生成AIが急速に普及し、
「AIをどう使うか」を理解することが、クラウドエンジニアにとって必須になってきました。

AWSもその流れを受けて、2024年に AWS Certified AI Practitioner（以下、AI プラクティショナー）という新しい資格をリリースしました。

この資格は、
“AIを使う側の基礎力” を測る試験です。

といった内容が問われます。

本シリーズでは、
クラウドプラクティショナー編と同様に 俯瞰 → 構造化 → 理解の地図化 の流れで、
AI プラクティショナーの内容を整理していきます。

まず #1 では、
AI プラクティショナーの全体像（地図） を描き、
「AIをどう理解すればよいか」を俯瞰していきます。

1. AI プラクティショナーとは何か（目的と位置づけ）

AI プラクティショナーは、AWSが提供するAI関連資格の中で最も基礎的な位置づけです。

といった “AIを使うためのリテラシー” を問います。

SAA が「AWSインフラの基礎力」だとすると、
AI プラクティショナーは 「AI時代の基礎リテラシー」 です。

2. 試験範囲を俯瞰する（全体マップ）

AI プラクティショナーの内容は、大きく4つに分類できます。

この4つを理解すると、試験全体の構造が一気に見えてきます。

AI プラクティショナーでは、AIの仕組みを深く理解する必要はありません。
ただし、以下の“基礎概念”は必須です。

ここでは詳細に踏み込みません。
#2 で深掘りします。

AWSのAIサービスは大きく2つに分かれます。

AI プラクティショナーでは、
「Bedrock＝使う」「SageMaker＝作る」
という理解ができれば十分です。

AIを扱う上で避けて通れないのが Responsible AI。

AWSはこれらを非常に重視しており、試験でも頻出です。

AI プラクティショナーでは、ユースケースの理解も重要です。

「どのユースケースにどのサービスを使うか」を理解するのがポイントです。

次回は、
#2：AIの基礎（LLM / Embedding / 推論 / 学習）編
を深掘りしていきます。

📚 関連シリーズ

AWSの俯瞰と構造化（クラウドプラクティショナー編）
https://qiita.com/cloud_moso_architect/items/3448a5fd2d403d618120