CLFとAIFはどちらを先に取るべきか｜AWSの2つの入門資格を両方持つ筆者の使い分け

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「AWSの入門資格を取ろうと思ったら、クラウドプラクティショナー（CLF）とAIプラクティショナー（AIF）の2つがあって、どちらから手を付ければいいのかわからない」という相談を、最近よく受けるようになりました。

どちらもAWS認定の中で一番やさしい「Foundational（基礎）」レベルで、受験料も同じです。名前も似ていますし、AWSの公式サイトを見ても「どちらを先に」とは書いてありません。会社から「入門資格を1つ取っておいて」と言われた方ほど、この2つの間で迷ってしまいます。

筆者はIT企業でSEとして働きながらAWS認定を12種類すべて取得しており、CLFとAIFはどちらも持っています。ただ、取った時期も動機もまったく違いました。この記事では、その経験をもとに「自分はどちらを先に取るべきか」を判断できるように、2つの資格を比べていきます。

この記事でわかること

• CLF-C02とAIF-C01の違い（対象者、出題分野、問題数、受験料、前提知識）
• 職種・目的別に、どちらを先に取るべきかの判断表
• 両方取る場合の順番と、勉強が重なる範囲
• 筆者がAIFを取った動機と、CLFを後から取った理由

CLF-C02とAIF-C01の違いを一覧で比較

まず2つの試験の基本情報を並べます。数値はAWSの公式試験ガイドと認定ページ（2026年9月時点）をもとにしています。

項目	CLF-C02（クラウドプラクティショナー）	AIF-C01（AIプラクティショナー）
レベル	Foundational（基礎）	Foundational（基礎）
対象者	クラウドに初めて触れる人全般。営業・企画・新人SEなど	AI/MLを「使う」立場の人。ビジネスアナリスト、企画、PM、ITサポートなど
出題分野と配点	クラウドのコンセプト 24%／セキュリティとコンプライアンス 30%／クラウドテクノロジーとサービス 34%／請求・料金・サポート 12%	AIとMLの基礎 20%／生成AIの基礎 24%／基盤モデルの応用 28%／責任あるAIのガイドライン 14%／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%
問題数	65問（採点対象50問＋採点対象外15問）	65問（採点対象50問＋採点対象外15問）
試験時間	90分	90分
合格点	1,000点満点中700点	1,000点満点中700点
受験料	15,000円（税別）	15,000円（税別）
前提知識	特になし。AWS利用経験6か月程度を想定	AWSでAI/MLに触れた経験6か月程度を想定。EC2・S3・Lambda・IAM・責任共有モデル・料金モデルなどの基礎知識が前提
活かせる場面	クラウド提案の共通言語、社内のクラウド移行、AWS資格全体の土台	生成AI案件の提案・引き継ぎ、社内のAI活用推進、RAGやLLMの用語理解

表を見るとわかるとおり、問題数・時間・合格点・受験料は同じです。違うのは「何を問うか」と「どんな知識を前提にしているか」の2点です。

CLFは「クラウドとは何か」を広く浅く問う

CLF-C02は、AWSというよりも「クラウドを使うとはどういうことか」を問う試験です。データセンターを自前で持つのと比べて何が変わるのか、責任共有モデルでAWSとお客様はそれぞれ何を守るのか、料金はどういう仕組みで決まるのか、といった内容が中心になります。サービス名も多く出ますが、問われるのは「このサービスは何をするものか」というレベルで、設計の細かい判断は問われません。

前提知識がいらないことがCLFの特徴です。筆者の勤務先ではSE職でも入社1年目の必須資格になっており、非エンジニアの営業職にも取得が推奨されています。文系出身の新入社員がまとめて受けて合格していく試験ですから、IT未経験でも教材を使えば合格できます。

