ズボラ社会人の資格勉強が、AIをフル活用したらかなり楽になった話
最近、4年ぶりに資格の勉強をしていて「AIを資格の勉強に使えるのでは?」と思いつき、試してみたらかなり役立ったので備忘として残しておきます。仕事と並行して勉強するのはけっこうしんどくて「楽がしたい」の一心だったんですが、AIがだいぶアシストしてくれました。
どんな資格を受けたのかは別の記事に書きました↓
今回はGoogle GeminiとNotebookLMをおもに活用しました。Geminiは最近よく使われている対話型AI、NotebookLMは、好きな情報を与えて、その情報に基づいて回答させることができるAIサービスです。くわしくは公式が紹介してます。
サクッと疑問を解決したいならGemini、じっくり特定分野を極めたいならNotebookLMという使い分けが良いと思います。
資格の勉強にAIを活用する方法
いろいろ試して、役に立ったものを書いていきます。
Google Geminiを使ったもの
・参考書で理解できなかった部分を質問する
今回は法律系の資格だったんですが、参考書を読んでいて「専門用語がわからない」とか「具体的にどういうこと?」って疑問がめちゃくちゃ多かったです。もちろん参考書でもひと通り解説されてるんですが、こまごました個人的な疑問にぜんぶ答えてくれるわけではありません。
そこで、そういう疑問はAIに質問しました。



感覚的には「自分より法律に詳しい家庭教師」がすぐそばにいる感じでしたね。ただ、まれに変なことを言うこともあるので「それはおかしくない?」と思ったら参考書を読み直したり、AIに「ソースを出してください」って指示したりしました。
・想定問題を作ってもらう
資格試験の問題については、公式がサンプル問題を公表していることが多いです。このサンプル問題を参考にさせて、AIに想定問題を作らせることが可能です。自分の場合、苦手分野の問題を作らせるのに使いました。


ちなみにこの問題作りについては、もっと技術的なアプローチをされている方がいました。ご参考までに引用します。
NotebookLMを使ったもの
NotebookLMは、好きな情報を与えて、その情報に基づいて回答させることができるAIサービスです。くわしくは公式が紹介してます。
・試験分野の特化型AIをつくる
今回勉強した法律(著作権)については、文化庁など国が解説している資料がたくさん公表されています。ただ、そういう資料はすごい量なので、自分で全部目を通すのは大変です。そこで、NotebookLMに資料を与えて、それに基づく回答をするように設定しました。いわば「著作権特化型AI」です。
自分で持っている資料(PDF、テキスト、mp3など)をアップロードしてもいいですし、資料を探すのがめんどくさい場合は、探すのをAIに丸投げしてもけっこう良い感じの資料を出してくれます。




NotebookLMのよいところは「与えられた資料を踏まえて回答する」「資料のどこを参照したかすぐわかる」ことです。

この「与えられた資料を踏まえて回答する」特性のおかげで、AI特有の「それっぽい嘘をつく」現象がかなり少なくなります。

・解説Podcastを作り、スキマ時間に聞く
NotebookLMには「音声概要」という機能があります。これは聞いてもらわないとわからないと思いますが、アナウンサー的な人が資料の概要を音声で解説してくれる機能です。AIが音声を作っているので、難しい漢字はたまに読み間違えたりしますが、ほとんど人間がしゃべっているような自然な音声を作ってくれます。
↓試し聞きできます(うまく埋め込めない。。)
前述した特化型AIを作っておいて、知りたいテーマについて音声概要を作らせれば、家事とか通勤の合間に「ながら聞き」で知識を補完できました。これは実際に試さないとイメージが湧きにくいと思うんですが、参考書を広げなくてもスキマ時間で勉強ができるのはわりと革命的だと思います。おすすめ。
まとめ
今回は法律系の資格の勉強にAIを使いました。ただ、それ以外の資格でも、ペーパーテスト系の勉強なら十分活用できると思います。特に英語やプログラミングなどはAIの得意分野なので、強力にアシストしてくれるはずです。実技系の資格の勉強に使うのは難しいかも。
4年ぶりくらいに資格勉強をしたんですが、4年前はAIがないなかで、紙の参考書だけを頼りに勉強をしてました。今回は、この記事に書いたようにAIを使い倒して勉強をして、かなり楽になったので「便利な時代になったな~」と感じます。ドラえもんに助けを求められる世界がどんどん近づいている……?
以上、なにかの参考になれば嬉しいです。ここに書いたもの以外に、勉強に使えるAIの活用法をご存知の方がいたら教えて下さい。
↓Gemini公式に紹介していただきました!
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最後までお読み頂きありがとうございました!