はじめに
今年の3月にAWS認定全冠チャレンジをして、無事全て合格することができました。
馴染みのないAIと機械学習（ML）の認定で苦労しましたので、
- AWS Certified AI Practitioner（以下、AIF）
- AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate（以下、MLA）
- AWS Certified Machine Learning - Specialty（以下、MLS）
３つのAI/ML系のAWS認定を受験した所感を書いていこうと思います。
なお、本記事は個人の見解です。
書くこと
- AIF/MLA/MLSの３つを受験するにあたり取り組んだこと
- AIF/MLA/MLSを受験した所感
書かないこと
- AIF/MLA/MLSで出題される具体的な設問内容
- AIF/MLA/MLS以外のAWS認定の所感
筆者のAI/MLの経験
業務で生成AIを使ったり、Amazon Bedrock（以下、Bedrock）を勉強の範疇で触ることはありましたが、生成AIを使った開発には従事したことはなく、機械学習の知識もほぼ皆無です。
なぜ受験しようと思ったの？
AIFが新設されたことから、ただAIサービスを使うだけでなく、AIに関わる知識・技術をちゃんと理解して使いたいと思うようになり、挑戦しました。2024年11月にAIFを受験しましたが、ちょうどリテイクキャンペーン（不合格になっても再試験を一度だけ無料で受験できるキャンペーン）をやっていたため、それも後押しになりました。
機械学習分野が未経験だったことから、MLA,MLSまで踏み込むことには最初躊躇しましたが、機械学習があってのAIであり切っても切れない分野であることから、機械学習も一度勉強してみようと思い、MLA,MLSの受験に踏み込みました。
取り組んだこと
AIF/MLA/MLSすべてに共通して、以下を実施しました。
- 試験ガイドを何度も確認して、不足している箇所を補う。
- Skill Builderの公式模試、試験対策コンテンツで学習する。
- Amazon SageMaker（以下、SageMaker）の理解に努める。
- Amazon Bedrock（以下、Bedrock）を触り理解する。
- AWS公式のハンズオン・ワークショップを実施。
- 専門知識を学ぶ。
- AIFの場合はAIの基礎
- MLA,MLSの場合は機械学習全般の知識
- 慣れている（相性のよい）テストセンターを予約する。
Skill Builderの認定対策コンテンツと公式模試
絶対にやった方が良いです。といってもこれだけで合格できるわけでもないので、試験ガイドに書かれている文言は、公式ドキュメントを読んだり、ググったり、生成AIに聞いたりして理解に努めました。
SageMaker組み込みアルゴリズムのページ
このページを何度も読み、アルゴリズムの用途、理解に努めました。アルゴリズムの概要については、生成AIに聞いて分かりやすくかみ砕いてもらいました。
個人的には、MLA,MLSの勉強ではこのドキュメントはお勧めです！！絶対に読んでおいたほうが良いです！！
ハンズオンの実施
AIF/MLA/MLSに限った話ではないですが、極力、試験範囲になっているサービスをハンズオンで触るようにしています。しかし、SageMakerは少し触るだけでも料金面が不安（個人利用者のツライところ…）で着手できませんでした。少なくとも、ハンズオンのシナリオを読んで疑似体験したり、マネコンを開くところまでは実施しようと心がけました。ハンズオン・ワークショップは、以下にまとめられています。
Bedrockはハンズオンでも触りやすいので実施しました。AWS公式のワークショップのうち、「Building with Amazon Bedrock」を実施しました。Bedrockのことを一通り知ることができるので、良いワークショップでした。ちょうど、Bedrock Guardrails についてJAWS-UGの勉強会で聞いた後に実施しましたので、このハンズオンを通じて理解が一層深まりました。
また、「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門」に記載のハンズオンも実施しました。
Building with Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門
認定試験受験後の所感
AI/ML知識の知見を広げることができた。
AWS認定試験は、設問の要件（最小限の運用のオーバーヘッド、最小限の開発コスト等）を的確に捉えないと正解できない問題ばかりですが、それに加えて、AIの基礎（AIF）、ML全般の知識（MLA,MLS）を抑えていることが大前提の問題が多かった印象でした。クラウドプラクティショナーや他のアソシエイト試験・スペシャリティ試験に比べても、その特色が強かったと思いました。
AIFの場合は、AIの基礎、責任あるAIに関するトピックの理解、MLA,MLSの場合は、アルゴリズムの使い分け、トレーニング手法などの知識が無いと、根拠ある回答ができなくなります。実際、自分は一度MLA不合格でしたが、専門分野の知識への理解の浅さが命取りになったと思っています。
特にAIFについては、AIの基礎や利用者や開発者のモラルという観点で学習できたのは良かったと思います。慣れない分野を一から学ぶことは大変でしたが、AI/ML分野の知見を広げることができたので、理解に努めたのは良かったと思っています。
AI/MLサービスの仕組みや運用を想像できるようになった。
受験前は、AIサービスの裏でどのような機械学習アルゴリズムが動いているのか、AI/MLのサービスを開発した後で発生する運用はどのようなものか、まったく想像つきませんでした。受験後は、今まで想像が及ばなかったところに気づき、想像を巡らせる事が少しできるようになったため、良い経験になったと思いました。
AIF/MLA/MLSはなるべくまとめて受験した方が良い。
AIFからMLA受験までの間３か月空けましたが、なるべく期間を開けずに受験した方がよいかなと思いました。AIFとMLA/MLSでは被る分野は少ないですが、まとめて挑んだ方が効率良いと思いました。MLA,MLSを受験してそう実感しました。また、今回は触れないAWS Certified Data Engineer - Associate（DEA）も一部被る箇所があるため、まとめて受験した方が良いかもしれません。
慣れたテストセンターを早く予約した方が良い。
自分はゲンを担ぐことは好きじゃないのですが、可能な限り１回で合格したく、これまで合格経験の多いテストセンターを選ぶようにしました。ちなみに、MLAは1回不合格になりましたが、普段使っているセンターが空いておらず、妥協して今まで一度も行ったことのないテストセンターを選んでしまいました。もちろん、これが不合格の原因とは思っていませんが、テストセンターの予約は早いに越したことはありません！
MLA合格すると、CLFとAIF両方が再認定される。
おまけ的な話になりますが、AWS Certified Cloud Practitioner（CLF）とAIF両方持っている状態でMLAに合格すると、両方が再認定されて認定期限が更新されます。なんとなくCLFは更新されるのかなと思っていましたが、AIFも更新されるとは思っていなかったので、お得な気分になりました♪
MLSに合格しても、MLAとAIFは再認定されません。SpecialityとFoundational・Associateでは立ち位置が違うので、当然といえば当然かもしれません…
最後に
無事合格できましたが、「完全に理解した」とは思っていませんし、AI/MLできるという証明にはならないと考えています。業務や趣味で使わないと、せっかく得た知識も忘れていってしまいます。活用できる場は無いかをよく考えながら、最新情報をキャッチアップし、技術の習得に臨んでいこうと思いました。
今後、AWSからAIサービスが無くなることはたぶん無いと思いますので、業務でAWSに関わるならば、受験して邪魔になることは無いと思います。また、AIFに関しては、エンジニアだけでなく様々なロールの方が受験しても良い試験だと思いました。
この記事がこれからAIF/MLA/MLSのどれかを受験しようとしている方の参考になれば幸いです。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました！