AWS認定AIプラクティショナー (AIF-C02)に合格して見えた ”実務運用”の道筋
2025年5月に AWS認定AIプラクティショナー（AIF-C02） を受験し、863点で合格しました。
受験前の目標は900点台でした。
この資格は、機械学習やAIサービスに関する基本的な知識に加え、「責任あるAIの活用」や「AWS上でのAIサービスの理解」など、実務に応用できる幅広いリテラシーが求められます。
1.本試験のポイントや苦労したこと
２ケ月半かけて試験に備えました。
私は学生時代や社会人になって「AI」や「機械学習」について触れてこない状態でした。
前提知識や、スキルを持つ人を除けば、想像より時間を要するものでした。
合格体験記やXなどで「１週間勉強して合格した」など信憑性は低いと思ってます。
試験だけに合格しても意味はないので、学習をどのように実務に生かせるかイメージするのが大切です。
第一分野：AIとMLの基礎が重要です
用語、ユースケース、本質、メリット、デメリット、コスト、運用面について理解に
務めました。
基礎を理解することで、実際のAIソリューションを理解できました。
また、覚えたつもりが、他の選択肢も候補にあると間違えることもあり、繰り返し関連本を読んだり、ノートにまとめ復習しました。
2. 勉強中に感じたこと
普段から利用者として、チャットボットや、ChatGPTを使っていた。
裏で行われてる仕組みや処理を知らない状態だったが、学習する中で、AIの精度を高めるための方法や、複数あるパターンから、「運用負担の軽減」が求められるのか、「コスト」を重視するのか。求められる要件はそれぞれです。
「テスト段階では、精度が高かったのに、本番開始では期待された結果が出ない」この事例にどう対処するか。など作り込みや、裏での動きが把握できるように感じた。
3. 業務にどう活かすか（導入支援や意思決定）
生成AIの利活用パターン
- ① 生成AIの自社開発
- ② 生成AIのサービスの直接利用
- ③ API連携による生成AIの利用
- ④ クラウドサービス経由の生成AIの利用
- ⑤ 生成AIを利用した自社サービス
私が業務で作り手として関与するのは、①③④⑤ です。
業務では、顧客の要望をヒアリングし、
機能性
操作性
レスポンス時間
費用
運用の手間（オーバヘッド）
などを整理したマトリクス表を作成し、最適なプランを【ご提案】・【実装】・【運用】・【障害対応】までサポートすることが想定されます。
試作品として、プレモデルを作成して、お客様の期待されているソリューションであるか、合意形成していきたいです。
5. 今後の目標
今後はAI・ML領域のスキルをさらに深め、将来的に「AWS Certified Machine Learning - Specialty」の取得を目指しています。
ただし、先に「AWS Certified DevOps Engineer – Professional」の取得を予定しており、 DevOps観点からのML運用を含めて広い視野で取り組みたいと考えています。