AIとAWS資格を勉強してみた
はじめに
最近、AWS Developer Associate に合格しました。
勉強方法としてはオーソドックスで、Udemy の問題集を解きながら理解を深める、というスタイルです。
ただ、これまでと少し違う点があります。
それは AI（ChatGPT）を「解説役」として使いながら勉強している ことです。
この記事では、
- 実際にどんな使い方をしているのか
- 何が良かったのか
- 逆に注意した方がいいと感じた点
を、資格勉強目線でまとめてみます。
これまでの AWS 資格勉強のやり方
これまでの自分の勉強方法は、たぶんよくあるパターンでした。
- Udemy の模擬問題を解く
- 間違えた問題の解説を読む
- よく分からなければ公式ドキュメントを見る
- それでも曖昧なら「そういうもの」として覚える
このやり方でも合格はできますが、正直こんな感覚がありました。
- 「なぜこれが正解なのか、腑に落ちていない」
- 「別の選択肢がなぜダメなのか説明できない」
- 「試験のための知識」で止まっている
AI を使った勉強方法
そこで最近やっているのが、Udemy の問題と選択肢をそのまま AI に投げるという方法です。
やっていることはシンプルで、
- 事前にプロンプトで取得予定の試験名・試験ガイドの内容を記載する
- Udemy の問題文、選択肢をすべて貼る
- 「どれが正解か、他がなぜ違うかを試験目線で説明して」と頼む
これだけです。
そうすると、AI が資格合格の観点から問題の解説をしてくれます。
良かった点①：わからない単語を問題文と紐付けて解説してくれる
個人的に一番のメリットだと感じたのはここです。
例えば、AWS SAA の問題に対する正解の選択肢として、以下があるとします。
（問題はAIに作成してもらいました）
ある企業では、社内向けの Web アプリケーションを AWS 上で運用している。
このアプリケーションは以下の要件を満たす必要がある。
-アプリケーションは高可用性を確保する必要がある
-トラフィックの増減に応じて自動的にスケールさせたい
-運用負荷をできるだけ最小限に抑えたい
-アプリケーションサーバーはステートレスである
この要件を満たす最適なアーキテクチャはどれか。
A.
1 台の EC2 インスタンスを起動し、Elastic IP を割り当てて運用する
B.
複数の EC2 インスタンスを 1 つの Availability Zone に配置し、
Application Load Balancer を利用する
C.
複数の Availability Zone にまたがる EC2 Auto Scaling グループを構成し、
Application Load Balancer を利用する
D.
Amazon EC2 インスタンスを使用せず、
1 つの Amazon RDS インスタンス上でアプリケーションを実行する
正解：C！
もし AWS 初学者がこの正解を見たら、「固有名詞多すぎだろ……」となることは想像に難くありません。
従来の学習法であれば、これらの固有名詞をひとつひとつ調べることになります。
その際、当然ですが調べる情報元は上記の問題文など知る由もないため、
問題文に記載されている各サービスの構成要素をすべて紐付けるには、
サービスの資料をイチから読まなければならず、膨大な時間がかかります。
しかし、AI に以下のように質問をすると、
「この選択肢のそれぞれの固有名詞がどういうサービスなのかわからないよ！
どうしてこの構成になるのか説明して！ちな SAA 勉強中」
AI は SAA 合格の観点から、必要な情報だけをわかりやすく解説してくれます。
それぞれのサービスがどう連携して、どう実現するのか、という部分を効率よく学習できるため、
学習時間の大幅な短縮 につながります。
そこでさらに、以下のような質問も投げかけてみます。
なぜ 1 つの AZ じゃだめなの？
単一 AZ vs 複数 AZ を表で教えて
こうすることで、AI が 類似サービスの比較 をしたうえで、
「この問題ではこういう理由でこの選択肢が正解なんだよ」という情報を提示してくれます。
これは、選択肢の正解／不正解を判断するうえで非常に役立つほか、
実務で役立つサービスの根本的な知識獲得 にもつながります。
お客様の構成を提案する際に、類似サービスが複数あるうえで
「このサービスを採用した理由は〜〜ですよ」と説明ができたら、
「この人かっこいい！ポッ///」となりますよね。
