AWS Certified AI Practitionerの資格取得攻略法を徹底解説！

AWS Certified AI Practitioner合格への近道と、試験勉強法について解説します！
サッとお読みいただけるよう、シンプルかつ要点をまとめて記載しています！

◆誰でも受験可能（受験資格なし。AWS上のAI・機械学習テクノロジーに最大6か月程度触れた経験がある方が主な対象ですが、実務経験は必須ではありません）
◆試験コードはAIF-C01
◆65問／90分（採点対象50問＋採点対象外15問。採点対象外の問題は試験中に区別されません）
◆単一選択・複数選択・並べ替え・組み合わせ形式
◆合格スコアは700点（100～1,000点のスケールドスコア）
◆AI、機械学習、生成AI、基盤モデル、責任あるAI、セキュリティの基礎知識が問われるFoundationalレベルの試験
◆事前に読み込むケーススタディはなく、各設問内に提示される要件に回答する形式
◆受験料：100 USD（為替レートや税金により日本円価格は変動）
◆試験は日本語でも受験可能
◆Pearson VUEテストセンターもしくは、オンライン監督付き試験で受験可能
◆有効期限は3年間

受験対象者

AWS Certified AI Practitionerは、AI、機械学習、生成AIに関する基礎知識と、AWS上で提供されるAIサービスのユースケースを理解していることを証明する認定資格です。AWSのAI・機械学習テクノロジーを利用するソリューションについて理解する必要があるものの、自らモデルやAIシステムを構築することを主な業務としていない方を対象としています。

ビジネスアナリスト、ITサポート担当者、マーケティング担当者、営業担当者、製品・プロジェクトマネージャー、事業部門やIT部門の管理者など、AIをビジネスで活用する立場の方に向いています。試験では、AI・機械学習の基本概念、生成AIの特徴、基盤モデルの選定、プロンプトエンジニアリング、RAG、責任あるAI、セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスなどが問われます。

高度なプログラミング、AIモデルの開発、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメーターチューニング、複雑な数式・統計分析、AIパイプラインの構築などが中心の試験ではありません。AI・機械学習・生成AIをビジネス課題に適用する際の基本的な考え方と、適切なAWSサービスを選択できる知識を確認する試験です。

出題範囲（全5セクション）

1. AIと機械学習の基礎（Fundamentals of AI and ML：20%） — AI、機械学習、深層学習、ニューラルネットワーク、自然言語処理、コンピュータービジョン、推論、学習済みモデル、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、回帰、分類、クラスタリングなどの基本概念が問われます。また、AI・機械学習が適しているユースケースと適していないユースケース、AI・機械学習の開発ライフサイクル、モデルの評価指標、ビジネス指標なども出題範囲です。Amazon SageMaker AI、Amazon Transcribe、Amazon Translate、Amazon Comprehend、Amazon Lex、Amazon Pollyなど、AWSのマネージドAIサービスの役割も整理しておく必要があります。
2. 生成AIの基礎（Fundamentals of Generative AI：24%） — 生成AI、基盤モデル、LLM、トークン、埋め込み、ベクトル、チャンク、Transformer、マルチモーダルモデル、拡散モデルなどの基本概念が問われます。文章・画像・動画・音声の生成、要約、翻訳、コード生成、AIアシスタント、検索、レコメンデーション、カスタマーサービスなどのユースケースに加え、ハルシネーション、不正確性、非決定性、解釈可能性など、生成AIの利点と制約を理解する必要があります。Amazon BedrockやAmazon SageMaker AIを中心に、AWSで生成AIアプリケーションを構築する際の基礎知識も問われます。
3. 基盤モデルの応用（Applications of Foundation Models：28%） — コスト、モデルサイズ、レイテンシー、対応言語、モダリティ、入力・出力の長さ、カスタマイズ性などを考慮した基盤モデルの選定方法が問われます。温度などの推論パラメーター、プロンプトエンジニアリング、ゼロショット・ワンショット・フューショットプロンプティング、プロンプトテンプレート、RAG、ベクトルデータベース、Amazon Bedrock Knowledge Bases、AIエージェントなどが主要な出題範囲です。また、事前学習、ファインチューニング、インコンテキスト学習、モデル蒸留、モデル評価など、基盤モデルを業務に適用するための手法も問われます。
4. 責任あるAIに関するガイドライン（Guidelines for Responsible AI：14%） — 公平性、バイアス、有害性、透明性、説明可能性、堅牢性、プライバシー、インクルーシブ性など、責任あるAIを実現するための考え方が問われます。学習データやモデル出力に含まれるバイアスの特定、人的レビュー、モデルカード、データセットカード、説明可能なAI、モデルの監視・評価などを通じて、AIシステムの信頼性を高める方法を理解しておく必要があります。
5. AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス（Security, Compliance, and Governance for AI Solutions：14%） — AIシステムにおけるデータ保護、暗号化、IAM、最小権限、アクセス制御、ログ記録、監査、データの保持、データの所在、規制要件などが問われます。AWS責任共有モデルに加え、Amazon Bedrock Guardrails、AWS CloudTrail、AWS Config、AWS Audit Manager、AWS Artifact、Amazon Macieなど、AIソリューションのセキュリティ・コンプライアンス管理に関連するサービスや機能も重要です。

AWS Certified AI Practitionerでは、生成AIの基礎と基盤モデルの応用だけで全体の52%を占めます。そのため、Amazon Bedrockを中心に、基盤モデル、LLM、トークン、埋め込み、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、モデル評価などを優先して学習することが重要です。

