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AWS AIF（AWS Certified AI Practitioner／AIF-C01）は、AIと機械学習の基礎知識を問うAWS認定のFoundational（初級）資格です。2024年に登場して以来、生成AIブームを背景に受験者が急増しており、AI分野の入門資格として定番になりつつあります。
筆者は上位資格のMLA（Machine Learning Engineer Associate）と併願する形でAWS AIFを受験し、約1ヶ月（2時間×30日＝約60時間）の学習で732点で合格しました。本記事では、実際に使った教材の正直なレビューと1ヶ月の学習スケジュール、そして「732点とギリギリだった反省」も含めて、AWS AIFの勉強方法を紹介します。
まず結論からまとめます。
AWS AIF 勉強方法の結論
- 勉強時間の目安: 筆者（AWS経験者・AI未経験）は約60時間で732点。他のAWS資格を持っている方なら20〜40時間、AWS未経験の方は1〜2ヶ月（40〜60時間以上）が目安
- 教材: AWSスキルビルダー（無料）＋Udemy動画教材でインプット → ブラックベルトで深堀り → Udemy問題集で演習、の流れがおすすめ
- 難易度: 同じFoundationalのクラウドプラクティショナー（CLF）より難しい。SAA保持者でも無勉強では受からない
- 得点源: 「責任あるAI」とプロンプトエンジニアリングの用語は覚えればそのまま得点になる（筆者はここの対策が甘く、ギリギリになりました）
- AWSのAI/ML系サービスはほぼ未経験
- しいて言うならCodeWhisperer（現在はAmazon Q Developerに統合）を少し触ったことがある程度
- IT企業でAWSプロジェクトマネジメント経験あり
- ただしプロジェクトではAIサービスを使っていない
- SAAなどの他のAWS資格を取得しており、AI以外の基本的なAWSの知識はあった
AWS AIF（AI Practitioner）とは？試験概要
AWS AIF（AI Practitioner）はFoundational（基礎レベル）のAWS認定資格です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 資格名 | AWS Certified AI Practitioner |
| 試験時間 | 90分 |
| 出題形式 | 選択問題、並び替え |
| 言語 | 英語、日本語、韓国語、ポルトガル語 (ブラジル)、簡体字中国語 |
| 問題数 | 65問 |
| 合格ライン | 700点/1000点 |
| 試験日 | 随時 |
| 試験場所 | 全国のピアソンテストセンター または 試験監督付きオンライン受験 |
| 受験料 | 15,000 円 |
| 受験要件 | なし |
AWS AIFの出題範囲と主な出題サービス
AWS AIFはFoundational（初級）に当たる試験です。AI/ML（機械学習）や生成AI技術、関連するAWSのサービスやツールに関する知識が問われます。AI/MLの概念やユースケース、生成AIの技術的側面、責任あるAIの使用、AIソリューションのセキュリティ・コンプライアンスとガバナンスなど幅広い知識が問われる内容です。
試験範囲は以下となっています。※詳細な試験範囲は公式試験ガイドをご覧ください。
- 第 1 分野: AI と ML の基礎 (採点対象コンテンツの 20%)
- 第 2 分野: 生成 AI の基礎 (採点対象コンテンツの 24%)
- 第 3 分野: 基盤モデルの応用 (採点対象コンテンツの 28%)
- 第 4 分野: 責任ある AI に関するガイドライン (採点対象コンテンツの 14%)
- 第 5 分野: 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 (採点対象コンテンツの 14%)
出題されるAWSサービスは多岐にわたります。特に6の機械学習関連サービスは多く出題されます。また、一般的なAIの基礎知識も問われます。
- 分析: Data Exchange, EMR, Glue, Glue DataBrew, Lake Formation, OpenSearch Service, QuickSight, Redshift
- クラウド財務管理: Budgets, Cost Explorer
- コンピューティング: EC2
- コンテナ: ECS, EKS
- データベース: DocumentDB (MongoDB 互換), DynamoDB, ElastiCache, MemoryDB, Neptune, RDS
- 機械学習: Augmented AI (A2I), Bedrock, Comprehend, Fraud Detector, Kendra, Lex, Personalize, Polly, Q, Rekognition, SageMaker, Textract, Transcribe, Translate
