CCNA・Linux+・AWS SAAを英語で受験した話とAIの使い方

はじめに：なぜ「英語受験」にこだわったか

CCNA・CompTIA Linux+・AWS Solutions Architect Associate——この3資格をすべて英語で受験しました。いずれも日本語でも受験可能ですが、それでも英語を選んだ理由は、試験に合格することだけが目的ではなかったからです。

公式ドキュメントのよくわからない日本語や、長いエラーメッセージ、やたらと横文字の多い業界用語。

これまでに何度も「もっと真面目に英語を勉強していれば・・・」と思ってきました。

英語で情報技術を学習することで**「一次情報を理解できる」**ようになりたいと思っていました。

学習方針：何を「正典」とするか

一次情報を中心に置く

日本語のテキストやブログ記事には入門として助かる部分もありますが、一次情報（英語の公式ドキュメント）の翻訳・解釈・要約である以上、どうしてもラグや抜けが生じます。

試験範囲が更新されても日本語教材の改訂は遅れることもあります。

そこで、学習の中心は英語の一次情報に置くようにしました：

AIの使い方

AI（ChatGPT・Claude）は学習効率を大きく変えてくれました。ただし「問題を投げて答えと解説を読む」ではなく、役割を分けて使うことが大切だと思っています。

AIに任せた部分

✅ 概念の「最初の説明」を生成してもらう
  → 「Explain OSPF LSA types in simple terms」
  → 概念の輪郭を掴む足がかりとして使う

✅ 誤答の「なぜ間違いか」を解析してもらう
  → 模擬試験で間違えた問題の選択肢を全部貼り付けて
  → 「Why is option B wrong and option D correct?」

✅ 自分の理解を「ラバーダック」として話す
  → 「Let me explain how BGP route selection works. 
     Tell me if my understanding is correct or not.」
  → アウトプットすることで自分の理解の穴が見えてくる

✅ 英語の言い回しの確認
  → 「'egress filtering' the correct term for...?」

AIに任せなかった部分

❌ 「この問題の答えを教えて」
  → 答えを得ても理解は生まれない

❌ 最終的な正誤判定の根拠
  → AIは誤情報を確信を持って生成することがある（ハルシネーション）
  → 公式ドキュメント等で確認する

各資格の学習の進め方

CCNA（Cisco Certified Network Associate）

難しかった部分： ルーティングプロトコル（OSPF・EIGRP）、スイッチング（STP・VTP・EtherChannel）、シミュレーション問題。

学習の流れ：

Phase 1: 基礎固め
  - Youtube: Jeremy's IT Lab（英語・無料）で全範囲をインプット
  - 各セクション視聴 → Packet Tracer でハンズオン → AIに理解確認

Phase 2: 問題演習
  - Boson ExSim for CCNA（英語問題集）を1周
  - 正答率が低いドメインを特定 → 集中補強
  - Packet Tracer でシミュレーション模擬を集中勉強
  

Phase 3: 弱点補強 + 模擬試験
  - 誤答問題のみ再演習
  - 本番形式の模擬試験を時間計測で2回実施

本番試験で意識したこと：
CCNA試験にはシミュレーション問題（実際にCLIを操作する問題）があります。実際にPacket Tracer を使って十分に手を動かしておいたのが勝因になったと思います。

CompTIA Linux+（XK0-005）

難しかった部分： systemd・SELinux・コンテナ（Podman）・シェルスクリプト・ネットワーク設定（nmcli）

学習の流れ（約2ヶ月）：

Phase 1: 環境構築（1週目）
  - VM環境にUbuntuを用意
  - CCNAを踏まえて、「読むだけの学習」ではなく「手を動かす学習」を意識

Phase 2: ドメイン別インプット（2-5週目）
  CompTIA公式 Exam Objectives（英語PDF）を教科書に：
  - Domain 1: System Management
  - Domain 2: Security
  - Domain 3: Scripting, Containers, and Automation
  - Domain 4: Troubleshooting

Phase 3: 演習 + 弱点補強（6-8週目）
  - Jason Dion のPractice Tests（英語）を活用
  - SELinux・systemd周りはコマンドを手打ちして体で覚える

AWS SAA-C03（Solutions Architect Associate）

難しかった部分： 高可用性設計・コスト最適化・セキュリティ設計・ネットワーク設計の複合シナリオ問題

学習の流れ：

Phase 1: サービス全体像の把握（1-2週目）
  - Stephane Maarek の Udemy コース（英語）を通し視聴
  - 「何ができるサービスか」の概要を先に作る

Phase 2: シナリオ問題演習（3-6週目）
  - Neal Davis の Practice Exams（英語）
  - 「なぜその答えか」をAIに説明させる → 自分の言葉で言い直す

Phase 3: 弱点ドメインの実機確認（7-8週目）
  - 理解が浅いサービス（Direct Connect・Transit Gateway等）は
    AWSの実機を触りながら公式ドキュメントを精読

SAAで重要だと感じた読み方：

設問例:
  "A company needs a solution that provides 
   sub-millisecond latency for real-time 
   leaderboard data, with automatic failover 
   across multiple AZ."

読み方:
  1. "sub-millisecond latency" → インメモリDB（ElastiCache Redis）
  2. "real-time leaderboard"   → Redis の Sorted Sets
  3. "automatic failover"      → Multi-AZ が必要
  4. "multiple AZ"             → レプリカを別AZに配置し Multi-AZ を有効化

→ 英語の技術用語が概念と直結していると、
  日本語に変換しなくても選択肢が絞れるようになりました

大変だったこと：

CCNAやLinux+よりも、問題の文量が圧倒的に多く、英語受験のタフさを一番感じました。

正直、何度も心が折れそうになりましたが、根性と言い聞かせて学習を継続し、一発合格を勝ち取ることができました。

英語力との相乗効果

資格学習と並行して、TOEIC L&R のスコアアップも同時に狙いました。

技術英語で鍛えられる「長い条件節を含む複文の読解」や「細かいニュアンスの識別」は、TOEIC Part 7 で問われる能力とほぼ重なっています。

両者を切り離さず、同一の学習活動として進めることで相乗効果がありました。

まとめ

英語受験という選択は「英語力を証明するため」でも「難しいことへの挑戦」でもありませんでした。

英語で一次情報を読む——それが一番の狙いでした。試験のために覚えた概念が、そのままの語彙で公式ドキュメントに繋がっている感覚は、学習が進むほどはっきりと感じました。

AIは「理解を加速するツール」として非常に役立ちましたが、最終的な精度は一次情報の理解度と手を動かしたハンズオンの量が決めると感じています。