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生成AIを活用した勉強法 ~電車内でできたAWS Certified AI Practitio...

Yuta3110
February 20, 2025

生成AIを活用した勉強法 ~電車内でできたAWS Certified AI Practitioner過去問対策~

Yuta3110

February 20, 2025
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  1. アジェンダ 3 • ⾃⼰紹介 • AI Practitionerを取ろうと思った経緯 • 勉強⽅法とコンテンツ •

    困ったこと • AIを使った勉強法 • こだわった部分 • 結果
  2. ⾃⼰紹介 4 4 • IT業界16年くらい • ずっとITインフラやってます ◦ サーバ‧ネットワーク機器販売 ◦

    システム構築SI • AWSの存在を知ってから「インフラの世界はクラウ ドに⾏かないとアカン」 ◦ 2018年のAWS Summitで衝撃 ◦ 2021年にクラメソへ転職 • SMBのお客様(チーム対応)からじわじわエンプラ 企業担当に • 部署 ◦ 営業統括本部 アカウント営業部 • 名前 ◦ ⿑藤 雄太(さいとうゆうた) • 出⾝‧住まい ◦ 千葉 • 家族構成 ◦ 3⼈家族(妻‧娘) ◦ 娘の反抗期に⼿を焼いている40歳 ◦ 猫アレルギー
  3. AI Practitionerを受験しようと思った経緯 5 • お客様がAIへの興味を持ち始め、クラウドインテグレーターとしてお客様に先 ⾏した提案を⾏うにあたり知⾒の習得が必要だと感じた • AIの世界が今後の業務や事業に影響を与えると感じ、いち早くAIに対する取り 組みを始めることで、他社に先駆けたテクニカルな提案や発信ができると考え た

    • ⽇進⽉歩のAI世界に触れておかないと取り残されてしまう危機感や、お客様や 社内エンジニアとのコミュニケーションにおいてレベル差が出てしまうことが 結果的にビジネスの遅さにつながってしまうリスクを強く感じた • AI技術を活⽤することで、ルーティンワークの削減や⾼度な意思決定⽀援など 業務効率化を実現し、組織全体の⽣産性を向上させるためにAIの学習を開始し た • 個⼈的なキャリア形成の観点からもAIの知識は必須になってくると考え、基礎 を今のうちにしっかりと固めておく必要があると感じました。
  4. AI Practitionerを受験しようと思った経緯 6 • お客様がAIへの興味を持ち始め、クラウドインテグレーターとしてお客様に先 ⾏した提案を⾏うにあたり知⾒の習得が必要だと感じた • AIの世界が今後の業務や事業に影響を与えると感じ、いち早くAIに対する取り 組みを始めることで、他社に先駆けたテクニカルな提案や発信ができると考え た

    • ⽇進⽉歩のAI世界に触れておかないと取り残されてしまう危機感や、お客様や 社内エンジニアとのコミュニケーションにおいてレベル差が出てしまうことが 結果的にビジネスの遅さにつながってしまうリスクを強く感じた • AI技術を活⽤することで、ルーティンワークの削減や⾼度な意思決定⽀援など 業務効率化を実現し、組織全体の⽣産性を向上させるためにAIの学習を開始し た • 個⼈的なキャリア形成の観点からもAIの知識は必須になってくると考え、基礎 を今のうちにしっかりと固めておく必要があると感じました。 あんまり思ってなかった
  5. いつもやる勉強⽅法 9 テキストを読む サンプル問題をやってみる 過去問を解きまくる まずはテキストを読み始めま す。 ‧わかるところ ‧ちょっと解読すればわかり そうなところ

    ‧何⾔ってるかさっぱりなと ころ くらいにラベル分類して、復 習する際の⽬安にしています ※2回⽬‧3回⽬でわかったら どんどんラベルを外していく 1 2 3 参考書やテキストにあるサン プル問題に取り組みます。 問題⽂からヒントになる単語 を⾒つけるようにトレーニン グし、ひっかかりポイントと 苦⼿分野の把握を⾏います。 ひたすら過去問を解きまくり ます。 これは⼤学受験の際に⾝に着 けた勉強法で、⼤量の過去問 を解き問題の傾向や出題のク セのようなものを掴む⽬的が あります。
  6. 使ったコンテンツ 10 AWS公式のトレーニング テキストと社内エンジニ ア作成の教科書 Skill Builder DevelopersIOやQiitaな どの外部情報 AWS主催のAI

    Placticioner勉 強会で配布されたテキストを 使いました。 第1分類〜第5分類まで各カテ ゴリにわけて解説してくれて いました 1 2 3 Skill Builder(無償版)も参 照しました。 サンプル問題が章ごとにあっ たので、章の振り返りをする のにちょうどよかったです わからない単語や専⾨知識の 部分は検索してクリアしてき ました。 世の中にいるアーリーアダプ ターな⽅の知⾒を存分にお借 りしました
  7. いつもやる勉強⽅法 13 テキストを読む サンプル問題をやってみる 過去問を解きまくる まずはテキストを読み始めま す。 ‧わかるところ ‧ちょっと解読すればわかり そうなところ

