はじめに
こんにちは。本業はシステムエンジニア（PM）で、2026 年 1 月から副業として iOS アプリ開発を始めました。開発の主力は Claude Cowork で、サブエージェントによるマルチエージェント構成を活用しながら、4 ヶ月で 8 本のアプリを App Store にリリースしています。
その過程で CCA-F 試験対策の問題集アプリも開発しており、本記事内でも学習ツールとして紹介しています。
2026 年 3 月、Anthropic が初の公式認定資格 Claude Certified Architect – Foundations（CCA-F） をローンチしました。CCA-F の学習と 660 問の問題制作を通じて 5 ドメイン・6 シナリオをひと通り掘り下げたので、本記事では試験の全体像、学習ポイント、公式リソースの活用法、そして効率的な学習戦略をまとめます。
試験概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 正式名称 | Claude Certified Architect – Foundations (CCA-F) |
| 発行団体 | Anthropic |
| 問題数 | 60 問（シナリオベース多肢選択） |
| 制限時間 | 120 分 |
| 合格基準 | 720 / 1000 |
| 受験料 | $99（Claude Partner Network 初回 5,000 名は無料） |
| 出題形式 | 単一選択（1 正答 + 3 ディストラクタ） |
試験はシナリオベースで、6 つのシナリオプールから 4 つがランダムに選出されます。単なる知識問題ではなく、「この状況でどう設計するか」を問われる実践的な内容です。
なぜ今 CCA-F なのか
Claude の月間アクティブユーザーは約 1,890 万人に達し、NEC・アクセンチュアなど大手企業が Claude Partner Network に参加するなど、エンタープライズ領域での採用が急拡大しています。こうした流れの中で、Claude を使ったシステム設計力を客観的に証明できる CCA-F は、AI エンジニア・アーキテクトにとって早期に取得するほどキャリア上の差別化につながる資格です。
試験内容もエージェント設計・MCP・Claude Code・プロンプトエンジニアリングと実務直結のテーマばかりなので、資格取得を目指す過程そのものが実務スキルの向上に直結します。
5 つのドメイン
CCA-F は以下の 5 ドメインから出題されます。配分を意識した学習が効率的です。
Domain 1: Agentic Architecture & Orchestration（27%）
最大の配分を占めるドメインです。エージェントループの設計パターン、マルチエージェント連携、サブエージェント生成、タスク分解、セッション状態管理が問われます。
学習のポイント:
- エージェントループの基本構造（observe → think → act → feedback）を理解する
- マルチエージェントシステムでのオーケストレーションパターン（直列・並列・階層型）の使い分け
- 部分障害時のフォールバック戦略（graceful degradation）
Domain 2: Tool Design & MCP Integration（18%）
ツール記述の設計原則、構造化エラーレスポンス（errorCategory, isRetryable フィールド）、ツール分配戦略、MCP（Model Context Protocol）サーバー構成を扱います。
学習のポイント:
- ツール記述は Claude が「いつ・どう使うか」を判断する材料。明確で簡潔な description が重要
- エラーレスポンスの構造化（リトライ可能か、ユーザーエスカレーションが必要か）
- MCP サーバーの構成要素（tools / resources / prompts）とトランスポート層の選択
Domain 3: Claude Code Configuration & Workflows（20%）
Claude Code の実践的な使い方が問われます。CLAUDE.md の階層構成、.claude/rules/ の YAML frontmatter、カスタムスキル（context: fork, allowed-tools）、Plan モード、CI/CD 統合などが範囲です。
学習のポイント:
- CLAUDE.md はプロジェクトルート → サブディレクトリの階層で継承・上書きされる仕組みを把握
-
-pフラグによる非対話モード、--output-format jsonによる構造化出力は CI/CD で頻出 - Plan モードの使いどころ（大規模変更の前に設計を固める）
Domain 4: Prompt Engineering & Structured Output（20%）
プロンプト設計の原則、few-shot パターン、tool_use + JSON Schema による構造化出力、バリデーション再試行、Message Batches API、マルチパスレビューを扱います。
学習のポイント:
- 明示的基準（explicit criteria）を設けることで出力品質が安定する
- JSON Schema でレスポンス形式を制約し、バリデーション失敗時に再試行するパターン
- Message Batches API による大量処理の設計（コスト最適化、レート制限対策）
Domain 5: Context Management & Reliability（15%）
配分は最小ですが、実務で差がつくドメインです。長い対話でのコンテキスト保持、エスカレーション判断、エラー伝播、大規模コードベース探索時のコンテキスト管理が含まれます。
学習のポイント:
- コンテキストウィンドウの限界を踏まえた情報の優先順位付け
- 「Claude が判断できない場面」でのエスカレーション設計
- エラーの伝播経路と、ユーザーへの適切なフィードバック設計
6 つのシナリオ
試験では以下の 6 シナリオから 4 つが出題されます。各シナリオは複数ドメインを横断します。
| # | シナリオ | 概要 |
|---|---|---|
| S1 | Customer Support Resolution Agent | 返品・請求・アカウント問題の自動処理。80%+ の初回解決率が求められる設計 |
| S2 | Code Generation with Claude Code | Claude Code の日常利用。CLAUDE.md、スラッシュコマンド、Plan モード |
| S3 | Multi-Agent Research System | コーディネーター + 専門サブエージェントの連携。部分障害対応 |
