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エンジニアの健康診断、「現在地の可視化」に特化したAI時代の応用情報技術者試験・活用術

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この記事には応用情報技術者の合格ノウハウは記載されていません:sweat_smile:

はじめに

若手エンジニアに「応用情報技術者(AP)を取得しよう!」と奨励しているチームは多いと思います。 しかし、奨励する立場の皆さんは「昔挑戦したけど、今の難易度はどのくらいなんだろう?」と不安に思うことはありませんか?

私自身、まだ「第一種情報処理技術者」と呼ばれていた時代に合格した身として、現在の難易度を肌で感じてみたいという思いがありました。 そこで、自分の現在位置を把握するため、応用情報技術者試験にカジュアルに挑戦してみることにしました。ぜひ一緒に挑戦してみましょう:point_up:

チャレンジのフロー

試験対策は一切せず、今持っている知識だけで挑みます。
全工程(ステップ1~4)を合わせても3時間ほどで完了します。午前と午後は別日に実施しても構いません。あくまで「自分用の測定」なので、本試験のようなシビアさは不要です。

「体重計に乗る」くらいの気軽な気持ちで、自分のスキルを可視化してみましょう。

  1. IPAから過去問題をダウンロード
  2. Excelで回答用のフォーマットを作成
  3. 問題にチャレンジ
  4. AIで採点およびフィードバックを生成

応用情報技術者の出題形式

挑戦前に、試験問題の構成を軽くおさらいしておきましょう。

区分 出題形式
午前 4択問題(80問)。
テクノロジ系(50問)、マネジメント系(10問)、ストラテジ系(20問)
午後 記述式。大問が11題出題されるなからから、5問を選択して回答する。
問1(情報セキュリティ)は必須選択。

IPAから過去問題をダウンロード

問題はIPAの公式サイトから入手可能です。任意の年度・期の問題冊子と解答例をダウンロードしてください。

Excelで回答用のフォーマットを作成

AIに採点を依頼する際、以下のレイアウトであればスムーズに認識されることを確認済みです(罫線は不要です)。

午前

80問分の回答欄を作成します。B列に「ア~エ」を入力しますが、入力規則(プルダウン)を設定したり、横に「ア・イ・ウ・エ」と並べてコピペしやすくしたりすると、入力が捗ります。

qiita-square

午後

午後問題は選択する問によって回答数が変わるため、解きながらレイアウトを作ります。
最初は行1のみ入力しておきます。
試験開始後に問題を読み、選択する問が確定した段階で2行目以降のA~D列の回答問題の欄を埋めましょう。準備が整ってから解き始めるのがコツです。

qiita-square

問題にチャレンジ

本試験の制限時間は午前・午後ともに各2時間30分ですが、このチャレンジでは「書き終えた」と思ったタイミングで終了します。目安として、それぞれ1時間〜1時間30分程度あれば全問回答できるはずです。

AIで採点およびフィードバックを生成

  • 問題冊子PDF
  • 解答例PDF
  • 回答記入済みのExcelファイル

この3点をAIにアップロードし、以下のプロンプトで依頼します。

午前

ある試験について、問題用紙、答案、正答があります。
正答をもとにして、答案の採点を行ってください。100点満点でスコアを出力してください。合格ラインは60点です。
また、答案の正答誤答と問題用紙を比較して、理解度の高い分野と理解度の低い分野、改善提案についてコメントしてください。

午後

ある試験について、問題用紙、答案、正答があります。
正答をもとにして、答案の採点を行ってください。100点満点でスコアを出力してください。合格ラインは60点です。
問1~11までのうち、5問を選択して各問題の設問を回答します。5問について各20点を配点します。各問のなかの設問に対する点数は、設問数に応じて按分してください。出力には各設問への配点も記載してください。
指定文字以内という指定のある自由記述式の回答は、正答と文意があっていれば正解と判断してください、その他部分点も考慮してください。
また、答案の正答誤答と問題用紙を比較して、理解度の高い分野と理解度の低い分野、改善提案についてコメントしてください。

AIによる傾向

Gemini3(思考モード)とClaude(Opus4.5)で検証しましたが、どちらも十分な精度でした。Claudeのほうが採点の精度は高い印象です。

やってみた

私自身も「令和7年度 秋期」の最新問題で実施してみました。以下はClaudeによるフィードバックのサンプルです。 ※同じ期で挑戦予定の方は、解説パートに若干のネタバレ要素を含むため、流し見する程度でお願いします:sweat_smile:

午前の結果

qiita-square
理解度の高い分野 qiita-square
理解度の低い分野と改善提案 qiita-square
総合的な改善提案 qiita-square

午後の結果

qiita-square

この後に各問毎の判定結果が続きますが、ここは割愛します。

分析・評価 qiita-square
改善提案 qiita-square

結果の生かし方

苦手分野を客観的に知る

AIのレスポンスに改善部分についての指摘があります。面と向かって他人に指摘されるとションボリしてしまうことがありますが、客観的に評価するAIだったら心理的にも受け入れやすいのではないでしょうか。
補強したほうがよい分野を頭の片隅に入れておくと、スキルアップの方向性に迷いが少なくなるかもしれません。

「選択しなかった分野」に伸び代を見る

午後問題で選ばなかった分野にこそ、実は今の自分に足りない知識が眠っているかもしれません。応用情報レベルの知識は全ITエンジニアの基礎体養となるため、興味を持って触れてみるのがおすすめです。

問題を楽しむ

午後問題は小さい規模ながらケーススタディ要素が詰まっています。
「こんなシチュエーションあるよね」と問題の世界を追体験しつつ、小さい経験を積むのもよいのではないでしょうか。

若手と同じ目線で語る

あなたが若手をリードする立場であれば、同じ試験を体験したという事実だけで、メンバーへのアドバイスに説得力が増します。目標達成への熱量を共有する良いきっかけになるはずです。

おわりに

採点結果が不合格だったらこの記事はお蔵入りになるところでしたが、無事にクリアできてホッとしました:sweat_smile:
改めて体験して感じたのは、この試験のスキルの網羅性はよくできているということです。
採点結果を見て「ちょっとしたミスが悔しい」という初心を思い出す感覚は、エンジニアとしてのアンチエイジングにも効果的かもしれません:sunglasses:

ぜひ、皆さんも楽しみながらスキルアップしていきましょう!

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