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@Sugar_Cu_be

【AWS AIF】AWS AIプラクティショナー必勝法〜超ドパガキでもできる！AIに学ぶ計10時間爆速合格術〜

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Last updated at Posted at 2026-08-23

お疲れ様です。超ドパガキです。
間違えました、SugarCubeです。

前回のCLF合格体験記の投稿から1ヶ月近く経ちましたね。
今回は先日AIFを受験、無事(?)合格してきたのでまた体験記を書いていこうと思います。

前回の記事はこちら⬇️
『【AWS CLF】AWSクラウドプラクティショナー必勝法〜前日模試58%から逆転合格できた勉強法〜』

前回に引き続き今回も限界ギリギリの受験でした。
話は変わりますが私、非常に飽き性で継続的な刺激や変化がないと集中力が保てないんですよね。表題にもありますが昨今でいうドーパミン中毒、所謂ドパガキというやつです。

どのくらいドパガキかというと、通勤中は音楽を聴き、風呂では歌い、アニメやドラマのOPやEDはスキップし、映画はYouTubeの30分まとめ解説で済ませ、勉強中はBGMを流し、就寝にはイヤホンをつけASMRを聴きながらでないと落ち着かない...といった重症振りです。
ちなみにこれを話したら高校からの友人と会社の先輩にドン引きされました。心外です。

さてそんな私ですが例に漏れず今回も中々勉強のモチベが出ず、家でだらだらと参考書をめくったりして夏の暑さに溶けていれば気づいた頃にはなんと試験３日前。わお。

普段能天気な私でもこれではまずいと流石に焦り始めた訳です。遅いですね。
しかし普通にやっても３日でできる演習量なんてたかが知れている。
このままだと余裕ぶっておきながら不合格の残念な人になってしまう。

しかし普通の教材ではどうしても時間がかかってしまいます。前回のような問題演習に時間を割り振っても基礎のインプットすらない状態では知識に偏りが生まれてしまう。
何とか最短最速で網羅的に学べる勉強法は無いものかと。

そこで私は思い付きました。

『AIのことはAI自身に聴けばいいのでは？』

ということで今回私が計画したのは大体10時間の超圧縮勉強スケジュール。

そしてこれが思っていた以上に悪くなかったので、今回はその方法を書き綴っていきます。
あまり参考にしてはいけない気がしますが文字通り参考程度にご覧ください。

目次

1.AWS AIプラクティショナーとは
2.使用した教材
3.超ドパガキ勉強法
4.頻出単元

1. AWS AIプラクティショナーとは

AWSの認定資格の中で、AI/機械学習まわりの基礎を問われる入門レベルの資格です。
CLFと同じ「Foundational（基礎）」に分類されていて、難易度もほぼ同格。CLFの次に取る資格としてよく選ばれます。

試験概要は以下の通りです。

項目 内容
試験コード AIF-C01
問題数 65問（うち採点対象は50問）
試験時間 90分
合格ライン 1,000点満点中700点
レベル Foundational（CLFと同格）
想定経験 AWS上のAI/ML技術に最大6ヶ月の経験

知らない方も多いのですが、実はAWS試験は65問のうち15問は採点対象外です。
AWSが今後の出題候補を試すために混ぜている問題で、どれが採点対象外かは表示されません。
つまり「まったくわからん」という問題が数問あっても、それが採点されない15問である可能性があるということです。もし試験中全然わからなくても心を折らないでください。例え心を折っても解き切って下さい。私は問題文の半分以上何言ってるか分からなくて途中で心折れて半泣きでしたが、見直しもせず時間をフルに使って解ききったら合格してました。(本当になんで受かったんだ)
あまり褒められたことではありませんが所詮選択式問題です。適当に選んだら数打ちゃ当たります。
なので諦めずに最後まで頑張りましょう。

【出題範囲】

ドメイン 比率
AI/MLの基礎 20%
生成AIの基礎 24%
基盤モデルの応用 28%
責任あるAIのガイドライン 14%
セキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス 14%