- マネジメントとガバナンス: CloudTrail, CloudWatch, Config, Trusted Advisor, Well-Architected Tool
- ネットワークとコンテンツ配信: CloudFront, VPC
- セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス: Artifact, Audit Manager, IAM, Inspector, KMS, Macie, Secrets Manager
- ストレージ: S3, S3 Glacier
AWS AIFの難易度（例題付き）
AWS AIFはFoundational（初級）レベルにしては難しいと感じました。馴染みのないサービスが出題されるので、同レベルのクラウドプラクティショナー（CLF）よりはずっと難しいと感じました。
SAAやSAPを取得しているからと言って無勉強で合格できるような試験ではないと思います。SAAを取得している方も、SageMakerなどのAI関連サービスとAIの一般的な知識（教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの基本的なAI用語）はしっかり勉強する必要があります。
- AWS の AI/ML テクノロジーに最大 6 か月間携わった経験を持つ方
- 必ずしもシステム構築経験は必要はない
ある金融会社は、オープンソースの基盤モデル (FM) を使用して、クレジット契約がコンプライアンスルールに準拠しているかどうか評価することを検討しています。監査業務の人的労力は削減したいと考えています。
これらの要件を満たす AWS のサービスは、次のうちどれですか。
A. Amazon SageMaker JumpStart
B. Amazon Textract
C. Amazon Kendra
D. Amazon Q Business
正解：A
Amazon SageMaker JumpStartは、Amazon SageMakerにおける機械学習モデルの構築やデプロイをさらに簡素化するための機能です。事前に構築されたモデルやソリューションのテンプレートを使って、迅速にAI/MLプロジェクトを開始できるように設計されています。
SageMakerの全体像（JumpStart含む）
- モデルの構築: SageMaker Studio, Data Wrangler, Feature Store
- モデルのトレーニング: Autopilot, Experiments, 分散トレーニング
- モデルのデプロイ: Model Monitor, Pipelines, リアルタイム推論・バッチ推論
- MLOpsのサポート: Model Registry, Clarify, Pipelines
- 事前トレーニング済みモデルの利用: JumpStart
もっと問題を解いて力試しをしたい方へ
筆者が作成したAIF-C01の練習問題を当ブログで無料公開しています。図解付きの解説で、登録不要でそのまま解けます。本番の難易度を体感したい方はぜひ挑戦してみてください。
【無料】AWS AIF-C01練習問題｜図解解説付き｜Udemy講師作成
【正直な反省】筆者が732点ギリギリだった理由
筆者の合格スコアは732点。合格ラインが700点なので、かなりギリギリでした。せっかくなので、満点合格の体験記には書けない「何が足りなかったか」を正直に書きます。
一番の敗因は、「プラクティショナーレベルだから」と試験を舐めていたことです。AI関連のサービスはこれまで使ったことがなかったのに、初級だからなんとかなるだろうという油断がありました。
具体的には、併願していたMLA側で問われる範囲（SageMakerを中心としたML系サービス）はしっかり勉強していた一方で、AIF固有の出題分野である「責任あるAI」やプロンプトエンジニアリングの用語は対策が甘かったです。
ここで強調しておきたいのは、責任あるAI分野は「覚えれば取れる」得点源だということです。バイアス、公平性、説明可能性、ガードレールといった用語は、試験ガイドに載っている言葉がそのまま出題されることも多く、暗記の努力がダイレクトに点数になります。第4分野・第5分野だけで採点対象の28%を占めるので、これから受験する方は用語の意味を確実に覚えておくと安心です。筆者のようにML系の学習に偏らないよう注意してください。
AWS AI/ML系3資格（AIF・MLA・MLS）の比較とMLA併願体験
MLA(Machine Learning Engineer Associate)とAIF(AI Practitioner)の登場によりAI/ML系のAWS認定は3資格となりました。それぞれの違いが以下AWS公式ブログに書かれていたので要約して紹介します。AI/ML系資格の松竹梅という感じで紹介されていました。
Inside look at the new AI and ML AWS Certifications | Amazon Web Services
