ここでは、当ブログのタイトルにもなっている「Security Learning Lab（以降、SLL）」について説明します。
SLLは、ChatGPTとClaudeに相談しながら立ち上げた僕の技術学習プロジェクトです。
こんな言い方をすると大げさに聞こえるかもしれませんが、簡単に言えば「1年間で技術を体系的に学ぶための個人の学習計画」です。
プロジェクトの目的
本プロジェクトの目的は以下の通りです。
- 技術を知っている人から、技術を理解し使える人になること
- 非エンジニアである自分が、実際に手を動かして技術を学ぶこと
- セキュリティ分野につながる技術基盤を身につけること
- 1年間という期限を設けて挑戦すること
実際に手を動かして、技術への理解を深めることが目的です。
ロードマップ
1年という区切りを設けているので、学習内容を下記5つのフェーズに分けています。
- Phase1：Linux
- Phase2：Web・Webサーバー
- Phase3：Docker
- Phase4：AWS
- Phase5：Security
各フェーズをどれくらいのペースで進めるかは決めていません。
未経験の事柄ばかりなので、自分でもどれくらいの速度で進められるかが分からないからです。
週に1〜2日は作業時間を確保し、進めていく想定です。
学習方針
SLLでは、大きく2つの学習方針を設定しています。
１．資格学習で知識を体系的に身につける
応用情報技術者試験やAWS認定資格の勉強を通じて、IT・クラウド・セキュリティに関する知識を体系的に学びます。
２．SLLで実際に手を動かす
資格学習で得た知識を土台に、ChatGPTとClaudeに立ててもらった学習計画に基づいて、実践の中で理解を深めます。
具体的には、LinuxやAWS、Dockerなどを実際に構築・操作しながら学習する形です。
エラーや失敗も含めて経験として積み重ね、その過程をブログに記録していきます。
上記2つの学習方針を並行して進めることで、「知っている」だけではなく、「理解し、使える」状態を目指します。
生成AIを活用した学習スタイル
SLLでは、ChatGPTとClaudeを学習パートナーとして活用しています。
「AIに答えを教えてもらう」という使い方ではなく、理解を深めたり、考えを整理したりするためのパートナーとして使うイメージです。
具体的な役割分担は、下記の通りです。
ChatGPT
- 学習計画やロードマップの作成
- ブログ全体の設計や運営方針の相談
- 記事の構成や文章のブラッシュアップ
- キャリアや転職を踏まえた学習の優先順位の整理
- 学習内容の振り返りや壁打ち
Claude
- Linux・AWS・Dockerなどの技術学習のサポート
- エラーの原因調査や切り分け
- コードや設定ファイルのレビュー
- 技術的な解説や実装の伴走
- 学習内容の整理
このように生成AIごとの得意分野で役割を分けて、学習を進めています。
単にAIを使って答えを教えてもらうのではなく、あくまで自分で思考し、手を動かして理解するためのサポート役・伴走者としての位置付けです。
当ブログでも、AIをどのように活用したのか、どんな気づきがあったのかをできるだけ実体験を交えながら発信していきます。
Achievement（達成項目）
本プロジェクトで達成を目指している項目を以下に記載します。
【資格】
□ 応用情報技術者試験 合格
□ 情報処理安全確保支援士 合格
□ AWS Certified Cloud Practitioner 合格
□ AWS Certified Solutions Architect – Associate 合格
□ AWS Certified Security – Specialty 合格
【技術】
□ Linuxの基本操作を習得
□ AWS EC2でWebサーバー構築
□ Docker環境構築
□ HTTPS対応
□ GitHubでソースコード公開
□ 家事管理アプリ公開
進捗および達成状況に応じて、随時更新していきます。
最後に
Security Learning Labは、完成された学習計画ではありません。
学習を進める中で、新たな目標が見つかったり、ロードマップや達成項目を見直したりすることもあるでしょう。
その変化も含めて、このプロジェクトの記録として残していきます。
同じように技術を学びたいと思っている方にとって、何か一つでも参考になるものがあれば嬉しいです。