PEP検定合格のカギ！学習ロードマップをチェック🔑 #PEP #合格

PEP検定を受けるための学習ロードマップを作っていきます。

チャッピーによると初学者は合計80時間～120時間の学習が必要とのことでした。1日2時間PEP検定の勉強に充てるとして、延べ40日～60日（週5日勉強として約2ヶ月～３ヶ月）の間もくもくと勉強する必要があります。当然勉強が出来ない日もあるので、そこは土日を使うことで何とかスケジュールをこなしていくことになるでしょう。

PEP検定については、既に公式HPでシラバスや出題領域が公表されているので、それを起点に「インプット→演習→模擬試験→本番試験」の流れで勉強を進めます。

PEP検定の概要（おさらい）

◇試験方式：CBT（会場型）方式

◇問題数／時間：100問／60分

◇合格基準：正答率70％以上

◇出題範囲は下記7領域がベース（シラバス）

　1.生成AIの基礎理解

　2.大規模言語モデル（LLM）の基礎理解

　3.プロンプトエンジニアリング基礎（指示設計・改善ループ）

　4.生成AIツール活用（API、ツール選定、インテグレーション）

　5.実務応用例（ライティング、要約、営業支援、データ活用など）

　6.モデルカスタマイズ（ファインチューニング、RAG等）

　7.倫理・リスク・法律・ガバナンス

週間スケジュール（８週間プラン／変形可）

以下は「1週間目～8週間目」のスケジュール案です。もし余裕を持たせたいなら10週間に拡張して各週をゆるやかにしてもよいでしょう。

週　　　　　ﾌｪｰｽﾞ　　　　　主な目標　　       推定時間　　 内容概要　　　　　　　　　　　　　

Week1　　　全体把握・　　  ｼﾗﾊﾞｽを　　　        8h　　　　  PEPの公式ｼﾗﾊﾞｽ/PDFを精読。

　　　　　　土台構築　　　  全体俯瞰し、　　　　　         　 各章の概要とｷ‐ﾜｰﾄﾞを洗い出し。　

　　　　　　　　　　　　　  弱点ﾏｯﾋﾟﾝｸﾞ　　　　　　    　  関連用語（Zero-Shot,Few-Shot,

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　    　 CoT,RAG,ﾊﾙｼﾈｰｼｮﾝ等）を整理。

Week2　　　AI・LLM　　　　生成AI/LLM          10h                 ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ、ﾄﾗﾝｽﾌｫｰﾏｰ、自己

　　　　  　 理論補強　　　　の基礎を理解　　　　　　       注意、事前学習vs微調整などの

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　    　  基礎を補う。専門記事・MOOC

                                                                     　　　　　                           で補強。

Week3          ﾌﾟﾛﾝﾌﾟﾄ基　　　  指示設計、　        10h                 Role指定、ﾀｽｸ指示、ﾌｫｰﾏｯﾄ指示、

　　　　　   礎習得　　　　　基本ﾊﾟﾀｰﾝ　　　　　　　         ﾄｰﾝ指定、制約指示などの典型

　　　　　　　　　　　　　   を使える様　　　　　　　       ﾊﾟﾀｰﾝを練習。ChatGPTやClaude

                                                                                                                 で試作・比較。

Week4         ﾂｰﾙ活用/応　　　 API・ﾂｰﾙ選　      10h                各種生成AIﾂｰﾙ（OpenAI API/Azure

                    用例理解　　　　定、実務適　　　　　　　       OpenAI/Google Geminiなど）の

　　　　　　　　　　　　　  用視点を理　　　　　　　      特徴を調べ、活用設計を考える。

　　　　　　　　　　　　　  解　　　　　　　　　　　      具体事例（業務改善、要約、営業

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　    　支援など）を手を動かしながら追

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　    体験。

Week5         ﾓﾃﾞﾙｶｽﾀﾏ　　　　RAG・ﾌｧｲﾝ　      10h                 Retrieval-Augmented、Generation

