【Python3エンジニア認定基礎試験 合格体験記】20年越しの独学再挑戦！AI専門講師の誕生
こんにちは！AIリスキリングを実践する、「暁 あいと」です。
「AIを体系的に学びたい」という想いでG検定に挑戦し、無事合格。
しかし、それはまだスタートラインでした。
G検定の学習を通じてAIの理論や背景は学びましたが、それを「使う」には、AI開発で最も使われている言語Pythonの習得が必要だと思いました。
そこで、学習のマイルストーンとして、まずは「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格を目指すことにしたのです。
実は私、遠い昔にプログラマーをしていた経験があります。
しかし、現場を離れて約20年…。
浦島太郎のような気持ちで、こんな不安を抱えていました。
「昔触っていたC言語とは、全く違うのかな…？」
「ブランクが長いけど、今から新しい言語についていけるかな…？」
この記事では、そんなブランクからの再挑戦に不安を抱える方のために、私がPython3エンジニア認定基礎試験に独学で合格するまでのリスキリング体験記を、成功も失敗も含めて余すところなくお届けします。
AIを「自分だけの専門講師」にして、新しい学びの扉を開いてみませんか？
※この記事には、アフィリエイトリンクを含んでいます。
この記事で分かること
- プログラミングから離れていた元エンジニアがPythonの基礎を学び直すプロセス
- 「AI専門講師」NotebookLMをフル活用する学習法
- 費用を抑えつつ、効果を最大化する無料の学習サイト・模試
- CBT形式の試験本番の様子
こんな方におすすめ
- かつてプログラミング経験があり、Pythonでの学び直しを考えている方
- 久しぶりのプログラミングで、何から手をつければ良いか分からない方
- AIを「専門講師」として、効率的に学習を進めたい方
こんな風に考えている方には、特に参考にしていただけるかと思います。
Python3エンジニア認定基礎試験について
Python3エンジニア認定基礎試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している資格試験です。（公式サイトはこちら）
- 受験方式：CBT方式（全国のテストセンターでいつでも受験可能）
- 受験料：11,000円（税込）
- 試験時間：60分
- 問題数：40問
- 合格ライン：正答率70%
- 特徴：PC上で完結。選択式の問題。
※ 2025年6月時点の情報です
私は、平日にほぼ毎日開催している近場のテストセンターで受験しました。
自分の都合で日程を選べるのは嬉しいですね！
合格までの約3ヶ月の学習プロセス
全体の学習期間は2025年3月上旬〜6月上旬までの約3ヶ月。Python入門の一環として取り組みました。
ここでは、私が辿った学習の道のりを、大きく4つのフェーズに分けてご紹介します。
timeline
section 最初の1ヶ月
基礎インプット期 : PCに環境を構築 : 公式テキストの壁に直面
section 次の1ヶ月
コーディング実践期 : 書籍や動画で写経 : コード改造で理解を深める
section 最後の1ヶ月
模試＆AI活用期 : 初の模試で50点… : AIツートップ体制で猛勉強
section 試験直前
総仕上げ期 : NotebookLMで音声学習【第1フェーズ】：「基礎インプット期」（約1ヶ月）
まずはPythonを自分のPCで動かすための環境整備からスタートしました。
私はAnacondaとVSCodeを選びましたが、受験後に振り返ると、学習目的ならブラウザだけで完結するGoogle Colabで充分だった気もします。
次に手を付けたのが、公式テキストの「Pythonチュートリアル」でした。
しかし、これが私には難解で…。
正直なところ、一度流し読みしたものの、ほとんど頭に入ってきませんでした。
このままではまずいと感じ、分かりやすいと評判のWebサイト「Python早見表」を読み進めることにしました。
ここでようやく、Pythonの全体像を掴むことができました。
【第2フェーズ】：手を動かして学ぶ「コーディング実践期」（約1ヶ月）
テキストやWebサイトを読むだけではなく、実践が重要と感じ、2ヶ月目からは実際にコードを書くことに専念しました。
まずは、YouTubeのPython入門動画や入門書に載っているサンプルコードを、自分で写経（模写）してみました。
さらに、データ可視化の動画を参考にグラフを描画してみたり、ゲーム作りの入門書を参考にプログラムを改造してみたり。
この「手を動かす」フェーズを挟んだことで、インプットしただけの知識が、「使えるスキル」として定着していくのを実感できました。
【第3フェーズ】：模試挑戦と「AI専門講師」の誕生（約1ヶ月）
