【合格体験記】AWS AI プラクティショナー 勉強方法｜最短合格ロードマップ

【合格体験記】AWS AI プラクティショナー 勉強方法｜最短合格ロードマップ 新着記事

AWS AI プラクティショナー 勉強方法 完全ロードマップ

こんにちは。大手SIerでインフラ／クラウドエンジニアをしている筆者です。
この記事では、AWS AI プラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner / AIF-C01） の勉強方法を、AWS公式情報と自分の合格体験を組み合わせながら、最短ルートで合格を目指すためのロードマップとして整理していきます。

まずは、この記事で解決したい悩みをはっきりさせておきます。

  • AWS AI プラクティショナー（AIF-C01）がどんな試験なのか、難易度や位置づけのイメージを持ちたい
  • 業務でAWSやインフラには触れているけれど、AIや機械学習の経験がほぼない状態でどのくらい勉強すれば合格できるか知りたい
  • AWS Skill Builder、Udemy、問題集など、どの教材をどう組み合わせれば良いのか迷っている
  • 実際に合格したインフラエンジニアが、どんなスケジュールで勉強していたのか・どんなつまずきがあったのかを知りたい

この記事では、AWS公式の試験ガイドや認定ページを参照しながら、試験の概要や出題ドメインを整理し、そのうえで
「何を・どの順番で・どれくらい」勉強すればよいかを、できるだけ具体的に説明します。

なお、AWSの全資格一覧やレベル感の比較は、別記事でまとめているので、
「まずは全体像から押さえたい」という方はそちらを先に眺めてみるのもおすすめです。

  1. AWS AI プラクティショナー（AIF-C01）とは？
    1. 試験の位置づけと対象者
    2. 試験形式・時間・料金
  2. 出題ドメインと試験範囲を公式ガイドから整理する
    1. 出題ドメインの全体像
    2. 試験で問われる代表的なスキル
  3. 難易度と「AWS AI プラクティショナー 勉強方法」を考えるうえでの前提
    1. 難易度のイメージ
    2. 勉強時間の目安
  4. 勉強の全体戦略：3フェーズ＋1レビュー
  5. フェーズ1：試験ガイド＋AI基礎で「地図」を作る
    1. まずは試験ガイドと公式サイトを読む
    2. AI/ML・生成AIの基礎をざっくり押さえる
    3. このフェーズの目安時間
  6. フェーズ2：ドメイン別インプットで「理解」をつくる
    1. Domain 1：AI/MLの基礎（Fundamentals of AI and ML）
    2. Domain 2：生成AIの基礎（Fundamentals of Generative AI）
    3. Domain 3：ファウンデーションモデルの活用（Applications of Foundation Models）
    4. Domain 4：Guidelines for Responsible AI（責任あるAI）
    5. Domain 5：Security / Compliance / Governance for AI Solutions
    6. フェーズ2で使う主な教材
    7. このフェーズの目安時間
  7. フェーズ3：問題演習・模試でアウトプットを固める
    1. 公式コンテンツの活用
    2. サードパーティ問題集・オンラインコース
    3. このフェーズの目安時間
  8. フェーズ4：直前期レビューとメンタル調整
    1. 直前期にやること
    2. メンタル面の準備
  9. 合格体験記：大手SIerインフラエンジニアがAIF-C01に独学合格するまで
    1. プロフィール
    2. 勉強開始時の課題感
    3. 全体スケジュールと勉強時間
    4. やったこと（フェーズ別）
  10. 2か月で合格を狙う勉強スケジュール例（平日1〜1.5h・週末3〜4h）
    1. 1か月目：基礎固めと試験範囲の把握（20〜25時間）
    2. 2か月目：ドメイン別インプット＋問題演習（30〜35時間）
  11. おすすめ参考書
    1. 参考書＋セットで使いたいUdemy（おまけ）
    2. どれを「買うべきか」まとめ
  12. よくある質問：AWS AI プラクティショナー 勉強方法Q&A
    1. Q1. 数学やPythonが苦手でも大丈夫？
    2. Q2. Cloud Practitioner を持っていないとキツい？
    3. Q3. 実務でAIをほとんど触っていないが、本当に受ける価値ある？
  13. まとめ：AWS AI プラクティショナー勉強方法の要点

