【合格体験記】Claude認定アーキテクト（CCAR-F）の勉強方法｜AIに作らせた教材で約2週間、862点で合格

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Claude 認定アーキテクト – ファウンデーション（Claude Certified Architect – Foundations、試験コード CCAR-F）に合格しました。2026年11月2日にテストセンターで受けて、スコアは862点です。合格点は720点なので、かなり余裕がありました。

勉強を始めた日を1日目として、受験したのは14日目です。勉強はほとんど通勤と隙間時間で、1日15分から1時間半くらいでした。

公式の対策コースはあまり頭に入らず、途中から、試験ガイドを AI に読ませて作ったノートと音声で勉強しました。結果的にはこちらのほうが早かったです。その教材は、この記事の最後でそのまま公開しています。

受験前の状態

項目	内容
受験日	2026年11月2日
受験方法	テストセンター（日本語で受験）
スコア	862点（合格点 720点、100〜1,000点の尺度）
勉強期間	14日間（14日目に受験）
1日の勉強時間	15分〜1時間半。ほぼ通勤と隙間時間
実務	SE として開発の現場を約10年。今は生成AIを業務で使い、開発者向けのカスタムエージェントを設計・実装・運用している
持っていたAI系の資格	AWS の AIF・AIP、生成AIパスポートなど

普段は Claude Code をプロンプトで使うことが多く、Claude API を直接組んでシステムに入れる経験はそれほど多くありません。この差は、あとで書くスコアにもそのまま出ました。

受けたきっかけ

会社でこの資格の受験者を募っていると聞いたのがきっかけです。カスタムエージェントを作って開発者に使ってもらっているので、受けてもいいかなと思いました。

これまでの生成AIの使い方は、Udemy の講座や YouTube で拾った情報を自分なりに組み合わせて考えたものでした。公式が推奨するやり方を体系的に学んで、自分の知識の棚卸しをしたいというのも、もう一つの理由です。

迷ったところもあります。AI は変化が速いので、資格の中身もすぐ古くなるのではないかと思ったからです。公式の動画でも、講師が「使い方はすぐに古くなる」という趣旨の話をしていました。それなら、今の常識を一度押さえて、あとはアップデートする前提で受けようと決めました。

試験の概要

数字は公式の試験ガイド（日本語版、Version 1.0）で確認しています。

項目	内容
試験名	Claude Certified Architect – Foundations（Claude 認定アーキテクト – ファウンデーション）
試験コード	CCAR-F
問題数	60問
出題形式	択一式と複数選択式。選ぶ数は問題文に書いてある
試験の構成	6つのシナリオから選ばれた4つのシナリオで出題
制限時間	120分
実施方法	オンライン監督付き、またはテストセンター
合格点	100〜1,000のスケールスコアで720
受験料	$125 USD
有効期間	合格した日から12か月
受験できる人	Claude Partner Network に加盟している組織の人。申し込みは会社のメールアドレスで行う

受験には、勤務先が Claude Partner Network に加盟している必要があります。個人のメールアドレスでは申し込めません。私の場合は会社が加盟していて、受験の案内が回ってきました。

出題範囲は5つの分野に分かれています。

分野	内容	配点
1	エージェントアーキテクチャとオーケストレーション	27%
2	ツール設計とMCP統合	18%
3	Claude Codeの設定とワークフロー	20%
4	プロンプトエンジニアリングと構造化出力	20%
5	コンテキスト管理と信頼性	15%

申し込み前に、アカウントの氏名を英語にしておく

申し込みで手間がかかったのは、氏名の表記だけです。Anthropic 側のアカウントの氏名が日本語だと、試験を予約する Pearson VUE へ連携するときにエラーになる、という情報を見つけました。

公式の FAQ にも、氏名についての決まりが載っています。Pearson のプロフィールの氏名は、身分証と完全に一致している必要があり、使えるのはラテン文字（ローマ字）だけです。一致しないまま試験会場に行くと受験できず、受験料も戻りません。

FAQ – Certifications（Anthropic Partner Academy）

氏名は利用者の画面からは変えられませんでした。FAQ の「Name changes and corrections」にあるとおり、件名を「Name Correction Request」にして certifications-support@anthropic.com へメールし、身分証どおりの姓と名をローマ字で伝えます。受付は試験の24時間前までで、反映には24〜48時間（営業時間）かかるとあります。私もこの窓口で英語表記に変えてもらいました。予約の前に済ませておくと安心です。

