確率変数、同時確率、条件付き確率、周辺確率、確率質量関数、確率密度関数、期待値、分散、共分散）／ベルヌーイ分布・多項分布／ガウス分布・t分布
線形回帰（Lasso・Ridge）／ロジスティック回帰／サポートベクターマシン／決定木（Random Forest、勾配ブースティング）／次元圧縮（PCA、t-SNE）／クラスタリング（k-means、階層的クラスタリング）
ノイズ付与、ボリューム変更、ピッチシフト、MixUp、SpecAugment
サンプリング／短時間フーリエ変換／メル尺度（サンプリング定理、窓関数、ナイキスト周波数、FFT、ケプストラム、メルスペクトログラム、MFCC）／WaveNet／CTC（End-to-Endモデル、ビームサーチ、前向き・後ろ向きアルゴリズム）
Uncertainty Sampling、Least Confident、Representative Sampling
MAML、Model-Agnostic、メタ目的関数
クロスデバイス学習、クロスサイロ学習、Federated Averaging、Local Model、Global Model
出典：JDLA公式シラバスPDF。網掛けの判定は、PDFの塗り矩形の座標と各行の文字位置を 突き合わせたうえで、拡大して目視でも全件確認しています。 ただし版が変われば範囲も変わります。受験前に必ず最新のシラバスをご確認ください。
合格率と受験者数
合格率は63.3〜78.4%で推移しています。 数字だけ見れば高いのですが、受験するには認定プログラムの修了が要ります。 すでに講座を受け切った人だけが受ける試験なので、この合格率は 「誰でも7割受かる」という意味ではありません。
| 回 | 実施日 | 受験者 | 合格者 | 合格率 |
|---|---|---|---|---|
| 2026#1 | 2026-02-20〜22 | 1,317 | 911 | 69.2% |
| 2025#2 | 2025-08-29〜31 | 1,039 | 730 | 70.3% |
| 2025#1 | 2025-02-21〜23 | 1,043 | 712 | 68.3% |
| 2024#2 | 2024-08-30〜09-01 | 906 | 600 | 66.2% |
| 2024#1 | 2024-02-16〜18 | 1,194 | 867 | 72.6% |
| 2023#2 | 2023-08-25〜27 | 1,065 | 729 | 68.5% |
| 2023#1 | 2023-02-17〜18 | 1,112 | 807 | 72.6% |
| 2022#2 | 2022-08-26〜28 | 897 | 644 | 71.8% |
| 2022#1 | 2022-02-18〜19 | 1,327 | 982 | 74.0% |
| 2021#2 | 2021-08-27〜28 | 1,170 | 872 | 74.5% |
| 2021#1 | 2021-02-19〜20 | 1,688 | 1,324 | 78.4% |
| 2020#1 | 2020-02-22 | 1,042 | 709 | 68.0% |
| 2019#2 | 2019-08-31 | 670 | 453 | 67.6% |
| 2019#1 | 2019-02-23 | 387 | 245 | 63.3% |
| 2018#1 | 2018-09-29 | 337 | 234 | 69.4% |
累計合格者はJDLA発表で10,838名です（2026#1時点）。なお各回の合格者数を単純に足すと10,819名で、 発表されている累計とは19名の差があります。 差は2020#1の発表時点から生じており、理由は公表されていません。 当サイトでは数字を作り直さず、発表値をそのまま載せています。
合格者の顔ぶれ
2026#1の合格者911名の内訳です。 20代と30代で7割を超えます。学生の合格者も一定数いて、 大学の認定プログラム経由で受けている層が見えます。
年代
- 20代411名・45.12%
- 30代252名・27.66%
- 40代141名・15.48%
- 50代78名・8.56%
- 10代18名・1.98%
- 60代10名・1.1%
- 不明1名・0.11%
業種
上位5項目・計78.3%- ソフトウェア業196名・21.51%
- 情報処理・提供サービス業187名・20.53%
- 製造業120名・13.17%
- 大学生110名・12.07%
- 無職・その他100名・10.98%
職種
上位5項目・計92.2%- 研究・開発286名・31.39%
- 情報システム・システム企画239名・26.23%
- 学生175名・19.21%
- その他93名・10.21%
- 企画・調査・マーケティング47名・5.16%
役職
- 一般職員級444名・48.74%
- 学生175名・19.21%
- 主任・係長級147名・16.14%
- 課長級54名・5.93%
- 無職・その他54名・5.93%
- 部長級27名・2.96%
- 役員・経営者10名・1.1%
業種・職種・役職は、JDLAが上位の項目だけを公表する回があります。 合計が100%に満たないものは、その旨を各枠に書いています。足りない分をこちらで 「その他」として補ってはいません。
試験の基本
| 実施団体 | 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認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了これを満たさないと申込自体ができない。認定講座は有料 |
| 実施回数 | 年2回（2月・8月） |
| 試験時間 | 120分 |
| 出題 | 知識問題・多肢選択式・100問程度 |
| 実施形式 | 各地の指定試験会場で受験 |
| 合格ライン | 非公表何点で受かるかが公表されていない。合格率から逆算するしかない |
| 受験料（税込） | 一般33,000円／学生22,000円／会員27,500円 |
| 過去問 | 公開されていない問題の持ち出し・情報公開は禁止 |
2026-08-01 時点で一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）の記載を確認したものです。受験の際は必ず最新の公式情報をご確認ください。
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