1. はじめに
こんにちは！
2025年5月、AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01） に2週間の独学で合格しました。
本記事では、試験の概要から出題傾向、使用教材、学習法、そして受験のリアルな感想までを、「とにかく本気で一発合格したい人向け」に詳細にまとめました。
受験の動機
私は現在、AWS認定12冠（全認定資格制覇）を目指しており、その一環としてAI Practitionerの受験を決意しました。
もう一つ大きな理由は、現在の職場ではAWSを実務であまり触れられていないという課題感です。
今後のキャリアを考えたとき、クラウド（特にAWS）とAIの両軸に強みを持つ人材になることが、市場価値を高めると判断しました。
特に最近では、AWSでの生成AIや機械学習の活用が活発化しており、「クラウド×AI」領域に携われる会社への転職を視野に入れての資格取得です。
また、基本情報技術者や応用情報技術者試験にもAIに関する出題が増えており、それらの体系的な理解と試験対策としても効果的だと感じました。
2. AWS Certified AI Practitioner とは？
AWS公式サイトによると、本資格は以下を目的とした試験です：
AI、ML、生成AIの基本を理解し、ビジネス課題に対してAWSのAIソリューションを活用できる能力を評価
試験概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 試験コード | AIF-C01 |
| 試験時間 | 90分 |
| 問題数 | 65問 |
| 問題形式 | 単一・複数選択、順序付け |
| 合格ライン | 700点 / 1000点 |
| 料金 | $100 |
| 対応言語 | 日本語・英語ほか |
| 有効期限 | 3年 |
試験範囲（ドメイン別）
| ドメイン | 割合 | 概要 |
|---|---|---|
| AIとMLの基礎 | 20% | 機械学習の種類（教師あり/なし/強化学習）、トレーニング/評価/バイアス |
| 生成AIの基礎 | 24% | LLM、プロンプト設計、生成コンテンツの種類と適用例 |
| 基盤モデルの活用 | 28% | Amazon Bedrock、SageMaker JumpStart の理解と適用例 |
| 責任あるAI | 14% | バイアス、公平性、透明性、ユーザーへの影響 |
| セキュリティとガバナンス | 14% | データ保護、モデルのトレーサビリティ、監査・モニタリング対応 |
3. 学習方法と使った教材（学習期間：2週間）
学習戦略
短期間で合格するために、以下の3段階で学習を構成しました：
- 広く基礎を掴む（概念理解）
- AWSサービスの特徴と用途を整理（技術知識）
- 問題形式に慣れる（出題対策）
① CloudTech（問題集：124問）
- 🔗 CloudTech
- 全124問を2周
- 解説が非常に丁寧で、用語・定義の理解にも適しています
- 不明な点は ChatGPT に「小学生でもわかるように」解説してもらうことで補完
✅ 良かった点：
- 「分類モデル」「予測 vs 推論」「プロンプトテンプレート」など、曖昧になりやすい概念が的確に問われている
- 本番の選択肢の雰囲気にかなり近い
- 学習コストが低く、時間対効果が高い
② Udemy講座（動画 + 模擬試験2回分）
✅ 良かった点：
- Amazon Rekognition, Comprehend, SageMaker など AWS AI系サービスの実践ユースケース解説が秀逸
- 生成AIにおける プロンプト設計の考え方やLLM活用例も学べる
- 講師の方の質も高く、信頼できる内容でした
③ note問題集（100問＋解説）
✅ 良かった点：
- 時間がない人はこれ一冊でも合格レベルに到達可能かと🤔
- 「責任あるAI」「データ品質」「評価指標」などの理論系問題も強化できる
あなたの紹介スタイルに合わせて、先ほどの Qiita 記事の紹介文も以下のように整えてみました：
④ Qiita記事：要点整理
✅ 良かった点：
- 「何を学べばいいか」が最初にわかるので、学習効率アップ✨
- 試験範囲の俯瞰に使えるため、他の教材と併用しやすい
- 学習のペースメーカー的にも使えました
4. 本試験の感想と出題傾向
出題形式の特徴
- 単純な知識問題だけでなく、複数のAWSサービスを比較・適用するケーススタディが多い
- 「このシナリオでBedrockを使う理由は？」「SageMakerとRekognitionの違いは？」など実務的
- 順序問題や一致問題など 形式に慣れていないと時間を取られるので注意
出題トピック例
- 基盤モデル（FM） vs カスタムモデル（独自学習）の使い分け
- セキュリティ：暗号化、アクセス制御
- モデル評価：精度 vs 再現率、バイアスの検出
- 責任あるAI：公平性、透明性、監査可能性
- Amazonサービスの役割と選択肢の違い（Bedrock, Polly, Transcribe, Rekognition など）
5. 資格取得で得られたこと
✅ 技術的理解の深化
- AIや機械学習を「なんとなく知っている」から「AWSでどう使うか説明できる」レベルへ
- 生成AIの構成やユースケース（画像生成、コード補完、チャットボット）を明確に把握
✅ 国家試験（基本情報・応用情報）のAI分野対策にも有効
近年、基本情報技術者試験や応用情報技術者試験において、AI・機械学習関連の出題が急増しています。
例えば、以下のようなテーマが頻出です：
- 教師あり学習／教師なし学習の違い
- 精度・適合率・再現率などの評価指標
- 過学習やバイアスといったモデル評価・改善の考え方
- クラスタリング・分類・回帰といった手法の特徴
これらは、AWS Certified AI Practitioner の出題範囲と重なる部分が非常に多いため、資格取得のための学習が、そのまま国家試験のAI分野の理解強化に直結します。
また、AWSという具体的な技術文脈の中で学ぶことで、抽象的だった理論が「業務でどう使われるか」に結びつき、本質的な理解につながるのも大きなメリットです。
✅ 転職市場でのアピール材料になる
AWSの中でもAI/ML系サービスの知識を持つ人材はまだ少数であり、差別化ポイントになります。
とくに以下のような企業に対して効果的にアピールできます：
- 生成AI導入を進めているSIer・SaaS企業
- SageMakerやBedrockなどの活用実績を持つプロジェクトチーム
- AI/DX推進部門やクラウド戦略チームを新設中の企業
AWSのスキル証明だけでなく、「AIをビジネス視点で活用できる意志と知識がある人材」であることを示せる資格だと感じました。
6. 今後の展望
次のステップとして、以下を目指しています：
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
- AWS Certified Data Engineer – Associate
- 実務では Amazon Bedrockの活用を深め、生成AIの運用構築に関われるようにする
また、AWS 12冠の達成も引き続き目指して継続学習中です。
7. まとめ
AWS Certified AI Practitioner は、AI×クラウドの“本質的な基礎”を固める最高の入り口です。
- AI/MLの理論と実践の両方が学べる
- 生成AIや責任あるAIなど“今後必須”となるスキルを先取りできる
- 他のAWS資格や国家試験にも波及効果あり
8. おわりに
AWS Certified AI Practitioner は、AIや生成AIの基礎を“クラウドの実践環境”で学べる、非常に実用的な資格です。
AWSやAIにまだ触れる機会がない方でも、行動で学習意欲を示せる実績として、転職やキャリアチェンジにも強くアピールできます。
「AIを学びたい」「AWSを仕事で使いたい」——そんな方にとって、最初の一歩として最適な資格です。
この記事がその一歩を踏み出すきっかけになれば嬉しいです。応援しています！🚀
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