生成AI関連（ドメイン2＋3）だけで52%です。半分以上。
そのため最優先で抑えに行きましょう。
逆に後ろ2つは完璧にはしなくても内容をさらって、文脈的にそれっぽい選択肢を選ぶくらいでもギリ太刀打ちできなくはないです。（やらなくていいとは言っていない）
時間がない人ほどAI基礎とサービスについてに余力を割きましょう。

【CLFとの違い】
CLF受かったからあまり勉強しなくても大丈夫かなとか油断してると結構痛い目みます。ソースは私。

  • AWSサービス名を覚えるだけでは解けない。 「RAGとファインチューニングのどっちを使うべきか」みたいな、AI側の概念を理解していないと答えられない問題が頻出
  • 知らないカタカナ語が多い。 基盤モデル、埋め込み、トークン、温度（Temperature）、ハルシネーション……CLFにはなかった語彙が一気に増える
  • 問題形式が増えている。 CLFでおなじみの択一・複数選択に加えて、並べ替え（Ordering） と マッチング（Matching） が出題形式に含まれています。どちらも「全部合っていないと得点にならない」ので、部分点狙いができません

逆に言うと、AI側の用語さえ潰せばCLFより素直です。覚えなきゃいけない範囲はCLFより狭いので集中的に勉強さえすれば対処可能な訳です。

2. 使用した教材

  • **AWS認定資格試験テキスト『AWS認定AIプラクティショナー』：https://amzn.asia/d/0cEn9Y5f
    前回のCLFに引き続き同じシリーズの物です。

が、今回はいりません。(本来絶対読んだ方がいい)

参考書なんて真面目な健常者が読む物です。普段まともに活字を読むことすらないドパガキ、引いては超ドパガキに読めるはずがありません。ええ、例のごとく私も今回はほぼ読んでいません。2500円もしたのにこれ。
健常者の方は最初に軽く一周することをオススメしますが、そんな時間があったらShortsを1万周するような超ドパガキは諦めて次の教材に取り組みましょう。

**CloudTech：https://kws-cloud-tech.com/
今回の演習はCloudTechで行いました。
前回激推ししていたPing-Tは見たところCLFとSAAしかなかっため、今回はこちらを軸に変更。
有料コンテンツではありますが、豊富な問題とAI音声による解説動画が全問に付いているため徹底して理解できます。
資格会員プランなら90日間で5,480円（執筆時）。買い切りのサブスクプランもあるので今後も継続的に資格取得を目指している方はそちらの方がお得かもしれません。

Claude（生成AI）：https://claude.ai/
AIの資格ならAIのことはAIに聞きゃいいじゃん。と思い今回試験運用で対策テキストを一から生成させてみました。
今回私はClaudeを使用しましたが、ChatGPTでもGeminiでも同じことはできると思います。そこは好みです。
私はProプランを契約しているのでモデルをOpus5、エフォートは高(high)に設定して使用しました。無料プランならFable5でも十分だと思います。
プロンプトとしては、『AWS AIFの対策テキストを作成して下さい』とかそんな一言で十分だとは思いますが、もし詳細に設定を行いたければ、『AI初学者・CLF取得者でもわかりやすいように』や『頻出サービスを中心に』などを加えてもいいと思います。AIのいいところはトークンさえ気にしなければいくらでも微修正を頼めるところです。もし使いづらさを感じたら指示を追加して調整しましょう。

AWS資格対策チャンネル(YouTube): https://www.youtube.com/playlist?list=PLPzcoMdqG5nqXXJRGqdJZDzyIvWeOmcyE
AWSの各種試験対策動画を投稿している合成音声のYouTubeチャンネルです。
1本あたり5分前後にまとめてあるので集中力クソザコナメクジなドパガキでも話が頭に入りやすいです。しかもこのチャンネルの何がいいかって言うと超基本的なことのみを簡潔に説明しており、余分な情報が省かれているのでながら見でも頭に入ってくるのがとてもいいんですよね。流石にこれだけだと演習不足ですが、「食卓にスマホを置いてご飯を食べながら聴く」みたいな隙間時間での片手間なインプットにとても丁度いいんですよね。行儀悪くてお気に召さない方はすみません。見逃してください。
なのでまずはこのシリーズを一気見してから演習に取り掛かるのは自分的には結構オススメです。