コーディングにも慣れてきた3ヶ月目、いよいよ無料のネット模試に挑戦します。
しかし、最初の模試では50点と、意外と点が取れませんでした。
コードを書いてみたとはいえ、試験問題には慣れておらず、さらにライブラリや仮想環境などの知識が不足していることを痛感しました。
模試の解説を見つつ、適宜Pythonで実行確認。そして不明点はCopilotに質問して解決する、というスタイルで食らいついていきました。
そして学習の転換点となったのが、Googleの「NotebookLM」との出会いです。
公式テキストを読み込ませることで、ハルシネーションのない「AI専門講師」が誕生。
学習効率は劇的に向上しました。(後述します)
AIツートップ体制で無料模試サイトを周回。
自分の実力や目的に合わせて複数の模試を使い分けることで、着実に点数を伸ばしていきました。
なかなか合格ラインに届かない時期に、強化策としてgepuroの解説動画を集中して視聴し、基礎知識を補強しました。
トピックごとの短い動画になっていて、使いやすかったです！
【第4フェーズ】：自信を持って本番へ（試験直前）
「DPro」の模試で8割の成績をマークし、もう大丈夫だと思い、試験を申し込みました。
日程は１週間後にしました。
仕上げとして、これまで間違えた問題を総復習。
試験当日、会場へ向かう電車の中では、NotebookLMの音声読み上げ機能を使い、耳でも最終確認を行いました。
３種の無料ネット模試を使い倒す！私の使い分け戦略
今回の合格の鍵は、無料のネット模試をいかに使いこなすかにありました。
ここでは、私が実践した3種の模試サイトの「使い分け戦略」をご紹介します。
flowchart TD
%% ノードの定義
Step3["👑 Step3: DPro<br><small>自信獲得 (正答率80%)</small>"]
Step2["🏋️ Step2: ExamApp<br><small>反復練習 (知識定着)</small>"]
Step1["🔍 Step1: PRIME STUDY<br><small>現在地確認 (実力診断)</small>"]
%% 配置
Step1 --> Step2
Step2 --> Step3
%% スタイル定義
classDef step1 fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,stroke-width:2px,color:#0d47a1;
classDef step2 fill:#fffde7,stroke:#fbc02d,stroke-width:2px,color:#f57f17;
classDef step3 fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:3px,color:#880e4f,font-weight:bold;
%% スタイル適用
class Step1 step1
class Step2 step2
class Step3 step3🔍 Step1：PRIME STUDYで「現在地」を知る
まず最初に挑戦したのが「PRIME STUDY」です。
40問の試験が3回分用意されています。
ここでの目的は、自分の現在地を正確に把握すること。
受験時にメールアドレスを登録すると、結果がメールで届く仕組みです。スコアと正解は分かりますが、解説はありません。
そのため、復習にはYouTubeの解説動画(NODERA-SAN TV)を利用しました。
動画を見ながら、間違えた箇所を一つずつ潰していきました。
第1回の結果は50点と厳しいものでしたが、「短いコードを読んで答えを選ぶ形式は、パズルのようで面白い！」という発見もありました。
学習を進めてから挑戦した第2回では62.5点、そして第3回では82.5点と、着実にスコアを伸ばすことができました。
自分の成長が目に見えて分かり、モチベーション維持に繋がりました。
🏋️ Step2：ExamAppで「反復学習」を回す
次に主軸としたのが「ExamApp」です。
このサイトの魅力は、なんといっても解説が丁寧で充実していること！
初級・中級・上級とレベル分けされた一問一答形式で、ユーザー登録をすれば学習履歴を残せます。
さらにブラウザ上で学習が完結し、知識を定着させるための反復学習に最適でした。
各レベルを学習期間内に2周しました。
1周目は「問題を解く→解説で復習→間違えた問題だけを再復習」と進めました。
そして2周目へ。
結果、1周目で50%〜60%台だった正答率が、2周目には全レベルで90%を超えるようになりました。
👑 Step3：DProで「自信」をつける
仕上げに利用したのが「DPro（旧DIVE INTO CODE）」です。
こちらは無料の会員登録をすると、1回分の模試をお試しで受験できます。（無料会員は解説なしです）
