はじめに
こんにちは！システムエンジニアの皆さん、AWSの学習でこんな悩みを抱えていませんか？
- 「AWSってサービスが多すぎて、何から手をつければいいか分からない…」
- 「公式ドキュメントは情報量が豊富だけど、正直ちょっと読みにくくて頭に入ってこない…」
私も同じ悩みを抱える一人でした。
ChatGPTのプロジェクト機能を活用して、自分だけの学習アシスタントを作り、効率的にAWSの知識を深める方法を試してみました。本記事では、その具体的な動機から実践方法、そして感想までを共有します。
もしAIを使った勉強方法は多くの方が実践されていると思いますが、何か参考になる部分があれば幸いです。
動機
AWSの知識を深めようと一念発起したものの、そのサービスの多さに圧倒されました。EC2、S3、Lambda、RDS…次から次へと出てくるサービスを前に、「一体どれが自社のプロダクトにとって重要で、何から学ぶべきなんだ？」と、完全な学習の迷子になってしまったのです。
また、意を決して公式のユーザーガイドを読み始めても、専門用語の多さや詳細すぎる記述に、なかなか全体像を掴むことができませんでした。
そこで考えたのが、ChatGPTに道案内をしてもらおうというアプローチです。具体的には、以下の2点を実現したいと考えました。
- 学習の優先順位付け
- 自社プロダクトの特性を伝え、関連性の高いAWSサービスをChatGPTに提案してもらう。
- 概念の平易な理解
- 難解なサービスの概要を、比喩などを使って分かりやすい言葉で説明してもらい、直感的なイメージを掴む。
学習方法
1. ChatGPTでプロジェクトを作成し指示に以下の内容を登録
- 自社プロダクトの主要機能一覧を入力
- チャットで投げたAWSサービスと自社製品とのマッチ度を％で算出
- サービスごとの概要を説明するよう指示
プロンプトイメージ
自分の勤めている会社は？？？？？？？する会社です
機能はざっくり以下です
* XXXXXXXX
* YYYYYYYY
* ZZZZZZZZ
上記を踏まえて、今後ここで聞くAWSのサービスが有効に活用できるかを「適正」としてパーセントで最初に出力してから質問に答えてください。
また、そのサービスの概要も説明してください
2. 知りたいAWSサービスをChatGPTに投げる
あとは気になるAWSサービスを投げるだけです！
※自分はCLFの対策アプリで分からないものを投げましたが、現在読んでいる本で知らないサービスなどなんでも良いです
やり取りの概要
* 自分
* Amazon S3
* ChatGPT
* 適正：95%
* Amazon S3とは
* Amazon Simple Storage Service（S3）は、AWSが提供するオブジェクトストレージサービスです。世界中で利用されているサービスで、インターネット経由でどこからでも大容量データを保存・取得できます。
* 主な特徴
* 高耐久性：99.999999999%（11ナイン）の耐久性を誇り、データ消失リスクが極めて低い。
* 高可用性：世界各地のリージョンに保存でき、必要に応じて複数AZに冗長化。
* セキュリティ：バケットポリシー・IAM・暗号化（SSE-S3, SSE-KMSなど）によって強固に管理可能。
* 活用例
* XXXXXX
👉 簡単に言うと、S3は 「すべてのマーケティングデータをため込む巨大な倉庫」
* 自分
* なるほど。つまり、うちのサーバーに画像を置く代わりに、このS3に全部預けちゃうってイメージで合ってる？
* ChatGPT
* はい、その理解で完璧です！サーバーのディスク容量を気にすることなく、画像の管理をAWSに丸ごとお任せできるイメージです。それにより、サーバーはアプリケーションの処理に集中でき、パフォーマンスの向上も期待できます。
このように、自分の言葉で理解した内容を要約して投げ返すことで、認識のズレがないかを確認し、さらに知識を定着させることができます。
まとめ
この勉強法を実践してみて、以下のようなメリット・デメリットを感じました。
| 区分 | 内容 | 詳細 |
|---|---|---|
| メリット | 学習するか否かの判断をしなくて良い | パーセントで自社製品とのマッチ度が出るため、一定の閾値を超えたものを学ぶと決めればOK |
| 心理的なハードルが下がった | 難解な公式ドキュメントを読む前に、平易な言葉で全体像を掴めるため、根本的な疑問を解消できる | |
| 学習のハードルが下がる | 最初は質問して概要を読むだけで良いため、気軽に学び始められる | |
| 理解度が深まる（自信が持てる） | 自分の言葉でアウトプットしやすく定着に繋がる／ChatGPTが正誤判定してくれるので自信に繋がる | |
| デメリット | 間違っていることを言う | ChatGPTに頼りすぎると誤った知識を覚えるリスクがあるため、鵜呑みは禁物 |
| 方向性が決まっている場合は効果が薄い | 例：DBエンジニアならDB関連だけ学べばよく、サービス範囲が狭い場合は学習判断基準が活きにくい |
ChatGPTなどの生成AIを使用しての初学習では、基本的に詳細なことというより、概要といった大枠を聞くのが良いと感じた。
それは大枠のイメージであれば多少の認識のズレも公式ドキュメントで修正が効くし、公式ドキュメント自体も読みやすくなる効果のほうが大きい。
ただ、より詳細な内容を聞くと、こちらに専門的な知識がなく、聞き方が雑なので、精度の低い回答が返ってきてしまう。
あくまで初学習の段階では概要に対しての優秀な壁打ち相手 学習のペースメーカー としての利用がいいかもしれない。
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