▶ 【CLF-C02】AWS クラウドプラクティショナー概要とおすすめ勉強方法

AIFは「AIを使う人」が知っておくべき用語と考え方を問う

AIF-C01は、機械学習と生成AIについて「使う側」が押さえておくべき内容を問う試験です。教師あり学習と教師なし学習の違い、基盤モデルとは何か、プロンプトエンジニアリングやRAG（検索拡張生成）の仕組み、ファインチューニングとの使い分け、AIの公平性や透明性といった責任あるAIの考え方、そしてAmazon BedrockやSageMakerなどAWSのAI/MLサービスの位置づけが出題範囲です。

配点を見ると、生成AIの基礎（24%）と基盤モデルの応用（28%）で半分を超えています。従来型の機械学習の知識よりも、ChatGPTやClaudeのような生成AIをどう業務に組み込むか、という視点が試験の中心にあります。

注意したいのは、公式の試験ガイドに「EC2、S3、Lambda、SageMakerなどのAWSサービス、責任共有モデル、IAM、グローバルインフラ、料金モデルに慣れていること」が前提として書かれている点です。つまりAIFは、AWSの基礎知識はすでにあるものとして作られています。AWSにまったく触れたことがない人にとっては、AI用語とAWS用語の両方を同時に覚えることになり、CLFより負荷が高くなります。

難易度はどちらが上か

一般的にはAIFのほうがやや難しいと言われます。理由は上に書いたとおり、AWSの基礎知識を前提にしたうえでAI固有の用語が加わるからです。また、AIF-C01では従来の択一問題・複数選択問題に加えて、並べ替えや組み合わせ、ケーススタディといった新しい形式の問題が使われることがあります。形式に慣れていないと、知識があっても時間を取られます。

一方で、普段から生成AIを使っている人にとっては、AIFのほうが「知っていることの確認」で済む部分が多く、感覚的にはやさしく感じます。筆者がそうでした。この点は後ほど詳しく書きます。

職種・目的別にどちらを先に取るべきか

ここからが本題です。2つの資格は問う内容が違うので、「どちらが良いか」というよりも「自分の目的にどちらが近いか」で決めるのが筋です。よくある4つのケースを表にしました。

あなたの立場・目的	先に取るべき資格	理由
営業・企画職で、クラウドの提案に関わる	CLF	提案の場で飛び交うAWS用語の共通言語になる。AIFの前提知識にもなる
営業・企画職で、生成AIの提案や社内活用を担当する	AIF	RAGやLLMなどの用語を知らないと、提案やお客様との会話でロスが出る。AWSの基礎は並行して補う
新人SE・IT未経験	CLF	前提知識がいらず、あとのSAAやAIFの土台になる。会社の必須資格になっていることも多い
すでにAWS案件に入っていて、AI案件に関わる予定がある	AIF	CLFの内容は実務で身についていることが多い。AIFで用語を棚卸しするほうが実務に直結する
AWS資格を全部取りたい	どちらでも可。手を付けやすいCLFから	順番よりも早く1つ取って弾みをつけるほうが大事。筆者はCLFを最後のほうに取った

営業・企画職はまずCLF。ただし生成AI担当ならAIFから

営業や企画の方は、基本的にはCLFから始めることをおすすめします。お客様との会話や社内の提案会議では、リージョン、IAM、責任共有モデル、従量課金といったクラウドの基本用語が前提になっているためです。筆者の勤務先でも、営業職に対してCLFの取得が推奨されており、実際に多くの営業担当がCLFを持っています。ソリューション提案の場ではAWSの専門用語が飛び交うので、基礎を押さえているかどうかで、お客様との信頼関係や提案の通りやすさが変わります。

ただし、あなたの担当が「生成AIの提案」や「社内のAI活用推進」であれば、話は変わります。筆者はAIFについて、営業や、これから生成AIに関わるSEなど幅広い人に勧められる資格だと考えています。AIに関する用語を知らないと、提案やプロジェクトのキャッチアップができません。RAGやLLMといった言葉を事前に知っていればお客様やプロジェクトメンバーとの会話がスムーズに進みますが、知らないとそこでコミュニケーションのロスが生じます。その用語にキャッチアップするだけでも、AIFを勉強する意味はあります。