- AI Practitionerは非技術者向けで、ビジネス視点でのAI活用について問われます。
- Machine Learning Engineer Associateは技術的なMLエンジニア向けで、MLシステムの設計・運用に関する実務スキルについて問われます。
- Machine Learning Specialtyは、MLの専門家向けで、より高度なモデリングとデータ分析のスキルが求められます。
【体験談】AIFとMLAは併願がおすすめ
筆者はAWS AIFを上位資格のMLAと併願しましたが、結論としてこの併願はかなり効率的でした。
そもそもAI（人工知能）と機械学習は包含関係にあり、機械学習はAIを実現するための要素技術のひとつです。そのため、2つの試験は範囲がかなり重複しています。
実際に受験した感覚でも、問われるAWSサービスはかなり被っていました。例えばSageMaker、Bedrock、Polly、Amazon Qあたりのサービスは両試験でほとんど共通して問われるので、勉強を一緒に進めることで1回分のインプットが2試験分の得点につながります。
これから両方の取得を考えている方は、基礎を固めてから深堀りできるAIF→MLAの順で、学習期間を空けずに連続受験するのがおすすめです。ただし前述の通り、AIF固有の「責任あるAI」やプロンプトエンジニアリング用語の対策を忘れずに。MLA対策だけしてAIFに臨むと、筆者のようにギリギリの戦いになります。
MLAの勉強方法は以下の記事で紹介しています。
【MLA-C01】AWS Machine Learning Engineer Associateとは？勉強方法と教材紹介
AWS AIFの勉強方法【4ステップ・1ヶ月】
AWS AIFの勉強方法を、筆者が実際に行った4ステップで紹介します。
あらゆる資格学習において共通ですが、全体を学習し、その後に部分学習すると効果的です。また学習初期はインプット学習し、次第にアウトプット学習を意識しましょう。学習に詰まったらChatGPTなどの生成AIを活用することもおすすめです。後の章で具体的な使い方も紹介します。
-
STEP1: 出題範囲全体を学ぶ(1週間程度)
AIFの出題範囲全体をスキルビルダーやUdemy動画教材を活用して学びます。SAAなどの他の資格に合格している方も出題サービスが異なるため一通り学習することをおすすめします。 -
STEP2: 部分的なサービスの深堀にはブラックベルトシリーズを活用 (1週間程度)
AWSの各サービスを詳しく学ぶためには、AWSブラックベルトシリーズがおすすめです。AIFに頻出なサービスは視聴しておくことをおすすめします。 -
STEP3: 問題演習は必須 (2週間程度)
問題集を解き、出題傾向や弱点を把握して試験対策を進めます。 -
STEP4: 不明点を中心にハンズオン (任意)
実際に手を動かすことで、知識を実践に応用するスキルを身に着けます。資格取得の効率性を重視する方はスキップ可能ですが、実務能力を身に着けたい方はぜひ取り組んでください。
筆者の実際の1ヶ月学習スケジュール
参考までに、筆者が合格までの1ヶ月（1日2時間）で実際にやったことを週ごとにまとめます。
| 期間 | やったこと |
|---|---|
| 1週目 | スキルビルダー＋Udemy動画で出題範囲全体をインプット。動画は「耳学習」中心（詳細は後述） |
| 2週目 | AWSブラックベルトでAI系サービス（SageMakerなど）を深堀り。こちらも隙間時間の耳学習を活用 |
| 3〜4週目 | AWS公式練習問題＋Udemy問題集で演習。間違えた分野はSTEP1〜2の教材に立ち返る |
筆者の場合、はじめの2週間は徹底的にインプットに寄せました。特に効果的だったのが動画教材の「耳学習」です。動画講義は画面を見ていなくても言っていることが大体分かるので、家事をしている時や通勤で歩いている時にも耳で聞き、理解できないところは繰り返し聞くことで、机に向かう2時間以外にも学習時間を稼げました。忙しい社会人には特におすすめの学習法です。
学習にはAWS公式教材に加えてUdemy教材がおすすめです。教材のアップデートが早く、試験内容の変化にも追従してくれます。また、サブスク制ではなく買い切りなので時間をかけて学習する方にもおすすめです。
- 30日以内であれば返金可能（気軽に始められる）
- 教材購入後もコンテンツがアップデートされる（頻繁にアップデートされるクラウド学習に最適）
- 不明点を講師に質問可能
- スマホでも視聴可能（隙間時間の活用）
- 月に数回（2~3回）実施するセールでは数万円のコースも2,000円程度に割引される（安価！）
STEP1: 出題範囲全体を学ぶ(1週間程度)
全体のインプット学習にはAWSスキルビルダーとUdemyの動画教材を使った学習がおすすめです。AWSスキルビルダーは無料なので、まずはスキルビルダーを試し、合わなければUdemy動画教材に切り替えるのが良いと思います。
AWSスキルビルダー
AIFのAWSスキルビルダーにはスタンダード（無料）とエンハンスド（有料）があります。二つの内容はかなり重複しているようです。有料プランは$29/月からのサブスクリプションです。
スキルビルダーには20問の練習問題もあるため、まずは問題を解いてみたい方は練習問題から取り掛かってみましょう。
- スタンダード（無料）英語
- エンハンスド（有料）英語
- 練習問題20問（無料）日本語
英語のコースはブラウザの自動翻訳機能が使えます。
【正直レビュー】スキルビルダーの物足りなかった点
筆者はまずスキルビルダーから学習を始めましたが、正直に言うとあまり頭に入ってきませんでした。スキルビルダーはスライドとテキストを自分で読み進めていく形式が大半で、英語コースをブラウザ翻訳して上から読んでいくだけだと、「へえ」で終わってしまい知識として定着しにくかったのです。機械翻訳の日本語が読みづらい点も物足りないところでした（無料なので仕方ない部分ではあります）。
そこで筆者は早々にUdemyの動画教材に切り替えました。網羅的なインプットを無料で済ませたい方はスキルビルダーで問題ありませんが、「読むだけの学習が苦手」という自覚がある方は、最初から動画教材で学ぶことをおすすめします。
Udemy動画教材
Udemyには日本語のAIF対策動画教材があります。試験範囲を網羅的に学習するのに最適で、スキルビルダーで理解が浅い場合の補完にもおすすめです。
このコースは、AWS認定AIプラクティショナーの試験突破を目指す方にぴったりの講座です。AI初心者や非エンジニアにも理解しやすい内容で、生成AIやプロンプトエンジニアリング、AWS AIサービスの基礎を効率的に学べます。5.5時間のビデオ講義と2回分の模擬試験付きで、試験対策も万全です。
【正直レビュー】筆者が動画教材で感じたこと
作り込まれたスライドを講義形式で詳しく説明してくれるので、スキルビルダーと比べて格段に頭に入ってきやすかったです。前述の通り、画面を見なくても内容が分かるため「耳学習」との相性が抜群でした。
一点だけ注意すると、音声が機械音声である点は好みが分かれるかもしれません。筆者はむしろ聞き取りづらい肉声よりも最近の機械音声の方が聞き取りやすいと感じるタイプなので全く気になりませんでしたが、機械音声に苦手意識がある方は、購入前に無料プレビューで確認してみてください。内容や説明の仕方は非常に素晴らしいものでした。
↓講座のリンクです。リンク先で15分程度のプレビューを無料視聴可能です。（定価：2,600円 セール時参考価格1,800円程度）
【最新】AWS認定AIプラクティショナー試験突破講座＋模擬試験２回分付き！
-
価格:
- 定価2,600円
- セール時参考価格1,800円前後（変動あり）
- 動画時間: 5.5時間
- レビュースコア: (4.7/5)
-
特徴:
- ハンズオンやコンソールはなく、試験対策に絞った内容
- 各章の確認問題テスト付き
- 問題集有無: あり（各章の確認問題+130問の模擬問題）
-
良いレビュー:
- 動きがある説明資料で理解しやすい。ぼんやりしたイメージがクリアになった。
-
悪いレビュー:
- 現時点で無し。
STEP2: 部分的なサービスの深堀にはブラックベルトシリーズを活用 (1週間程度)
AWSブラックベルトシリーズは、AWSの各種サービスや技術に関する日本語の解説資料やウェビナーがあります。各サービスの詳細な技術情報や活用方法がまとめられており、AWS AIF取得を目指す際の知識補完や部分学習に非常に役立ちます。理解が不十分なサービスがあれば、ブラックベルトを視聴して理解を補強しましょう。おすすめの使い方は以下の通りです。
- AIF試験で頻出の主要サービスの理解を強化する
- AIFレベルではどのサービスで何ができるのか程度の理解でOK
- 動画教材で理解しきれなかったサービスを深く学習する
- 問題演習で理解が不足していたサービスについて、知識を補完する
筆者は2週目にこのブラックベルトを活用しました。ブラックベルトはサービスごとに動画が分かれているので、AWSアーキテクトの経験で知っているサービスは飛ばし、これまで触ったことがないAI系サービス（SageMakerなど）を中心に視聴して知識をつけていきました。ブラックベルトも動画なので耳学習ができ、隙間時間を活用しやすいのが良いところです。
すでにAWS経験がある方は全サービスを網羅する必要はありません。「主な出題サービス」のうち、機械学習カテゴリ（Bedrock、SageMaker、Kendra、Rekognition、Polly、Comprehendなど）で自分が説明できないものから優先的に視聴するのが効率的です。
BlackBeltは以下のサイトで公開されています。
STEP3: 問題演習は必須 (2週間程度)
試験対策として、模擬問題を繰り返し解くことが大切です。出題形式に慣れるためにも、繰り返し演習を行い、安定して80%以上の正答率を達成できるようになれば本番試験の受験を考えてもよいと思います。