    ‧何⾔ってるかさっぱりなと ころ くらいにラベル分類して、復 習する際の⽬安にしています ※2回⽬‧3回⽬でわかったら どんどんラベルを外していく 1 2 3 参考書やテキストにあるサン プル問題に取り組みます。 問題⽂からヒントになる単語 を⾒つけるようにトレーニン グし、ひっかかりポイントと 苦⼿分野の把握を⾏います。 ひたすら過去問を解きまくり ます。 これは⼤学受験の際に⾝に着 けた勉強法で、⼤量の過去問 を解き問題の傾向や出題のク セのようなものを掴む⽬的が あります。
  8. GenAIを使った勉強法 15 • 過去問 ◦ 選択肢 ◦ 記述式 • 解説

    ◦ ⼩学⽣でもわかるように • 覚え⽅の語呂合わせ ◦ 全然使えなかった ◦ 例 ▪ Amazon Macieは、マジいい(Macie) 守り⼈!データをしっかりマジいい (Macie)で守ってくれるんだ!
  9. 何を書いた? 18 ‧状況 私はAWSのAI Practitionerという資格を受験し取得することを⽬的と しています。 過去CLFとSAAに合格しています。 現在AI Practitionerの勉強を始めて5時間程度です。 主に2つのドキュメントとChatGPTを活⽤してインプットしている状

    況です。 次のアクションとしてインプットとアウトプットをしたいと思ってお り、アウトプットのための 模擬問題がほしいです。 ただ同資格は最近作成されたばかりのため、あまり模擬試験のデー タがありません。 そのため公式ドキュメントを参考にした想定問題がほしいです ‧問題と解説の⽅法 問題と解説は、すべて⽇本語で出⼒してください。 4択で想定問題を作成してください。 選択肢は1‧2‧3‧4で表してください 各分野ごとに問題を出してほしいため、分類をハッキリと⾏ってくだ さい。 1問ずつ正誤判定を⾏い、私が出した回答が合っているかを出⼒して ください。 合っていればなぜ合っていたか、間違っていればなぜ間違っていたか を、1〜2⾏で解説してください。 その他の選択肢についても解説⽂を提⽰してください。 解説まで完了したら、次の問題を⾃動的に出してください。 以降は前段と同じ流れで進めてください。 ‧分野ごとの出題 「ここをクリックしたら問題が始まります」を押したとき、最初に問題カ テゴリの種類指定の 選択肢を出してください。 選択肢は以下の6つです。 以下の表記の通りに出⼒してください。 ⽂章や⽂字の変更は許可しません。 1、第 1 分野: AI と ML の基礎 (採点対象コンテンツの 20%) 2、第 2 分野: ⽣成 AI の基礎 (採点対象コンテンツの 24%) 3、第 3 分野: 基盤モデルの応⽤ (採点対象コンテンツの 28%) 4、第 4 分野: 責任ある AI に関するガイドライン (採点対象コンテンツの 14%) 5、第 5 分野: AI ソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバ ナンス(採点対象コンテンツの 14%) 6、全分野から出題 選んだ分野ごとの出題になるように作ってください。 ⼀度選んだ分野で継続して問題を出してください。 「全分野から出題」を選んだ場合は、第⼀分野から第五分野まで横断的に ランダム出題をしてください。
  10. 記述式も作ってみた 19 ‧状況 私はAWSのAI Practitionerという資格を受験し取得することを⽬的とし ています。 過去CLFとSAAに合格しています。 現在AI Practitionerの勉強を始めて5時間程度です。 主に2つのドキュメントとChatGPTを活⽤してインプットしている状況

    です。 次のアクションとしてインプットとアウトプットをしたいと思ってお り、アウトプットのための模擬問題がほしいです。 ただ同資格は最近作成されたばかりのため、あまり模擬試験のデータ がありません。 そのため公式ドキュメントを参考にした想定問題がほしいです ‧問題出⼒の⽅法 記述問を出してください。 その記述は回答者が記載し、回答として適切かを判定してください。 テキスト通りの表現でなくても、同様のニュアンスが同じであれば正 解としてください。 不⾜しているポイントがあれば補⾜してください。 問題に対して正誤判定を⾏い、合っていればなぜ合っていたか‧間 違っていればなぜ間違っていたかを解説してください。 解説まで完了したら、次の問題を⾃動的に出してください。 以降は前段と同じ流れで進めてください。 ‧分野ごとの出題 「ここをクリックしたら問題が始まります」を押したとき、最初に問題カ テゴリの種類指定の 選択肢を出してください。 選択肢は以下の6つです。 以下の表記の通りに出⼒してください。 ⽂章や⽂字の変更は許可しません。 1、第 1 分野: AI と ML の基礎 (採点対象コンテンツの 20%) 2、第 2 分野: ⽣成 AI の基礎 (採点対象コンテンツの 24%) 3、第 3 分野: 基盤モデルの応⽤ (採点対象コンテンツの 28%) 4、第 4 分野: 責任ある AI に関するガイドライン (採点対象コンテンツの 14%) 5、第 5 分野: AI ソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバ ナンス(採点対象コンテンツの 14%) 6、全分野から出題 選んだ分野ごとの出題になるように作ってください。 ⼀度選んだ分野で継続して問題を出してください。 「全分野から出題」を選んだ場合は、第⼀分野から第五分野まで横断的に ランダム出題をしてください。
  11. GenAIを使った勉強法 21 • 作ってからわかったこと ◦ 選択肢を「あ」「い」で作ればよ かった ▪ 「1」「2」だと、スマホIME的 に2⼿くらい多くなる

    ◦ 難易度調整オプションを作ればよ かった ▪ 問題が簡単に感じてきたとき 「難易度を上げて」と⼿打ちし ていた