AWS AI プラクティショナー（AIF-C01）とは？

試験の位置づけと対象者

AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01） は、AWS認定の中では 「Foundational（基礎）」カテゴリ に属する資格です。
ただし、クラウドの基礎を問う Cloud Practitioner（CLF-C02）とは異なり、こちらは AI/ML・生成AI・AWSのAI関連サービスの理解に特化した“AIリテラシー試験” という位置づけになっています。

AWS公式の試験ガイドでは、対象者を次のように定義しています。

  • 特定の職種に限定されず、AI/ML・生成AI・関連するAWSサービスについての総合的な知識を証明したい人
  • 自分の組織で、AI/ML・生成AIを導入・検討するときに、適切な質問や判断ができる人材

つまり、

  • 「AIエンジニアになりたい」というより、
  • 「クラウドエンジニアとして、AI/生成AIをきちんと理解しておきたい」
  • 「経営・企画・PMとして、AI案件の会話についていけるようになりたい」

といった人に向けた、“AI時代の教養” を証明するための入門資格 だと考えると分かりやすいです。

試験形式・時間・料金

2025年時点で公開されている情報を整理すると、試験の概要は次の通りです。

  • カテゴリ：Foundational
  • 試験時間：90分
  • 問題数：65問
    • 採点対象のスコア付き問題＋将来のための採点対象外問題を含む
  • 問題形式：
    • 単一選択・複数選択
    • 並べ替え（Ordering）
    • マッチング
    • ケーススタディ形式の問題 など
  • 合格ライン：スコア 100〜1000のうち 700以上が合格
  • 料金：100 USD（国により為替レートで変動）
  • 受験方法：Pearson VUE テストセンター または オンライン監督試験
  • 対応言語：英語、日本語を含む複数言語で提供

Cloud Practitioner と同じく 90分・65問構成ですが、AIとAWS AIサービスに強く寄った内容になっている点が大きな違いです。

出題ドメインと試験範囲を公式ガイドから整理する

出題ドメインの全体像

AWS公式の Exam Guide では、AIF-C01 の出題範囲は次の5つのドメインとして定義されています。

  1. Domain 1：Fundamentals of AI and ML（AI/MLの基礎） – 20%
  2. Domain 2：Fundamentals of Generative AI（生成AIの基礎） – 24%
  3. Domain 3：Applications of Foundation Models（ファウンデーションモデルの活用） – 28%
  4. Domain 4：Guidelines for Responsible AI（責任あるAIのガイドライン） – 14%
  5. Domain 5：Security, Compliance, and Governance for AI Solutions（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） – 14%

Domain 2〜5 がすべて「生成AI・FM・Responsible AI・ガバナンス」関連になっているのが特徴で、
従来の ML 専門資格（MLS）よりも 「GenAI＋企業利用のリテラシー」にフォーカス した内容になっています。

試験で問われる代表的なスキル

同じく公式ガイドでは、AIF-C01で検証される能力として、たとえば次のような内容が挙げられています。

  • AI、ML、ディープラーニング、LLM などの基本概念を説明できる
  • 生成AIの仕組みやユースケースを理解し、適切な使いどころを判断できる
  • Bedrock・SageMaker・Rekognition・Comprehend・Lex などの AWS AIサービスの特徴と代表的な用途を把握している
  • 特定のユースケースに対して、どのAIサービスを適用すべきかを選べる
  • Responsible AI（公平性・透明性・プライバシー）に関する基本的な考え方を理解している
  • AIソリューションのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンスに関するベストプラクティスを理解している