勉強に使ったもの

最初は公式の教材から始めて、途中から AI に作らせた教材に切り替えました。

Anthropic Academy（公式の対策コース）

最初の数日は、対策コースとして案内されている Anthropic Academy の動画を見ました。設定を変えると、スライドも音声も日本語になります。

ただ、日本語の音声は片言の読み上げで、かなり聞き取りにくかったです。私は普段から Claude を使っているので、言っていることはだいたい分かりましたが、まったく初めての人には厳しいと思います。

コースごとの印象も違いました。「AI活用力フレームワーク基礎」は、AI に手順まで丁寧に指示しましょうという内容で、今の使い方からすると一世代前に感じました。一方、「Claude APIを使った構築」は、マルチターンの会話で履歴を毎回送ることや、システムプロンプト、temperature など、実践的な内容でした。

動画の下にある演習は、正解のある問題ではありません。「Claude にこんな相談をしてみよう」といった自由回答の問いなので、試験対策としては物足りませんでした。

試験ガイド

公式の試験ガイドには、日本語版があります。分量が多く、勉強を始める前に読んだときは、知っている言葉が断片的に出てくるだけで、あまり頭に入りませんでした。

それでも、試験ガイドが出題範囲の正本です。私はこのガイドを、次に書く AI の教材の材料にしました。

AIに作らせたノートと音声（メインの教材）

公式の動画が分かりにくかったので、途中から、試験ガイドを AI に読ませて作ったノートと音声に切り替えました。AI が作ったままだと読み間違いがあったので、Claude に直させてから使っています。

中身は、5つの分野ごとのノートと、各分野3本ずつ、計15本の音声です。ノートには図と確認問題が入っていて、読んで、聞いて、解いて確かめるという順で進めました。

公式の動画より、こちらのほうがずっと分かりやすかったです。音声があるので、通勤電車や待ち時間も勉強に使えました。6日目からは、公式の動画はほとんど見ていません。この教材は、記事の最後で公開しています。

AIに作らせた問題集

教材とは別に、試験ガイドや公式のドキュメントを材料にして、AI に問題集も作らせました。解いて分からなかったところは、不正解の選択肢も含めて、関連する知識を AI に聞いて掘り下げました。

正答率が80%を超えたところで、試験を申し込みました。問題文を見ただけで答えのアーキテクチャが浮かぶ問題もあれば、選択肢を比べて消去法で選ぶ問題もあって、理解の深さはまちまちでした。

勉強のスケジュール

日記に残していた記録から、日ごとにまとめます。

日目	やったこと	時間の目安
1日目	試験ガイドに目を通す。Anthropic Academy を見始める	約1時間
2日目	通勤の電車で Anthropic Academy。AI に教材を作らせ始める	約1時間半
3〜5日目	仕事と家の用事で忙しく、Anthropic Academy を少しずつ	1日15〜30分
6日目	自作の教材に切り替える。隙間時間に音声とノート、夜に少し	約1時間半
7〜9日目	自作の教材と問題集が中心に。アカウントの氏名を英語表記に変えてもらう	1日1〜1時間半
10〜13日目	問題集の正答率が80%を超えたので申し込み。受験日まで教材と音声で復習	1日約1時間
14日目	受験。会場までの電車でも音声を聞く	約1時間

まとまった時間はほとんど取れていません。音声で聞ける教材があったので、電車や待ち時間を勉強に使えたのが大きかったです。

試験当日

前日は詰め込まず、睡眠を優先しました。会場へ向かう電車では、作った音声を聞いていました。予約より30分ほど早く着いたところ、そのまま前倒しで受けられました。

受付では、同意書へのサインと写真の撮影がありました。スマホやパソコンは電源を切ってロッカーに入れ、ポケットも空にして、パソコンが並ぶ部屋に入ります。他の試験の受験者もいました。部屋は静かで、備え付けのイヤホンも使えたので、集中して受けられました。

テストセンターと自宅受験の違いは、別の記事にまとめています。

試験画面は左右に分かれていた

画面は左右に分かれていて、左にシナリオ（プロジェクトの状況）、右に問題が表示されます。シナリオは15問ごとに切り替わり、60問で4つでした。試験ガイドに載っている6つのシナリオのうちの4つだと思います。