営業職にAWS資格が必要かどうかについては、別の記事で詳しく書いています。

▶ 営業職・企画職にAWS資格は意味があるか

新人SE・IT未経験はCLFから

新人SEやIT未経験の方は、迷わずCLFからで問題ありません。理由は3つあります。

1つ目は、前提知識がいらないことです。AIFは試験ガイドにAWSの基礎知識が前提として書かれていますが、CLFにはそれがありません。2つ目は、その後の資格の土台になることです。SAA（ソリューションアーキテクト アソシエイト）に進むときも、AIFに進むときも、CLFで覚えた責任共有モデルやIAM、料金の考え方はそのまま使えます。3つ目は、会社の制度です。筆者の勤務先ではSE職の入社1年目にCLFの取得が必須になっており、同じような制度を持つ会社は少なくありません。会社が求める資格を先に取っておけば、受験料の補助や評価の面でも無駄がありません。

新人研修でAWS認定を取らせる進め方や、受験料を会社に負担してもらう方法は、以下の記事にまとめています。

▶ 新人研修でAWS認定を取らせる進め方

▶ 受験料を会社に負担してもらうには

AI案件に関わる予定のある人はAIFから

すでにAWSの案件に入っていて、これから生成AIを使ったシステムの提案や開発に関わる予定がある方は、AIFを先に取ることをおすすめします。CLFで問われる内容は実務の中で自然に身についていることが多く、資格として持っていなくても困る場面はほとんどありません。それよりも、AIFで生成AIの用語と考え方を一度整理しておくほうが、目の前の仕事に直結します。

筆者自身がこのケースでした。AIFを取ったのは、生成AIを業務で使い始めてしばらく経ってからです。普段なんとなく使っているChatGPTやClaudeが技術的にどういう仕組みで動いているのか、トークンとは何か、温度パラメータを変えると何が起きるのか、RAGとファインチューニングは何が違うのか。そういった「使えてはいるが説明はできない」ことを棚卸しする機会として、AIFの勉強はちょうどよいものでした。

そして、その棚卸しが実務で役に立ちました。筆者の勤務先でも最近はAIを使ったシステムの提案や開発が増えていて、RAGシステムやLLMを使った提案の話が日常的に出てきます。筆者が参画予定のプロジェクトも、提案中の段階から引き継ぎを受けることになったのですが、AIFで用語や考え方を整理していたおかげで、引き継ぎの内容を理解するのに苦労しませんでした。

資格を全部取りたい人は、手を付けやすいCLFから

「AWS認定を全部取る」ことを目標にしている方には、正直なところ順番はそれほど重要ではありません。どちらも最終的に取るからです。それでもどちらかを選ぶなら、前提知識がいらないCLFから始めて、早く1つ合格して弾みをつけることをおすすめします。

筆者は少し変わった順番で取りました。SAAから始めて、SAP、各Specialtyと進み、CLFは全資格を揃える目的で後のほうに受けました。取った理由を正直に言えば、資格コンプリートの目的が強かったです。SE職として実務を経験したあとで受けるCLFは簡単すぎると感じましたが、それでもAWS認定の全体像を眺めるうえで、入門資格が何をどこまで問うのかを知っておくことは無駄ではありませんでした。

AWS認定全体の構成と、それぞれの資格の特徴は以下の記事にまとめています。

▶ AWS認定資格12種解説 全資格の特徴と勉強方法も紹介

両方取るなら順番はCLF→AIF。重なる範囲を活かす

ここまで「どちらを先に」を書いてきましたが、結局は両方取ることになる方も多いはずです。両方取る場合の順番と、勉強が重なる範囲を整理します。

基本はCLFを先にして、AIFで前提知識を使い回す

両方取るなら、CLF→AIFの順番をおすすめします。AIFの試験ガイドが前提としているAWSの基礎知識は、CLFの出題範囲そのものだからです。CLFに合格した状態でAIFの勉強を始めると、AI固有の用語だけに集中できます。