「Pythonを書かせる」「モデルを実装させる」といった内容ではなく、
AIを安全かつ効果的に使うための“判断力”と“全体像の理解”が問われる試験です。

難易度と「AWS AI プラクティショナー 勉強方法」を考えるうえでの前提

難易度のイメージ

海外の合格体験記やブログをざっと眺めると、AIF-C01に対するコメントはだいたいこんな感じです。

  • 「Cloud Practitioner より少し難しいが、Associate レベルよりは易しい」
  • 「AI/ML未経験でも、きちんと勉強すれば十分合格できる」
  • 「Bedrock や Responsible AI の概念を知らないと、最初は問題文がピンとこない」

個人的な感触としては、

  • AWSの基礎（IAM・セキュリティ・代表的なサービス） が分かっていれば、
  • 数学が苦手でも、AIの概念＋サービスの役割を押さえる学習で十分戦える

というレベル感です。

勉強時間の目安

各種ブログや Reddit の報告をまとめると、勉強時間のレンジはだいたい次のようになります。

  • クラウド経験あり（CP/SAAレベル）＋AI初心者
    • 目安：40〜80時間
    • 期間イメージ：平日1〜1.5時間＋週末3〜4時間で 1.5〜2か月
  • クラウド・AIどちらもほぼ未経験
    • 目安：60〜100時間
    • 期間イメージ：2〜3か月

この記事で想定するペルソナは、次のような方です。

  • 大手SIer勤務のインフラ／クラウドエンジニア（2021年新卒）
  • オンプレ案件が多いが、AWS案件もいくつか経験あり
  • 取得済み資格：
    • AWS クラウドプラクティショナー
    • AWS ソリューションアーキテクトアソシエイト
    • AWS ソリューションアーキテクトプロフェッショナル
  • 勉強時間：
    • 平日：1〜1.5時間
    • 週末：3〜4時間

この前提だと、1〜2か月で40〜60時間くらいの学習を行うイメージが現実的です。
（AI未経験の場合でも、3か月あればかなり余裕を持って臨めます）

勉強の全体戦略：3フェーズ＋1レビュー

「AWS AI プラクティショナー 勉強方法」を考えるとき、
最初から模試だけを解きまくるやり方はおすすめしません。

AIの概念＋AWSサービス＋Responsible AI＋ガバナンス が混ざった試験なので、
闇雲に問題を解いていると「何が分かっていないのか」が自分でも分からなくなりがちです。

そこで、おすすめの学習戦略は次の 3フェーズ＋1レビュー です。

  1. フェーズ1：試験ガイド＋AI基礎のインプット（地図づくり）
  2. フェーズ2：ドメイン別インプット（Bedrock・SageMaker・各AIサービスの理解）
  3. フェーズ3：問題演習・模試でアウトプットを固める
  4. フェーズ4：直前期レビュー（弱点つぶしとメンタル調整）

以下、それぞれのフェーズで何をするのかを具体的に見ていきます。

フェーズ1：試験ガイド＋AI基礎で「地図」を作る

まずは試験ガイドと公式サイトを読む

勉強を始める前に、AWS公式の以下の資料に目を通しておくのがおすすめです。

ここで、

  • 試験の目的・対象者
  • 出題ドメインとその比率
  • 求められるスキル
  • サンプル問題

をざっと把握し、印刷して手元に置いておくのがポイントです。
勉強中に「今どこをやっているのか分からなくなった」ときに、原点に立ち返る役割を果たしてくれます。

AI/ML・生成AIの基礎をざっくり押さえる

AIプラクティショナーは、数式やコードを書く必要はありませんが、
次のような用語は最低限理解しておく必要があります。

  • AI / 機械学習（ML） / ディープラーニング
  • モデル・アルゴリズム・トレーニング・推論
  • 過学習・バイアス・公平性
  • LLM（大規模言語モデル）
  • Foundation Model（ファウンデーションモデル）
  • 生成AI（GenAI）と従来型MLの違い