ある程度学習が進んだ段階での力試しとして挑戦し、正答率80%を記録。
ここで合格ラインを大きく上回る点数が取れたことで、「これなら本番も大丈夫だ」という大きな自信に繋がりました。
目的別に3つのサイトを使い分けることで、着実に力をつけることができました！
皆さんもいくつか試してみて、自分の肌に合う「勝ちパターン」を見つけてくださいね。
役に立った教材たち
私が実際に使った教材はこちらです。
📖 【書籍】
- Pythonチュートリアル 第4版
公式のテキストです。内容はWebでも公開されています。
私には難解に感じましたが、Web版をNotebookLMに読み込ませることで、最高の学習パートナーになってくれました。
 | Pythonチュートリアル 第4版 [ Guido van Rossum ] 価格:1980円 |
🌐🤖 【Webサイト・AIツール】
- 東工大のPython講座「Python早見表」
Pythonの全体像を掴むのに役立ちました。 - 各種無料模試サイト
特徴や使い分けは、上記の「使い分け戦略」セクションをご覧ください。 - NotebookLM
今回の学習の要となった「AI専門講師」です。 - Copilot
何でも相談できる「AI家庭教師」として活躍しました。
利用したのはWindows 10のアプリ版です。
🎥 【動画】
- NODERA-SAN TV pythonスタディー
「PRIME STUDY」の模試の丁寧な解説動画があり、大変お世話になりました。 - gepuro Python3エンジニア認定基礎試験 合格への勉強方法
試験内容に沿った、Pythonの解説。
3分前後の動画が46本用意されています。
今回のPython3エンジニア認定基礎試験でかかった費用は以下の通りです。
| 項目 | 費用 |
|---|---|
| 受験料 | ¥11,000 |
| 書籍代（Pythonチュートリアル） | ¥1,980 |
| 合計 | ¥12,980 |
※ 私が受験した時点（2025年6月）の価格です。
学習を進める上で、以下の動画も参考にさせていただきました。
- 【最新版】Python環境構築完全攻略 Windows編 ｜Pythonインストール方法、VSCode、Anaconda、Pyenv、Poetryや専門用語も徹底解説 – YouTube
Pythonの実行環境をPCにセットアップする際に、参考にさせていただきました。
有用な情報を提供いただき、ありがとうございました。
AIは「家庭教師」と「専門講師」の使い分けが最強！
今回の学習でも、生成AIがパートナーとして活躍してくれました。
Copilotのような一般的なAIは、何でも相談に乗ってくれる万能な「家庭教師」ですが、時にハルシネーション（もっともらしい誤情報）を生成します。
ミスリードされたり、裏付けを取る手間が生じたりするのが悩みの種でした。
🦉 NotebookLM：試験範囲を極めた「AI専門講師」
そんな時に出会ったのがGoogleの「NotebookLM」です。
当初はWebページやYouTubeなどを要約してくれる「タイパの良さ」に惹かれていましたが、「これ、公式テキストを読み込ませたら良いのでは？」と閃きました。
学習終盤だったので「もっと早く出会えていたら！」という悔しさもありますが、この発見が学習を加速させてくれました。
NotebookLMの最大の強みは、読み込ませた資料の範囲内だけで回答してくれること。
これにより、「この答えは必ず公式テキストに根拠がある」という絶対的な安心感のもと、学習に集中できました。
私が特に便利だと感じた使い方はこちらです。
- ピンポイント検索：テキスト全体の中から、知りたい情報を瞬時に見つけ出してくれます。「あの記述、どこだっけ？」と本を探す時間をゼロにできました。
- 苦手問題の深掘り：模試で間違えた問題を入力すると、なぜその答えになるのかを詳細に解説してくれます。納得いくまで何度でも質問できます。
- 音声での「ながら学習」：読み込んだテキストを元に、AI同士が対話する形式の音声を生成してくれます。通勤中などの「耳学習」に最適でした。
専門講師の作り方
具体的なセットアップ手順は、公式テキスト「Pythonチュートリアル」のWeb版をNotebookLMに読み込ませる、というものです。
テキストの章ごとにページが分かれているため、試験範囲である2〜12章、14章のURLを一つずつ追加していきました。
（今回は、より精度が高いとされる英語版を利用しました）
公式テキストがWebで公開されていたこと、そして内容が章ごとにまとまっていて多くのページに分散していなかったことが、幸運でした。
このひと手間によって、試験範囲全体の情報が「対話できる知識ベース」になり、Pythonエンジニア認定基礎試験の専門講師が誕生したのです。