逆にAIF→CLFの順番でも問題はありません。AIFの勉強でAWSの基礎に一度触れているので、CLFの勉強はその復習と、請求・料金・サポートなどAIFで扱わなかった分野の追加で済みます。筆者のように実務でAWSに慣れている方なら、AIF→CLFでも負担はほとんど変わりません。

重なる範囲は「責任共有モデル」「IAM」「料金」「AI/MLサービスの名前」

2つの試験で重なる範囲を具体的に挙げます。ここを先に押さえておけば、2つ目の資格の勉強時間は目に見えて短くなります。

責任共有モデルは、どちらの試験でも出ます。CLFでは「AWSが物理インフラを守り、お客様がデータやアクセス管理を守る」という基本形が問われます。AIFではこれを土台にして、「基盤モデルに渡すデータや、生成された出力の管理はお客様の責任」という形で、AIソリューション向けに応用した問い方がされます。

IAMも共通です。CLFではユーザー、グループ、ロール、ポリシーの役割と、MFAや最小権限の考え方が問われます。AIFでは、Bedrockのモデルにアクセスできる人を制限したり、SageMakerの実行ロールを設定したりする場面でIAMが登場します。CLFで基本を押さえていれば、AIFで新しく覚えることはほぼありません。

料金の考え方も重なります。CLFでは従量課金やリザーブドインスタンス、Savings Plansといった料金モデルが問われます。AIFでは、基盤モデルの利用料金がトークン数で決まることや、オンデマンドとプロビジョンドスループットの違いなど、AI固有の料金の形に変わりますが、「使った分だけ払う」「まとめて約束すると安くなる」という発想は同じです。

そしてAI/MLサービスの名前と位置づけです。CLF-C02の試験ガイドにも、SageMaker、Rekognition、Comprehend、Polly、Transcribe、Lex、Kendra、Bedrockなど、AI/ML系のサービスは対象として載っています。CLFではこれらを「何をするサービスか」のレベルで覚えれば十分ですが、AIFではその一段深いところ、たとえば「SageMakerは自分でモデルを学習・デプロイする」「Bedrockは基盤モデルをAPIで呼び出す」「Kendraは社内文書の検索、Bedrock Knowledge BasesはRAGの構築」といった使い分けが問われます。CLFで名前と役割を覚えておくと、AIFの勉強ではその上に「どう使い分けるか」を積み上げるだけで済みます。

CLFでよく出るサービスは以下の記事で分野別に整理しています。

▶ 【CLF-C02】よく出るAWSサービス一覧

AIFで新しく覚えるのは、機械学習と生成AIの用語

逆に、CLFの知識ではまかなえない、AIFで新しく覚える範囲も書いておきます。ここがAIFの勉強時間の大半になります。

機械学習の基礎では、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い、分類と回帰、過学習、精度や再現率といった評価指標、学習データの分割といった内容です。生成AIの基礎では、基盤モデル、トークン、埋め込み、プロンプトエンジニアリング、温度やTop-Kといった推論パラメータ、ハルシネーションなどの用語です。基盤モデルの応用では、RAGとファインチューニングの使い分け、エージェント、モデルの評価方法などが問われます。責任あるAIとガバナンスでは、バイアスや公平性、説明可能性、Bedrockのガードレール、モデルカードといった内容が出ます。

普段からChatGPTやClaudeを使っている方なら、「あの機能はこういう名前だったのか」と当てはめながら覚えられるので、思ったより早く進みます。逆に生成AIをほとんど使ったことがない方は、勉強と並行して実際に使ってみることをおすすめします。使いながら覚えるほうが圧倒的に定着します。

筆者がAIFを勧める理由と、AI知識の価値について

最後に、筆者がAIFという資格をどう見ているかを書いておきます。

「AIを使えているつもり」を「説明できる」に変える資格

AIFの一番の価値は、普段使っている生成AIについて「なんとなく」を「説明できる」に変えてくれることです。筆者はAIFを取る前から生成AIを業務で使い込んでいましたが、それでもAIFの勉強は知識の棚卸しとして意味がありました。ChatGPTやClaudeがどういう仕組みで動いているのか、RAGを組むときにどこにデータを置いてどう検索するのか、そういった技術的な部分を整理できたことで、提案や引き継ぎの場で議論についていけるようになりました。

