【資格試験】AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）に合格した話


## 1. はじめに

こんにちは！

2025年5月、**AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）** に2週間の独学で合格しました。

![mosaic_20250523115107.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2956452/b88ce907-fd34-4811-8654-1fadf0a5116f.png)


本記事では、試験の概要から出題傾向、使用教材、学習法、そして受験のリアルな感想までを、**「とにかく本気で一発合格したい人向け」に詳細にまとめました。**



### 受験の動機

私は現在、**AWS認定12冠（全認定資格制覇）を目指しており、その一環としてAI Practitionerの受験を決意しました**。

もう一つ大きな理由は、**現在の職場ではAWSを実務であまり触れられていない**という課題感です。
今後のキャリアを考えたとき、**クラウド（特にAWS）とAIの両軸に強みを持つ人材になること**が、市場価値を高めると判断しました。

特に最近では、AWSでの生成AIや機械学習の活用が活発化しており、**「クラウド×AI」領域に携われる会社への転職を視野に入れての資格取得**です。

また、基本情報技術者や応用情報技術者試験にもAIに関する出題が増えており、それらの**体系的な理解と試験対策としても効果的**だと感じました。

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## 2. AWS Certified AI Practitioner とは？

[AWS公式サイト](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-ai-practitioner/)によると、本資格は以下を目的とした試験です：

> AI、ML、生成AIの基本を理解し、ビジネス課題に対してAWSのAIソリューションを活用できる能力を評価

### 試験概要

| 項目    | 内容                   |
| ----- | -------------------- |
| 試験コード | AIF-C01              |
| 試験時間  | 90分                  |
| 問題数   | 65問                  |
| 問題形式  | 単一・複数選択、順序付け |
| 合格ライン | 700点 / 1000点         |
| 料金    | \$100                |
| 対応言語  | 日本語・英語ほか             |
| 有効期限  | 3年                   |

### 試験範囲（ドメイン別）

| ドメイン         | 割合  | 概要                                         |
| ------------ | --- | ------------------------------------------ |
| AIとMLの基礎     | 20% | 機械学習の種類（教師あり/なし/強化学習）、トレーニング/評価/バイアス       |
| 生成AIの基礎      | 24% | LLM、プロンプト設計、生成コンテンツの種類と適用例                 |
| 基盤モデルの活用     | 28% | Amazon Bedrock、SageMaker JumpStart の理解と適用例 |
| 責任あるAI       | 14% | バイアス、公平性、透明性、ユーザーへの影響                      |
| セキュリティとガバナンス | 14% | データ保護、モデルのトレーサビリティ、監査・モニタリング対応             |

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## 3. 学習方法と使った教材（学習期間：2週間）

### 学習戦略

短期間で合格するために、以下の3段階で学習を構成しました：

1. **広く基礎を掴む（概念理解）**
2. **AWSサービスの特徴と用途を整理（技術知識）**
3. **問題形式に慣れる（出題対策）**

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### ① CloudTech（問題集：124問）

* 🔗 [CloudTech](https://kws-cloud-tech.com/)
* **全124問を2周**
* 解説が非常に丁寧で、用語・定義の理解にも適しています
* 不明な点は **ChatGPT に「小学生でもわかるように」解説してもらうことで補完**

✅ **良かった点：**

* 「分類モデル」「予測 vs 推論」「プロンプトテンプレート」など、曖昧になりやすい概念が的確に問われている
* 本番の選択肢の雰囲気にかなり近い
* 学習コストが低く、時間対効果が高い

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### ② Udemy講座（動画 + 模擬試験2回分）

* 🔗 [【最新】AWS認定AIプラクティショナー試験突破講座](https://www.udemy.com/course/aws-ai-practitioner)
* 動画形式で試験範囲を体系的にインプット
* 模試は本番を想定した難易度・形式で2回分収録

✅ **良かった点：**

* Amazon Rekognition, Comprehend, SageMaker など **AWS AI系サービスの実践ユースケース解説**が秀逸
* 生成AIにおける **プロンプト設計の考え方やLLM活用例**も学べる
* 講師の方の質も高く、信頼できる内容でした

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### ③ note問題集（100問＋解説）

* 🔗 [AWS認定 AI Practitioner 100問（note）](https://note.com/coreinsight/n/neec922482763)
* 精度が非常に高く、**ほぼ同じ形式・内容の問題が本番で出ました**

