はじめに

新卒1年目エンジニアのhirotoです。

今回は、開発研修が始まってから約1か月で、AWS認定資格である「AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）」と「AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）」を取得したので、実際に行った勉強方法をまとめます。

CLFとAIFは並行して勉強しており、1日1~2時間程度の勉強を約1か月続けました。

これからCLFやAIFを受験しようと思っている方の参考になれば幸いです。

前提

自分は大学で情報系の学部に所属しており、AWSについてもアプリケーション開発で利用した経験があったため、受験前から多少の知識がありました。

また、AIについても大学で関連する講義を受けたり、研究で生成AIのAPIを利用したりしていたため、機械学習や生成AIについてもある程度の基礎知識がある状態から勉強を始めています。

そのため、この記事で紹介する勉強時間は、AWSやAIについてまったく知識がない状態から勉強を始めた場合とは異なる可能性があります。

実際にやって良かった勉強方法

先に結論からですが、CLFとAIFの両方を勉強して、特に良かったと思ったのは次の流れを繰り返したことです。

参考書で大まかな知識をインプットする
模擬問題を解く
解説を読む
自分の言葉で「なぜこの選択肢なのか」を説明する
分からない部分は生成AIなどを使って認識を確認する
もう一度同じ問題を解く

個人的には、参考書を何周もしてすべてを暗記するよりも、ある程度の知識を身につけたら早めに模擬問題に移る方が勉強しやすかったです。

実際の問題を解くことで、

「このサービスはこういう場面で使うのか」

という具体的なユースケースとAWSサービスを結びつけて覚えることができました。

また、模擬問題を繰り返す場合も、正解を覚えるのではなく、「なぜその答えになるのか」を説明できる状態にすることが重要だと思います。

CLF

結果

1000点中856点で合格しました。

約1か月、基本的に毎日1時間程度勉強していたので、トータルの勉強時間は30時間程度だったと思います。

教材

参考書・教材

模擬試験

【CLF-C02版】最多合格実績のAWS 認定クラウドプラクティショナー模擬試験問題集（6回分390問）

学習方法

1. 参考書で大まかな全体像を知る（目安：2週間）

最初は参考書を使って、「コンピューティングならEC2」「ストレージならS3」といった形で、各分野の代表的なAWSサービスとその役割を大まかに把握しました。

この段階では、すべてのサービスを細かく理解する必要はないと思います。

CLFでは、サービス名を単純に暗記するだけでなく、

このサービスはどのような場面で利用するのか
似たサービスと何が違うのか
どのようなメリットがあるのか

といったことを理解しておくことが重要だと感じました。

そのため、最初からすべてを完璧に覚えようとするのではなく、まずは「AWSにはこんなサービスがあるんだな」くらいの理解で参考書を進めました。

2. 模擬問題を解き、解説を読んで理解する（目安：1週間）

一通りAWSサービスについて把握したら、模擬問題を解いていきました。

ここで大事だと思ったのは、問題を解く時間よりも、振り返りにしっかり時間を使うことです。

正解・不正解だけを確認するのではなく、

なぜ自分は間違えたのか
なぜこの選択肢が正解なのか
他の選択肢はなぜ不正解なのか

というところまで解説を確認しました。

ただし、この段階で完璧に覚える必要はないと思います。

解説を読んで「なるほど、そういうことか」と大まかに理解できたら、次の問題に進むようにしていました。

生成AIを使って自分の理解を確認する

この振り返りで特に役立ったのが生成AIです。

解説を読んで自分なりに理解したら、

「〇〇について、〇〇という認識なのですが合っていますか？」

という形で生成AIに質問していました。

単純に、

「〇〇について教えて」

と質問するのではなく、自分が理解した内容を一度アウトプットして、その認識が合っているかを確認するようにしていました。

この方法だと、自分では理解したつもりでも微妙に間違っている部分に気づくことができます。

もちろん、生成AIの回答が常に正しいとは限らないため、回答をそのまま暗記するのではなく、自分の理解を整理するための補助として利用しました。

3. 同じ模擬問題を繰り返し、「なぜこの選択肢なのか」を説明できるようにする（目安：1週間）

