初めてF5資格試験に挑戦するにあたり、目標設定と基礎固めの第一歩として、ChatGPTのサポートを活用してタスクを具体化しました。ここでは、Day1の取り組み内容とその振り返りを共有します。

目標設定と計画

F5資格試験に向けた勉強の全体像を把握するため、まずは以下のステップで計画を立てました。

試験の選定:
ChatGPT o3-mini に相談し、どの試験に挑むか検討しました。
暫定的な目標設定:
半年を見据えた大目標を設定し、さらにWeekly、Daily、そして各タスクレベルにブレークダウンする計画を立てました。
※ ここでは、ChatGPT o3-mini-high に自分の技術経歴を伝えて作成依頼。
コミュニティへの参加:
DevCentralへの登録、BIG‑IP Next Academy、F5 Community MVPへの参加申請も同時に実施。実際の技術情報やフィードバックを得るため、コミュニティの活用は非常に有意義です。

Day1のタスク内容

ChatGPTから提案されたDay1のタスクは以下の通りです。

title=Day1タスク

Day1: 2月10日（月）
目標: F5の全体像とF5製品の概要を理解する
タスク:
  - F5公式サイト（[https://www.f5.com/ja_jp/](https://www.f5.com/ja_jp/)）にアクセスし、製品概要ページをざっと確認する
  - DevCentralの「Getting Started」または「Introduction to F5」系の記事を1本読む
  - 重要な用語（BIG‑IP、TMOS、LTM、iRulesなど）のリストを作成し、簡単な定義をメモする

実際に行ったアクション

1. DevCentral記事の読破

「Getting Started on DevCentral」
F5製品の全体像をつかむため、まずこちらの記事を読んで基本情報を把握しました。
「Getting Started with BIG‑IP Next: Fundamentals」
より詳細な技術情報に触れるため、こちらの記事も併せて読み、理解を深めました。

記事中の不明点は、その都度ChatGPT o3-mini-high に質問することで、疑問を解消しながら学習を進めました。

2. 用語集の作成

記事内で頻出する専門用語について、下記のように自分なりに整理し、簡単な定義をメモしました。

BIG‑IP:
F5の主要製品で、アプリケーションデリバリやロードバランシング機能を提供するハードウェア/ソフトウェア製品。
TMOS:
BIG‑IPのオペレーティングシステム。高いパフォーマンスと柔軟な制御が特徴。
LTM:
Local Traffic Managerの略で、トラフィックの負荷分散を担当する機能。
iRules:
トラフィック処理をカスタマイズするためのスクリプト言語。シンプルな記述で複雑な制御が可能。

振り返りと今後の展望

Day1では、F5の全体像や製品概要に関する基礎知識を着実に押さえることができました。ChatGPTの助言のおかげで、タスクの具体化や不明点の解消がスムーズに進み、今後の学習の土台が築かれたと感じています。

今後の予定:

Day2:
F5公式ドキュメントやDevCentralの記事を活用し、BIG‑IPのアーキテクチャの基本構成と主要コンポーネントの役割を図解と共に整理する予定です。
資格取得に向けた継続学習:
初期のF5‑101/201教材で基礎を固めた後、週ごとの計画に沿って仮想環境でのハンズオン実践や模擬試験を取り入れ、体系的な知識の定着と実践力の向上を目指します。

まとめ

今回のDay1では、F5製品に関する基礎知識の収集と、試験勉強の全体像を整理することができました。ChatGPTのサポートを受けつつ、具体的なタスクに落とし込むことで、学習のモチベーションを高めることができました。今後もこの調子で、一歩一歩確実に前進していきたいと思います。

皆さんも、自分に合った学習方法やツールを活用して、ぜひ目標に向かってチャレンジしてみてください！

参考リンク: F5公式サイト
 参考リンク: DevCentral

以上、Day1の振り返りでした。次回の更新もお楽しみに！