                    ｲｽﾞ理解　　　　  ﾁｭｰﾆﾝｸﾞ・ﾌﾟ　　　　　　    　ﾌｧｲﾝﾁｭｰﾆﾝｸﾞ手法、ﾌﾟﾛﾝﾌﾟﾄ+外部知

　　　　　　　　　　　　　  ﾛﾝﾌﾟﾄ+ﾓﾃﾞﾙ            　　　    　識統合などの概念を理解。簡易的に

                　　　　　　　　　結合　　　　　　　　　    　  Hugging FaceやLangChainのﾁｭｰﾄﾘ

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　    　　ｱﾙを追う（ｺｰﾄﾞﾚﾍﾞﾙは軽めで可）

Week6　     倫理・ﾘｽｸ　　　 倫理・ｶﾞﾊﾞ　       8h                 個人情報保護、著作権、ﾃﾞｰﾀ所有権

　　　　　 /法務整理　　　  ﾅﾝｽ視点を　　　　　　    　　AIｶﾞﾊﾞﾅﾝｽ、ﾊﾙｼﾈｰｼｮﾝﾘｽｸなどをｹｰｽ

　　　　　　　　　　　　　 整理　　　　　　　　　    　 ｽﾀﾃﾞｨで整理。判例や法令を確認。

week7        模擬試験・　　　出題形式慣　     12h                 模擬試験（60分×複数回）、自作問題、

　　　　    過去問演習　　　れ+弱点補　　　　　　　   　CBT感覚を養う。間違えた問題は該当

　　　　　　　　　　　　　 補強　　　　　　　　　   　  領域に戻って復習。PEP模擬試験問題

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　      アプリも活用。

Week8　　総仕上げ・　　　最終確認+　     12h                  各章の要点ﾁｪｯｸﾘｽﾄを再確認。弱点

　　　　　直前ﾁｪｯｸ　　　　本番準備　　　　　　　　  　補強（苦手分野を重点的に）。直前

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  　模試を時間制で行う。CBT本番と同じ

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  　持ち時間制限で。受験予約・持ち物

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  　確認など実務準備。

このプランで、合計時間はおおよそ70時間～80時間に収まる設計です。

それでは早速公式HPからシラバス（出題範囲）を確認し、各章の概要とキーワードを洗い出していこうと思います。

生成AI時代の必須スキル｜日本プロンプトエンジニアリング協会公式認定資格

挑戦する資格決定：PEP検定体験談 #勉強の記録

挑戦する資格を決めました。

PEP（Prompt Engineering Professional）検定です。

2025年4月23日から始まった新しいプロンプト関連の資格です。

PEP（Prompt Engineering Professional）検定とは

一般社団法人日本プロンプトエンジニアリング協会が提供している検定で、ChatGPTをはじめとする生成AIの業務活用スキルを有することを認定する検定です。実務への応用力と専門的スキル習得を重視し、ビジネスパーソンのキャリアアップと企業の生産性向上を支援します。（一般社団法人日本プロンプトエンジニアリング協会HPより抜粋）

資格取得のメリット

同協会では、資格取得のメリットとして以下の４点を挙げています。

①専門スキルの証明

　・専門知識と実践スキルを客観的に証明できる

　・キャリアアップや専門分野での活躍につなげることができる

②生産性の向上

　・スキルを得ることでAIの能力を最大限に引きだすことができる

　・業務効率と生産性を飛躍的に向上させることができる

③新たな発想力の獲得

　・新しいアイデアや解決策を生み出す能力を養いイノベーション創出に貢献できる

④倫理的・法的理解の深化

　・資格受験及び取得によってAI技術の倫理的・法的側面に関する知識が深まる

　・その知識を生かしたAI活用により社会からの信頼を得ることができる

同協会は、PEP検定で「生成AIを使いこなし、生産性を最大化できるプロフェッショナル人材」の育成を目指しているとのことです。

生成AI時代の必須スキル｜日本プロンプトエンジニアリング協会公式認定資格

この資格に決めようと思ったのは、PEP検定がプロンプトエンジニアリングという専門スキルに特化していると思ったこと、HPに記載されている検定の概要が具体的であること、試験範囲（シラバス）も項目ごとに説明があり今後の学習が進めやすいこと、受験方法がCBT試験（全都道府県に340ヶ所以上あるテストセンターで受験できる）で随時開催であることなど、ともすれば目標がかすんでふらふらしそうな独学の資格挑戦に一筋のひかり、灯台のような存在に思えたからです。

