こんにちは、Udemy講師のMaruchin Techです。
2026年10月27日、SAP-C03（Solutions Architect – Professional） と DVA-C03（Developer – Associate） の試験ガイドが公開されました。本稿では、AWS公式の「Comparison of C02 and C03」ページと両試験ガイドをもとに、C02からの変更点を整理します。
前回の記事（公式ブログ時点の情報）はこちら → 前回記事URL
本稿は試験ガイド公開後の確定情報に基づきます。
1. 結論
| SAP-C03 | DVA-C03 | |
|---|---|---|
| 概要 | ドメインの組み替え＋AI・新サービス追加 | AI要素が追加、本質は不変 |
| ドメイン構造 | 4ドメイン → 5ドメインに再編。「組織複雑性 / 新規 / 改善 / 移行」から Well-Architected の柱ベース（設計 / セキュリティ / コスト / レジリエンス / 運用）に変更 | 4ドメインの名称・順番を維持。比率のみ調整 |
| 追加 | 大（生成AI・エージェント、レイクハウス、ポスト量子暗号、コンテナ、DevSecOps） | 中（AI支援開発、AIセキュリティ、ECR / ECS / EKS / Fargate） |
| 削除 | 実質ゼロ（3項目のみ、公式も「暗黙的に残る可能性あり」と注記） | ゼロ |
2. 合格スコアの変更（SAP）？
| 試験 | 合格スコア（公式ガイド記載） |
|---|---|
| SAP-C02 | 750 / 1000 |
| SAP-C03 | 720 / 1000 |
Professional の合格点は従来750（DOP-C02も750）でしたが、SAP-C03 のガイドでは Associate と同じ720と記載されています。ガイドの誤記の可能性もゼロではないですが、従来の SAP-C02 の難易度が高過ぎたと個人的に思っているので、適正化されたのでしょうか。
3. SAP-C02 → SAP-C03
ドメイン比率
| SAP-C02 | % | SAP-C03 | % |
|---|---|---|---|
| D1 組織の複雑さに対応する設計 | 26 | D1 クラウドネイティブな設計と実装 | 25 |
| D2 新しいソリューションの設計 | 29 | D2 セキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス | 25 |
| D3 既存ソリューションの継続的改善 | 25 | D3 コスト最適化設計 | 15 |
| D4 移行とモダナイゼーションの加速 | 20 | D4 レジリエンス・移行・事業継続 | 15 |
| D5 運用の優秀性と自動化 | 20 |
形式は75問（採点65＋非採点10）、180分、300 USD で変更なしです。コスト（15%）と移行（15%）がC02比で軽くなり、セキュリティ（25%）と運用（20%）が重くなっています。
追加されたタスク内容（公式 Additions の要約）
| ドメイン | 追加内容 |
|---|---|
| D1 クラウドネイティブ設計 | サーバーレスデータ処理パイプライン（Kinesis Data Streams、Glue、Athena、Lambda）、耐久実行ワークフロー（Step Functions、durable Lambda functions）、サービスメッシュ（VPC Lattice、ECS Service Connect）、コンテナイメージ管理（ECRスキャン、ライフサイクルポリシー）、Ingress設計（ALB / NLB、AWS Load Balancer Controller、API Gateway）、WebSocket / pub-sub、マルチテナント分離パターン（silo / pool、Cognitoテナントコンテキスト、行レベルセキュリティ）、Task 1.2 AI/ML統合（新設）：Bedrockのマルチアカウント展開、AgentCoreによるエージェント設計、SageMaker AI推論エンドポイント、RAG（Knowledge Bases＋ベクトルストア）、ハイブリッドコンピュート（EKS Anywhere、ECS Anywhere、Outposts、Local Zones）、IPv6 / デュアルスタック移行、データレイク / レイクハウス（Lake Formation、Redshift Spectrum、Apache Iceberg）、MSK、AppFlow、Glue Data Catalog、Clean Rooms |
| D2 セキュリティ | アプリ認証認可（Cognito、OAuth 2.0、EKS Pod Identity）、IAM Roles Anywhere、ポスト量子暗号（KMSの ML-DSA / ML-KEM）、データレジデンシー、AWS Artifactによるコンプライアンス証跡、脅威モデリング、Task 2.5 責任あるAI統制（新設）：Bedrock Guardrails、AgentCore Identity、Step Functionsによる human-in-the-loop 承認 |
| D3 コスト | AI/MLワークロードのコスト最適化（サービスティア選択、バッチ、キャッシュ、クロスリージョン推論ルーティング）、オブザーバビリティのコスト最適化（ログフィルタ、保持期間） |
| D4 レジリエンス | マルチクラスター EKS / ECS による HA / DR |
| D5 運用 | パイプライン内セキュリティスキャン・署名（Inspector、ECRスキャン）、マルチアカウント / マルチリージョン展開パイプライン（CodePipeline cross-account）、Bedrock EvaluationsによるAI出力検証、Container Insights、AI/MLメトリクス監視（推論レイテンシ、モデルドリフト、エージェント性能）、CloudWatch Synthetics / RUM、サーキットブレーカー、バルクヘッド、指数バックオフ付きリトライ、自動ランブック |
削除された内容
試験ガイドには3項目のみです：「Application upgrade path」「Delegating to AWS」「Migration-tool security」。試験ガイドも「暗黙的には残る可能性あり」と注記しており、削除は実質ゼロと考えて良いと思います。