この部分は、AWS Skill Builder の「AI Fundamentals」や Bedrock 入門コースなど、
公式の無料コンテンツで十分カバーできます。

このフェーズの目安時間

  • 目安：5〜8時間
  • 平日＋週末を使って 1週間ほど で終わらせるイメージ

ここを丁寧にやっておくと、後のドメイン学習がかなり楽になります。

フェーズ2：ドメイン別インプットで「理解」をつくる

ここからが、AWS AI プラクティショナー勉強方法の核心です。
試験ガイドのドメインに合わせて、インプットを整理していきます。

Domain 1：AI/MLの基礎（Fundamentals of AI and ML）

ここで問われるのは、

  • AIと従来のプログラミングの違い
  • 教師あり学習・教師なし学習・強化学習といった分類
  • トレーニング vs 推論
  • 過学習・バイアス・公平性

など、機械学習の教科書の1章目〜2章目レベルの内容です。

コードや数式は不要なので、
「図やイメージで理解する」ことを優先しましょう。

Domain 2：生成AIの基礎（Fundamentals of Generative AI）

ここでは、

  • LLMがどのようにテキストを生成しているか（確率的モデルのイメージ）
  • トークン、プロンプト、温度・トークン長などの概念
  • ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングの違い
  • RAG（Retrieval Augmented Generation）の基本アイデア

など、生成AI特有の概念が問われます。

この辺りは、AWS公式が発信している Bedrock 関連のドキュメントやブログも非常に参考になります。

Domain 3：ファウンデーションモデルの活用（Applications of Foundation Models）

このドメインは、実務的な視点での 「どのモデル・どのサービスをどのユースケースに使うか」 が問われます。

  • Amazon Bedrock 上で利用できるモデル（Claude / Llama / Amazon Titan / Stable Diffusion 等）の特徴
  • テキスト生成・要約・チャット・コード生成・画像生成などの代表的ユースケース
  • 知識ベース（RAG）による社内データ活用
  • Bedrock と SageMaker の使い分け

試験では、

「顧客からの問い合わせ対応を自動化したい」
「社内ドキュメントを基にQAボットを作りたい」
「画像から不適切コンテンツを検出したい」

といったシナリオが出て、そのときに

  • Bedrock
  • Lex
  • Kendra／Knowledge Bases
  • Rekognition
  • Comprehend

などを 正しく選べるか が重要になります。

Domain 4：Guidelines for Responsible AI（責任あるAI）

ここは新しめの領域ですが、試験ではかなり重要です。

  • バイアスや差別的結果のリスクをどう抑えるか
  • 有害・不適切コンテンツをどう防ぐか
  • プライバシー・個人情報の取り扱い
  • 利用者に対する透明性（AIが生成したことの明示 など）

AWSは公式に「Responsible AI」の取り組みやガイドラインを公開しており、
Bedrock の Guardrails などもこの文脈で出題されます。

Domain 5：Security / Compliance / Governance for AI Solutions

最後のドメインでは、AIソリューションを企業で安全に使うための枠組みが問われます。

  • IAM・暗号化（KMS）・ネットワーク制御などのセキュリティ基礎
  • ログ取得・監査（CloudTrail、CloudWatch Logsなど）
  • データ保護とコンプライアンス要件
  • モデルやプロンプトへのアクセス権限管理
  • AI利用ポリシーやガバナンスの考え方

Cloud Practitioner や SAA で学んだセキュリティの考え方に、
「AI特有のリスクやガバナンス」が少し上乗せされたイメージです。

フェーズ2で使う主な教材

このフェーズの目安時間

  • 目安：20〜35時間
  • 期間イメージ：2〜3週間

フェーズ3：問題演習・模試でアウトプットを固める

ここからは 「読んで分かる」状態から「問題として解ける」状態 に持っていくフェーズです。

公式コンテンツの活用

AWS公式は、AIプラクティショナー向けに次のような試験準備コンテンツを提供しています。

  • Exam Prep コンテンツ（Skill Builder上のコース）
  • Official Practice Question Set（公式練習問題）
  • Official Practice Exam（公式模試）