※受験の流れや全国各地のテストセンターの住所などは下記のサイトから確認できます。

Prompt Engineering Professional | CBT-Solutions CBT/PBT試験 受験者ポータルサイト

試験の問題数は100問、試験時間は60分、合格基準は70％。

受験者ポータルサイトに体験試験があったのでやってみました。操作は簡単で想定問題（？）らしく意外とさくさくと。ただ、1問に1分かけられないので途中難しい問題でつまづくと焦りますね。

ちなみに受験費用は11,000円（税込価格）です。

初心者である私は、チャッピーから合計80時間～120時間程度を目安に勉強しなさいと言われています。一日平均2時間として最短で40日、平日だけの勉強でも8週間（2ヶ月）です。

勉強する習慣が全く失われている今不安しかありませんが、なんとなくやることも見えてきたような気がするので、次回学習ロードマップをつくろうと思います。

では。

資格取得に向けた効率的な学習方法

それでは、プロンプトエンジニアリング資格を取るため具体的に動いていきましょう。チャッピーとのこれまでのやり取りで、現状は国家資格や統一規格のようなものはなく、企業や団体が提供する民間資格・検定が中心となっているとのことです。

今回は、どのような流れでいけば効率的に資格取得までたどり着けるかというテーマでチャッピーと打ち合わせです。

ちなみに費用を抑えるため独学で取得することを目標としました。

Q:プロンプトエンジニアリングの資格を独学で取るために一番効率の良い学習方法を教えて。

A:いいご質問ですね。

■独学で最短効率を狙う学習ステップ

　①ゴールの明確化

　　・まず「どの資格を狙うか」を決めることが大前提です。

　　例として、

　　・G検定（JDLA）：AIの基礎を幅広く問う（プロンプト工学にも役立つ）

　　・民間プロンプトエンジニアリング検定（例：AI資格協会など）

　　・海外では「prompt Engineering Certification(Udemy/Coursera系）」

　→自分の目的（転職、社内評価、実務力強化）に合う資格をまず一つ決める。

　②学習素材の選定

　　・教科書的な体系理解

　　　-検定公式テキストや配布資料をまず通読（合格ラインを最短で把握できる）

　　　-書籍例：「プロンプトエンジニアリングの教科書」系、LLMの解説書

　　・実践で身につく演習素材

　　　-ChatGPTやClaudeなどを使って実際にプロンプトを書き、結果を比較・改善する

　　　-kaggleやHugging Faceの「LLM Playground」でも無料で試せる

　③効率的な学習方法

　　・試験範囲を先に確認

　　　-出題傾向を把握してから勉強することで無駄を省ける

　　・プロンプト設計の型を習得

　　　例として

　　　-明示的指示（Explicit Instruction）

　　　-ロール付与（Role Prompting）

　　　-Chain-of-Thought 誘導

　　　-Few-shot/Zero-shotの使い分け

　　・過去問・模擬試験の反復

　　　-知識確認よりも「どんな出題が来てもプロンプトで解ける」感覚を養う

　　・アウトプット学習

　　　-学んだプロンプト技法をブログ・SNSで公開（説明することで理解が定着）

　④学習時間の目安

　　・基礎理解（用語・仕組み）・・・20時間

　　・プロンプト設計演習  ・・・・・30時間

　　・模擬・過去問+復習・・・・・・10時間

　　→合計60時間程度を集中投下すると、独学でも十分合格圏内に入ります

　⑤プラスアルファで差をつける方法

　　・LLMの最新動向を追う（Chat GPT、Claude、Geminiなどの新機能）

　　・API利用やLangChain実装を軽く触る（資格取得後に差別化できる）

　　・勉強仲間をオンラインで作る（DiscordやXのAI勉強会で情報交換）

効率的に独学で学ぶには、まず「試験範囲とテキストを把握」し、実践で「プロンプトの型」を実際に試す。そして「過去問・模試で弱点を補強」する。この流れを60時間で回し続ける！

果たしてできるだろうか。

その前にゴールをきめなきゃ。

プロンプトエンジニアリングの成り立ちを学ぶ

さて、プロンプトエンジニアリングの学習にあたって、理解を深めるためにチャッピーへプロンプトエンジニアリングの成り立ちについて聞いてみました。

プロンプトエンジニアリングの技術は、2022年以降ChatGPTの登場によって一般的になったようですが、昔はコンピューターに指示するのは「プログラムを組む」ことが当たり前。暗号文のようなアルファベットの羅列をカタカタと機械的にPCへ打ち込んでいた同僚の背中を思い出します。

