グロービスGMAP BF試験を受験した


グロービスGMAP BF試験を受験した

ビジネスパーソンとして、自身のスキルを客観的に証明するためにグロービスGMAP BF試験の受験が必要になるシーンは少なくない。

かくいう私も、今回とある目標のために試験を受験し、「所定以上のスコア」を獲得する必要があった。しかし、日々の業務に追われる中で、学生時代のように時間をかけた勉強をするのは現実的に難しかった。

そこで、今回は「AIを駆使し、学習密度を極限まで高める」という方法で試験勉強を行い、無事に目標を達成することができた。

どのように勉強を進めたのか

1. まずは書籍を買った

ネット上での体験記を見てみると、グロービスMBAマネジメント・ブック[改訂3版]で登場するキーワードに関する問題が出題されると書いてあり、実際に社内で受験経験のある方に聞いてもそう言っていたため、とりあえずKindle版を購入した。

試験範囲の章をさらっと流し読みしてみて、「この科目ではこんなキーワードが出てくるんだな」くらいの理解度になった。

2. マインドマップを生成してみる

私的利用の範囲内かつ自己責任で行ってください。著作権法等の遵守には十分な配慮が必要です。

単一のキーワードがどのような全体像の中のモノなのかを理解するため、NotebookLMでマインドマップを生成してみることにした。

書籍を連番でスクリーンショットして1つのPDFにして保存するプログラムをさくっと実装し、NotebookLMの「ソース」に追加。追加したら「Studio」パネルにあるマインドマップ機能を実行する。

マインドマップとしてキーワードを見ることで視覚的に階層構造が分かり、イメージがつきやすくなった。

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3. 暗記カードを作ってひたすら解く

その後は、NotebookLMの「チャット」パネルにて、「ソースを参照して一問一答問題を提示して。問題には偏りが出ないように全ての範囲を網羅すること。」と入力し、問題を作成してもらった。

ここで敢えて本番と同じ4択問題にしなかったのは、選択肢があると「なんとなく正解」を選べてしまうためで、「自分の言葉で定義を説明できる状態」を目指したかったからだ。

作成された問題は下記のNotionテンプレートを活用し、Notion AIに問題を渡すことで暗記カードを登録していった。手動でコピペして追加しなくて済むので作業は数分だった。

登録が完了したらひたすらカードを解く。カードは1科目あたり60枚。「数秒で答えが出なかった・財務諸表などの計算問題で2分以内に答えられなかった」といったカードは「要復習」カードとして管理することとした。

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4. 知識定着しなかったカードについてGeminiに聞く

暗記カードは1日あたり1~2時間くらいで大体2週間ほど続けた。しかし、書籍に書かれていることがそもそも理解・納得しにくいモノについてはどうしても知識定着できなかった。

そういったカードについてはGeminiを家庭教師として、「初学者向けの具体例」を3つ提示してもらうことで理解を深めることとした。

また、他に似たような概念や用語がある場合は、それに関する情報も提示してもらうように初期プロンプトを設定し、勘違いを減らす工夫をした。

GMAP BF 受験を終えての所感

1. とにかく時間が足りないに尽きる

4択の最初の選択肢で「これが正解だ」と確信を持てたならば、迷わずマークして次へ進む決断力が必要。自信のない問題は、一旦回答した上でブックマーク機能を活用し、余った時間で再考するスタイルが最も効率的だと感じた。

2. 「知識の量」ではなく「思考の質」が問われる

単なる暗記で対応できる問題は極めて少なく、全科目を通して高い論理的思考力が求められる内容だった。もちろん知識不足を感じる場面もあったが、それ以上に「手持ちの情報からいかに正解を導き出すか」という、プロセスの精度を試されている印象を強く受けた。

また、目標が満点でない限り書籍の隅々まで暗記する必要はないと感じた。 膨大な用語を詰め込むことに時間を割くよりも、演繹法や帰納法といった「典型的な論理パターン」を無意識に使えるレベルまで体に馴染ませ、思考の反射速度を上げる訓練こそが、結果としてスコアアップに直結すると思う。

最後に

自分はエンジニアだが、今の時代に求められるエンジニアは、「単に指示されたコードを書く、技術力だけで課題を解決する」ではないと考えている。

今の時代、AIの進化によってコーディングそのものは驚くほど手軽になった。だからこそ、私たちエンジニアの価値は「技術をどう使うか」以上に、「その技術でビジネスの現場にどんな価値を生み出せるか」という、より本質的な部分にシフトしていると感じている。

今回、GMAP BF試験の勉強を通じてビジネスの論理に深く触れたことで、「自分の技術をどこでどう役立てるべきか」、その視界がぐっと開けた気がした。

この記事を書いた人

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1996年生まれ。中部大学大学院にてコンピュータビジョン関連の深層学習の研究に注力したのち、2021年4月に株式会社medibaに入社。 KDDIグループ企業各社のDeveloperが集い、エンジニアが楽しめるイベントを提供するコミュニティ「KGDC」のイベント運営も行っています。

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