対象サービスの出入り（抜粋）
| 区分 | サービス |
|---|---|
| 追加 | Bedrock、VPC Lattice、Cloud WAN、Verified Access、Verified Permissions、Security Lake、Resilience Hub、Fault Injection Service、Clean Rooms、MemoryDB、CDK、Distro for OpenTelemetry、AWS Transform、Local Zones、Data Transfer Terminal、Cost Categories |
| 削除 | IoT全部、End User Computing（WorkSpaces、AppStream）、Media（Elastic Transcoder、Kinesis Video Streams）、個別AIサービス群（Comprehend、Lex、Polly、Rekognition、Textract、Translate → Bedrock / SageMaker AI に集約）、Lightsail、App Runner、Batch、Proton、Service Catalog、Wavelength、SES、Pinpoint、Amplify、CodeArtifact、Data Exchange、License Manager |
4. DVA-C02 → DVA-C03
ドメイン比率
| DVA-C02 | % | DVA-C03 | % |
|---|---|---|---|
| D1 AWSサービスによる開発 | 32 | D1 AWSサービスによる開発 | 30 |
| D2 セキュリティ | 26 | D2 セキュリティ | 26 |
| D3 デプロイ | 24 | D3 テストとデプロイ | 22 |
| D4 トラブルシューティングと最適化 | 18 | D4 トラブルシューティングと最適化 | 22 |
形式は65問（採点50＋非採点15）、130分、150 USD、合格点720で、完全に同じです。
追加内容（公式 Additions 全部）
| タスク | 追加内容 |
|---|---|
| 2.3 AIサービス利用時のセキュリティ（新設・5スキル） | AIサービスへのアクセス管理、VPCエンドポイント経由の私的接続・学習データに使われない設定、入出力フィルタ（PII / PHI除去、denied topics、プロンプトインジェクション対策）、エージェントのツール利用認可・セッション分離・human-in-the-loop、ログ内の機密情報保護 |
| 1.1 | AI支援開発ツールでコード生成 / レビュー / リファクタ / セキュリティスキャン、マネージドAIサービスの組み込み |
| 2.1 | presigned URL（S3、CloudFront） |
| 3.1 | コンテナイメージのビルド・管理（ECR、Dockerfile、タグ、ライフサイクル） |
| 3.2 | AIツールによるテスト生成・回帰テスト自動化 |
| 3.3 | ECSタスク定義 / EKSマニフェスト / Fargateによるデプロイ、AIによるCI/CD支援 |
| 4.1 / 4.3 | AIツールによるエラー分析、最適化機会の検出 |
削除内容
公式比較ページに「Deletions」セクション自体が存在しません。したがって削除サービスはありません。
構造変更（タスクの統合・移動）
- DynamoDBの4スキル（パーティションキー / 整合性 / Query-Scan / インデックス）→ 1スキルに統合。出題範囲は不変
- 暗号化（2.2）＋機密データ（2.3）の13スキル → 2.2 に7スキルで統合。空いた 2.3 がAIセキュリティに
- テスト（3.2）＋テスト自動化（3.3）→ 3.2 に統合
- 移動：SAM単体テスト 1.1→3.2、Lambda性能チューニング 1.2→4.3、シリアライズ 1.3→1.1、API Gatewayステージ / カスタムドメイン 3.4→3.1
対象サービスにおける注目点
ML/AIカテゴリに Amazon Bedrock、Bedrock AgentCore、Amazon Quick、Kiro の4つが入りました。Kiro（AI IDE）とQuickが試験範囲に入ったのは注目点です。Developer Toolsからは CodeCommit （サ終）が消えています（CodeBuild / CodeDeploy / CodePipeline / CodeArtifact は残存）。
5. 講師目線での整理
SAPは構造的に変わっております。新規に押さえる領域は、生成AI・エージェント設計（Bedrock、AgentCore、Knowledge Bases、Guardrails、Evaluations、クロスリージョン推論）、データレイクハウス、コンテナ運用、レジリエンス工学、DevSecOpsパイプラインです。IoT、WorkSpaces、個別AIサービスの選択問題は薄くなります。
DVAはC02と基本的に同じ構成であり、AI分野の追加で対応できます。新設タスク 2.3（AIセキュリティ）の得点が大きく、AI支援開発、コンテナ、presigned URL 等を対策すれば良いです。
最後に
私が提供している Udemy 講座（SAP/DVA）は11月中の更新を目指します。更新次第、SNS 等で紹介いたします。
→ https://www.udemy.com/user/shan-wang-wan-jun-2/
参考リンク
- Comparison of SAP-C02 and SAP-C03
- SAP-C03 試験ガイド
- SAP-C02 試験ガイド
- Comparison of DVA-C02 and DVA-C03
- DVA-C03 試験ガイド
- DVA-C03 対象サービス
筆者について
Maruchin Tech｜情報工学専攻 → 日系自動車メーカー → ITコンサル（製造業・物流領域）→ 独立（EdTech）。AWS認定全12資格を保有。Udemyでクラウド・生成AI講座を展開し、受講者は10万人超。
→ https://www.udemy.com/user/shan-wang-wan-jun-2/
YouTube: https://www.youtube.com/@Maruchintechch
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