3. 超ドパガキ勉強法

ここからは今までの話の具体的なまとめです。やったことは実質3つだけ。

  1. 動画教材で概要を軽くさらう
  2. 通勤退勤時間やトイレなどの隙間時間にAIで作成した用語集などのまとめ対策教材を読む
  3. 可処分時間はCloudTechでひたすら演習

内訳はこんな感じでした。

やったこと 時間
動画教材 1.5h
AI教材 1.5h
CloudTech問題演習 7.0h
合計 約10h

”なぜ生成AIが効くのか”

参考書や問題集は基本的にその試験に合格するための情報が網羅されています。
それはすなわち、今の自分に定着済みの情報も含まれるということです。しかもその部分も全員に分かるように丁寧に解説がついている。そこに時間を割いても仕方ありません。
しかしAIに頼めば自分の理解度、勉強状況に合わせた教材を都度作成することができます。
もしそれで理解できなくてもノータイムでそのまま深堀りすることも可能です。
ここまで便利な時短ツールを用いない手はありません。

【コピペで使えるプロンプト】

コピペして使えるように置いておきます。

① 範囲を一気に洗い出す

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) の試験ガイドに沿って、
ドメイン1〜5それぞれで問われる用語とAWSサービスを一覧にしてください。
各項目は「一言で言うと何か」を1行で添えてください。

まずこれで全体像を作ります。ここで出てきた一覧が、そのまま自分のチェックリストになります。

② わからない用語を潰す

以下の用語について、AIF-C01のレベルで必要な範囲だけ説明してください。
・混同しやすい類似概念との違い
・試験でどう問われるか
・具体例を1つ
用語: RAG, ファインチューニング, 継続的事前学習, プロンプトエンジニアリング

「混同しやすい類似概念との違い」を必ず入れるのがコツです。
AIFは「AとBのどっちを使うべきか」を問う問題が多いので、単体で覚えても得点になりません。

③ 問題を作らせる
(ここは好み)

AIF-C01の本番形式で問題を10問作ってください。
条件:
・ドメイン3（基盤モデルの応用）から出題
・択一だけでなく複数選択・並べ替え・マッチングも混ぜる
・解答と、各選択肢がなぜ正解/不正解かの解説をつける
・実際の試験と同じくビジネスシナリオ形式で

④ 間違えたところを詰める

さっきの問題で3番と7番を間違えました。
なぜ私がその選択肢を選んでしまったのか、
どういう理解のズレがあるのかを指摘した上で、
同じ論点の類題を5問出してください。

Claude曰く、「なぜ間違えたか」を言語化してもらえるのは参考書には絶対できない芸当、だそうです。

ひとつだけ注意（重要）

生成AIは平気で嘘をつきます。

これ、AIFの試験範囲そのもの（ハルシネーション）なんですが、身をもって体験できます。3年前に比べたら大分減りましたが未だに無視できないリスクであることも事実。
実際、私が聞いた中でも微妙に事実と違う説明が混ざっていました。

なので、学んだ後はちゃんと信頼できる他の教材で軽くでいいので再確認するようにしましょう。

生成AIは「理解を早める道具」であって「正解を持っている存在」ではないです。

……という学びが、そのまま ドメイン4「責任あるAI」 の理解につながるという、よくできたオチがつきました。AIの資格をAIで勉強すると、ハルシネーション対策が実地で身につきます。おすすめです。

