きゃべログ

応用情報技術者試験に合格した話

雑記

2021年4月18日に受験したIPAの応用情報技術者試験の成績照会が昨日ありました。 結果は合格でした。午前が8割強、午後が8割弱とそれなりに良い成績が取れました(全受験者の上位5-10%くらい?)。 特に資格があるからといって昇給があったり、なにか具体的な報酬があるわけではないけれど嬉しいですね。

受験の動機と終えてみての感想

もともと受験しようと思った動機は、日頃業務の中で技術力の高いシニアの話していることがわからないということがたまにあり、体系的に広く情報技術について学びなおそうと思ったためです。 思いついてすぐ受験申し込みしたのですが、なにもせずぼーっとしているうちに気づいたら試験1ヶ月前だったのは反省点です。 いざ勉強してみると知らない単語がポロポロ出てきて、脳にインデックスが張れたような気がします。やってみてよかったなあ。

基本情報技術者試験は学生時代に受験していたのですが、その頃はビジネス周りの話や、プロジェクト管理の話はまったくイメージがつかなくて、興味を持てなかった記憶があります。 実務を経験した後に応用情報技術者試験の勉強をする中で自分ごととして捉えられたのがとても良かったです。 IPAの情報処理技術者試験の勉強は社会人になってからが味わい深い。

合格のためのノウハウみたいな話

これから受験に向けて勉強する方へ、個人的に勉強法についてこれはよかったとか、こうしたらよかっただろうな、みたいなことをメモしてみようと思います。 飽くまで合格したいという方向け。完全に理解したい方はゴリゴリに勉強してください。 まぁ話半分くらいで読んでください。

まずは過去問に着手する

どんな試験を受けるかわからないまま勉強しても、自分の現状と、合格できる状態のギャップがわからないので、最初に一度過去問を通しでやってみると良いのかなと思います。 なんとなくわかる部分と、まったくわからない部分がはっきりすると思うので弱点を重点対策するのがよい気がします。

私の目標は体系立てて知識をつけることだったので、参考書をいきなり読み始めたのですが、これは合格を目指すという観点ではあまり効率的じゃなかった感じがします。

キーワードは何度も見て覚える

専門用語がわからないと、連鎖的にものごとがわからなくなります。 そして解ける問題も解けなくなってしまうので、参考書を適当に何度も読むのが良いと思います。 適当にというのがポイントです。回数とか頻度が大事っぽい。

エビングハウスの忘却曲線

午前問題は過去問をやればOK

傾向が変わらない確証はないですが、午前は同じ問題・類似の問題繰り返し出題されるので、過去問をやっていれば点は取れます。 ディープラーニングとかちょっとナウい話が出てきたりしますが、ちょっとだけです。

午後問題は回数をこなして慣れておく

午後問題は知識があっても、ある程度問題の型がわかっていないと解けないことがあります。 キーワードを答えさせる問題やアルゴリズムの穴埋め問題は考えて解けばみんな同じ回答に収束するのですが、日本語を記述する問題は自由度が高いです。 実は問題分からそのままコピペすれば解答になるみたいなケースもあり、場合によって変に作文しようと考えないほうがいいのかも。 多分このへんの感覚は解いてみるとわかると思います。

午後の記述問題はとりあえず埋める

午後の問題では、難易度高めの大問を漏れなくピックアップした感じで、空欄が結構目立った答案用紙になりました。 出来は個人的に5割くらいの得点率かな、と思っていたのですが、意外と取れていたので、ある程度ズレていても空欄を埋めておけばもっと取れたかなという印象です。 おそらく部分点をしっかりくれる採点のやり方なんだと思います。

使った書籍

最後に、使った参考書と問題集を紹介しておきます。

参考書

「ニュースペックテキスト 応用情報技術者」というシリーズのものを使いました。 フルカラーで価格もまあまあ、図が多めで良かったです。

飽くまで参考書なので、参考程度に。 内容までちゃんと理解しようとすると、この本だけではわからないことも色々出てきたので結構ググりながら勉強しました。 例えば待ち行列理論とかあっさり解き方だけ書いてるけど、なんでそうなるのとか気になりだすとオンラインで公開されている東大の講義資料でガッツリ数式追わないとわからない。

問題集

そういえば過去問やってないなと思い、試験2週間前に買った。 遅すぎたので早めに買ってやりはじめましょう。 22回分収録されているのに2回分くらいしかやらなくてもったいなかった。

巻頭にキーワードリストがあるのですが、結構重要なものに絞られているので、さっと目を通しておくと得点率があがるかも。


きゃべ (@cab_kyabe)
きゃべ (@cab_kyabe)
Software Engineer / Product Manager