はじめに
2025年8月2日にPython3エンジニア認定基礎試験を受験し、95%の得点率で合格することができました。
AIを活用して短期集中で取り組んだ経験を共有します。
基本情報
試験日: 2025年8月2日
結果: 合格（得点率95%）
学習期間: 2週間
職業: ITエンジニア（フロントエンド歴3年）
プログラミング経験
- Python: 大学で1年間学習
- JavaScript: 3年間
- Java: 数か月の学習経験
- レベル: 初心者と中級者の間くらい（フロントの経験が長く、バックエンドはあまりなし）
学習方法
使用教材
メイン教材
- WEB上の模擬試験（プライムスタディ、examApp）
- AI活用の模擬試験学習
学習スタイル
- 公式チュートリアルをAIに学習させて基本文法を習得
- AIに課題を出してもらいプログラム作成・添削
- AIで弱点分析を行い、克服課題を生成
学習環境・スケジュール
平日（通勤時間）
- バス内で1時間、AI模擬試験を解く
休日
- コメダで5～6時間集中学習
- GoogleColaboratoryを使用したハンズオン学習
学習戦略
- 先に受験日を決定して短期集中
- 模擬試験を毎日2～3回受講（マスト）
学習の進捗
模擬試験の結果推移
- 初回: 6割後半
- 最終: 9割以上
はじめは、ライブラリやモジュールが全然わからず苦労しました。
何度も問題を解くことで、間違えた問題は公式チュートリアルに立ち返って学習しました。
苦手分野と対策
苦手だった分野
- Pythonのライブラリ（他言語経験があっても慣れが必要）
対策方法
- AIによる弱点分析
- 苦手分野に特化した課題をAIに出題してもらう
- ハンズオンでの実践的な学習
基本的なプログラミング概念は理解していたため、Python特有の部分に集中して学習できました。
試験当日
試験の感想
- 難易度: 模擬試験と同程度～やや易しい
- 問題傾向: 誤りを選ぶ問題より正解選択肢を選ぶ問題が多く、取り組みやすかった
- 予想との一致度: 模擬試験で想定していた傾向と合致
AI活用学習のメリット
今回の学習で特に効果的だったのは、AIを積極的に活用したことです。
具体的な活用方法
- 弱点分析: 模擬試験結果をAIに分析してもらい、苦手分野を特定
- 個別課題生成: 弱点に応じたオリジナル課題を作成してもらう
- コード添削: 作成したプログラムをAIに添削してもらい改善
- 効率的な学習: 移動時間も有効活用できる模擬試験学習
これから受験される方へのアドバイス
学習戦略
- 受験日を先に決める: 短期集中学習のモチベーション維持に効果的
- 模擬試験の継続: 毎日の模擬試験で着実にスコアアップ
- 実環境での練習: GoogleColaboratoryなどでのハンズオン学習を推奨
他言語経験者の方へ
- 基本的なプログラミング概念は活かせるため、Python特有の部分に集中
- ライブラリや標準機能に重点を置いた学習が効果的
AI活用のススメ
- 個人の弱点に応じたカスタマイズ学習が可能
- 移動時間も有効活用できる
- 添削機能により実践的なスキルも向上
まとめ
2週間という短期間での合格は、以下の要因が大きかったと考えています。
- 明確な目標設定: 受験日を先に決めて逆算学習
- 継続的な模擬試験: 毎日2～3回の模擬試験で実力向上
- AI活用: 効率的で個別化された学習
- 実践重視: ハンズオンでの理解定着
- 既存スキルの活用: 他言語経験を効果的に活用
AIを活用することで自分に最適な問題を生成してくれたのが短期間での合格に繋がったのだと思います。
参考情報
- Python3エンジニア認定基礎試験 公式サイト
- プライムスタディ（模擬試験サイト）
- examApp（模擬試験アプリ）