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AWS全資格制覇の最後に“Generative AI Professional”を受けた感想と実務での使い道

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1. 最後に「Generative AI Professional」を受けて分かったこと

やっとAWSの資格をすべて取得しました。

最後に受験したのは「AWS Certified Generative AI Developer - Professional」です。

ギリギリでしたが、合格することができました。

AIP_試験結果.png

結論を言うと、この資格

Generative AI Professionalは “資格” というより “設計思考のトレーニング”

です。

「取ったら年収が上がる資格」ではなく
「AIシステムの設計思考を強制的に理解させられる資格」

です。

2. AWS資格を全冠してどうだったか

まず前提として、いろんな記事でも言われていることですが、
AWS資格を全部取ったからといって

  • すぐに案件が増える
  • スキルが爆発的に上がる

こういうことはありません。

ただし、以下は明確に変わりました。

  • アーキテクチャの“引き出し”が増えた
  • 設計の判断スピードがかなり上がった
  • 「最低限わかっている人」という信頼は得られる

逆に言うと、

資格は “信用の入口” にはなるが、“実力の証明” にはならない

これが全冠して一番感じたことです。

コンピュータは深すぎるので、資格を取ったレベルでは自信を持って構築ができると言えるレベルには中々なれません。

ハンズオンあるのみ! です。

2.1. 正直な話

実はこの資格、プレビュー期間中に一度受験して不合格になっています。

これまで取得してきた資格は、いずれもリリースから時間が経っており、
Udemyや参考書などの情報も充実していたため、対策すれば合格できる状態でした。

ですがこの試験は、発表されて間もないこともあり情報がほとんどなく、
同じような勉強方法では通用しませんでした。

結果として、知識の“暗記”ではなく、
「なぜその構成になるのか」を理解していないと解けない問題が多く、
実力不足を痛感しました。

また、試験情報がまだ出揃っていない状態だったため、
再受験にも正直かなり躊躇しました。

それでも今回合格できたことで、
ようやくスタートラインに立てたという感覚があります。

3. Generative AI Professionalは何が違うのか

この資格は、今までのAWS資格と明確に性質が違います。

従来は「リソースをどう組み合わせるか」でしたが、
この資格は “AIをどう使うか”ではなく、“AIをどう設計するか” を問われます。

資格比較.png

4. 実際に学べたこと

試験勉強と試験を通して一番大きかったのは、この3つです。

① Professionalの範囲を理解することでやっと現状の生成AIの基礎レベル

まず痛感したのは、「Professional」と名の付く試験の範囲を網羅的に理解できて初めて、現代の生成AIにおける「本当の基礎レベル」に立てる、ということです。

資格名から当初は高度な応用力を問われるイメージを持っていましたが、実際には、急速に進化するこの分野において最低限知っておくべき技術要素やベストプラクティスが、この試験の範囲でした。

合格はゴールではなく、あくまで生成AIエンジニアとしてのスタートラインに立つためのパスポートを手に入れたような感覚です。

今後も学び続けなければならないという、良い意味での危機感を持つことができました。

② 構造設計が重要

生成AIを活用したシステムにおいては、行き当たりばったりの実装ではなく「構造設計」が極めて重要であるという学びです。

単一のプロンプトで魔法のような結果を期待するのではなく、どのようなコンテキストを与え、どのようなデータ源(RAGなど)と組み合わせ、どのようなステップで思考させるか、という全体的なアーキテクチャの設計がアウトプットの質を左右します。

目的達成のために最適な技術を選定し、システム全体としてAIの能力を最大化させる設計思想の大切さを、体系的な学習を通して身につけることができました。

③ 生成AIへの指示の質向上

プロンプト設計、生成AIへの指示の質が劇的に向上しました。

AIは適切な設計と指示さえあれば、驚くほど人間に近く、時には人間以上の精度で動いてくれます。

しかし、その精度は指示の出し方に大きく依存します。

今回の経験を経て改めて実感したのは、プロンプトにおいては「新人のスタッフにも伝わるように、指示を具体的かつシンプルにしておく」ことが実務上非常に重要であるということです。

曖昧さを排除し、役割、制約条件、出力形式などを整理して伝える技術は、AIだけでなく、ドキュメント作成時や人へ伝える際にも非常に役立つ技術であり、改めて重要性を認識できました。

5. 勉強方法

一度落ちたので今回はしっかり目に学習を行いました。

学習方法は以下です。

  • ドキュメント系
    • 試験ガイドの参照
    • 生成AIの参考書
  • ハンズオン系
    • Udemy
    • AWS公式のSkill Builderの有料プラン教材
  • 試験問題系
    • Cloud Tech
    • AWS公式のSkill Builderの有料プラン教材

5.1. 特によかったツール

ネット上で情報が成熟していない試験を受ける場合は、やはり公式のツールを使用することが圧倒的にコスパが良いと感じました。

特によかったのが、Skill Builderの有料プランです。

ドキュメントベースでの教材はもちろんのこと、
有料プランにはSimuLearnという公式がハンズオン環境を提供してくれるものがあり、これが非常に便利でした。

実際に自分の操作で構築を体験できるのはかなり魅力的でしたし、
自分の弱いところも重点的に学習できるので、弱点克服にも使用できる非常に便利なツールでした。

また、Skill Builderでは、公式提供の模擬試験問題を受けることができ、これも有用でした。

5.2. Skill Builderの有料プランのコスト

私の場合は、1か月だけでいいと思ったので、月間サブスクリプションプランに加入しました。

「29 USD/月」なので「約4,500円(2026/05/04時点)」です。

少し高価かもしれませんが、Professionalレベルを受けるとなると、落ちてしまったら次の受験費用がディスカウントできず激高になってしまうことを考えると、少しでも合格確立を上げるためには安いと思いますのでオススメです。

まとめ

Generative AI Professionalは、

  • すぐ役に立つ資格ではない
  • でも“設計力”は確実に上がる

そんな資格でした。

そして、

これからのAWSは「インフラ」のみの設計力ではなく「AI込みの設計力」が問われる

そう感じています。

今後やりたいこと

今回の内容を踏まえて、

  • AWS × Generative AI の設計支援
  • AI導入の初期診断
  • 業務自動化の設計

あたりをやっていこうと考えています。

もし

  • AIをどう使えばいいかわからない
  • RAGや構成設計で詰まっている

といった場合は、気軽に相談してください。

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