
PMI韓国支部の教育委員会でボランティアを始めました:合格体験記のその後
PMP合格後にPMI韓国支部の教育委員会でボランティアを始めた理由、支部と教育委員会の活動、一緒に勉強したい人の参加方法をまとめた、「PMP合格ロードマップ」シーズン1の最終回です。
システムをつくり、届け、少しずつ良くしていく——落ち着いて、着実に。誇張より完成度。「使われるもの」をつくります。

PMP合格後にPMI韓国支部の教育委員会でボランティアを始めた理由、支部と教育委員会の活動、一緒に勉強したい人の参加方法をまとめた、「PMP合格ロードマップ」シーズン1の最終回です。

PMP合格から3か月の私がまとめた、PMPの効果。PMI給与調査第14版の年収中央値17%の差、韓国データの限界、韓国の求人事例とIBK・KTの優遇説、費用対効果まで。

スコープ、ステークホルダー、リスク、変更管理、価値。PMPが整理した考え方は、開発者・デザイナー・マーケター・運用担当者にこそ大きな差を生みます。役割別の例からCAPMまで、現実的な道筋をまとめました。

PMP合格から3か月近く、グローバルテックPMとして働くなかで変わった習慣をまとめました。スコープ・変更要求・リスクといった共通言語、行動前の評価、価値中心の考え方、ハイブリッドのテーラリングまで。

PMPの資格維持ルール(3年で60PDU、教育35以上、Giving Back 25以下)と最初のPDU承認メール、年度別・タレント・トライアングル別の3年計画、申請とエビデンスの残し方をまとめました。

PMP・CAPM・PMI-ACPの受験資格、試験の構成、会員・非会員の受験料、再受験料、PDU、最近の改定を2026年時点で比較し、経験に応じてどれを選べばいいかをまとめました。

2026年の改定で登場したPMPのケーススタディ問題を、PMIの公式情報と長いシナリオ問題の解き方からまとめました。読む順番、架空の練習ケース3問と解説、240分の時間配分まで。

PMPの勉強は、一度に長くより、短くこまめに見るほうが記憶に残ります。通勤中の音声と単語帳での復習法、翻訳版の試験で用語が大事な理由、紛らわしい用語のペアと5分の単語ループをまとめました。

PMPの準備では、ChatGPTのプロジェクトで概念と間違いを点検し直し、ソース155件のNotebookLMノートブックで作った韓国語の音声を通勤中に聞きました。質問例と音声の設定方法もまとめています。

PMPの間違いノートは、問題を写すノートではなく、判断ルールを積み上げるノートです。勘で当たった問題まで記録し、C・R・M・S・A・Tのタグで原因を分けてルールに変える6ステップと、無料のWordテンプレート。

2026年7月9日に変わったPMP試験を、改定前と表で比較しました。問題数・試験時間・休憩、ドメインの比重、受験資格の変更、PMBOK第7版と第8版の違い、PMIのAI標準までまとめています。

PMPの受験資格と経歴の書き方、Audit(監査)の流れをまとめました。PMIの基準に合わせた経歴の記入例(日本語の下書き・英語)、6月1日の申請から6月9日の承認までの私のスケジュール、Audit対策チェックリストを紹介します。

PMPの受験申請から承認、受験料の支払い、Pearson VUEでの韓国語試験の予約までにかかったのは12日。PMIへの入会から日程変更のルールまで、実際に届いたメールと一緒に順番にまとめました。

AIをただの知識検索ツールではなく、問いを引き出し、思考力を鍛えるパートナーとして活用して築いた、PMP合格の裏にある学習フィードバックシステムと振り返りの記録。

AIをリサーチ、企画、開発、テストのパートナーにして、ひとりでつくるプロダクトをアイデアからMVP、そして実際のリリースまで進める現実的なプロセスと原則をまとめた。

AIコーディングツールでAttractiveWebAIやShopifyアプリなどを開発するなかで経験した10の失敗と、動いているように見える「UIの錯覚」を乗り越えてコード品質を守るための8つの現実的な原則を共有する。

ソウル・ムギョロのPearson VUEセンターで、韓国語でPMPを受けた日の記録。予約メールの内容、到着時間と身分証明書のルール、最初の60問に80分、10分の休憩、直前の復習法までまとめました。

2026年7月3日にPMPに合格しました。申請からPASSまでの日程、Study Hallと受験料で実際に払った$499.40、模擬試験66%・65%で受かった7週間の勉強法を、領収書とメールをもとにまとめました。

賢いオートコンプリートは、ほんの始まりにすぎませんでした。ターミナルで自律的に動くAIエージェントへの移行で、ソフトウェアを作り、デバッグし、リリースするやり方が変わりました。

かつてソフトウェアプロダクトのローンチには、何か月もの開発が必要でした。AIを使って、3つのデジタルプロダクトを数週間で設計・開発・リリースした方法を紹介します。

両方を使って何か月も実際のソフトウェアを作ってきた経験から、ターミナルネイティブなClaude CodeとIDEネイティブなCursorの違いを詳しく解説します。

プロダクトマネジメントは、調整業務の多さで知られる仕事です。軽量なAI自動化パイプラインを自分で組めば、PMは集中できる時間を取り戻し、より良いプロダクトをつくれます。

モデルがより堅牢になり、開発者がエージェント型のワークフローへ移行するなかで、プロンプトハックの時代は終わりつつあります。未来を握るのはシステムエンジニアリングです。

バラバラだったLLM連携の世界で、Model Context Protocol(MCP)が、モデルとデータソースやツールをつなぐ統一的なオープン標準として台頭しつつあります。