学習ロードマップ — 全体像
すべてのレベルに共通する 学習フェーズの設計思想 です。 具体的な週次計画は自分のレベルのロードマップ（新人/中堅/シニア）を参照してください。
🧭 5つの学習フェーズ
Phase 0 環境とマインドセット ─┐
Phase 1 ML/MLOps の基礎固め ─┤ インプット
Phase 2 セクション攻略 ─┘
Phase 3 演習と弱点補強 ─┐ アウトプット
Phase 4 模試と直前対策 ─┘
| Phase | ゴール | 主な活動 | 成果物/指標 |
|---|---|---|---|
| 0 | 全体像の把握 | 試験要項・シラバス通読、受験日仮決め、Google Cloud 無料枠でプロジェクト作成 | 学習計画が立っている |
| 1 | 共通基礎の習得 | 教師あり/教師なし学習・評価メトリクス・MLOpsの全体像・Agent Platform (旧 Vertex AI) の主要機能 | 用語集が8割わかる |
| 2 | 試験範囲の網羅 | 02_学習資料 をセクション1→6で学習、ハンズオン (Cloud Skills Boost) |
各セクション読了 |
| 3 | 得点力の養成 | 03_問題集 をセクション別に演習、誤答分析 |
問題集 正答率80%+ |
| 4 | 本番対応力 | 04_模擬試験 を時間内に、弱点を再学習、公式サンプル問題 |
模試 70%+ 安定 |
🎯 フェーズ別の到達目標（Can-Doリスト）
Phase 1 を抜けたら…
- 教師あり / 教師なし / 強化学習 / 生成AI の違いを説明できる
- バイアス・分散・過学習・汎化を一言で説明できる
- BigQuery ML / Agent Platform AutoML / Custom Training の使い分けを言える
- MLOps の3レベル（手動 / CI/CD / CI/CD/CT）を知っている
Phase 2 を抜けたら…
- "このユースケースならこのモデル・このサービス" を即答できる（意思決定ツリー）
- バッチ推論とオンライン推論の判断軸を説明できる
- CPU / GPU / TPU の選定基準を説明できる
- 4種類のドリフト（Data / Concept / Training-Serving Skew / Feature Attribution）を区別できる
- LLM-as-a-judge と Model Armor の用途を理解している
Phase 3 を抜けたら…
- シナリオ問題で "最もスケールする / 最も運用負荷が低い" 選択肢を選べる
- 誤答した理由を "なぜその選択肢が不正解か" で説明できる
Phase 4 を抜けたら…
- 2時間で全問解き切る時間配分ができる
- 模試で安定して70%以上
📚 共通学習リソース
| 種類 | リソース | 用途 |
|---|---|---|
| 公式 | ML Engineer Learning Path | Cloud Skills Boost ハンズオン |
| 公式 | 公式サンプル問題 | 出題形式の確認 |
| 公式 | 新試験ガイド (2026/6/1) | シラバス原典 |
| 公式 | Vertex AI ドキュメント | 各機能の正本（≒ Agent Platform） |
| 公式 | MLOps: Continuous delivery & automation pipelines in ML (white paper) | MLOps 三段階の決定版資料 |
| 公式 | Responsible AI practices | 責任あるAIの原典 |
| 本教材 | 02_学習資料/ |
体系的インプット |
| 本教材 | 03_問題集/ 04_模擬試験/ |
アウトプット |
| 本教材 | 05_用語集/ |
スキマ時間の暗記 |
🔁 効果的な学習サイクル
学習資料を読む（インプット）
↓
手を動かす（Workbench / BigQuery ML / gcloud で実際に触る）
↓
問題集を解く（アウトプット）
↓
誤答を分析 → 学習資料に戻る（弱点補強）
↓
用語集で記憶を定着（反復）
重要：PMLE は暗記より 判断力 を問う試験です。"動く構成" ではなく "最適な構成" を選ぶ訓練として、問題集の解説の "なぜ他の選択肢がダメか" を必ず読むこと。 特に新ガイドでは 生成AI と MLOps の融合 が強化されているため、「学習させずに済む解（基盤モデル + ファインチューニング）」と「学習する解（カスタム）」の判断が頻出します。
⏱️ 本番の時間配分（2時間・約60問）
- 1問あたり 約2分
- 1周目：自信のある問題を即答、迷う問題はフラグして飛ばす（約80分）
- 2周目：フラグ問題をじっくり（約30分）
- 見直し：複数選択の選択数ミスがないか確認（約10分）
レベル別ロードマップへ
- 📘 ロードマップ_新人.md — 実務1〜2年 / クラウド or ML 初心者（12週）
- 🔧 ロードマップ_中堅.md — 実務3〜5年 / GCP or ML 経験あり（8週）
- 🎯 ロードマップ_シニア.md — 実務5年以上 / ML設計経験豊富（4〜6週）