1 はじめに
2026年10月11日にAWS Certified AI Business Strategistのベータ版（以下AIB）を受験し合格しました。
自分でもびっくりでしたが満点などをとってしまったので、せっかくですしどのように勉強したかをまとめておこうという記事です。
内容としてもAI導入・活用をビジネスの視点で考える機会としてとても有用と思いました。
※学習資料の確認時点は2026年10月25日です。末尾の参考資料の該当箇所は、10月26日に再確認しています。
※受験料・試験時間・受験方法などの基本情報は本記事では紹介しません。
AWS公式の認定ページをご参照ください。
2 学習対象
学習に使った資料は、以下です。
- AWS Skill Builderの公式Practice Question Set
- 試験ガイド1
- その他関連ドキュメント
関連ドキュメントはSkill Builderの解説内で紹介されているものを中心にピックアップしました。
以下をAIに伝えれば良きかなと思います。
3 学習方法
3.1 Skill Builderの公式20問を解く
AWS認定試験の定番であるSkill Builderの公式Practice Question Set20問を解きます。
Skill Builder Official Practice Question Set: AWS Certified AI Business Strategist (AIB-C01 - 日本語)
例に漏れず、実際の試験の形式・レベルを把握する上で大変参考になるので、目を通すことを強く推奨します。
ここで何が問われるのか、回答するためにどのような知識が必要なのかを確認し、学習プランを考えます。
試験ガイドでは、「AIの基礎とリテラシー」が採点対象コンテンツの24％を占めています。
そのため、1/4程度はAIの基本的な知識の問題が占めることになりますが、こちらはAIFやその他のAI関連資格の学習経験があれば、知識を活かせる部分も多いかと思います。
その他の分野については実際のビジネスケースに対して適切な対応を選ぶという内容でした。
ここはある程度演習形式が効果的と思い、AIに問題を作ってもらうことにしました。
3.2 試験ガイド・ドキュメントからAIに練習問題を作成してもらう
上で紹介した試験ガイドやドキュメントをAIに渡し、練習問題を作ってもらいました。
また、回答後は、解説の根拠となる箇所を公式資料で確認しました。
自分はGPT-6 Astraに作成してもらいましたが、かなり本番に近い視点のものが生成できていたと思います。
Skill Builderの公式20問の結果を伝え、間違えた分野を中心に出題してもらう方法もお勧めです。
3.3 キーワードに飛びつかない
私は、Skill BuilderやAIの問題を解いていると、次のようなキーワードが頭に浮かびました。
- AIネイティブ
- クラウドネイティブ
- データの整備
- スモールスタート
- 人間によるレビュー
問題文を読んでいると早めの段階で、「お、これはスモールスタートの問題だな？」と判断したくなる場面があると思いますが、AIBについてはぐっとこらえて問題を最後まで読むことをお勧めします。
（ファスト&スロー的にいうとシステム2で頑張ったほうが良いイメージです。）
問題文で提示されている条件を漏らさず考慮した選択肢を選ぶことが重要です。
（問題文は出題者からのヒントなので余さずキャッチできるのが理想ですよね）
この辺りの読解力を問われる部分がAIBの受験感想でよく聞かれる「国語の問題」という感想につながるのかなと感じました。
周囲の条件が目まぐるしく変化するビジネスにおいては、複数の利益を意識しつつ要件に合わせて調整することが重要かなと私は思いますし、AIBにおいてもその視点はかなり意識されている様に思います。2
また、問題の状況がAI導入のどの段階にあるかを確認すると、重視すべき点を考えやすくなりました。
以下の図は意識できると良いと感じました。
図の出典：AWS CAF-AI「Your AI transformation journey」。3
3.4 具体例：すべての処理を人が承認すべきか
例えば、AIが社内記事に検索用のタグを付ける場面を考えます。タグはアクセス権や記事の公開範囲には影響せず、誤分類の影響は検索の不便にとどまり、後から修正できるものとします。
全件を人が承認すれば誤分類を減らせる可能性がありますが、確認の負担も増えます。
事前評価により誤分類の影響を許容できると判断したなら、タグは自動で付与し、結果の一部を無作為に選んで人が確認する方法などが候補になります。
AWSの指針でも、範囲が明確な低リスクの処理は自動化し、高リスクや未検証の状況では人が関与する設計を説明しています。4
一方、同じ分類結果でアクセス権まで変更するなら、誤分類が情報漏えいというより大きな損失につながり得ます。
先ほどと同じ確認方法でよいとは言えず、変更前の承認などを検討します。
「人が確認する」という言葉だけで選ばず、与える影響とコストを比べて考えることが求められます。
試験ガイドも、状況に応じた人の監督と保護手段の判断を扱っています。2
リスク評価では、影響の大きさと発生可能性に基づいてリスクの水準を判断します。5
※説明用に作成した例で、試験問題や当時の演習の再現ではありません。
具体的な運用案は私の整理であり、試験での正答を示唆するものではありません。
4 まとめ
AIBについてはAIの基本的な知識に加えて、ビジネス上の利益やリスクを比較する視点を学ぶ良い機会だと感じました。
メインのターゲットは以下の様にビジネス担当者ですが、エンジニアであっても現在のAIの潮流を見るとビジネス視点を持つべきだと私は思いますし、そのためにAIBを受験することは役立つとも思います。
この試験の対象者は、自社または顧客に対して、AI イニシアチブを評価・推進し、組織全体へスケーリングする役割を担うビジネス担当者です。
出典：AWS試験ガイド「受験対象者について」。1
みなさんもぜひ受験してみてください。
（3時間は辛いのでベータ版が終わってからでも良いと思うよ！）
4.1 参考資料
本文の説明・図・引用に対応するAWS公式資料です。以下の該当箇所は2026年10月26日に確認しました。学習用の関連ドキュメント一覧は第2章に記載しています。
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AWS, AWS Certified AI Business Strategist（AIB-C01）試験ガイド。「受験対象者について」「試験内容の概要」。第2章の試験ガイドと、第4章の対象者の引用元。 ↩ ↩2
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AWS, 試験ガイド D3：AIガバナンスと責任あるAIリーダーシップ。スキル3.1.2・3.1.4。3.3のトレードオフ、3.4の人による監督と保護手段の根拠。 ↩ ↩2
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AWS, AWS CAF-AI — Your AI transformation journey。3.3の図（Figure 3）の出典と、Envision／Align／Launch／Scaleの説明。 ↩
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AWS, Architecting the production feedback loops。「Human in the loop」。3.4のリスクに応じた自動化と人の関与の背景資料。タグ付けや抜き取り確認の具体案を直接規定するものではありません。 ↩
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AWS, Responsible AI Lens — RAIBR03 Assess risks。3.4の影響の大きさ・発生可能性に基づくリスク評価の根拠。 ↩