初めに
先日、PEP検定を受験してきました。
学習方法を工夫したことで、2週間という短期間で合格できたので、実際に取り組んだことについてまとめます。
この記事で伝えたいこと
- PEP検定は公式資料だけでも十分合格可能
- 問題集がなくても生成AIで演習環境は作れる
- NotebookLMは「問題演習」と「知識整理」の両方で役立つ
- 短期間学習では「インプット」より「アウトプット量」が重要
筆者について
- 新卒3年目のシステムエンジニア
- 非情報系の学部卒
- 基本情報は合格済み
- AI関係の開発経験：なし
- AI利用経験：
- チャット形式の生成AIを人並みに利用する程度
- AIエディタ、AIエージェントも触らなきゃな……と思ってはいる
PEP検定とは？
概要
- 受験費用: ¥11,000(税込)
- 試験時間: 60分
- 問題数: 100問
- 合格基準: 70%以上の正解
- 受験方法: CBT試験(全国340ヶ所以上の試験センターで随時実施)
正式名称は、Prompt Engineering Professional（PEP）検定。
公式サイトでの説明は以下。
Prompt Engineering Professional
生成AIへの指示設計・評価・応用スキルを体系的に測定する、日本初のプロンプトエンジニアリング認定試験です。
ChatGPTをはじめとする生成AIの業務活用スキルを認定し、 実務への応用力と専門的スキル習得を重視。 ビジネスパーソンのキャリアアップと企業の生産性向上を支援します。
有名なAI系の資格であるG検定と比べても、「生成AIの」「実務活用」に特化しています。
※G検定では「生成」以外のAIの比重が高い。
学習上のハードル
さて、そんな素敵なPEP検定ですが、学習にあたって、一つ大きなハードルがあります。それは、教材が公式スライド資料しかない！ ということです。
新しい資格ゆえに、参考書・問題集が出版されていません。
公式資料の分量は、以下の通りです。
スライド資料だけで200p超なので、そこそこありますね……。
| 章 | 内容 | ページ数 |
|---|---|---|
| 1 | 生成AIと大規模言語モデルの基礎知識 | 45p |
| 2 | プロンプトエンジニアリングの基本概念と技術 | 34p |
| 3 | 生成AIの実務への活用 | 55p |
| 4 | 生成AIモデルのカスタマイズ手法 | 17p |
| 5 | 生成AI利用時における倫理・リスク管理・法律上の考慮事項 | 25p |
| 6 | AIエージェントとコンテキストエンジニアリング | 87p |
| 合計 | 263p |
6章 AIエージェントとコンテキストエンジニアリング は後から追加された章なので、他よりも分量が多く、1～5章までとスライド構成や雰囲気がかなり異なります。
(6章にだけ理解度チェックや用語集のスライドがある。)
NotebookLMの利用
学習資料が公式スライドしかない課題を解決するため、「公式資料を生成AIに読み込ませて、問題を作らせたり、要約させたりすればいいのでは？」と考えました。
そこで、Googleが提供するNotebookLMを活用することにしました。
NotebookLMについて
NotebookLMとは、「与えた情報源(ソース)」のみに基づき、要約や分析を行ってくれる生成AIサービスです。Googleのアカウントがあれば、誰でも簡単に、無料で使うことができます。
今回は、ソースとしてPEP検定公式の学習資料を読み込ませて、PEP検定専用のノートブックを作成しました。
NotebookLMを選んだ理由
NotebookLMを選んだ理由を、PEP検定の性質とセットで整理しました。
| PEP検定の性質 | NotebookLMの機能 | 可能になること |
|---|---|---|
| 出題範囲が公式スライドのみ | 与えた情報のみから生成する | 無駄のない試験対策 |
| 出題内容がデータで提供 | PDFを情報源(ソース)に丸ごと追加 | 公式資料を簡単に読み込ませられる |
| 問題集が出版されていない | 「クイズ」機能がある | 4択問題でアウトプット |
| 各章ごとに公式スライドが存在する | 「クイズ」機能はソースとするファイルを選択できる | 特定の単元ごとの問題作成 |
ChatGPTやClaudeでも試しましたが、無料版では、長いPDFを扱う際に、選択肢が欠けたり、資料外の内容が混ざったり、そもそも読み込めなかったりすることがありました。
(※あくまで、当時筆者が試した限りでの所感です。)
一方、NotebookLMは、ソースを限定した上で「PDF丸投げ」も可能で、「クイズ」機能も備えていたため、今回はこちらを採用しました。
実際の学習方法
今回は、以下の流れで学習を進めました。
★はNotebookLMを活用した箇所です。
- 公式スライドに目を通す
- ★クイズ機能でアウトプット
- ★目次+要点を出力
以下順番に述べます。
1. 公式スライドに目を通す
これは言うまでもありません。
スマホやPC、タブレットに公式スライドのPDFをダウンロードして、ざっくり目を通していきました。
2.「クイズ」機能でアウトプット
先述の通り、NotebookLMは、単に与えた情報源(ソース)についてチャットで答えるだけでなく、情報源に基づいて、クイズを作る機能があります。
(studioという機能の中の1つです。)
- ソース：「確認したい単元」の公式スライド
- 出題の数：「多め」
- 難易度：「難しい」
にすると、各単元ちょうどよいレベルの練習問題を作成してくれます。
タイトルは適当についてしまうので、「N章_確認問題」のように直すとよいでしょう。
