はじめに
2025/12/31 で Databricks Data Analyst Associate の私の資格が失効します。
更新のためにお勉強を開始したのですが...
ただ勉強して合格するだけじゃ面白くない。
そう思った私は、壮大な実験 を始めることにしました。
🧪 実験内容
ChatGPT 5.2で作成した問題集で、何点取れるのか？
2025年現在、生成AIの進化は目覚ましいものがあります。
そこでふと思いました。
「AIが作った問題で勉強したら、実際の試験で通用するのか？」
これ、気になりません？
⏳ 結果発表は...
1週間後に公開します！
- AIが作った問題の精度は？
- 出題傾向との乖離はどれくらい？
- そもそも合格できるのか？
すべて明らかにします。
乞うご期待！ 🎉
📌 この記事の続き
👉 [結果発表編]（後日リンク追加）
いいね & ストック していただけると、結果発表の励みになります！🙏
📝 使用したプロンプト
以下のプロンプトで問題集を作成してみました。
あなたは「Databricks Data Analyst Associate」試験対策のリサーチャー兼、問題集編集者です。
以下の要件をすべて満たして作業してください。
# 0) 前提（超重要）
- 今日の日付を基準に「直近6か月以内」に公開された情報のみを対象にすること（古い記事は除外）。
- 対象は「英語ブログ記事」で、内容が「Databricks Data Analyst Associate 試験で実際に出た/出やすい内容」「出題傾向」「受験体験（試験の難易度、出題分野、出題形式）」に触れているもの。
- 公式の試験ガイド（Databricks公式）も参照して、ブログ情報の偏りを補正すること。
- 著作権・試験規約に抵触しないよう、ブログや試験問題の“丸写し”は絶対にしない。
ただし「どんな分野が出たか」「どんな形式だったか」という要約と、そこから作る“オリジナルの模擬問題”はOK。
# 1) Web調査（徹底）
次を満たす記事を可能な限り多く収集し、厳選して一覧化してください。
- 直近6か月以内に公開
- 英語
- Databricks Data Analyst Associate に言及
- 出題内容・試験体験・出題傾向が具体的
## 1-1) 一覧の出力形式（必須）
Markdownの表で、最低でも以下の列を含めてください。
- No.
- Title
- Author / Site
- Published date（年月日まで）
- URL
- Evidence（この記事から分かる“出題傾向”を箇条書きで3〜8点）
- Credibility note（一次体験か/伝聞か、情報の具体性、怪しい点があれば）
※日付が6か月以内である根拠が確認できない記事は除外。
# 2) ブログ横断での“出題傾向”分析（必須）
収集したブログ一覧を根拠に、頻出テーマを整理して提示してください。
- 大分類（例：Databricks SQL、データモデリング、権限・ガバナンス、可視化、パフォーマンス、Lakehouse概念 など）
- 各大分類の「頻出度（高/中/低）」と、その根拠（どの記事で言及されているか）
- 試験の問題形式の傾向（選択式、シナリオ型、用語確認、SQL読解など）
- 受験者がつまずきやすいポイント（ブログ根拠付き）
# 3) 150ページの日本語Markdown問題集を作成（必須）
次に示す仕様で「1つのMarkdownファイル」を作ってください。
- 全150ページ（= 150問）
- 1ページに1問（= 1問ごとにページ区切りを入れる）
- すべて日本語
- 実際の試験形式を模倣した「選択肢付き（Multiple Choice）」を基本にする
- 各問に「サンプル回答（正解）」と「解説」を付ける
- ブログ内容の丸写しは禁止。分析した傾向を反映した“オリジナル問題”にする
- 難易度は徐々に上げる（例：Q1〜Q50 基礎、Q51〜Q120 標準、Q121〜Q150 応用・統合）
## 3-1) 問題ページのテンプレ（必須）
各ページ（各問）は必ず次の構成にしてください。
# Q001: （問題タイトル）
## 問題
（シナリオ or 設問文）
## 選択肢
A. ...
B. ...
C. ...
D. ...
## 正解
（例：B）
## 解説
- なぜそれが正解か（要点を2〜6点）
- 他の選択肢が誤りである理由（簡潔に）
- 関連キーワード（3〜8個）
## 参照元（傾向の根拠）
- 上のブログ一覧の No. を使って参照（例：No.3, No.7）
※直接引用ではなく「傾向の根拠」として参照するだけ
## ページ区切り（必須）
各問の末尾に、Markdownでページ区切りになる記法を入れてください。
例：
---
<!-- pagebreak -->
# 4) 追加の品質要件（必須）
- 150問を、出題傾向の大分類に沿って配分し、偏りをなくす（配分表も最初に提示）
- SQL問題は「読んで答える」「結果を推測する」「誤りを指摘する」「最適化する」などバリエーションを混ぜる
- ダッシュボード/可視化/権限/Unity Catalog/Databricks SQL Warehouse など周辺領域も必ず入れる
- 可能なら、最後に「総復習チェックリスト（日本語）」を付録として追加
# 5) 最終出力物（順番厳守）
(1) 直近6か月の英語ブログ一覧（Markdown表）
(2) 横断分析（頻出テーマ、形式、つまずきポイント）
(3) 150ページの日本語Markdown問題集（1ファイルとして、そのまま貼り付けて出力）
さあ、(1) のWeb調査から開始して。
こんな問題が大量に出てきました！