良かった点②：モチベーションを維持しやすくなる
従来の学習方法では、わからない単語や概念が出てくるたびに、
次のようなステップを踏むことが一般的でした。
- 単語を Web ブラウザで検索する
- 大量に表示される検索結果の中から、必要そうな情報を取捨選択する
- 求めている内容が見つからなければ、別のサイトへ移動して探す
- ②〜③を何度も繰り返す
この流れを経験したことがある方も多いと思います。
気づけば、学習そのものよりも「情報を探す時間」の方が長くなっている ことも珍しくありません。
その結果、
- 集中力が切れる
- 学習のテンポが悪くなる
- 「今日はもういいか……」とモチベーションが下がる
といった悪循環に陥りがちです。
AI を使った場合、この状況が大きく変わります。
AI は「資格試験に合格する」という目的を前提に、必要な情報を整理して提示してくれるため、
自分で大量の情報を行き来する必要がありません。
その分、本来時間を注ぐべき
「知識のインプット」そのものに集中できる ようになり、
結果として学習を継続しやすくなります。
良かった点③：学習を高速化できる
AWS SAA や SAP、DOP のような資格試験では、出題範囲が非常に広く、
どうしても 一定量の暗記 が求められます。
勉強開始〜受験までの期間が長ければ長いほど、
はじめの方に学習した内容が抜け落ちてしまい、
もう一度学習し直す、というループに陥りやすく、学習期間が長期化しがちです。
つまり、合格のためには、
- 知識を素早く整理する
- 重要なポイントに絞って覚える
- 短時間で繰り返しインプットする
といった 学習の高速化 が欠かせません。
この点でも、AI は非常に相性が良いです。
- 試験で問われやすい観点で要点をまとめてもらう
- 難しい概念を噛み砕いて説明してもらう
- 自分の理解度に合わせて例題を作ってもらう
といった使い方をすることで、
限られた学習時間を最大限に活かすことができます。
ここまでメリットばかり記載しましたが、
AI は魔法のツールではなく、代わりに試験問題を解いてくれるわけでもありません。
実際に AI 教授と共闘してみて感じた注意点も、あわせて説明します。
注意点①：AI の回答を「正解」と思い込みすぎない
AI は非常に自然で説得力のある文章を生成します。
そのため、つい「書いてあることはすべて正しい」と受け取ってしまいがちです。
しかし、資格試験のように細かい仕様や前提条件が重要な分野では、
- 前提条件が省略されている
- 試験観点としてはズレた説明になっている
- 最新の仕様と異なる内容が含まれている
といったケースもゼロではありません。
AI の回答は「理解を助ける補助」として捉え、
最終的な確認は公式ドキュメントや問題集で行う、という姿勢が大切です。
注意点②：「考える前に聞く」癖がつかないようにする
わからないことをすぐに聞けるのは、AI 学習の大きなメリットです。
一方で、何も考えずにすぐ質問してしまうと、
- 自分で整理する力が身につかない
- 問題文を読み解く力が鍛えられない
- 試験本番で応用が効かなくなる
といったリスクもあります。
おすすめなのは、
- まず自分なりに考えてみる
- 仮の答えや疑問点を持った状態で AI に質問する
- 自分の考えと AI の説明を照らし合わせる
という使い方です。
AI を「答えをくれる存在」ではなく、「壁打ち相手」として使うことで、理解が深まります。
私は、Udemy の問題集を解くときは必ず、
「まず自分で考えて選択肢を選び、正解／不正解が表示された後で AI に解説を求める」
という使い方をしています。
また、絶対的に自信のある問題に正解したときは、
あえて AI に解説を聞かず、そのまま次の問題に進むようにしています。
すでに身につけた知識は、AI に聞かずとも自信を持って前へ進んでください。
以上が、個人的 AI 学習のススメでした。
※他にも「白紙勉強法」や「ポモドーロ法」など活用しましたが本筋とは逸れるので割愛
従来通りの学習方法で AWS 公式ドキュメントを隅から隅まで見る、というやり方は、
真の意味で AWS サービスを理解するために必要だと今でも思っています。
しかし、資格試験とは「期間との戦い」であり、
必ずしもすべてを理解する必要はないと個人的には考えています。
皆さんも AI を積極的に活用して、
効率の良い学習ライフを共に過ごしましょう！
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