出力されるクイズはこんな感じです。
問題画面
結果画面
3.目次+要点を出力
NotebookLMが作ってくれた問題を、ある程度解き進めると、正解/不正解の中で得た知識を体系化したくなってきます。
スライド形式の資料は1枚ずつ区切られており、「サッと見れて便利」というメリットの反面、「全体像が見えにくい」、すなわち「体系的に整理しづらい」というデメリットがあります。
ここでNotebookLMのチャット機能が役に立ちます。
ソースに特定の章のスライドを指定し、
「N章について、階層化された目次を出力してください。粒度は、スライドタイトルが最小単位となるくらいです。」
と指示してみましょう。
すると、階層に構造化された目次＋ひとこと要点を出力してくれます。
これを 「自分用メモ」の骨組み として、学習した情報を一元管理する元にします。
なお、6章：AIエージェントだけは分量が多いので、もう少し細かく指示をしました。
6章について、階層化された目次を出力してください。粒度は、スライドタイトルが最小単位となるくらいです。
以下は注意点です。6章は各項目の前後に学習の指針や用語まとめなどがありますが、前後に挟まれるスライドもひとまず1スライドとしてそのまま並べて記載し、内容については詳述しすぎず、端的な目次を作ってください。
これでも、いくつか項立てが飛ばされてしまったので、そこは諦めて手作業で補足しました。
学習期間
学習開始～受験までは2週間
日によってまちまちでしたが、1日に30分～2時間くらいずつ学習を行い、
合計15時間程度だったと記憶しています。
※NotebookLMに慣れるのに、＋2～3時間くらい使いました。
最初の1週間で「資料読み＋演習を2周程度」、もう1週間弱で、自分用メモを育てながら、資料読み＋演習をひたすら繰り返しました。
筆者は、学習の「進め方」に意識を取られると、本質的な学習内容に集中できないタイプだったため、
- 「寝転がってダラダラしていても、ひたすら問題を解き続ける」
- 「机に向かうときは、AIの要約をもとにインプット」
のように、場面とやることをセットで決めて取り組んでいました。
試験当日
受験環境
PEP検定はCBT方式です。
指定した時間にテストセンターへ行き、他の受験者と同じ部屋で、
自分のタイミングで試験を開始します。筆者が受験したときは、すでに同じ部屋でほかの受験者が別の試験を受け始めていました。
問題の印象
出題内容そのものは公開できませんが、単なる用語暗記ではなく、
「この技術はどのような場面で使うか」
を問う問題が多い印象でした。
そのため、言葉だけを暗記するよりも、実務での利用シーンをイメージしながら学習することが重要だと思います。
また、公式資料約260スライドに対して100問が出題されるため、全範囲まんべんなく出題されている印象でした。
時間
時間不足になることはありませんでした。
筆者は普通に頭から解いて1周＋見直しで1周できました。
最終的に
- 少し迷った問題：8問
- 自信がない問題：4問
程度の状態で提出しました。
受験後
その場で試験レポート(A4)が印刷してもらえます。
試験レポートはペラ1枚で、
「このレポートは、紛失しないよう大切に保管してください。」
と書かれています。
筆者は簡単な荷物で試験に臨んでいたので少し焦りましたが、
実際は、試験レポートはCBT予約サイトのマイページからダウンロードできるので安心してください。
(領収書も同様、CBT予約サイトからダウンロード可能)
結果
結果レポート
| 章 | 内容 | 正解数 | 正答率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 生成AIと大規模言語モデルの基礎知識 | 14/15 | 93% |
| 2 | プロンプトエンジニアリングの基本概念と技術 | 38/38 | 100% |
| 3 | 生成AIの実務への活用 | 18/18 | 100% |
| 4 | 生成AIモデルのカスタマイズ手法 | 12/12 | 100% |
| 5 | 生成AI利用時における倫理・リスク管理・法律上の考慮事項 | 5/5 | 100% |
| 6 | AIエージェントとコンテキストエンジニアリング | 10/12 | 83% |
| 合計 | 97/100 | 97% |
よくできたところ
2～5章は、単元構成が比較的シンプルで、NotebookLMによって知識の整理がしやすかったため、全問正解することができました。
失点したところ
「1章:基礎知識」と「6章：AIエージェント」ではそれぞれ失点がありました。
「1章:基礎知識」は、単に用語や実務場面の整理だけではなく、モデルや仕組みについての理解が求められるため、今回のような促成のインプットだけでは詰め切れなかった印象です。
また、「6章：AIエージェント」は、スライド枚数が多く、他の章と内容構成が異なるため、知識の大局的な整理にとどまってしまい、それぞれの知識に深入りできなかったな、と思っています。
とはいえ、総じて妥当な結果だったと感じています。
まとめ
現状、PEP検定には市販の問題集がありません。
しかし、
- 公式資料を読む
- NotebookLMで問題演習を繰り返す
- 自分用メモに知識を集約する
というサイクルを回すことで、短期間でも十分合格を狙えると感じました。
PEP検定に限らず、「決まった教材はあるが、演習が不足しがちな資格」とは特に相性のよい学習方法だと思います。
特に今回は、NotebookLMを単なる「AIチャット」として使うのではなく、「問題集」と「知識整理ツール」として活用することで、学習効率を大きく高められました。
これから受験する方の参考になれば幸いです。