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

Last updated at Posted at 2025-05-23

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

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。


2. AWS Certified AI Practitioner とは?

AWS公式サイトによると、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

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)

① CloudTech(問題集:124問)

  • 🔗 CloudTech
  • 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

② Udemy講座(動画 + 模擬試験2回分)

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

③ note問題集(100問+解説)

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

④ Qiita記事:要点整理

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

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)

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。


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。


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

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!🚀

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