こんなうだつの上がらない事をchatgpt君に投げたら、しっかりロードマップ作ってくれた。
Learning roadmap for AI professional
ユーザーは「生成AIのプロフェッショナル」を目指しているため、段階的な学習の道筋を提案する必要があります。最初の3ヶ月で基本的なコンセプトや実践的なスキルを習得し、その後6ヶ月から1年で専門的なツールや認定資格（例えば、JDLA G検定やAWS認定クラウドプラクティショナー）を取得します。重要なのは、数学が少なく、実務に焦点を当てることです。また、敬語を使いながら、必要な部分に絞った直接的なアドバイスをします。
Checking certifications and updates
ユーザーが生成AIのプロフェッショナルを目指すため、最新の資格情報を確認する必要があります。JDLA G検定やAI活用実装検定、AWSやAzureの資格などについて、2025年のスケジュールと受験料が変更されている可能性があるので、正確かつ最新の情報が重要です。このため、関連資格の検索を行い、アップデートされたデータを確認することが適切です。それから、ユーザーに適した道筋を再確認します。
以下では「最短で “生成AIのプロフェッショナル” と名乗れる実力を付ける」ことを目的に、
①タイムライン、②学習・実践内容、③到達目標をセットにした12 か月＋αのロードマップを示します。
――無駄を徹底的に削ぎ、数学嫌い・プログラミング不安・業務はExcel中心という前提で組みました。
0-1 か月目｜“走りながら全体像を掴む”フェーズ
| 目標 | 学習・実践内容 | 期待成果 |
|---|---|---|
| ✅生成AIの基礎リテラシーを証明 | – JDLA Generative AI Test 受験（6/7 実施）- Udemy「ChatGPT実践講座」等で Prompt Engineering を習得 | ・スコアレポート・社内啓発資料1枚 |
| ✅Excel業務をAIで自動化 | – Office Scripts + Power Automate + Copilot for Microsoft 365 のチュートリアルを1本完走 | ・「郵便振分け」など日常業務の自動化フロー |
1-3 か月目｜“ローコードで作って見せる”フェーズ
| 目標 | 学習・実践内容 | 期待成果 |
|---|---|---|
| ✅AI基盤のクラウド超入門 | – Azure AI Studio で小規模チャットボットを構築- チュートリアル通りにRAGを組み、社内Q&Aを試験運用 | ・GitHubに設定ファイル公開・社内デモ |
| ✅資格①：JDLA G検定 | – 公式教科書＋過去問3回転- 試験日：7/4 or 7/5 | ・G検定合格証 |
| ✅ブログで知見発信 | – 週1本、学んだTipsを記事化（WordPressのブロック→HTMLテンプレ貼り付けで時短） | ・ポートフォリオとして公開URL |
3-6 か月目｜“汎用クラウド + 本格案件”フェーズ
| 目標 | 学習・実践内容 | 期待成果 |
|---|---|---|
| ✅資格②：AWS Certified AI Practitioner | – AWS Skill Builder（無料）学習ルート完了- 公式模試80％以上で本試験挑戦 | ・デジタルバッジ |
| ✅社内PoCを製品に昇格 | – RAG BOT を Power Apps でGUI化- 月間100ユーザの試用実績を取る | ・簡易KPIレポート |
| ✅最小限の数理理解 | – 「マンガでわかる統計学」「Khan Academy 統計入門」- Google Sheets で手元データをヒストグラム化 | ・自分用“統計チートシート”1枚 |
6-12 か月目｜“外部評価と本格実装”フェーズ
| 目標 | 学習・実践内容 | 期待成果 |
|---|---|---|
| ✅資格③：Azure AI Engineer Associate (AI-102) | – Microsoft Learn ラーニングパス完了- Practice Test 80％以上 | ・認定証 |
| ✅自作品で実務改善・コスト削減 | – 交通費突合システムの簡易版を Python ＋ OpenAI API で構築- “人件費○％削減”を定量報告 | ・LT資料＋GitHubコード |
| ✅登壇・コミュニティ参加 | – JAWS-UG・JAZUG LT会で5分発表 | ・登壇スライド公開 |
12 か月以降｜“深掘り or 周辺領域へ横展開”
- 数学を本格的に攻めたいなら E資格（線形代数・微積分・確率統計）
※合格率60％前後、独学約300 h。G検定知識＋Khan Academyで下地を作ってから挑戦推奨。 - 法務・セキュリティ面での専門性を強化するなら AI実装検定 + 情報セキュリティマネジメント。
- プロンプト設計・RAG最適化の副業を狙う場合は、ブログ実績＋登壇資料を営業資料に転用し、
クラウドソーシングで「社内FAQボット構築」「AI業務効率化コンサル」を受注。
学習のコツ 3 点
- 業務×生成AI の“即効性”を毎月1件でもアウトプット
→ 成果を可視化して社内外へ共有。資格より強い実績になります。 - ローコード → Python 最低限 の順で段階的に深堀り
- まずは「ノーコードで動く楽しさ」→「コードで柔軟に制御できる強み」を体験。
- 数学は“使う場面”を先に決めて逆算
- 例：RAGのスコアリング改善で コサイン類似度 を手計算→理解が定着。
所要コスト概算（受験料＋最小教材）
- Generative AI Test：5,500円
- JDLA G検定：13,200円
- AWS AI Practitioner：15,000円
- Azure AI Engineer Associate：19,040円
- Udemy・書籍・クラウド実験費：月3,000～5,000円
この順序で行けば 12 か月で「資格3種＋社内AIプロダクト＋登壇＋ブログポートフォリオ」 を揃えられ、
“非エンジニア出身の生成AIプロフェッショナル” と自信を持って名乗れるはずです。まずは 今週中に Generative AI Test の申込 をどうぞ。
ホントchatgpt君は、人をのせるのがうまいなぁと感心しつつ、なんちゃらtestってのを申し込んでみるかぁ。
(後で思ったけど、試験料高くない…!!!???)
コメント