4. 頻出単元

出題比率の高い順に、押さえておくべきものをまとめました。

基盤モデルの応用（28%）★最重要

  • Amazon Bedrock: 複数の基盤モデルをAPIで使えるフルマネージドサービス。この試験の主役。何ができるかは全部押さえる
  • RAG（検索拡張生成）: 外部データを検索して回答に使う手法。Knowledge Bases for Amazon Bedrockとセットで覚える
  • ファインチューニング / 継続的事前学習: モデル自体を追加学習させる手法
  • RAG vs ファインチューニング vs プロンプトエンジニアリング の使い分け: ここが最頻出。「最新情報を反映したい→RAG」「特定の文体・専門性を持たせたい→ファインチューニング」「まず試すなら→プロンプトエンジニアリング（コスト最小）」
  • Agents for Amazon Bedrock: 複数ステップのタスクを自律実行させる仕組み
  • プロンプトエンジニアリング: Zero-shot / Few-shot / Chain-of-Thought

生成AIの基礎（24%）

  • 基盤モデル（Foundation Model） と LLM の関係
  • トークン / 埋め込み（Embedding） / ベクトル
  • 推論パラメータ: Temperature（高いほどランダム）、Top-P、Top-K
  • ハルシネーション: もっともらしい嘘を生成する現象。対策としてRAGやGuardrails
  • Amazon Q: ビジネス向け生成AIアシスタント（Q Business / Q Developer）
  • PartyRock: ノーコードで生成AIアプリを作れる遊び場

AI/MLの基礎（20%）

  • AI ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習 ⊃ 生成AI の包含関係
  • 教師あり / 教師なし / 強化学習 の違いと使いどころ
  • 分類 / 回帰 / クラスタリング
  • 過学習（オーバーフィッティング）と対策
  • Amazon SageMaker AI: 機械学習モデルの構築・学習・デプロイの統合環境
  • AIサービス群: Rekognition（画像）、Comprehend（自然言語）、Transcribe（音声→文字）、Polly（文字→音声）、Translate（翻訳）、Textract（文書抽出）、Personalize（レコメンド）、Forecast（需要予測）、Fraud Detector（不正検知）、Lex（チャットボット）、Kendra（検索）
    • 「この業務課題にどのサービスを使うか」で問われるので、名前と用途をセットで
  • 評価指標: 精度・適合率・再現率・F1。生成AIならBLEU、ROUGE

責任あるAI（14%）

  • バイアスと公平性
  • 透明性・説明可能性（Explainability）
  • Amazon SageMaker Clarify: バイアス検出と説明可能性
  • Guardrails for Amazon Bedrock: 有害な出力や特定トピックをブロックする仕組み
  • AWS AI Service Cards: サービスの想定用途・制限・公平性に関する公式ドキュメント

セキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス（14%）

  • IAM: 最小権限の原則
  • データの暗号化: KMS、保管時/転送時
  • VPCエンドポイント / PrivateLink: インターネットを経由せずAWSサービスに接続
  • 責任共有モデル（CLFからの続投。ここは楽ができる）
  • AWS Artifact: コンプライアンス関連の書類置き場

さいごに

私の結果は 725/1000 で合格でした。いまだに点数システムのバグだと思う。

CLFのときは1週間かけて当日の朝に58%を叩き出してから一気に追い上げましたが、今回は10時間です。追い上げも何もないただのアホです。

もちろんよい子は普段から真面目にコツコツ勉強し、十分な期間を設けてから受験しましょう。 これはあくまで、多忙で時間がない人・気づいたら試験日が来ていた人・私みたいな超ドパガキのための方法です。

ただ、生成AIを勉強に使うこと自体は、AIFという試験の趣旨から言ってむしろ正しい姿勢なんじゃないかと思っています。使ってみないと、何ができて何ができないか（＝どこで嘘をつくか）は分からないので。

次は 2週間後にSAA（ソリューションアーキテクト アソシエイト） を受験します。
本当は昨日受験予定だったのですが流石に勉強が間に合わなかったのでリスケしました。
よい子は普段から真面目にコツコツ勉強し、十分な期間を設けてから受験しましょう。(2回目)

本記事がこれからAIFを受験する方の力になりますと幸いです。

それではまたどこかで。

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