この記事は2025年10月時点の情報に基づいて作成しています。
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こんにちは。株式会社NTTデータ九州 2年目の中野です。
私は現在、クラウドビジネスの推進部門に所属し、Amazon Web Services（AWS）を中心にクラウドの技術習得に励んでいます。
「資格勉強で得た知識が、実務ではほとんど役に立たなかった。」
──これは、AWSを学び始めた多くの人が一度は感じることではないでしょうか。
私もその一人でした。
今回は、私自身がAWSを学ぶ中で感じた資格を知識で終わらせないためのちょっとした工夫について共有させていただきます。
1. 資格を取っても、自信が持てなかった
私はこれまでに、AWSのSAA（ソリューションアーキテクト アソシエイト）、SAP（ソリューションアーキテクト プロフェッショナル）など、いくつかの資格を取得してきました。
振り返ると、試験対策の過程ではたしかに多くの知識を得られたと思います。模擬試験も解き、AWS Black Belt オンラインセミナーも読み込み、実際に点数として成果も出ました。
しかしどこかに “手応えのなさ” を感じていました。
「この知識、現場で本当に活かせるのだろうか？」
そんな感覚がずっと残っていました。
2. AWS Certified Machine Learning - Specialtyで感じたAmazon SageMakerに対するモヤモヤ
そして、次に挑戦した資格が AWS Certified Machine Learning - Specialty です。
MLやアルゴリズムに関する知識はとても勉強になりましたが、特に印象的だったのが「Amazon SageMaker」の頻出ぶりです。
Amazon SageMaker Canvas、Amazon SageMaker Autopilot、Amazon SageMaker Feature Store…など、Amazon SageMaker関連のサービスが試験範囲にたくさん出てきます。
しかし、正直に言うと、「なんとなくわかる」 以上のイメージが湧きませんでした。
選択肢の中で正解は選べるし、仕様も把握しているつもりでした。Amazon SageMaker Canvasはノーコードで使えるとか、Amazon SageMaker Autopilotは自動的に前処理してくれるとか。しかし、
「それって実際どこで、どう使うの？」
と聞かれると、答えに詰まってしまいます。
このままだと、また資格だけ取って満足してしまいそうだと危機感を覚えました。
3. 「まずは触ってみよう」──Amazon SageMaker Canvasを動かしてみた
そんなモヤモヤを晴らすべく、Amazon SageMaker Canvas を触ってみることにしました。
Amazon SageMaker Canvas はノーコードで使えるGUIツールです。Pythonに不慣れな方でも、すぐに操作を開始できるのが特長です。
実際にAmazon SageMaker Canvasを利用して、簡単な画像分類モデルを教師あり学習で構築してみました。
入力画像がお好み焼きかラーメンかを分類するモデルです。
(AWS初学者がSageMaker Canvasの流れを理解することが目的であるため、内容や精度を突き詰めていないことをご了承ください)
・Amazon SageMaker Canvasを利用する前に、Amazon SageMakerドメインを作成する
・ユーザプロファイルを選択し、Amazon SageMaker Canvasを開く
・短時間でAmazon SageMaker Canvas(ノーコード機械学習環境)が立ち上がる
・データセットの作成
・分類モデルの作成
・ラベルの確認
・予測結果 - ラーメンの画像を正しくラーメンと予測できている
・予測結果 - お好み焼きの画像を正しくお好み焼きと予測できている
私は過去にオンプレミス環境で分類モデルの構築をしたことがありますが、このスピード感で機械学習環境が立ち上がることに驚きました。
GUIで操作するだけで、短時間でデータセットの作成、学習、予測ができるとは....クラウドの魅力が詰まったサービスだと改めて感じました。
4. 知識が“体験”に変わった瞬間
今回やったことは非常に小さなことでしたが、大きな気づきがありました。
これまで「Amazon SageMaker Canvasはノーコードで使えるGUIツール」と覚えてはいましたが、実際に触ることでその言葉の意味が 体験として納得 できました。
「だから試験でよく出るのか」、「こういうユースケースを想定してるんだな」
そんな風に、これまで断片的だった知識が、一気につながっていく感覚がありました。
やはり、「知識として知っていること」と「実際に扱えること」 には、大きな違いがあると痛感しました。
5. 資格を通じて実践力をつけるために、今できること
AWS資格の勉強は、どうしても「机上の学習」になりがちです。問題を解いて、解説を読んで、覚える。もちろんそのプロセスもとても大事だと思います。
しかし、それだけだと実務に活かすレベルには届かない こともあります。
今回、Amazon SageMaker Canvasを自分の手で動かしてみて、あらためて実感しました。
手を動かすことが、一番の近道。
実務経験を積むのが一番なのはわかっています。
しかし、すぐに現場でプロジェクトを任せてもらえるわけでもありません。
だからこそ、資格勉強と並行して「ちょっと試してみる」という姿勢がすごく大事だと感じました。
6. 最後に：AWS資格を「成長の起点」にするために
今回改めて再認識したのは、資格はあくまで「これから現場で活かしていくためのスタートライン」ということです。
そして、その資格を 本当の力に変えるには、「手を動かす」ことが必要不可欠です
もし、今AWS資格の勉強をしていて、「これって実務でどう使うんだろう？」と感じている方がいれば、ぜひ一度実機を触ってみてください。
「知識だけで終わらせずに、実感をともなう学びを」
それが、エンジニアとしての成長につながると信じて、これからも取り組みます。