# 目標設定テンプレート
goal_setting:
  specific: "AWS Solutions Architect Associate資格取得"
  measurable: "合格スコア750点以上"
  achievable: "1日2-3時間の学習時間確保"
  relevant: "クラウドエンジニアとしてのキャリアアップ"
  time_bound: "3ヶ月以内（2025年10月末まで）"
  success_metrics:
    - "模擬試験で80%以上のスコア"
    - "実践問題1000問以上解答"
    - "ハンズオン演習50時間以上"

## 技術領域別スキルレベル（1-5段階）
### クラウド基礎知識
- [ ] 1: 全く知らない
- [ ] 2: 基本概念を理解
- [x] 3: 実務で少し使用
- [ ] 4: 設計・構築可能
- [ ] 5: 最適化・指導可能
### AWS サービス知識
- EC2: レベル 3
- S3: レベル 4
- RDS: レベル 2
- Lambda: レベル 3
- VPC: レベル 2
### 学習可能時間
- 平日: 2時間/日
- 土日: 4時間/日
- 週合計: 18時間

gantt
title AWS SAA 学習計画（Month 1）
dateFormat  YYYY-MM-DD
section Week 1
基礎概念学習    :2025-08-01, 7d
section Week 2
主要サービス学習 :2025-08-08, 7d
section Week 3
ハンズオン演習  :2025-08-15, 7d
section Week 4
模擬試験・復習  :2025-08-22, 7d

# 教材評価スコアリング
def evaluate_study_material(material):
score = 0
# 内容の網羅性（30%）
if material.coverage >= 90:
score += 30
elif material.coverage >= 80:
score += 25
elif material.coverage >= 70:
score += 20
# 実践性（25%）
if material.hands_on_ratio >= 40:
score += 25
elif material.hands_on_ratio >= 30:
score += 20
elif material.hands_on_ratio >= 20:
score += 15
# 最新性（20%）
if material.last_updated <= 6:  # 6ヶ月以内
score += 20
elif material.last_updated <= 12:
score += 15
elif material.last_updated <= 24:
score += 10
# コストパフォーマンス（15%）
cost_per_hour = material.cost / material.estimated_hours
if cost_per_hour <= 500:
score += 15
elif cost_per_hour <= 1000:
score += 10
elif cost_per_hour <= 2000:
score += 5
# ユーザー評価（10%）
if material.user_rating >= 4.5:
score += 10
elif material.user_rating >= 4.0:
score += 8
elif material.user_rating >= 3.5:
score += 5
return score
# 推奨教材リスト
recommended_materials = [
{
"name": "AWS公式トレーニング",
"type": "オンライン講座",
"cost": 50000,
"hours": 40,
"score": 85
},
{
"name": "Udemy AWS SAA コース",
"type": "動画講座",
"cost": 2400,
"hours": 30,
"score": 78
},
{
"name": "AWS Well-Architected Framework",
"type": "公式ドキュメント",
"cost": 0,
"hours": 20,
"score": 72
}
]

## 学習内容説明テンプレート
### トピック: AWS Lambda
**簡単な言葉で説明**
Lambdaは、サーバーを管理せずにコードを実行できるサービスです。
コードをアップロードするだけで、必要な時に自動で実行されます。
**具体例**
- 写真がS3にアップロードされた時に自動でサムネイル作成
- APIリクエストが来た時にデータベースから情報を取得
**なぜ重要？**
- サーバー管理不要でコスト削減
- 自動スケーリングで可用性向上
- 従量課金で無駄なコスト削減
**実際の使用場面**
- イベント駆動処理
- マイクロサービスアーキテクチャ
- バッチ処理の自動化

# 復習スケジュール自動生成
from datetime import datetime, timedelta
class SpacedRepetition:
def __init__(self):
self.intervals = [1, 3, 7, 14, 30, 90]  # 日数
self.topics = {}
def add_topic(self, topic_name, difficulty=1):
        """新しいトピックを追加"""
self.topics[topic_name] = {
'difficulty': difficulty,
'review_count': 0,
'next_review': datetime.now() + timedelta(days=1),
'mastery_level': 0
}
def schedule_review(self, topic_name, success_rate):
        """復習スケジュールを更新"""
topic = self.topics[topic_name]
if success_rate >= 0.8:
# 理解度が高い場合は間隔を延ばす
interval_index = min(topic['review_count'], len(self.intervals) - 1)
next_interval = self.intervals[interval_index]
topic['mastery_level'] += 1
else:
# 理解度が低い場合は間隔を短くする
next_interval = 1
topic['mastery_level'] = max(0, topic['mastery_level'] - 1)
topic['next_review'] = datetime.now() + timedelta(days=next_interval)
topic['review_count'] += 1
def get_todays_reviews(self):
        """今日復習すべきトピックを取得"""
today = datetime.now().date()
return [
topic for topic, data in self.topics.items()
if data['next_review'].date() <= today
]
# 使用例
sr = SpacedRepetition()
sr.add_topic("AWS Lambda基礎", difficulty=2)
sr.add_topic("VPC設計", difficulty=3)
sr.add_topic("S3セキュリティ", difficulty=2)
# 今日の復習リスト
todays_reviews = sr.get_todays_reviews()
print(f"今日の復習: {todays_reviews}")

