2023年8月30日 【合格体験記】応用情報技術者試験の勉強方法をお話します 検索する Popular tags 生成AI(Generative AI) Looker Studio BigQuery AlloyDB Google Workspace 事例紹介 Cloud SQL Category Author ジン SHARE Content はじめに 私の経歴 受験結果 勉強時間について 午前問題対策 午後問題の選定 午後問題対策(セキュリティ以外) 午後問題対策(セキュリティ) 最後に はじめに 応用情報技術者試験(以下、AP)は情報処理推進機構(以下、IPA)が毎年実施している情報処理技術者試験の一種です。 数年前ですが、私は1回でAPに合格しました。 そこで、受験した当時を振り返りながら私の体験記をお話します。 これから受験を考えている方の参考になればと思います。 ※本記事は試験合格を確約するものではなく、あくまで個人の見解および経験を記したものですのでご了承ください。 私の経歴 受験当時の状況です。 受験回:平成29年春期試験 学歴:情報系の四大卒 職歴:SES企業5年目でJavaの開発がメイン 受験動機:転職活動のアピール用に資格を取りたかった 基本情報技術者試験は未受験 受験結果 冒頭でお話した通り、1発合格できました。 点数は昔のことなのでうろ覚えですが、午前午後ともに80点前後だったと思います。 ただし、合格ラインは60点なので、完璧を目指す必要はありません。 そのため、勉強していればふわっとした理解でも60点なら取れます。頑張りましょう。 勉強時間について ネットの合格体験記を見ると必ず必要勉強時間の記載があります。 記録していませんが、私の場合はたぶん180時間くらいだったと思います。知らんけど。 平日は15分~2時間くらい、休日は15分~5時間くらいです。その日の気分によります。 時間は短くても毎日継続することが大事だと思いました。 また、APは特に午前問題の出題範囲がかなり広いです。 そのため、どんなに実務経験が長くてもそれだけではカバーできません。 「試験のための勉強」の時間をとる必要があります。 忙しいとか時間が取れないというのは甘えだと思います。スマホゲーポチポチしたりSNS見る時間を削りましょう。 午前問題対策 午前問題は出題範囲が広いため、午後問題よりも時間がかかりました。 また、午前問題については参考書も過去問集も買う必要はありませんでした。 買うと、買っただけで満足するというこの世で最も無駄な状態に陥り、勉強から逃げる言い訳になるだけなのでこの時点ではまだ買わない方が良いと思います。 ※私は人生で何度も「買っただけで満足する」という状態に陥ったことがあります。本とかゲームとか。 午前問題は応用情報技術者試験ドットコム(以下、ドットコム)に過去問および解答の解説が記載されています。 私はひたすらドットコムで過去問を解き、解説を読んで理解を深めました。 午前問題対策はドットコムとインターネットがあれば十分です。 私は過去7年分くらいの問題をすべて解きました。(合計で560問です。) なんとスマホがあればドットコムで電車通勤中でも片手で勉強ができます。 ドットコムの解説を見てもわからない場合はググって理解を深めていきました。 それでもわからない場合は答えだけ暗記しました。 APの午前問題は過去問がそのまま出題されることが多いので、暗記するだけでも有効な対策です。 例えば、私は実務経験もなく、大学時代も座学で苦手だったネットワーク系の問題は解説を読む時間が無駄だと思い、答えの暗記だけしました。 他にも、実務経験もなく興味もない経営系の問題も答えの暗記だけをしました。 それでも合格できました。 APの午前問題は出題範囲が広いので、苦手な分野は捨てても問題ないです。 そもそも合格点が60点なんで、全範囲をカバーする必要はありません。 苦手な分野は思い切って捨てましょう。 午後問題の選定 午後問題は選択問題で、問2~11は10問中4問を選択して解答する形式です。 私は一通り過去問に目を通して本番でどの問題を選択するか事前に決めました。 そして決めた問題に絞って勉強をし、他の問題は捨てました。 私は、以下の4つを選択しました。 プログラミング データベース 組込みシステム開発 サービスマネジメント ここからは私見です。 サービスマネジメントとシステム監査は「最も簡単」、「専門知識が不要な現代文の問題w」、「この2つは鉄板w」、「勉強の必要なしw」みたいな意見が散見されます。 その通りなのかもしれませんが、高校から理系で現代文をあまりやってこなかった私からするとわりと難問でした。 現代文が得意なら良いのですが、「簡単だよ!」という意見に捕らわれすぎず、もしも苦手だと思ったら別の分野を探すことをオススメします。 逆に、「組込みシステム開発」は避けるべき地雷問題として語られることが多いですが、私はハマりました。 「組込みシステム開発」という名称ではあるものの、組込みの知識は必要ありません。 現に私は組込みは未経験ですが合格できましたので、他の人にもオススメしたいです。 