左のシナリオは、ずっと同じ文章が表示されています。ただ、ほとんどの問題は右側だけで解けました。左側に、問題を解く直接の手がかりはなかったように思います。シナリオは試験ガイドで公開されているので、事前に軽く目を通しておけば十分です。

問題文の長さはばらばらで、数行で終わるものから、スクロールしないと読み切れないものまでありました。選択肢の長さもそろっていません。他の試験では選択肢の長さがだいたいそろっていることが多いので、ここはこの試験の特徴だと感じました。

時間にはかなり余裕があります。頭に入らなかった問題は2〜3回読み直しましたが、それでも30分ほど余りました。

出題の手応え

AI に作らせた教材の内容で、ほとんど網羅できていました。まったく聞いたことのない概念が問われることはなく、後半になっても、音声で聞いたことのある考え方がそのまま出てくる感じです。ひねった問題は少なく、手持ちの知識で解ける問題がほとんどでした。

試験が終わるとアンケートに答え、最後に画面でスコアと合否、項目ごとの正答率が表示されます。

スコアレポートの見方

スコアレポートには、総合点と合否のほかに、試験の目標ごとの正答率が並びます。私のレポートには37項目ありました。

正答率	項目数
100%	29
80%	1
75%	1
67%	1
50%	1
0%	4

60問に対して37項目なので、1項目あたりの問題数は多くても5問くらい、少ないものは1問だと思います。67%なら3問中2問、75%なら4問中3問、0%は1問を落とした、という読み方になるはずです。0%と出ていても、その分野が全滅だったわけではありません。

満点でなかった項目

100%でなかった8項目を、短くまとめるとこうなります。

項目（要約）	正答率
誤って構成されたサブエージェントの生成を診断する（ツール権限、AgentDefinition、コーディネーターとの接続）	0%
タスクの範囲やリスクに応じて、プランモード・直接実行・マルチフェーズのどれでレビューするか選ぶ	0%
プロジェクト標準の読み込み、ツールの制限、構造化出力を備えた Claude Code のレビュー構成を設計する	0%
tool_choice を設定し、前提のデータを先に取るようにツールの順序を決める	0%
JSON スキーマ付きのツール使用と tool_choice で、構造化出力を確実にする	50%
信頼度や文書の特性で、抽出結果を人のレビューに振り分ける	67%
同期の Messages API と非同期の Message Batches API を選ぶ	75%
Grep、Glob、Read でコードベースを段階的に探索する	80%

tool_choice の項目は、2つとも満点ではありませんでした。普段は Claude Code をプロンプトで使っていて、API のパラメータを自分で組む場面が少ないので、ここが弱いのは納得です。一方で、普段使っている Claude Code の設定やレビューの項目も落としています。使い慣れている道具でも、どの仕組みを選ぶかを問われると取りこぼすことがあると思います。

試験で問われていたこと：モデルに頑張らせず、仕組みで止める

問題文の中身は書けないので、受けて感じた傾向だけ書きます。

一番強く感じたのは、モデルに頑張らせるのではなく、仕組みで問題を解決する考え方が繰り返し問われていたことです。選択肢の中には、プロンプトに「ちゃんとやって」と書くようなものもありましたが、こうした選択肢は明らかに外れでした。

上位のモデルに替えるという選択肢も、正解にはなりにくいと感じました。これは私の勘ですが、それよりも、読ませるコンテキストを絞る、機械的なチェックはハーネスの側でやる、作業の順序を設計する、といった今のモデルのままでやり切る方法が選ばれていたように思います。

もう一つの手がかりは、選択肢が問題文の要件にきちんと手を打っているかどうかです。たとえば、スコアレポートの最初の項目は「独立したサブタスクを並列に実行して、合計のレイテンシーを減らす」です。待ち時間を減らしたいという要件に対して、依存のない処理を並列にするのは要件どおりです。モデルを軽いものに替えても速くはなりますが、品質を保つという条件があれば、それを破ってしまいます。問題文の言葉と選択肢を一つずつ突き合わせると、外れの選択肢がはっきりします。

開発現場でやってきたことと同じだった

この「仕組みで止める」という考え方は、人が回している開発プロジェクトでも同じです。

プロジェクトで問題が起きたときに、スーパーSEを連れてくるのは、根本的な解決になりません。ベテランに頼らなくても回るように、ゲートごとに品質の評価指標を決める、チェックリストを作る、Lint や pre-commit、SonarQube のような静的解析で品質の下限を決める、テストの方針をプロジェクトとして決めておく。私が約10年の現場でずっとやってきたことです。