最初は問題に慣れていないと思うので不正解が続いても問題ありません。間違える過程で解説を読んで知識を蓄積させていきましょう。間違えた際、解説を熟読するのは勿論のこと、再度STEP1とSTEP2のインプット学習に立ち返ることが大切だと思います。
注意すべき点は、答えを丸暗記しないことです。後述しますが、AIF本番は用語と説明を結びつける問題や手順の並び替え問題など、丸暗記が通用しない出題形式があります。本質を理解しないまま問題を繰り返すのは逆効果です。同じ問題を解きなおす際は少なくとも3日以上開けると効果的だと思います。間違えた都度、間違えた問題を記録しておきましょう。
もし同じ問題で何度も間違える場合、それはその問題に関連する何らかの知識が不足していると考えられます。この場合は、しっかりとインプット学習に立ち返り、関連する周辺知識も含めて習得することが重要です。
以下のように10問区切りで問題を解いていくと、解いた記憶が新鮮なうちに解説を読むことができるのでおすすめです。
- 10問解く
-
答え合わせを行う
- 間違えた箇所は解説を読む
- 正解した問題も、他の選択肢がなぜ不正解かを考えながら解説を読む
- 理解不足をブラックベルトや動画教材に立ち返って知識を広げる（STEP1~2に立ち返る）
この10問区切りの学習を繰り返すと必ず正答率が上がってきます。そうしたら65問のフルセットを解いてみましょう。80%以上の正答率が出たら、本番受験の申し込みをしましょう。
このようにして、段階的に学習を進めることで、効率よくAIF試験に備えることができます。AWS公式練習問題とUdemyのおすすめWEB問題集を紹介します。
問題集1: AWS公式練習問題
STEP1で紹介したものと同じです。全20問で何度も受験することができます。
問題数は少ないですが公式が出しているだけあって、難易度や出題形式は本番試験ほぼそのままです。まずは解いてみて出題形式と難易度の把握に利用するのが良いと思います。
この模擬試験を受験するにはAWSスキルビルダーへの登録が必要です。無料で登録できるのでおすすめです。
問題集2: 【筆者作成】本番同型65問×5回分のUdemy模擬試験問題集
筆者は受験当時、市販の問題集を解きながら「図解がなくてイメージが掴みにくい」「不正解の選択肢の解説が薄く、なぜダメなのかが分からない」という物足りなさをChatGPTへの質問で補っていました（後述の問題集4のレビュー参照）。
その「受験時に欲しかった問題集」を、Udemy講師として自分で形にしたのが本問題集です。
当ブログ限定で半額クーポン（50%OFF）を常時配布しています。以下のリンクからの購入で割引が適用されます。
本問題集の特徴
- 本試験と同じ65問×5回分＝合計325問。試験ガイドの5分野を出題比率どおりに配分しているので、どのセットを解いても弱点分野が分かる
- 全選択肢を解説。正解の理由だけでなく「なぜこの選択肢は不正解か」「どういう場面なら有効か」まで分析。1問で4つの知識が身につく
- ほぼ全問に図解を収録。RAGのしくみ、ファインチューニングとの違い、Guardrailsの制御構造、責任あるAIの観点など、文章では掴みにくい概念を視覚化
- 「前提知識」セクション付き。専門用語の意味から解説しているので、AI未経験の方でも解説を読むだけで知識が積み上がる
- 「解くための考え方」付き。「頻繁に更新される→RAG」のように、問題文のキーワードから正解を導く本番の判断軸を言語化
- 各問題にAWS公式ドキュメントへの参考リンクを掲載。公開前に全問題をAWS公式ドキュメントと照合する技術レビューを実施済み
本記事で紹介した筆者の反省（責任あるAI分野の対策不足）や、本番の「丸暗記が通用しない出題」への対策をそのまま反映して作っています。特に「用語と説明の結びつけ」「シナリオからのサービス選択」を鍛えたい方に向いています。
まずは無料で試したい方は、上で紹介したブログ内の無料練習問題から挑戦してみてください。本問題集と同じ形式・同じ解説スタイルで作成しています。
問題集3: Udemy 日本語問題集
日本語で解けるAIF対策のWEB問題集です。解説が少ないところがあるので不明点はChatGPTなどを活用すると理解が進みました。
筆者が受験した当時は日本語の問題集がまだ無かったため、この問題集には非常に重宝しました。問題のクォリティが高く、正解選択肢の解説は丁寧です。
一方で物足りなかった点を挙げるなら、図解が無いこと、そして不正解の選択肢に対する細かい解説が薄い問題があることです。「なぜこの選択肢ではダメなのか」を自分で考える必要がある場面があり、筆者はそこをChatGPTへの質問で補いました（活用方法は後述します）。この経験が、問題集2で紹介した筆者自身の問題集（図解付き・全選択肢解説）を作るきっかけになっています。
AIF-C01 / AWS Certified AI Practitioner 模擬試験（4回分）＋補足問題＝320問
-
価格:
- 定価: ¥4,200
- セール時参考価格: ¥1,600
- レビュースコア: (4.6/5)
- 特徴: 日本語教材。試験情報に合わせて購入後もアップデートあり。
