Microcredentialsとは
Microcredentialsは、現実的な課題のトラブルシューティングを通じて、特定分野のスキルの「深さ」を証明する新しい評価方法です。
2025年11月からAWS Skill Builderで利用可能になり、当初は有料サブスクリプションが必要でしたが、2026年4月23日から完全無料化されました。
現在利用できるのは以下の5つです。
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AWS Serverless Demonstrated：
Lambda、API Gateway、Step Functions、DynamoDBなどのサーバーレスサービスの実装・トラブルシューティング -
AWS Agentic AI Demonstrated：
Amazon Bedrockを使ったAIエージェントのトラブルシューティング・修復・統合・拡張 - AWS Application Networking Demonstrated：アプリケーション配信、パフォーマンス最適化、モダンアプリケーションアーキテクチャ
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AWS Incident Response Demonstrated：
AWSセキュリティインシデントの特定・封じ込め・修復 -
AWS MLOps Demonstrated：
Amazon SageMaker AIを使った基盤モデルのデプロイ、MLモデルのファインチューニング、推論実行、可観測性設定、スケーリング
既存のAWS認定との違い
| AWS認定 | Microcredentials | |
|---|---|---|
| 出題形式 | 多肢選択式、ケーススタディなど | Exam Labs（マネコン操作） |
| 受験方法 | Pearson VUE | AWS Skill Builder |
| 事前予約 | 必要 | 不要 |
| 費用 | \$100〜$300 | 無料 |
| 測定するスキル | 幅 > 深さ | 幅 < 深さ |
| 監視 | あり | なし |
| オープンブック | × | 〇 |
| 有効期間 | 3年 | 1年 |
| 再受験 | 14日後 | 25日後 |
| デジタルバッジ | あり | あり |
最大の違いは出題形式です。AWS認定が「正解を選ぶ」のに対して、Microcredentialsは専用のAWSアカウントが払い出され、実際にマネジメントコンソールを操作して課題を解きます。
実環境で設定し、トラブルシュートし、最適化する。オープンブック形式のため、ドキュメントやAIを利用してエラー解決。業務と同じことをやります。
AWS公式も「認定とMicrocredentialsは補完関係にある」と位置づけており、両方を持つことでビルダーのクラウド専門性の最も完全な全体像を示せるとしています。
関連性の高いAWS認定
それぞれのMicrocredentialsには関連性の高いAWS認定があるんだとか。
(参考：https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/microcredentials/)
- Serverless → AWS Certified Developer – Associate
- Agentic AI → AWS Certified Generative AI Developer – Professional
- Incident Response → AWS Certified Security – Specialty
- Application Networking → AWS Certified Advanced Networking – Specialty
- MLOps → AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate
お試し版あり
試験時間30分で何度でも受験可能なお試し版があります。
公式も本番前の受験を推奨しているので、ぜひこちらからやりましょう。
Agentic AIを受験
AWS Certified Generative AI Developer - Professional を持っているので、Agentic AIを受験することにしました。
「ま、余裕でしょ」と思い、お試し版もやらずにぶっつけ受験です。
……結論から言うと、あんまり余裕ではありませんでした。
隣のタブでChatGPTを開いてやってたのにね。
Agentic AI の出題内容
Agentic AIのMicrocredentialsではAmazon Bedrockを使ったマルチエージェントシステムの構築が求められます。
具体的には以下のような作業が含まれます。
- 個別のエージェントの設定・修正
- Guardrailsの適切な設定（特定コンテンツのブロック）
- Supervisor AgentとTask Agentの構成
- エージェント間の連携設定
タスクは「玉ねぎの皮むき」的な構造になっていることがあります。1つの問題を修正すると次のエラーが見えてくる、という実務さながらのトラブルシューティングです。
また、シナリオはランダム化されているので、再受験時に同じ問題が出るとは限りません。
受験結果
6問中5問クリアで合格しました。
最後のタスクに辿り着いたとき、残り時間は22秒でした。余裕ではなかった。
デジタルバッジも無事取得できました。
受験して思ったこと
1. 事前準備は大事
試験前の説明と目標はしっかり読むべきです。
Agentic AIなら「Bedrockでマルチエージェントを作る」と明記されています。これを知っているだけで、試験中の方針が全く変わります。
お試し版も絶対にやるべきです。形式に慣れるだけで時間の使い方が全然違ってきます。
私はお試し版をスキップしたことを心底後悔しました。
2. 「知っている」と「できる」は違う
タスク一つ一つの難易度は、概念としては高くありません。
しかし、コンソール上で実際に操作したことがないと、途端に難しく感じます。
指示は「このエージェントの問題を修正してください。前提条件：○○」くらいで淡白です。
「Bedrock Agentsまでは分かるけど、どの機能？どの設定項目？なにから確認するの？」
というところで迷い、時間を消費しました。
3. 解く順番が重要
独立したタスクはどこから解いてもいいことになっていますが、タスク間に依存関係がある場合があります。
Agentic AIの場合、マルチエージェントシステムなので：
- まず個別のTask Agentを作成・修正する
- その後にSupervisor Agent（オーケストレータ）を構成する
という順番が自然です。
しかし私は上から順に解いていたため、まだ個別エージェントができていない状態でオーケストレータのタスクに取り組んでしまい、完了できないまま時間だけが過ぎていきました。
試験開始直後に全タスクを俯瞰し、依存関係を考えて解く順番を決める。
これだけで体感の難易度が大きく変わると思います。
4. ツールはフル活用すべし
エラーで詰まると時間が足りなくなります。
わからないエラーはすぐにAIに聞く、ドキュメントを検索する。
許可された解き方なので、遠慮なく使いましょう。
私の場合、ChatGPTにエラーメッセージを貼り付けて原因を聞いたり、Bedrockの設定項目について確認したりしていました。
まとめ
- Microcredentialsは「知っている」ではなく「できる」を証明する新しいスキル測定
- 無料・予約不要・監視なし・AI利用OKで、気軽に挑戦できる
- 認定資格との補完関係にあり、両方持つことでより強固なスキル証明になる
- 事前準備（お試し版・コンソール操作経験）が合否を分ける
- まずは30分のお試し版を触ってみよう！
コンソール上のAmazon QとかDevOps Agentとか、使えないようになっているんでしょうか。気になる。
参考
- AWS Skill Builder - https://skillbuilder.aws/
- Microcredentials from AWS are now free—Here's why that matters - https://aws.amazon.com/jp/blogs/training-and-certification/microcredentials-from-aws-are-now-free-heres-why-that-matters/
- Microcredentials であなたのスキルをもっとアピールしましょう - https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/microcredentials/