| S4 | Developer Productivity Tools | コードベースナビゲーション。Built-in ツール（Read/Write/Bash/Grep/Glob）と MCP 統合 |
| S5 | Claude Code in CI/CD | 自動コードレビュー、テスト生成、PR フィードバック。非対話モードの活用 |
| S6 | Structured Data Extraction | 非構造化文書からの構造化抽出。JSON Schema バリデーション、バッチ処理 |
対策のコツ: 6 つすべてを学習しておくこと。どの 4 つが出るかは当日までわかりません。各シナリオで「ドメインのどの知識が使われるか」をマッピングしておくと、横断的な理解が深まります。
公式学習リソース
Anthropic Academy（最優先）
Anthropic が Skilljar 上で提供する無料コースが、最も試験に直結した学習リソースです。
| # | コース名 | 対応ドメイン |
|---|---|---|
| 1 | Claude 101 | D4, D5 |
| 2 | AI Fluency: Framework & Foundations | D5 |
| 3 | AI Capabilities and Limitations | D5 |
| 4 | Building with the Claude API | D2, D4 |
| 5 | Claude Code in Action | D3 |
| 6 | Claude Code 101 | D3 |
| 7 | Introduction to Agent Skills | D3 |
| 8 | Introduction to Subagents | D1 |
| 9 | Introduction to MCP | D2 |
| 10 | MCP: Advanced Topics | D2 |
| 11 | Introduction to Claude Cowork | D3 |
| 12 | Claude with Amazon Bedrock | D2 |
| 13 | Claude with Google Vertex AI | D2 |
注: AI Fluency for Students / Educators / Teaching / Nonprofits の 4 コースは CCA-F の出題範囲外です。
URL: https://anthropic.skilljar.com/
その他の公式リソース
- Claude 公式ドキュメント (https://docs.anthropic.com/) — API / SDK / MCP / Claude Code のリファレンス
- Anthropic Cookbook (https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook) — 実装パターン集
- MCP 仕様 (https://modelcontextprotocol.io/) — Model Context Protocol の公式仕様
学習戦略：3 フェーズアプローチ
フェーズ 1: 基礎固め（2〜3 週間）
まず Anthropic Academy のコースを一通り受講し、ドメインごとに理解度を確認するサイクルを回します。ドメイン配分の大きい D1（27%）と D3/D4（各 20%）を優先的に学習しましょう。
- Academy コースを受講し、各ドメインのキーコンセプトをインプット
- ドメイン別の問題演習で理解度を確認 — CCA Foundations Exam Prep の学習モードでは、10 セクション（ドメイン別）ごとに問題を解くことができます。各問題に詳しい解説が付いているので、なぜ間違えたのかを体系的に理解でき、間違えた問題だけを復習する機能もあります
- Claude 公式ドキュメントで不明点を深掘り
- 目安: 1 日 1〜2 コース + ドメイン別演習、合計 2〜3 週間で完了
Academy で学ぶ → 問題を解いて理解度を測る → 弱点を復習する、このサイクルが基礎固めの段階から効果的です。
フェーズ 2: 実践演習（1〜2 週間）
フェーズ 1 で知識と問題演習の基礎ができたら、実際に手を動かして体に染み込ませます。試験はシナリオベースなので、「知っている」だけでなく「設計・実装したことがある」経験が解答の精度を大きく上げます。
- Claude Code を使って小規模プロジェクトの CLAUDE.md を設計してみる
- MCP サーバーを 1 つ構築してみる（stdio トランスポートで十分）
- エージェントループのプロトタイプを実装してみる
- Anthropic Cookbook のレシピを実際に動かす
- 実装で詰まったら、フェーズ 1 の問題演習に戻って該当ドメインの解説を読み直す
フェーズ 3: 仕上げ（1 週間）
- シナリオごとに「どのドメイン知識が必要か」を整理
- フェーズ 1 で間違えた問題・苦手ドメインの集中復習
- 模擬試験で本番をシミュレーション — フェーズ 1 のドメイン別演習に加え、CCA Foundations Exam Prep の模擬試験機能（60 問 / 120 分 / ドメイン配分準拠）で本番同様の通し練習を行いましょう。時間配分の感覚と、ドメイン横断問題への対応力が身につきます
- 合格基準 720/1000 を安定して超えられるまで繰り返す
試験当日のコツ
- シナリオを読み飛ばさない — 問題文のシナリオ設定に正答のヒントが含まれています
- 「もっともらしい誤答」に注意 — ディストラクタは技術的に一見正しく見える選択肢が多いです。シナリオの文脈に最も適した回答を選びましょう
- 時間配分を意識 — 1 問 2 分が目安。迷ったらフラグを立てて先に進み、後で戻りましょう
- ドメイン横断を意識 — 1 つの問題が複数ドメインの知識を要求することがあります
おわりに
CCA-F は Claude を使ったシステム設計の実践力を体系的に証明できる、現時点で唯一の公式認定資格です。学習の流れをまとめると:
- Academy + ドメイン別問題演習でインプットと理解度チェックを回す（フェーズ 1）
- Claude Code や MCP を実際に触って手を動かす（フェーズ 2）
- 模擬試験で本番をシミュレーションし、弱点を潰す（フェーズ 3）
Academy（無料）で学び、問題集で鍛える。このサイクルで合格を掴みましょう。
※ 本記事の内容は 2026 年 5 月時点の公開情報に基づいています。最新情報は Anthropic 公式サイトをご確認ください。