メリット

  • 本試験とかなり近い言い回し・形式
  • 日本語対応しているものも多く、安心して使える
  • ドメイン別の弱点を把握しやすい

サードパーティ問題集・オンラインコース

公式に加えて、以下のようなリソースも有用です。

  • Tutorials Dojo 等の AIF-C01 問題集
  • KodeKloud やブログ系の無料問題集・ドメイン別解説

これらの問題を解くときは、

1周目：正解・不正解は気にしすぎず、とにかく「出題パターン」を掴む

2周目：間違えた問題に印をつけ、「なぜ間違えたか（概念不足か・サービス選択ミスか）」をノートに整理

3周目：直前期の総仕上げとして、弱点ドメインを重点的に潰す

という流れで進めると効率がよくなります。

このフェーズの目安時間

  • 目安：15〜25時間
  • 期間イメージ：1〜2週間

フェーズ4：直前期レビューとメンタル調整

試験の1〜2週間前になったら、新しい教材にはあまり手を出さず、
これまで解いた問題の復習と、ノートの見直しに集中します。

直前期にやること

  • 間違えた問題だけをまとめた「弱点ノート」をひたすら見返す
  • ドメインごとに、「一言で説明すると？」と自問自答してみる
    • 例：「Bedrock を一言で説明すると？」「RAGとは？」
  • サービス選択問題で迷うペアを整理する
    • Bedrock vs SageMaker
    • Comprehend vs Transcribe vs Translate
    • Lex vs Bedrock-based チャットボット など

メンタル面の準備

  • AIF-C01は Foundational 試験なので、「全問正解」を目指す必要はありません
  • 7割前後取れれば合格ラインなので、**「分からない問題があって当たり前」**くらいの気持ちで臨むと気が楽です
  • 試験前日は睡眠を優先し、「直前に1〜2時間だけ軽くノートを見る」程度にしておくと集中力が保ちやすくなります

合格体験記：大手SIerインフラエンジニアがAIF-C01に独学合格するまで

ここからは、この記事のペルソナに合わせた具体的な勉強イメージを共有します。

プロフィール

  • 2021年新卒で大手SIerに入社
  • インフラ／クラウドエンジニアとして、オンプレ案件が中心だが、AWS案件や提案にも一部関与
  • 取得済み資格
    • AWS クラウドプラクティショナー
    • AWS ソリューションアーキテクトアソシエイト
    • AWS ソリューションアーキテクトプロフェッショナル
  • 勉強時間
    • 平日：1〜1.5時間
    • 週末：3〜4時間

勉強開始時の課題感

  • EC2／VPC／RDSなどのクラウド基礎は問題ないが、
    AI/ML・生成AIについては用語がなんとなく分かる程度
  • Bedrock の名前は聞いたことがあるが、仕組みはよく分からない
  • 「Responsible AI」「AIガバナンス」といったワードへの理解が浅い

全体スケジュールと勉強時間

  • 合格までの期間：約6〜8週間
  • トータル学習時間：約50〜60時間
  1. 1〜2週目：フェーズ1（試験ガイド＋AI基礎） … 約10時間
  2. 3〜5週目：フェーズ2（ドメイン別インプット） … 約25〜30時間
  3. 6〜7週目：フェーズ3（問題演習・模試） … 約15〜20時間
  4. 試験直前1週間：フェーズ4（復習と調整）

やったこと（フェーズ別）

フェーズ1：知識の棚卸し

  • AWS Certified AI Practitioner の 日本語試験ガイドを印刷し、重要そうな箇所をマーカーで塗りながら読み込む
  • AI/ML・生成AIの基礎について、Skill Builder の「AI Fundamentals」コースを受講
  • 「そもそも、なぜAWSがAI関連資格を出したのか？」を考え、
    → 自社・顧客にとっての活用イメージも軽くメモしておく

