はじめに
私は2年前に興味本位でCLPを取って以来、AWSの実務経験を積むこともなく、十分なキャッチアップもできないまま今に至っているため、知識のアップデートを兼ねてこのブログを書きたいとおもいました。
特に2023年以降、AWSは 「生成AI」と「サーバーレスの成熟」 という二つの巨大な波に乗り、その姿を大きく変えています。
この記事では、CLFの知識を土台に、この2年間の5つの主要なアップデートを厳選し、Geminiの力を借りながら書いていきます。
1. Amazon Bedrock
この2年間の変化で最も大きく、最優先で理解すべきは「生成AI」です。
🔹 サーバー管理不要のAI基盤「Amazon Bedrock」
複数のファウンデーションモデル（FM: 基盤モデル）を API 経由で利用できる AWS のマネージドサービスです。
以前、AWSでAIを扱うにはSageMakerのような専門的なサービスが必要でしたが、Bedrockはそれを一変させました。
「AIモデルのセレクトショップ」:
AWSのTitanだけでなく、Anthropic（Claude）やMeta（Llama）など、高性能な外部モデルをAPI一つで選択・利用できます。
サーバーレスAI:
以前のAIとは違い、GPUサーバーの構築・管理は一切不要。AIをクラウドで動かす敷居が劇的に下がりました。
Amazon Qもセットで理解:
Bedrockが 「開発基盤」であるのに対し、Amazon QはChatGPTのようにビジネスや開発を支援する「AIアシスタント」 です。
2. コスト意識を一新！「パブリックIPv4アドレス」が有料化に
CLFの知識で最も重要視される「コスト」に関する、最も痛い変更です。
2024年2月からの大変更: 以前は無料だったパブリックIPv4アドレスが、起動中のEC2だけでなく、Elastic IPも含めて時間単位で課金されるようになりました。（月額約500円～）
対策はIPv6: コスト最適化の観点から、可能であればIPv6の使用や、パブリックIPを持たない構成（NAT Gateway経由など）を検討することが重要になりました。
3. コンピューティングの標準形：サーバーレスが「真の瞬時スケール」へ進化
LambdaやFargateは、この2年でさらに成熟し、「待機時間」の課題を解消しつつあります。
Lambda...サーバーのプロビジョニングや管理（OSの更新、パッチ適用、スケーリングなど）を一切行わずに、コードを実行できるサービス(サーバーレスコンピューティング)
Fargate...コンテナを実行するためのサーバーレスなコンピューティングエンジン(コンテナのサーバーレス実行環境)
Lambdaの起動高速化:
コールドスタート（再起動時間）が改善され、より多くのユースケースでメインの実行環境として採用されています。
Aurora Serverless v2の普及:
データベース（Aurora）も、v2への進化により 「ほぼ瞬時」なスケーリング が可能になり、コスト効率と性能を両立できるようになりました。
4. セキュリティとガバナンス：「IDセンター」への集中化の傾向が強まる
マルチアカウント戦略が普及する中で、バラバラになりがちなセキュリティとアクセス管理を一元化する動きが加速しました。
| 新しい標準 | 機能 | なぜ重要？ |
|---|---|---|
| IAM Identity Center | 全アカウント共通のアクセス管理（SSO）を担う。 | 複雑なIAMユーザー管理から解放され、アクセス権限を一箇所で管理できる。 |
| AWS Control Tower | ベストプラクティスに従った環境を自動構築・監視。 | 最初から安全なアカウント設計（ガバナンス）を実現する「出発点」となった。 |
5. 試験自体もアップデート：CLF-C02へ
以前取得したのは「CLF-C01」またはそれに近いバージョンだと思いますが、現在は「CLF-C02」が最新。
AI/MLの出題比率増加:
生成AIのトピックはまだ少ないものの、AI/MLやセキュリティ、ハイブリッドクラウドのトピックが強化され、より実践的な内容となっています。
AWSの資格の全体像
AWS認定資格は、スキルレベルと分野に応じて4つの階層に分かれています。
| 階層 (Tier) | 対象レベル | 該当する主な資格 | SAA取得後の位置づけ |
|---|---|---|---|
| Foundational | 基礎知識 (1年未満) | Cloud Practitioner (CLF) | 基礎固め |
| Associate | 実装経験 (約1年) | SAA, DVA, SOA | 次の目標層 |
| Professional | 専門家レベル (2年以上) | SAP, DOP | SAAの次の最難関目標 |
| Specialty | 特定分野の専門知識 | Security, Database, Networkingなど | キャリア特化の目標 |
💡 新しく登場したAI関連資格
主な新しいAI認定資格は、2024年以降に次々と発表され、AI・ML分野の認定体系が大きく再編されました。
| 資格名 | レベル | 特徴と位置づけ |
|---|---|---|
| AWS Certified AI Practitioner (AIP) | Foundational (基礎) | AI、ML、生成AIの概念とユースケースに関する基礎知識を証明する、CLFに並ぶ入門資格。 |
| AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA) | Associate (応用) | SageMakerなどのMLエンジニアリングサービスの使用経験（約1年）を証明する。 |
| AWS Certified Generative AI Developer - Professional (GADP) | Professional (専門家) | Amazon Bedrockなどを用いた本番環境の生成AIソリューション構築・デプロイにおける高度なスキルを証明する最高峰資格。 |
アソシエイト資格の整理
| 資格名 | 目的 (何のプロフェッショナルを目指すか) |
|---|---|
| Solutions Architect – Associate (SAA) | 設計：AWS環境で安全でコスト効率の良いシステムを設計する。 |
| Developer – Associate (DVA) | 開発：AWSサービスを使ってアプリケーションを構築し、デプロイする。 |
| SysOps Administrator – Associate (SOA) | 運用：システムのデプロイ、管理、運用、監視、セキュリティ対応を行う。 |
おわりに
直近の自分の目標はSAAとAIPでいきます