試験直前は、一度解いた模擬問題を繰り返し解きました。

ここで意識したのは、正解できるかどうかだけではなく、

「なぜこの選択肢が正解なのか？」

を自分の言葉で説明できるかどうかです。

同じ模擬問題を何度も解いていると、問題文と正解の組み合わせを覚えてしまうことがあります。

そのため、

「この問題の答えはS3だった」

ではなく、

「〇〇という要件があるからS3が適している。他の選択肢では〇〇という要件を満たせない」

というように、理由まで説明できる状態を目指しました。

実際の試験では、模擬問題とまったく同じ問題が出題されるわけではありません。

そのため、問題と解答の組み合わせを暗記するのではなく、サービスの特徴や選択理由まで理解する勉強方法は役に立ったと感じています。

AIF

結果

1000点中778点で合格しました。

CLFの勉強と並行しながら3週間程度勉強し、勉強時間は20時間程度だったと思います。

教材

参考書・教材

AWS認定AIプラクティショナー合格対策テキスト＋問題集

模擬試験

【AIF-C01】AWSトップ講師によるAWS認定AIプラクティショナー模擬試験問題集（4回分260問）

学習方法

基本的な勉強方法はCLFと同じです。

ただし、CLFとAIFでは一部関連する内容があり、AWSの基本的なサービスについてはCLFの勉強である程度理解できていました。

また、自分の場合は大学でAI・機械学習について学んだ経験があったため、AIそのものの基礎知識については復習する程度にして、AWSサービスとの関連を理解することに時間を使いました。

1. AIの基本的な知識とAWSサービスを関連付けて理解する（目安：1週間）

機械学習やDeep Learning、生成AIなどについてすでに基礎知識がある方は、この部分にあまり時間をかけなくても良いと思います。

参考書を読みながら、大学時代の講義で学んだAI・機械学習の内容を復習しました。

例えば、

教師あり学習・教師なし学習
機械学習
Deep Learning
生成AI
プロンプトエンジニアリング

といったAIに関する基本的な概念です。

そのうえで、Amazon SageMakerやAmazon BedrockなどのAWSサービスが、どのような目的やユースケースで利用されるのかを関連付けながら理解しました。

この段階でも、サービスの細かい機能をすべて暗記するのではなく、

「こういうことをしたい場合には、このAWSサービスを使う」

という大まかなイメージを持つことを意識しました。

2. 模擬問題を解き、解説をしっかり理解する（目安：1週間）

ここからの流れはCLFとほぼ同じです。

模擬問題を解いて、

なぜ間違えたのか
なぜこの選択肢が正解なのか
他の選択肢ではなぜダメなのか

を確認しました。

特にAIFでは、似たようなAI関連サービスが選択肢として出てくることもあるため、それぞれのサービスがどのような用途に向いているのかを整理するようにしました。

分からない部分についてはCLFと同様に生成AIも利用し、自分の理解が合っているか確認しました。

3. 同じ模擬問題を繰り返し、「なぜこの選択肢なのか」を説明できるようにする（目安：1週間）

こちらもCLFと同じです。

間違えた問題だけでなく、正解した問題についても、

「なぜこの選択肢が正解なのか？」

を説明できるようにしました。

正解していても、なんとなく選んだだけの問題は理解できているとは限りません。

そのため、模擬問題を繰り返す際は正答率だけを見るのではなく、問題文から必要な要件を読み取り、それに対応するサービスや考え方を説明できる状態を目指しました。

まとめ

今回は、初めてAWS認定資格に挑戦し、約1か月でCLFとAIFの2つを取得しました。

どちらもFoundationレベルの資格ということもあり、AWSやAIに関する基本的な概念やサービスの特徴を問う問題が中心でした。

単純にサービス名や機能を暗記するよりも、「どのような場面で、なぜそのサービスを使うのか」を理解することが大事だなと感じました。

特に、模擬問題を解いて終わりにするのではなく、

模擬問題を解く → 解説を読む → 自分の言葉で説明する → 生成AIなどで認識を確認する → もう一度問題を解く

という流れを繰り返したことが、理解を深めるうえで役に立ったと思います。

これからCLFやAIFを受験する方の参考になれば幸いです。

次は、AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA）の取得を目指して勉強していきたいと思います。