- 問題数: 320問
-
良いレビュー:
- 問題に慣れることに有用
-
悪いレビュー:
- 現時点で無し
STEP4: 不明点を中心にハンズオン (2週間以上 任意)
ハンズオンで実際にデータ分析やAIを触ってみると実務に役立つ知識を身に着けることができます。
試験合格の効率性を重視する方はハンズオンをスキップしても構いません。ハンズオンは実践的な知識を身に着けるには最適ですが、時間がかかります。
いくつかのハンズオン教材を紹介します。
AWS公式でAI、機械学習の初心者向けのハンズオン教材が公開されています。登録は必要ですが、無料で視聴することができます。AIF取得に役立ちそうなハンズオンは以下の通りです。
- AWS Managed AI/ML サービス はじめの一歩
- Amazon SageMaker Canvas 〜 ノーコードで機械学習を始めよう 〜
- AWS Lambda と AWS AI Services を組み合わせて作る音声文字起こし & 感情分析パイプライン
- Amazon Kendra で簡単に検索システムを作ろう！
【体験談】AWS AIF試験当日の様子と出題の傾向
ここからは、実際に受験して分かった本番試験のリアルな情報を紹介します。
テストセンターで受験。時間は余裕あり
筆者はテストセンターで受験しました。65問90分ですが、時間は十分に足りました。むしろ余ったくらいなので、時間配分で焦る必要はない試験だと思います。見直しの時間も確保できます。
なお、AWS認定はオンライン受験（自宅受験）も選べますが、筆者はテストセンター派です。オンライン受験はカメラで部屋の中を映す必要があったり、「ネットワークが切れたらどうしよう」という心配事がつきまといます。試験と関係ないところで神経を使いたくない方は、テストセンターでの受験をおすすめします。
丸暗記が通用しない出題形式だった
本番で印象的だったのは、問題集の答えの丸暗記では対応できない出題が多かったことです。
具体的には、用語とその説明を結びつける形式や、手順を正しい順序に並び替える形式の出題がありました。これらは問題集の答えを覚えているだけでは通用せず、用語の意味や処理の流れを自分の頭で理解した上で、その場で考える必要がありました。並び替え問題も、内容を理解していればある程度筋道を立てて解けるので、STEP3で紹介した「なぜこの選択肢が正解／不正解なのか」を考える演習をしておくと安心です。
逆に、MLA対策で勉強していたようなAWSサービスの細かい仕様や使い分けは、AIFではほとんど出題されませんでした。AIFはあくまで「概念の理解」と「どのサービスで何ができるか」を問う試験です。深く狭くではなく、広く浅く、ただし用語は正確にが対策の方針になります。
学習補助ツール: ChatGPTの活用方法を紹介
問題を解かせてみる以外にも、学習を進めていて疑問が生じたときは、ChatGPTなどの生成AIに質問することで疑問を解消できます。単に「〜とは何ですか？」と聞くだけでも答えてくれますが、以下のポイントを意識することで、より有益な回答が得られます。
ChatGPTへの質問のコツ
- 誰になってほしいのかを示す。
- 例：「あなたは優秀なAWSエンジニアです。」、「あなたは優秀なAIエンジニアです。」など
- 求める情報の粒度やレベルを示す。
- 例：「300文字以内で説明してください。」「初心者にもわかるように説明してください。」など
- 何かを比較したい場合は表も作成できる。
- 例：「教師あり学習と教師無し学習の違いを表で説明してください。」
- 解答が間違っている可能性があることを理解する
- 生成AIは間違った情報を返すこともあります。AWS公式HP等で裏どりするとベストです。
ちなみに、こうした質問の仕方（ロールの指定、条件の指定など）はAIF試験で問われるプロンプトエンジニアリングの実践そのものです。学習しながらプロンプトの感覚も身につくので一石二鳥です。
超重要！AIFに必須の機械学習用語
AWS AIFの学習を進めるにあたって以下の基本的な機械学習用語は理解しておくと学習がスムーズになります。 (AIF-C01) 試験ガイドに記載されている基本的なAI用語を理解しやすい例付きで列挙します。
前述の通り、本番では用語とその説明を結びつける出題があります。ここに挙げた用語は「なんとなく知っている」ではなく「自分の言葉で説明できる」レベルまで仕上げておきましょう。
深層学習（ディープラーニング）
- 機械学習の中でも、人間の脳のように多層のニューラルネットワークを使って学習する方法。
- 例: 自動運転の画像認識、音声アシスタントの認識技術
ニューラルネットワーク
- 人間の脳の神経回路を模倣した計算モデルで、データの特徴を学習する。
- 例: 画像認識AIの内部構造
コンピュータビジョン
- 画像や動画を理解し、解析する技術。
- 例: 顔認識、物体検出、手書き文字認識
自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）
- 人間の言葉を理解し、処理する技術。