ともかく、人それぞれに向き不向きがあるので、先入観を捨てて全問題に一通り目を通してから選択する問題を決めましょう。 午後問題対策(セキュリティ以外) 私はドットコムで午前問題対策が完了してから午後問題対策を始めました。 午前問題の知識があるのとないのでは午後問題への理解度に天と地ほどの差が出ます。 そのため、先に午前問題対策を必ずやる必要があります。 午後問題はドットコムに過去問解説がありません。 IPAが公式の解答例だけは公開していますが、解説はありません。 そのため、市販の過去問解説書を購入して解説を読んで理解を深めました。 私はITECが出版している徹底解説シリーズを購入しました。 1冊で直近3年分の過去問が収録されていて、解説も丁寧なのが良いです。 メルカリ等で過去の年度分も購入すると、多くの問題を解けるのでより知識が身に付きます。 私は当時の最新版の2017年版、中古の2015年度版および2013年度版、合計で3冊の解説書を購入しました。 そして、合計で7年分の過去問を解きました。 午前も午後も多くの過去問を解くのが合格への近道です。 なるべく多くの問題を解きましょう。 午後問題対策(セキュリティ) 午後問題のうち、セキュリティ分野は必須問題です。 過去問を解くことも大事なのですが、セキュリティ分野に関しては他にも対策できることがあります。 セキュリティ分野は「その時のトレンド」が問題として出題される傾向があると言われています。 IPAは情報セキュリティについての情報(脆弱性やその対策方法等)を発信しています。 そのため、私はIPAの公式サイトで情報セキュリティの情報を一通り確認しました。 IPAのサイトを見て「どんな問題が出題されそうか」を予想し、そのサイバー攻撃に対する対策を調べておきました。 ※私が受験した際は当時話題に上がっていた「水飲み場攻撃」を取り扱った問題が出題されたため、対策しやすかったです。 最後に 以上が私のAP合格体験記(というか勉強方法の紹介)でした。 私見が混ざった経験談ですが、これからAPを受験する方々の参考になれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 頂きましたご意見につきましては、今後のより良い商品開発・サービス改善に活かしていきたいと考えております。 よくわかった よくわからなかった 受験します Author ジン エンジニア歴10年です。 Javaがメインで主にWeb系の開発現場に携わっています。 2023年8月30日 【合格体験記】応用情報技術者試験の勉強方法をお話します Category 前の記事を読む Javaの便利ライブラリ「lombok」 次の記事を読む 【合格体験記】情報処理安全確保支援士試験の勉強方法をお話します Recommendation オススメ記事 2023年9月5日 Google Cloud 【Google Cloud】Looker Studio × Looker Studio Pro × Looker を徹底比較!機能・選び方を解説 2023年8月24日 Google Cloud 【Google Cloud】Migrate for Anthos and GKEでVMを移行してみた(1:概要編) 2022年10月10日 Google Cloud 【Google Cloud】AlloyDB と Cloud SQL を徹底比較してみた!!(第1回:AlloyDB の概要、性能検証編) BigQuery ML ワークショップ開催のお知らせ 生成AI導入支援パッケージ Discovery AI導入支援パッケージ Google Cloud ホワイトペーパー 新着記事 2024年10月9日 イベント・セミナー 【参加無料】typeエンジニア転職フェア 出展のお知らせ(2024/10/12) 2024年10月4日 イベント・セミナー 【11/20開催】データ分析&活用ウェビナー(事例紹介付き) 2024年9月30日 Google Cloud 【Google Cloud】サーバレスでマネージドなサービス「Cloud Run」でアプリケーションを走らせよう! HOME 【合格体験記】応用情報技術者試験の勉強方法をお話します ご意見・ご相談・料金のお見積もりなど、お気軽にお問い合わせください。 お問い合わせはこちら HOME Categories お知らせ イベント・セミナー Google Cloud Google Workspace モバイル インフラ 技術開発 ブログ 4koma Tags 生成AI(Generative AI) Looker Studio BigQuery AlloyDB Google Workspace 事例紹介 Cloud SQL STSエンジニアリングマガジン 「サイタル」 当サイトではクッキー(Cookie)、Googleアナリティクスを利用します。 「同意する」をクリックいただくことで、サイト上での最高のエクスペリエンスをご提供いたします。 ※詳細は以下をご覧ください。 外部送信ポリシー プライバシーポリシー同意する同意しない