単なる用語暗記だけではなく、「このビジネス課題には従来の機械学習と生成AIのどちらが適しているか」「モデルを最新の社内情報に基づいて回答させるにはどの方法が適しているか」「モデルのハルシネーションや有害な出力を抑えるにはどうすればよいか」「機密データを保護するにはどの機能を利用するか」といった観点で理解しておくと、本番問題に対応しやすくなります。

◆AWS Certified AI Practitionerページより受験申し込みが可能です。

　認定試験を申し込む

AWSのAI・機械学習サービスや生成AI関連機能は、継続的にアップデートされています。そのため、古い試験対策教材だけで勉強していると、現在のAIF-C01の出題範囲やサービス名、生成AIに関する用語に対応できない可能性があります。

本試験はAWS認定のFoundationalレベルですが、「AIに関する簡単な用語だけを覚えれば合格できる試験」ではありません。AI・機械学習・生成AIの違い、教師あり学習と教師なし学習、基盤モデル、LLM、トークン、埋め込み、ベクトル、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、責任あるAI、セキュリティなどを幅広く理解する必要があります。

特に重要なのは、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI、基盤モデルの選定、プロンプトエンジニアリング、RAG、生成AIの利点と制約、モデル評価、責任あるAI、セキュリティとガバナンスです。これらは単独の知識問題としても、ビジネス要件に適した手法やサービスを選択する問題としても出題されやすいため、優先して押さえておきましょう。

また、本試験には事前に読み込むケーススタディはありません。各設問内にビジネス上の課題や要件が提示され、その状況に適したAI・機械学習の手法、生成AIの機能、AWSサービスを選択する形式です。

そのため、サービス名や専門用語をただ暗記するのではなく、「何を実現するための技術か」「どのような制約があるか」「似た手法と何が違うか」「どのような場面で選ぶべきか」まで整理しておくことが合格への近道になります。

例えば、RAGとファインチューニングの違い、Amazon BedrockとAmazon SageMaker AIの使い分け、従来の機械学習モデルと基盤モデルの使い分け、温度パラメーターが出力に与える影響、ハルシネーションを抑える方法などは、比較しながら覚えると理解しやすくなります。

本サイトでは、AWS Certified AI Practitionerの出題範囲に沿って、AI・機械学習・生成AI・基盤モデル・責任あるAI・セキュリティを理解しやすい解説付きの問題集を用意しておりますので、気になった方はぜひチェックしてみてください！（ページの一番下にもリンクがあります！）

①AWS Skill Builder（公式学習）
↓
②AWS公式練習問題・模擬試験
↓
③試験対策問題集

私は上記の順番で勉強することをおすすめします！
各勉強方法の意図は、下記の通りです。

①AWS Skill Builder（AWS Certified AI Practitioner Exam Prep Plan）で、AI・機械学習・生成AI・基盤モデル・責任あるAI・セキュリティの全体像を学びます。
②AWS公式練習問題や公式模擬試験で、出題形式と問われ方を確認します。
③AWS Certified AI Practitioner試験対策問題集で、実試験で出題される問題の感覚や、AI技術・生成AI機能・AWSサービスを選定する考え方に慣れます。

AWS Skill Builderでは、試験範囲に沿ってAI・機械学習・生成AIの基礎を体系的に学べるため、最初のインプット教材としておすすめです。特にAIを初めて学ぶ方は、いきなり問題演習だけを行うのではなく、まずはAI、機械学習、深層学習、生成AI、基盤モデル、LLMなどの関係を整理しておくと理解が進みやすくなります。

AWS公式練習問題・模擬試験は、本番に近い出題形式を確認できる公式教材です。問題文の読み方や、単一選択・複数選択・並べ替え・組み合わせ形式に慣れるために、一度は取り組んでおきましょう。

そのうえで、試験対策問題集を使って、AI・機械学習のユースケース、Amazon Bedrock、基盤モデル、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、モデル評価、責任あるAI、セキュリティなどを反復練習することが重要です。

AWS Certified AI Practitionerは基礎試験ではありますが、AIや生成AIに特有の用語が多く、似た技術や手法も複数登場します。間違えた問題は、単に正解だけを覚えるのではなく、「なぜその選択肢が正解なのか」「他の選択肢はどのような場面で利用するのか」「要件が変わった場合はどの選択肢が適切になるのか」まで確認すると、得点が安定しやすくなります。

AWS Certified AI Practitionerは、AI・生成AI分野への注目が高まっていることから学習教材も増えていますが、実試験形式で多くの問題を解きながら、各選択肢の理由まで確認できる日本語の問題集を探すと、意外と時間がかかります。

当サイトの問題集には、以下4つの強みがあり、効率的に勉強を進めることが可能です。

①AIF-C01の出題範囲に対応
②AI・機械学習・生成AI・基盤モデル・責任あるAI・セキュリティの考え方を解説（解説には一次ソースを記載）
③10問単位でページがシンプルかつ広告が一切ない
④実際の試験問題の出題方式が分かるよう問題を作成（プルダウン方式、チェックボタン方式、並べ替え方式など）

まずは、はじめの10問を解いてみましょう！

AWS Certified AI Practitioner 1-10

Q1. 基盤モデル（FM）と検索拡張生成（RAG）で利用するために、埋め込み（エンベディング）をベクトルデータベースへ保存できるAWSのサービスまたは機能はどれですか？ A. Amazon SageMaker Ground Truth B….

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