- 例: Google翻訳、音声アシスタント
モデル
- データを使って学習したAIの計算ルール。
- 例: 迷惑メールを分類するためのAI
アルゴリズム
- 問題を解くための計算手順。
- 例: Google検索のランキング決定方法
トレーニング（学習）
- AIがデータを使って学習するプロセス。
- 例: 画像を見せて「猫」と「犬」の違いを学ばせる
推論（予測）
- 学習したモデルを使って、新しいデータから答えを導くこと。
- 例: 写真を見て「これは犬です」と判定する
バイアス（偏り）
- データやモデルが特定の偏った結果を出してしまうこと。
- 例: 男性の写真ばかりを学習したAIが女性を正しく認識できない
公平性
- AIが特定のグループに対して不公平な判断をしないようにすること。
- 例: 採用AIが性別や人種に偏らないように設計する
フィット（適合）
- AIのモデルがどれくらい学習データに合っているかを表す概念。
- 例: AIがデータを学習するとき、学びすぎたり、逆に学びが足りないと、正確な予測ができない。
大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）
- 大量のテキストデータを学習して、自然な文章を生成できるAIモデル。
- 例: ChatGPT、Google Bard
ラベル付きデータ
- 正解（ラベル）が付いているデータ。
- 例: 画像に「犬」「猫」とタグが付いている
ラベルなしデータ
- 正解がわからないデータ。
- 例: 写真だけ渡されて、「犬か猫かわからない」状態
教師あり学習
- 正解を教えながら学習させる方法。
- 例: 「犬の写真には”犬”、猫の写真には”猫”とタグをつけて学習」
教師なし学習
- 正解を教えず、データのパターンを自動で見つける方法。
- 例: 似たデータをグループ分けする（クラスタリング）
強化学習
- 試行錯誤を通じて「最適な行動」を学習するAIの学習方法。
- 例: 、良い行動には報酬を与え、悪い行動には罰を与えることで、最適な行動パターンを学習（ゲームのAIが勝つ方法を学ぶ）
特徴量
- AIが学習に使う重要なデータの要素。
- 例: 天気予報なら「気温」「湿度」「気圧」が特徴量
ハイパーパラメータ
- AIの学習プロセスをコントロールする設定値。
- 例: 「学習回数」や「学習率」の調整
過学習（オーバーフィット）
- 学習データに依存しすぎて、新しいデータに弱くなる状態。
- 例: 100問の数学問題を丸暗記したけど、新しい問題が出たら解けない。
未学習（アンダーフィット）
- 簡単すぎるルールしか学んでおらず、正しく予測できない。
- 例: 「晴れの日は必ず売上が高い」と単純に決めつけるAI（実際には気温や曜日なども関係する）。
ROC 曲線（AUC）
- AIモデルの性能を評価するためのグラフ。真陽性率、偽陽性率から計算される。
- 数字が高いほど、予測が正確。通常、AUCが0.9以上なら優秀なモデル、0.7〜0.8ならまずまず、0.5以下なら使えないモデルと判断される。
精度（Precision）
- AIが陽性（Positive）と判定したもののうち、本当に正解だった割合
- 例: AIが「スパムメール」と判定した10件のうち、本当にスパムだったのが8件なら、精度（Precision）は 80%。
再現率（Recall）
- 「実際に陽性（Positive）だったもののうち、AIが正しく判定できた割合」
- 例: 実際にスパムメールが100件あり、AIが80件を「スパム」と正しく判定できたなら、再現率（Recall）は 80%。
F1 スコア
- 精度（Precision）と再現率（Recall）のバランスを測る指標。
- 例: 1に近いほど、良いモデル
- 例えば、「がんの診断」では、患者の 1%だけが陽性（がん） で、99%は陰性（がんではない）。精度だけを考えると、「全員が陰性」と答えたAIでも99%の精度を持っていることになる。
- しかし、実際には「がんの患者（陽性）」を見逃してはいけない。
- そのため、精度（Precision）と再現率（Recall）のバランスを考慮するF1スコアが重要！
- 精度が高くても、再現率が低い場合 → 本来陽性であるデータを見逃している（例: がん患者を見逃す）
- 再現率が高くても、精度が低い場合 → 誤判定が多くなる（例: 健康な人を「がん」と誤診する）
AWS AIFの勉強方法に関するよくある質問
最後に、AWS AIFの勉強方法についてよくある質問をまとめます。
- 勉強時間はどのくらい必要ですか？
-
筆者（AWS経験者・AI未経験）は約60時間（2時間×30日）で732点でした。SAAなど他のAWS資格を持っている方なら20〜40時間程度、AWS自体が未経験の方は40〜60時間以上（1〜2ヶ月）を見ておくと安心です。
- AWS未経験・非エンジニアでも合格できますか？
-
可能です。AIFは非技術者向けに設計されており、システム構築経験は必須ではありません。ただしCLF（クラウドプラクティショナー）より難しいと感じたので、動画教材でのインプットと問題演習をしっかり行うことをおすすめします。