特別な技術は不要で、URLをコピペするだけ。ぜひ一度、試してみてください！
この「公式教材をAIに読ませて専門講師を作る」方法は、他の分野の学習にも応用できそうです。
🤖 Copilot：何でも聞ける「AI家庭教師」
NotebookLMは「公式テキストの範囲内」しか答えられないため、それを超える質問（例：「この関数の名前の由来は？」など）には答えられません。
そんな時は、広範な知識を持つCopilotが、知的好奇心を満たしてくれる「壁打ち相手」として活躍してくれました。
プロンプトの例：
pipの名前の由来は？
Jupyterノートブックとは？
こうして、幅広い知識で学習をサポートしてくれる「家庭教師 Copilot」と、試験範囲だけを正確に教えてくれる「専門講師 NotebookLM」という、AIツートップ体制が完成したのです。
ちなみにこの記事も、そんなAIのサポートを受けながら執筆しています。
試験本番！
本番に向けた準備
試験は全国のテストセンターで受験するCBT方式です。
予約した日時に会場へ行き、PC上で回答します。
試験本番の様子
当日は、予約時間より早く着きましたが、すぐに受付の対応をしてくれました。
ロッカーに荷物を預け、指定されたPC席へ。平日の午前中だからか空いており、静かな環境で、室内には自分一人だけでした。
操作説明を受けた後、自分のタイミングで試験を開始。
60分で40問。
問題は、これまで解いてきたどの無料模試よりも素直で、やさしく感じました。
スラスラと解き進め、約24分で全問回答が完了！
見直して、経過時間40分で終了ボタンを押しました。
試験結果
終了ボタンを押すと、そのままPC画面上でアンケートがあります。
アンケートに答えた後、画面が切り替わり、結果が表示されました。
(カウントダウン等の余韻はなく、あっさりと表示されました)
結果は…合格でした！
ミスは3問。
どの問題を間違えたのかは分かりませんが、想像以上の出来にホッとしました。
終了手続きの際、試験結果レポートを受け取ります。
そこにセクション別の正解率が記載されていました。
私の正解率をレーダーチャートにしたものがこちらです。
正解率0%の「7.入出力」では、出題数１問中の１問を間違えたようです。😅
後日、合格証書が郵送で届き、喜びを噛みしめました。
試験後に、間違えた問題を確認できると、復習に役立ち嬉しいなと思いました。
(※ イラストはCopilotで生成しました)
Python基礎試験を終えて感じたこと
学習を通じて得られたもの
模試の戦略作りにAIを活用できる！と今思いつきました。
AI時代の「共通言語」、Pythonを学ぶ意味
G検定でAIの「理論」を学んだ私が、次の一歩としてPythonの「実践」を選んだのには、明確な理由があります。
それは、現代のテクノロジー業界、特にAIの分野において、Pythonが「共通言語」としての役割を担っていると感じたからです。
的確に指示することで、余計なやりとりが減ります。
これは相手がAIでも人間でも同じですね！
20年越しの「Hello, World!」。AIと見つけた新しい景色
プログラミングの現場を離れて20年。
学習を始める前は、「浦島太郎状態の自分に、新しい言語が使いこなせるだろうか」という不安でいっぱいでした。
しかし、実際に蓋を開けてみれば、それは「驚きと発見の連続」でした。
かつてC言語でメモリ管理に頭を悩ませた経験があったからこそ、Pythonの「至れり尽くせり」な進化に心から感動できました。
20年というブランクは、決してネガティブな空白ではなく、「技術の進化を味わうための助走期間」だったのかもしれません。
そして、その旅路を支えてくれたのが、AIという新しいパートナーです。
かつてのプログラミング学習は、エラーとの孤独な戦いでしたが、今は違います。
分からないことはすぐにAIに聞き、対話しながら理解を深めていく。
気付けば、紙のノートやペンを一度も使わず、PCとAIだけで学習が完結していました。
手に入れたのは、Pythonの基礎知識だけではありません。
「AIに的確に指示を出し、共に課題を解決する」
という、これからの時代に不可欠な実務スキルです。
この自信さえあれば、これからどんな新しい技術が登場しても、きっと楽しみながら学び始められる。そう確信しています。
「昔取った杵柄（きねづか）」は、AIの絶妙な合いの手で、軽やかに次々と新しい餅をつき上げるでしょう。
この記事で、ブランクからの再挑戦に踏み出そうとしているあなたの背中を押せたなら、これほど嬉しいことはありません。
著者について
暁 あいと（Xアカウント）
AIリスキリング実践家。
IT業界の管理職。現場から離れ焦るも #AI活用 で #G検定 #知財3級 #Python3基礎 #統計3級 に合格。
AIを活用した学習で「着実に」合格へ導くノウハウや、失敗談を含めたリアルな体験を発信中。