AI でも同じで、フックで最後の品質チェックを必ず通す、用途ごとにツールやエージェントを分ける、といったことが問われました。1つのエージェントに何でもやらせると品質がぶれるので、できる範囲で細かく分けて、1つのことに集中させます。

few-shot も同じです。私たちの開発標準でも、AI が出てくる前から「これは良い例、これは悪い例」と例を並べていました。文章だけだと読む人の解釈で結果が変わるので、例を見せたほうが品質がそろいます。これは AI でも人でも一緒です。

テストも同じでした。勉強中に、Claude が意味の薄いテストケースを作る例を見ました。人の現場でも、設計書から期待値を拾わず、カバレッジを通すためだけのテストを書く、ということはよくあります。どう防ぐかを自分で考えた経験があったので、問題を読みながら、当時どう考えてどう解決したかを思い出していました。受けていて、面白い試験でした。

AI エージェントで開発プロジェクトを回したときの話は、こちらに書いています。

向いている人と、先に別の資格から始めたほうがいい人

この試験は、IT の現場経験か、基本情報技術者や応用情報技術者くらいの IT の基礎知識がないと苦しいと思います。CI/CD、Lint、テストケースの設計など、開発の用語が当たり前に出てきます。現場の課題感が分かっている人なら、問題文の状況がすぐに想像できます。

資格でなくても、開発の経験か知識がある人が受けるのがいいと思います。そうでない人は、生成AIの基礎を問う資格から始めるほうが進めやすいです。

AI資格は賞味期限が短いのか

受ける前は、AI 系の資格はすぐ古くなると思っていました。実際に受けてみると、枝葉のツールの話より、プロセスや仕組みの側でどう直すかという本質的な部分が多く聞かれました。ここで学んだことは、今後も芯として残ると思います。

枝葉の部分は、これからの試験の更新で足されていくはずです。AI エージェントを使うときの注意点は今後も引き継がれるでしょう。新しく範囲に入りそうなのは、人が指示しなくても AI が自分から仕事を進めるタイプのエージェントの設計だと予想しています。

この秋は、まさにそのタイプの製品が続けて出ています。OpenAI の dots、Anthropic の Claude Duet、xAI の Grok Bot です。どれも、自分専用のクラウド上の環境を持ち、こちらが頼む前に動いて、必要なときだけ承認を求めてくる、というエージェントです。

私はまだどれも使えていません。dots は上位の有料プランから提供が始まったところで、Claude Duet は2026年10月の時点では米国の Pro と Max の利用者向けの招待制プレビューです。日本で仕事に使えるようになったら、試してみるつもりです。

もう一つよかったのは、物差しができたことです。これまで YouTube や Udemy で、カスタムエージェントの話、AI のトレンド、事務作業の自動化など、断片的な情報を拾ってきました。人によって言うことが違うので、どれが正しいのか迷うこともあります。今回、公式のお墨付きで体系的に学べたので、そうした情報を判断する基準が持てました。これまで現場で使ってきた知識が、大きく間違っていなかったことも確認できました。

AI の知識は変化が速いので、合格して終わりにせず、これからも追いかけていきます。

私が使った教材を公開します

私が勉強に使ったノートと音声を、そのまま公開しました。スマホで読めて、音声もページの中で再生できます。

Claude認定アーキテクト（CCAR-F）学習ノート

中身は次のとおりです。

• 5つの分野ごとのノート（図、用語、確認問題5問つき）
• 音声15本（各分野3本、全部で約2時間40分）と、その原稿
• 用語集と、直前に見返すためのチェック表
• ノートと原稿の Markdown 一式、音声込みの一式のダウンロード

使い方は、1章ずつ、ノートの該当する節を読んでから音声を聞き、最後に確認問題を解く順番がおすすめです。一度読んだ章を、通勤で音声だけ聞き直すと頭に残りやすかったです。全部終わったら、直前チェック で判断の一覧を見返します。

注意点が3つあります。

• 試験ガイド（日本語版、Version 1.0）を材料に AI で作った非公式の教材です。Anthropic の公式教材ではありません
• AI で作っているので、誤りが残っている可能性があります。気になる点は公式の試験ガイドやドキュメントで確認してください
• 作ったのは受験前なので、本番の問題や選択肢は入っていません

Partner Network の案内で受験の機会がある人や、Claude で開発を始めた人の参考になればうれしいです。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。