フェーズ2：ドメイン別インプット

  • ドメイン1〜5を 1週間に1〜2ドメイン のペースで進める
  • 各ドメインについて、
    • 公式Exam Guideのタスク一覧を読む
    • 関連するAWSサービスの公式ページをざっと眺める
    • Udemyなどの動画コースで図解・ユースケースを確認する
  • Bedrock と SageMaker については、
    「何が得意で、何が不得意か」「どんな顧客要件のときに選ぶか」をノートに整理

フェーズ3：問題演習・模試

  • 公式Practice Question Setを1周解き、正答率・苦手ドメインを可視化
  • Tutorials Dojo などの問題集を、1日20〜30問ペースで解き進める
  • 2周目以降は、間違えた問題だけを抽出した“弱点リスト”を作成し、
    解説と公式ドキュメントを往復しながら理解を深める

フェーズ4：直前期レビュー

  • 試験1週間前から、ノートと弱点リストだけを繰り返し読む
  • Responsible AI やガバナンス関連は、キーワードを自分の言葉で説明できるか意識して復習
  • 試験前日は軽めの復習と睡眠優先

2か月で合格を狙う勉強スケジュール例（平日1〜1.5h・週末3〜4h）

合計 50〜60時間くらいの勉強時間を前提にしたスケジュール例です。

1か月目：基礎固めと試験範囲の把握（20〜25時間）

1週目

  • 試験ガイド＋公式ページを読み込み、ノートに要約
  • AI/MLの基礎用語をざっくり押さえる（Skill Builder 無料コース）

2〜4週目

  • ドメイン1〜2（AI/ML基礎・生成AI基礎）を重点的に学習
  • Udemyやブログ記事で Bedrock の全体像を掴む
  • 各サービス（Comprehend / Rekognition / Lex など）の「概要ページ＋代表ユースケース」だけは最低1度読む

2か月目：ドメイン別インプット＋問題演習（30〜35時間）

5〜6週目

  • ドメイン3〜5を集中的に学習（FM活用・Responsible AI・ガバナンス）
  • 公式Exam Prepコンテンツを受講
  • 代表的なユースケースからサービス名を即答できる状態を目指す

7〜8週目

  • 公式Practice Question Set＋サードパーティ問題集で毎日アウトプット
  • 正答率70〜80％を目安に、間違えた問題を重点的に潰す
  • 試験1週間前からは、新しい問題には手を出さず復習だけに集中