✅ **良かった点：**

* 時間がない人はこれ一冊でも合格レベルに到達可能かと🤔
* 「責任あるAI」「データ品質」「評価指標」などの理論系問題も強化できる


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### ④ Qiita記事：要点整理

* 🔗 [AWS認定の新資格AI Practitionerの要点を整理してみた（Qiita）](https://qiita.com/Neville/items/a9a5c0df95b5be1307b1)
* 出題範囲の全体像がコンパクトにまとまっており、**初期学習の道しるべに最適**
* 各セクションの要点がシンプルで頭に入りやすい

✅ **良かった点：**

* 「何を学べばいいか」が最初にわかるので、学習効率アップ✨
* 試験範囲の俯瞰に使えるため、他の教材と併用しやすい
* 学習のペースメーカー的にも使えました

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## 4. 本試験の感想と出題傾向

### 出題形式の特徴

* 単純な知識問題だけでなく、**複数のAWSサービスを比較・適用するケーススタディ**が多い
* 「このシナリオでBedrockを使う理由は？」「SageMakerとRekognitionの違いは？」など実務的
* 順序問題や一致問題など **形式に慣れていないと時間を取られる**ので注意

### 出題トピック例

* 基盤モデル（FM） vs カスタムモデル（独自学習）の使い分け
* セキュリティ：**暗号化、アクセス制御**
* モデル評価：**精度 vs 再現率、バイアスの検出**
* 責任あるAI：**公平性、透明性、監査可能性**
* Amazonサービスの役割と選択肢の違い（Bedrock, Polly, Transcribe, Rekognition など）

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## 5. 資格取得で得られたこと

### ✅ 技術的理解の深化

* AIや機械学習を「なんとなく知っている」から「AWSでどう使うか説明できる」レベルへ
* 生成AIの構成やユースケース（画像生成、コード補完、チャットボット）を明確に把握

### ✅ 国家試験（基本情報・応用情報）のAI分野対策にも有効

近年、**基本情報技術者試験や応用情報技術者試験において、AI・機械学習関連の出題が急増**しています。
例えば、以下のようなテーマが頻出です：

* 教師あり学習／教師なし学習の違い
* 精度・適合率・再現率などの評価指標
* 過学習やバイアスといったモデル評価・改善の考え方
* クラスタリング・分類・回帰といった手法の特徴

これらは、**AWS Certified AI Practitioner の出題範囲と重なる部分が非常に多い**ため、資格取得のための学習が、そのまま国家試験のAI分野の理解強化に直結します。

また、AWSという具体的な技術文脈の中で学ぶことで、抽象的だった理論が「業務でどう使われるか」に結びつき、**本質的な理解につながるのも大きなメリット**です。


### ✅ 転職市場でのアピール材料になる

AWSの中でも**AI/ML系サービスの知識を持つ人材はまだ少数**であり、差別化ポイントになります。
とくに以下のような企業に対して効果的にアピールできます：

* **生成AI導入を進めているSIer・SaaS企業**
* **SageMakerやBedrockなどの活用実績を持つプロジェクトチーム**
* **AI/DX推進部門やクラウド戦略チームを新設中の企業**

AWSのスキル証明だけでなく、**「AIをビジネス視点で活用できる意志と知識がある人材」であることを示せる資格**だと感じました。

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## 6. 今後の展望

次のステップとして、以下を目指しています：

* **AWS Certified Machine Learning – Specialty**
* **AWS Certified Data Engineer – Associate**
* 実務では **Amazon Bedrockの活用を深め、生成AIの運用構築に関われるようにする**

また、**AWS 12冠**の達成も引き続き目指して継続学習中です。

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## 7. まとめ

**AWS Certified AI Practitioner は、AI×クラウドの“本質的な基礎”を固める最高の入り口**です。

* AI/MLの理論と実践の両方が学べる
* 生成AIや責任あるAIなど“今後必須”となるスキルを先取りできる
* 他のAWS資格や国家試験にも波及効果あり


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## 8. おわりに
AWS Certified AI Practitioner は、AIや生成AIの基礎を“クラウドの実践環境”で学べる、非常に実用的な資格です。
AWSやAIにまだ触れる機会がない方でも、行動で学習意欲を示せる実績として、転職やキャリアチェンジにも強くアピールできます。

「AIを学びたい」「AWSを仕事で使いたい」——そんな方にとって、最初の一歩として最適な資格です。
この記事がその一歩を踏み出すきっかけになれば嬉しいです。応援しています！🚀