# hands_on_schedule.yml
hands_on_exercises:
  week_1:
    - name: "EC2インスタンス起動・設定"
      duration: 2時間
      objectives:
        - "基本的なEC2インスタンス作成"
        - "セキュリティグループ設定"
        - "SSH接続確認"
    - name: "S3バケット作成・権限設定"
      duration: 2時間
      objectives:
        - "バケット作成・設定"
        - "IAMポリシー設定"
        - "静的ウェブサイトホスティング"
  week_2:
    - name: "RDS構築・接続"
      duration: 3時間
      objectives:
        - "RDSインスタンス作成"
        - "セキュリティ設定"
        - "アプリケーションからの接続"
    - name: "Load Balancer設定"
      duration: 3時間
      objectives:
        - "ALB作成・設定"
        - "ターゲットグループ設定"
        - "ヘルスチェック設定"

# 学習ログテンプレート
## 2025-08-15 学習記録
### 学習時間: 3時間
### 学習内容
- **理論学習**: VPCサブネット設計（1時間）
- **ハンズオン**: プライベートサブネット構築（1.5時間）
- **問題演習**: VPC関連問題20問（0.5時間）
### 理解度評価（1-5）
- VPC基本概念: 4
- サブネット設計: 3
- ルートテーブル: 3
- NATゲートウェイ: 2
### 明日の学習計画
- [ ] NATゲートウェイ詳細学習（1時間）
- [ ] セキュリティグループ vs NACL（1時間）
- [ ] VPC実践演習（2時間）
### 気づき・メモ
- プライベートサブネットからのインターネットアクセスにはNATが必要
- セキュリティグループはステートフル、NACLはステートレス

# 学習分析スクリプト
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
class StudyAnalyzer:
def __init__(self):
self.study_logs = []
def add_daily_log(self, date, hours, topics_covered, understanding_scores):
        """日次学習ログを追加"""
self.study_logs.append({
'date': date,
'hours': hours,
'topics': topics_covered,
'avg_understanding': sum(understanding_scores) / len(understanding_scores)
})
def generate_weekly_report(self):
        """週次レポート生成"""
df = pd.DataFrame(self.study_logs)
# 学習時間推移
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(df['date'], df['hours'])
plt.title('日次学習時間推移')
plt.ylabel('時間')
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(df['date'], df['avg_understanding'])
plt.title('理解度推移')
plt.ylabel('理解度スコア')
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.bar(range(len(df)), df['hours'])
plt.title('学習時間分布')
plt.ylabel('時間')
plt.subplot(2, 2, 4)
cumulative_hours = df['hours'].cumsum()
plt.plot(df['date'], cumulative_hours)
plt.title('累積学習時間')
plt.ylabel('累積時間')
plt.tight_layout()
plt.savefig('weekly_study_report.png')
# 統計サマリー
total_hours = df['hours'].sum()
avg_daily_hours = df['hours'].mean()
avg_understanding = df['avg_understanding'].mean()
return {
'total_hours': total_hours,
'avg_daily_hours': avg_daily_hours,
'avg_understanding': avg_understanding,
'topics_covered': len(set([topic for topics in df['topics'] for topic in topics]))
}

## 試験準備チェックリスト
### 知識確認
- [ ] 模擬試験スコア80%以上を3回連続達成
- [ ] 全主要サービスの基本機能を説明可能
- [ ] アーキテクチャ設計パターンを5つ以上理解
- [ ] セキュリティベストプラクティスを暗記
### 実践スキル
- [ ] AWSコンソールでの基本操作をスムーズに実行可能
- [ ] CLI/CloudFormationでのリソース作成経験
- [ ] トラブルシューティング経験を5件以上
### 試験対策
- [ ] 試験会場・日時の確認
- [ ] 身分証明書の準備
- [ ] 試験当日のスケジュール調整
- [ ] メンタル面の準備・リラックス法の確認

# 試験直前週スケジュール
final_week_schedule:
  day_7_before:
    - "最終模擬試験（3時間）"
    - "弱点分野の集中復習（2時間）"
    - "早めの就寝でリズム調整"
  day_6_before:
    - "重要ポイント総復習（2時間）"
    - "実践問題50問（1時間）"
    - "軽い運動でリフレッシュ"
  day_5_before:
    - "アーキテクチャパターン復習（2時間）"
    - "セキュリティ関連総復習（1時間）"
    - "十分な睡眠確保"
  day_1_before:
    - "軽い復習のみ（1時間）"
    - "試験会場の確認"
    - "早めの就寝・体調管理"
  exam_day:
    - "朝食をしっかり摂取"
    - "試験会場に余裕を持って到着"
    - "深呼吸でリラックス"