おすすめ参考書

続いて合格に向けたおすすめの参考書をご紹介します！

① AWS認定資格試験テキスト AWS認定AIプラクティショナー

  • 特徴

    • AIF-C01 の5ドメイン（AI/ML基礎・生成AI・FM活用・Responsible AI・セキュリティ）を体系的に解説

    • AWS認定インストラクターが執筆で、公式ガイドに沿った構成

    • 各章末に練習問題付きで、インプット＋確認まで一冊で回せる

  • こんな使い方

    • 1周目：ざっと通読して重要語にマーカー

    • 2周目：章末問題→間違えたところだけ本文に戻る

    • ベース知識はこの1冊＋Skill Builderで十分固められるイメージ

➁ AWS認定AIプラクティショナー 合格対策テキスト＋問題集

  • 特徴

    • 試験ドメインに沿って要点をコンパクトに整理

    • 巻末にまとまった模擬問題セットあり

    • 「まずこれ1冊＋巻末問題→わからないところを①で補強」という使い方をしている人も多い

  • こんな使い方

    • ①をガッツリ読むのがしんどければ、
      こっちを“メイン”、①を“辞書的に参照”でもOK

③ 2週間で合格！AWS認定資格 AIプラクティショナー【AIF-01対応】

  • 特徴

    • AIF系の問題特化Kindle本

    • 短期間で回せるように構成されていて、「とにかく問題を回したい」人向け

  • おすすめの使い方

    • 上の①or②を1周したあとに、電車の中でスマホKindleで回す用にちょうどいい

④ AWS認定資格 AIプラクティショナー 実践問題集（各社note／Web問題集など）

  • Sunny Cloud やブログ系で出ている実践問題集／note問題集がいくつかあります

  • メリット

    • 本番形式に近い多肢選択問題を数十〜数百問レベルで解ける

    • Domain 2（生成AI）だけ50問みたいなドメイン特化物もある

  • 使い方

    • 苦手ドメインだけ追加で買ってピンポイント対策、がコスパ良い

参考書＋セットで使いたいUdemy（おまけ）

「書籍＋問題集」に加えて、1本だけ動画を足すならこれ系が鉄板かな」というのが：

本でインプットしたあと、Udemyで模試をガンガン解いて仕上げ、という組み合わせが一番ラクです。

どれを「買うべきか」まとめ

もし「とりあえず何冊ポチればいい？」という話なら、以下がおすすめです！：

  1. メイン教科書

  2. サブ兼問題集

  3. 問題を増やしたければ＋α

    • Kindle or note系の問題集 1つ

    • ＋ Udemy の日本語模試コース 1本

この3レイヤー（教科書 / 書籍問題 / Web・Udemy模試）が揃えば、
あとは前に作ったロードマップ通りに回すだけで、かなり安全圏だと思います。

よくある質問：AWS AI プラクティショナー 勉強方法Q&A

Q1. 数学やPythonが苦手でも大丈夫？

大丈夫です。
AIF-C01は「AIエンジニアになるための実装試験」ではなく、AIリテラシー＋AWSサービス理解の試験です。

  • 数学の詳しい式の導出
  • Python での実装方法
    などは問われません。

必要なのは、

  • 用語の意味を説明できること
  • 代表的なユースケースに対して適切なサービスを選べること
  • Responsible AI の基本的な考え方を理解していること

この3点です。

Q2. Cloud Practitioner を持っていないとキツい？

受験自体は可能ですが、
IAM・セキュリティ・ネットワーク・請求の基礎が全くない状態だと、Domain 5（セキュリティ・ガバナンス）で苦戦します。

すでに CLF や SAA を持っているなら、その知識がかなり活かせますし、
持っていない場合も、CLFレベルの内容を少し触っておくと理解がスムーズになります。

Q3. 実務でAIをほとんど触っていないが、本当に受ける価値ある？

むしろ、今のタイミングだからこそ価値が大きい資格だと感じています。

  • 顧客から「AIを使った提案は？」と聞かれたときに、
    単にChatGPTの話をするのではなく、BedrockやSageMaker、Responsible AIまで含めた会話ができる
  • 社内でAI案件が立ち上がったときに、最初の技術検討ができる人材になれる
  • 生成AIの活用方針を決める会議で、リスクとメリットをバランス良く説明できる

こうした「AI時代のクラウドエンジニア／ITコンサルの基礎体力」を示せる資格なので、
オンプレ中心のキャリアから少しずつAI・クラウド側に軸足を移したい方には特におすすめです。

まとめ：AWS AI プラクティショナー勉強方法の要点

最後に、「AWS AI プラクティショナー 勉強方法」を一言でまとめると、次のようになります。

  1. まず公式試験ガイドと認定ページを熟読し、「何を問われる試験か」を正しく理解する
  2. AI/MLの基礎と生成AIの概念を、図やイメージで理解する（数式・実装は不要）
  3. Bedrock・SageMaker・各AIサービス・Responsible AI・ガバナンスを、ドメイン別にインプットする
  4. 公式Practice Question Setや問題集でアウトプットし、「どのユースケースにどのサービスか」を体に覚えさせる
  5. 直前期は新しい教材に手を出さず、ノートと弱点リストの復習に集中する

この流れを 平日1〜1.5時間＋週末3〜4時間 × 6〜8週間 くらい継続できれば、
インフラ・クラウドエンジニアとしてのバックグラウンドがある方なら、十分に合格を狙える試験です。

タイトルとURLをコピーしました