- 過去問はありますか？
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AWS認定は過去問が公開されていません。代わりに、AWS公式練習問題（無料・20問）とUdemyの模擬問題集を活用するのが定番です。本記事のSTEP3で紹介しています。まず試したい方には、当ブログの無料練習問題（図解解説付き）もおすすめです。
- CLF（クラウドプラクティショナー）とどちらを先に取るべきですか？
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AI分野に興味があるならAIFから始めて問題ありません。受験要件はなく、AWS全般の基礎知識が問われる割合は限定的です。AWSインフラ全般を学びたい方はCLFからでも良いでしょう。
- 責任あるAIの分野はどう対策すればいいですか？
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筆者が対策不足でギリギリになった分野です。バイアス、公平性、説明可能性などの用語は試験ガイドの言葉がそのまま出題されることが多いため、用語の暗記がダイレクトに得点になります。捨てずに確実に覚えましょう。
- 不合格だった場合、再受験はいつからできますか？
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14日間の待機期間を経て再受験できます。受験料は都度かかるため、模擬試験で安定して80%以上取れるようになってから申し込むのがおすすめです。
- テストセンターとオンライン受験はどちらがおすすめですか？
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筆者はテストセンター派です。オンライン受験は部屋の映り込みチェックやネットワーク切断の不安など、試験以外のところで神経を使うためです。自宅の受験環境に自信がない方はテストセンターをおすすめします。
この資格を活かしたキャリア情報
AIF資格の取得後にどんなキャリアが開けるか、詳しくはこちら：
→ AIF合格者の転職市場価値と求人傾向
AWS資格全体のキャリア活用法：
→ AWS資格は転職・キャリアアップでどう活きる？資格別市場価値と実体験
まとめ: AWS AIFは「広く浅く、用語は正確に」で1ヶ月合格を狙える
AWS AIF (AIF-C01) は、AIと機械学習に関する基礎知識を問う認定試験で、特にAI/MLのコンセプトやAWSの関連サービスの出題が中心です。試験の難易度はFoundationalレベルにしては高く、しっかりとした準備が必要です。
最後に本記事の要点をまとめます。
- 勉強時間の目安は、AWS経験者で20〜40時間、未経験者で40〜60時間以上。筆者は約60時間・732点で合格
- 学習の流れは「スキルビルダー／Udemy動画でインプット → ブラックベルトで深堀り → 問題集で演習」の4ステップ
- 動画教材は「耳学習」ができるので、隙間時間を活用すると1日の学習時間を底上げできる
- 本番は用語の結びつけや並び替えなど丸暗記が通用しない形式がある。「なぜ正解／不正解か」を考える演習が有効
- 「責任あるAI」とプロンプトエンジニアリングの用語は覚えれば取れる得点源。筆者のように対策を怠るとギリギリになるので注意
- MLAとの併願は範囲の重複（SageMaker、Bedrock、Polly、Amazon Qなど）が多く、効率的でおすすめ
学習中の疑問解消にはChatGPTなどの生成AIも活用しつつ、効率的に合格を勝ち取ってください。この記事がAWS AIFに挑戦する方の参考になれば幸いです。
問題演習から始めたい方へ
筆者作成のAIF-C01問題集をぜひご活用ください。本記事の反省と本番の出題傾向をすべて反映しています。
- お試し: 【無料】AWS AIF-C01練習問題｜図解解説付き
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以上です。最後までお読みいただきありがとうございました！
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システムエンジニア
AWSを中心としたクラウド案件に携わっています。
IoTシステムのバックエンド開発、Datadogを用いた監視開発など経験があります。
IT資格マニアでいろいろ取得しています。
AWS認定：SCS, ANS, AIP, SAP, DOP, SAA, DVA, SOA, CLF
Azure認定：AZ-104, AZ-300
ITIL Foundation
Oracle Master Bronze (DBA)
Oracle Master Silver (SQL)
Oracle Java Silver SE
■略歴
理系の大学院を卒業
IT企業に就職
AWSのシステム導入のプロジェクトを担当
