はじめに
AWS Certified Generative AI Developer - Professional (AIP-C01) に合格しました。
750点が合格ラインで、結果は764点
割とギリギリでの合格でした……。
これから受験する方の参考になるように、試験概要・勉強しておくべきポイント・使った教材を簡潔にまとめます。
試験概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 試験名 | AWS Certified Generative AI Developer - Professional |
| 試験コード | AIP-C01 |
| 試験時間 | 180 分 |
| 問題数 | 75 個の問題 (択一選択問題または複数選択問題) |
| 合格ライン | 750 / 1000(75%) |
| 受験料 | 300 USD(40,000 円) |
| 言語 | 日本語対応 |
ドメイン構成
試験は以下の 5 つのドメインで構成されています。
| ドメイン | 配点 |
|---|---|
| ドメイン 1: 基盤モデルの統合、データ管理、コンプライアンス | 31% |
| ドメイン 2: 実装と統合 | 26% |
| ドメイン 3: AI の安全性、セキュリティ、ガバナンス | 20% |
| ドメイン 4: GenAI アプリケーションの運用効率と最適化 | 12% |
| ドメイン 5: テスト、検証、トラブルシューティング | 11% |
ドメイン 1 と 2 で全体の 57% を占めるため、Bedrock 関連サービスを中心に深く理解しておくことが重要です。
押さえておくべきポイント
試験範囲のうち、特に重点的に学習しておきたいトピックをざっくり挙げます。
- Amazon Bedrock の主要機能: Knowledge Bases、Agents、Prompt Management、Prompt Flows、Guardrails、Model Evaluation、Batch Inference、Provisioned Throughput など、Bedrock のエコシステム全体を体系的に理解する
- RAG 関連: チャンキング戦略の違い、埋め込みモデルの選び方、検索品質改善の手法(Hybrid Search、Reranker など)
- セキュリティ・コンプライアンス: Guardrails の各ポリシー、S3 Object Lock、PII 検出サービスの使い分け
- コスト最適化: Prompt Caching、Semantic Caching、モデルカスケード、Provisioned Throughput の判断
- スロットリング対策: Cross-Region Inference Profile の使い方
- Responsible AI: SageMaker Clarify、Agent Trace、Model Cards
シナリオベースの長文問題が多いので、サービスの「いつ・どのように使うか」を理解することが重要です。単なる用語の暗記では太刀打ちできません。
使った教材
AWS Skill Builder(無料)
AWS 公式の練習問題集で、本番形式に最も近い問題が無料で受けられます。
- Official Practice Question Set: AWS Certified Generative AI Developer – Professional (AIP-C01 – 日本語)
Udemy
問題集形式で、本番に近い形式の練習問題が揃っています。複数の講座を組み合わせて演習しました。
- [NEW] AWS Certified Generative AI Developer Pro-4 Mock Exams
- [Practice Exams] AWS Certified Generative AI Developer Pro
- AWS Certified Generative AI Developer Professional (AIP-C01)
AI に生成してもらった問題
最近は AI に試験範囲やシナリオを伝えると、本番形式に近い練習問題を作ってもらえます。私もこの方法で、自分の弱点に合わせた問題を多数生成して演習しました。
特に「紛らわしいサービス比較」や「シナリオベースの判断問題」を生成してもらうと、市販の問題集では補えない部分を埋められます。
試験当日の戦略
180 分で 75 問なので、時間を意識する必要があります。私は以下の戦略を意識しました。
- 1 周目で全 75 問に目を通す(迷ったら即フラグ)
- 2 周目でフラグした問題に戻る
- 3 周目で最終確認
特に「分からなかったら、フラグを付けて次に行く」のルールが効きました。1問に時間をかけすぎないことが時間配分の鍵です。
合格して感じたこと
試験対策を通じて、これまで断片的に触れていた GenAI 関連のサービスを、体系的に整理できたのが大きな収穫でした。
具体的には、こういった知見が身につきました。
- GenAI アプリケーションの全体像が見えるようになった: 「RAG を作るなら Knowledge Bases」「エージェント型なら Bedrock Agents」「コスト追跡には Application Inference Profile」のように、シナリオに応じてどのサービスを組み合わせれば良いかが判断できるようになりました。
- セキュリティ・ガバナンス周りの引き出しが増えた: Guardrails、PII 検出サービスの使い分けなど、規制対応が求められる場面で選択肢を持てるようになりました。
- コスト最適化の打ち手を知れた: Prompt Caching、Semantic Caching、モデルカスケードなど、実装レベルでコストを抑える手法を知識として持てたのは大きいです。
今すぐ業務で GenAI に取り組んでいるわけではありませんが、今後 AI 関連の案件に関わったときに、技術選定の議論に参加できる土台ができたと感じています。
GenAI 分野の AWS サービスは進化が早く継続的な学習が必要ですが、AIP-C01 はその基盤となる体系的な知識を一気に身につける良い機会でした。
おわりに
AIP-C01 は新しい試験ですが、Bedrock を中心とした GenAI 関連サービスを体系的に学べる良い試験でした。GenAI 分野で AWS を使う方には特におすすめです。
これから受験する方の参考になれば嬉しいです。
良きAWSライフを！