「AIに置き換わる職種ランキング」に
毎年自分の職業が載っている。
金融機関のコールセンターで10年以上。
お客様の声を聞き、問題を解決する仕事。
でも毎年言われる。
「この仕事はAIに代替される」と。
ある日、気づいた。
待つだけでいいのか、と。
なら、置き換わる前に学ぶ側に回ろう。
それが全ての始まりでした。
正直、リスキリングとか言葉は聞くけれども、ピンとはあまり来ない。
自分に関係あるかもしれなし、逃げ切れるかもしれないし。
でも、時代は今をいきていると感じにくいけれど、激流だ。
明日はどうなるかわからない。
まずは、やれることをやってみよう。それがきっかけです。
■ 試験概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 主催 | 一般社団法人 生成AI活用普及協会(GUGA) |
| 形式 | IBT方式(オンライン・自宅受験可) |
| 試験時間 | 60分 |
| 問題数 | 60問(選択式) |
| 合格ライン | 70%以上(42問以上正解) |
| 受験料 | 11,000円(税込) |
■ 難易度について
文系・非エンジニアの自分が感じた難易度は
「中の下」くらいです。
直近でITパスポートを取得しています。
ただし、以下の分野は注意が必要:
・プロンプトエンジニアリングの技法識別
・LLMのアーキテクチャ
・EU AI法などの国際規制
申し込み自体は10分程度で完了します。
正直、受験料11,000円を見た時、
「少し高いな」と思いました。
でも申し込んだ瞬間、腹が据わりました。
お金を払ったことで、やるしかない状態になった。
【注意点】
申し込み後、マイページの登録を忘れずに。
私は申し込みだけして、
マイページ登録を後回しにしていました。
本番当日に焦らないよう、
申し込んだその日に登録まで完了させることを
おすすめします。
■ 使った教材
・生成AIパスポート公式テキスト(GUGA)
・GUGA公認 テキスト&問題集(第4版)
・NotebookLM(AI生成の練習問題)
・Gemini(模擬試験問題の生成)
・Claude(学習内容の壁打ち・投稿作成)
■ 学習スタイル
基本は帰りの電車(30〜40分)。
朝活・昼休みのポチポチも活用。
「完璧な環境を作らない」がコツでした。
アルコールが入った日も、
体調が悪い日も、
座れた電車の中でできることをやる。
■ Week1(Day1〜7): 基礎固め
・機械学習の3分類(教師あり/なし/強化学習)
・GPTの歴史と各バージョンの特徴
・ディープフェイクとAI倫理
・クエリとAIエージェント
・公式テキスト完走
正答率推移: 70%→80%
■ Week2(Day8〜17): 演習強化
・問題演習を本格開始(1日10〜30問)
・弱点が明確になってきた
・GUGA公認問題集を追加購入
正答率推移: 73%→90%(最高)
■ 得意分野
✅ 法的リスク・セキュリティ
→ コルセン10年の個人情報・
コンプライアンス経験が直結
✅ 生成AIの基本概念
→ ハルシネーション・RAG・
Transformerまで正確に理解
■ 弱点分野
❌ プロンプトエンジニアリングの技法識別
→ Few-shot・CoT・システムプロンプトの混同
❌ LLMのアーキテクチャ
→ アテンション機構・シード値の理解が甘い
❌ 画像生成AIのパラメータ
→ CFGスケールとシード値の役割が逆になった
■ 残り2週間の戦略
・GUGA公認問題集で本番形式に慣れる
・弱点3分野を集中的に復習
・模擬試験60問を時間内で解く練習
17日間、毎日続けてきた。
疲れた日も、
アルコールが入った日も、
月末の消耗した日も。
できることをできる範囲でやってきた。
今の正答率は平均78%、最高90%。
合格ライン70%は超えている。
でも油断はしない。
本番まで残り2週間、
弱点を潰して臨みます。
このブログを読んでいる方へ。
「AIはエンジニアのもの」と
思っていませんか?
文系で、非エンジニアで、
40代の自分でも、
17日間で合格ラインに到達できました。
同じ立場の方の
背中を少しでも押せれば嬉しいです。
受験記②(本番当日編)は
試験終了後に公開予定です。
最後まで読んでいただき
ありがとうございました🙏
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