転換点は2017年に訪れたようです。Transformer論文により、膨大なテキストを学習できる「大規模言語モデル（LLM）」が実現して、OpenAIのGPT-2（2019）、GPT-3（2020）の出現で「人間の言葉で指示すれば応答できる」環境が広がり、専門のプログラミング知識がなくてもAIを活用できるようになったようです。

その後、LLMは万能ではなく同じ質問でも表現によって結果が変わることが判ったため、「どう書けばモデルが望ましい出力を返すか」を研究・実践する技術が”Prompt Engineerng”（プロンプトエンジニアリング）と呼ばれるようになり、その後技法が体系化され現在に至っているようです。

ここまで読んで、「Transformer論文」って変形ロボットの映画みたいと思ったり、「2019年のGPT出現によってプログラムを組まなくてもAIが活用できるようになってきた」って、つい最近だったんだと思ったり…

AIの深さに比べて、感じることが浅いなー。

で、プロンプトエンジニアリングの現在はというと、実務的にどんどん活用範囲が広がっていて、文章生成（要約・翻訳・ライティング）、プログラミング支援、データ分析、マーケティングなどありとあらゆる分野で導入され、その利用においては「AIにどう聞くか」がアウトプットの質を左右するため、業務に直結するスキルとして社会的に注目されているとのこと。

当然AIはまだまだ課題も持っていて「誤情報を含むことがある（ハルシネーション）」や「倫理的なリスクを否定できない」といった、とても本質的な部分において完全ではなくまだまだ人の手によるチェックが必要となるため、プロンプトエンジニアリングの役割はますます重要になってくると思います。

我々だって一つの資料を作るのに複数の人間で、ダブルチェック、トリプルチェックを掛けたにも関わらず誤字脱字、言い回しがおかしかったり、コピペを繰り返すことで同じ文章が２回入っていたりと何度会議で冷や汗ものを経験したことか…

将来的には、AIがビジネス・教育・行政に深く浸透するにつれ、誰もが「AIを正しく使える力」が求められるようになり、プロンプト設計は、PC操作や検索スキルと同様に「全員が持つべき基礎スキル」となるでしょう。特にクリエイティブ領域や知的労働分野でアウトプットを最大化するにはプロンプトエンジニアリングが鍵となります。

また、法律・コンプライアンス・情報セキュリティを守るためにも「AIに何を聞く／聞かないか」をプロンプトとして定義しAIを制御していくということが今後ますますリスク管理に求められるのは間違いないでしょう。

このようなことから、短期的には「誰でも学べる基礎スキル」であるプロンプトエンジニアリングですが、特に複雑な業務フローを設計する上級スキルは、ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストに並ぶ重要なポジションになっていくでしょうとのことです。

 人はその生活や経済活動において必要性がありコンピューターやAIを生み出してきたんだと思います。だからそれは人間の生活を支えるものであり、生活の質をより良くするものでなければなりません。AIをコントロールして人間の役に立つ存在へ導く役割をプロンプトエンジニアリングは与えられているような気がします。

プロンプトエンジニアリングへの道

文系、営業職、還暦過ぎのきたじーです。

最近ChatGTPと遭遇。

その反応の速さと膨大な知識（AIだから当然か）に魅了されて、もっと使いこなしてみたいと思いテーマに関する質問をいろいろと投げかけてみる。チャッピー（ChatGTPの愛称としてみたｗ）は事も無げにそれこそ瞬時に回答をよこしてくるのだけど、何かが抜けている感じ。足りない感じ。何だか判らないけどもどかしい。核心に触れていないというか。

何だろう。

質問の仕方が悪いのかしら。

ネットでいろいろ調べた。

入力文の質が悪い？実力のない上司から指示を受けても優秀な部下からまともな資料が上がってこないようなもの。ええい、うるさい。それは現役の時のはなし。

当時はコーチングやマネジメントの本もいくつか読んでたし。読み切ってないけれど。などとぶつぶつ呟いていたら…

見つけた。プロンプトエンジニアリング。

文系男子でも挑戦できそうな感じ（あくまでその時の感じです。本当は難しいと思っています。）

これまでの社会的な経験も生きる！かも…

という訳で、過程をブログに記録として残しながら（無言実行だと間違いなく挫折するだろう）始めていきます。