⚡TL;DR
- 試験時間は最長４時間
- 「テストセンター選び」もかなり大切
- 勉強時の生成ＡＩ活用は必須
- 一次情報（公式docs）の検索、整理に利用すべし
🔰はじめに
本日、ＡＷＳ認定の新試験である
の β 版が受験開始となりました！！！🎉
私も今朝９時から受験し、無事合格することが出来ました。
（ＣＬＦと同様、試験終了画面に「合格」と表示されていました。 β 版の試験だからでしょうか？）
これでＡＷＳ全冠まで残り２資格（ＡＮＳ、ＳＣＳ）となり、ようやく頂上が見えてきた気がします🏔️
なお、合格者のうち先着5000名には、特別なバッチが付与されます。
さてこの記事では、合格体験記として
✅ 受験にあたってのアドバイス
✅ おススメの勉強方法
について述べたいと思います。
ＡＩＰに関する情報はまだまだ少ないと思いますので、これから受験する方の参考になれば幸いです。
試験問題や出題傾向など、試験内容に関する詳細は公開しません。試験内容についてはＡＷＳ公式の試験ガイドをご確認ください。
試験内容の流布はAWS認定プログラムアグリーメントで禁止されています。
また、そのような情報にアクセスすること自体も禁止されていますので注意してください。
📢受験にあたってのアドバイス
ＡＩＰ（だけに限りませんが）受験に関するアドバイスを２点共有します。
１． 「ＥＳＬ ＋３０」申請をする
ＥＳＬとは、English as Secondary Langaugeのこと。
ＡＷＳ認定試験では、英語の非ネイティブが試験を受ける場合は、30 分間の試験延長が利用できます。
この申請によるデメリットは一切ありませんので、忘れずに申請しましょう。手順は以下の通りです。
２． 「行きつけのテストセンター」を見つける
１の延長申請をすると、ＡＩＰの試験時間は驚異の２３５分になります。
通常の Professional 試験とＡＩＰの試験時間を比較すると、次のようになります。
| 通常 （ＳＡＰ、ＤＯＰ） |
β 版 （ＡＩＰ） |
β 版＋延長申請 |
|---|---|---|
| １８０分 | ２０５分 | ２３５分 |
４時間ぶっ続けで試験を受けるのは、ただでさえ精神的・肉体的にツライです。
そんな中、テストセンターの環境（空調や騒音など）が劣悪だったらどうでしょうか。
控えめに言って🔥地獄🔥ですよね。
最高の環境で試験に臨むためにも、最高のテストセンターを事前に調査しておきましょう！
私が受けたテスセンは、隣部屋で英語のスピーキング試験をしていました。上の画像のように頭を抱えたことは言うまでもありません。
📚おススメの勉強法
さて、ここからはＡＩＰ受験に関する話です。
ＡＩＰに関する情報（参考書やＷｅｂ問題集）がほぼ存在しない状況で、私がどのように勉強していたかを共有します。
紹介する勉強方法は大きく２ステップで構成されます。
ステップ１：試験ガイドを読みこむ
試験ガイドはＡＷＳ認定のバイブルであり、唯一の拠り所です。
まず試験ガイドを隅々まで読み、分からない単語や概念がないか確認しましょう。分からない部分はブラウザ機能でハイライトさせておくと、後から見返しやすいです。
特に、「知らない単語は無いけど、具体的なＡＷＳアーキテクチャ構成をイメージできない」という場合もハイライトしておきましょう。
ＡＷＳ認定試験ではアーキテクチャ設計の能力が問われるため、具体的なアーキテクチャ構成例を知っておくことは非常に有利に働きます。
ステップ２：試験ガイドの不明点を徹底理解する
ステップ１でハイライトした部分を、一次情報にあたりながら理解していきます。
ここでいう一次情報とは、以下のようなＡＷＳ公式の資料を指します。
これら一次情報を読み解く作業は、大きく
- 一次情報の検索
- 検索した情報の整理
の２段階に分けられます。
いずれも生成ＡＩの活用が効果的ですので、詳しく見ていきましょう。
一次情報の検索
試験ガイドと関連性の高い資料を生成ＡＩに調べさせましょう。
以下は、私がChatGPT（Deep Research）で検索した時の例です。
<入力プロンプト例>
私はAWSの新試験であるAWS Certified Generative AI Developer - Professional（ベータ版）を受験しようとしています。
これから試験ガイドのタスクステートメントを送るので、認定試験の受験に向けて目を通すべき資料を調べ上げてください。
ただし、資料はAWS公式ドキュメントまたはAWS公式ブログ（AWS Blogs）でなければなりません。
スキル 1.2.3:
耐障害性の高い AIシステムを設計し、サービス中断中も継続的に運用できるようにする (AWS Step Functionsサーキットブレーカーパターン、リージョンの可用性が限られているモデルに対する Amazon Bedrockクロスリージョン推論、 クロスリージョンモデルのデプロイ、グレースフルデグラデーション戦略の使用など)。
出力例：
| リソース名 | 内容概要 |
|---|---|
| AWS Step Functions — ドキュメントおよびリソース集 | Step Functions の基本、ステートマシン定義、API、チュートリアルなど。耐障害性のあるワークフロー設計の前提。 (Amazon Web Services, Inc.) |
| Amazon Bedrock — クロスリージョン推論 (Cross-Region Inference) ドキュメント | 異なる AWS リージョンにまたがって推論リクエストを自動ルーティングする機能の説明。グローバル／リージョン別プロファイル、送信先リージョン、クォータ、料金、制限事項など。 (AWS ドキュメント) |
| Amazon Bedrock が Anthropic Claude Sonnet 4 のグローバルクロスリージョン推論をサポート (公式ニュース) | 最近のアップデート。クロスリージョン推論による高可用性とスループット向上の具体例。 (Amazon Web Services, Inc.) |
| AWS Prescriptive Guidance — サーキットブレーカーパターン (Circuit Breaker) に関する設計パターン | サービス間呼び出しが失敗した場合に過度な再試行を防ぎ、ダウンストリームへの影響を抑える設計手法。 Step Functions を使った実装も紹介。 (AWS ドキュメント) |
| Prescriptive Guidance — サーバーレス AI アーキテクチャの設計 | サーバーレス／イベント駆動型で AI を組み込む際のアーキテクチャ原則。疎結合・モジュール化・復旧性・スケーラビリティなど耐障害性の観点で重要。 (AWS ドキュメント) |
| 公式ブログ：「運用上の優秀性を実現する Bedrock を用いた生成 AI ソリューション」 | 運用監視 (オブザーバビリティ)、メトリクス、ログ、コスト制御／ガバナンス、システム健全性を保つためのベストプラクティス。耐障害性・運用継続性の設計に資する。 (Amazon Web Services, Inc.) |
| 公式ブログ：「AWS Step Functions ワークフローによる Amazon Bedrock モデルカスタマイズの自動化」 | 実際に Step Functions を使って Bedrock モデルを使ったワークフローを実装する例。ワークフロー設計、Lambda／S3 統合、自動化、エラー処理など。耐障害性設計の参考になる。 (Amazon Web Services, Inc.) |
検索した情報の整理
生成ＡＩに調べさせた情報を読み込み、完璧に理解できるようになりましょう。
ドキュメントを読んでもわからない部分は、生成ＡＩを質問攻めにしてあげてください。
以下の記事は、私がドキュメントを読んで内容をまとめた例です。
大事な部分はメモしておくと、後から見返しやすいです。
🎁さいごに
上記の方法で勉強したときのノート（読んだドキュメントとその内容）を記事にまとめています。
ＡＩＰの受験前にぜひご覧ください。