AIの知識はこれから価値が上がる

筆者は、AIに関する知識はこれから必然的に価値が高まっていくと考えています。企業が生き残るうえでAIの活用は避けられませんし、自社でAIを使う側であっても、AIシステムを開発する側であっても、基礎的な用語と考え方は必要になるからです。転職市場でも、AIFのような資格は「AIについて学ぼうとしている姿勢」として評価されると思います。

SEについて言えば、AIをしっかり勉強しているSEはこれから重宝されますし、逆に自分のやり方を変えない人は相対的に市場価値が下がっていくと筆者は見ています。今まで1の仕事をしていた人がAIを使って3の仕事ができるようになれば、その差は数字として表れます。AIFはその入口として、ちょうどよい大きさの資格です。

AWS資格が実際にキャリアにどう影響したかは、以下の記事に筆者の実体験をまとめています。

▶ 【意味ないは誤解？】AWS資格でキャリアが変わった筆者のリアルな話

教材の選び方

CLFの教材は参考書とUdemyの問題集を組み合わせるのが定番です。Udemyの問題集は種類が多いので、以下の記事で比較しています。

▶ クラウドプラクティショナー対策 Udemy問題集の比較

AIFについても、参考書で用語を一通り押さえたあとに、模擬試験形式の問題集で問われ方に慣れる流れが合っています。並べ替えや組み合わせといった新しい形式の問題は、事前に触れておかないと本番で戸惑うためです。

AWS認定 AI Practitioner (AIF-C01) 模擬試験問題集

よくある質問

Q. CLFとAIFの両方を持っていると、SAAは免除されますか？

免除はありません。AWS認定に前提資格や免除の制度はなく、SAAを取るにはSAAの試験に合格する必要があります。ただし、CLFで覚えた基礎はSAAの勉強でそのまま使えるので、CLF→SAAの順番は勉強時間の面で有利です。

Q. AIFはAWSを触ったことがなくても合格できますか？

合格は可能ですが、AWSの基礎知識を試験ガイドが前提としているので、CLFの範囲（責任共有モデル、IAM、主要サービス、料金）を先に軽く押さえてから始めることをおすすめします。AWS未経験の方は、CLF→AIFの順番のほうが結果的に早く済みます。

Q. AIFは有効期限がありますか？CLFと同じですか？

AWS認定はどれも取得から3年間有効で、CLFもAIFも同じです。更新するには再受験するか、上位資格に合格する必要があります。CLFはSAAなどの上位資格に合格すると自動的に更新されますが、AIFの更新条件は認定ページで最新の案内を確認してください。

Q. 会社から「入門資格を1つ」と言われました。どちらを取ればよいですか？

会社がクラウド移行やAWS案件を進めているならCLF、生成AIの活用や提案を進めているならAIFです。どちらとも言えない場合は、前提知識がいらず社内の共通言語になりやすいCLFを選んでおけば外れません。会社側の意図を確認できるなら、一言聞いてから決めるのが確実です。

まとめ

• CLF-C02とAIF-C01は、問題数・時間・合格点・受験料が同じで、違いは「クラウドの基礎」を問うか「AIを使う人の基礎」を問うか
• AIFはAWSの基礎知識を前提にしているので、AWS未経験ならCLFから
• 営業・企画・新人SEはCLF、生成AI案件に関わる人はAIFが先
• 両方取るならCLF→AIF。責任共有モデル、IAM、料金、AI/MLサービスの位置づけが重なる
• 筆者はAIFを「使っている生成AIの知識の棚卸し」として勧め、CLFは資格コンプリートの目的で後から取った

非エンジニアの方がCLFに合格するための進め方は、以下の記事にまとめています。

▶ 文系・非エンジニアがCLFに合格するには

最後までお読みいただきありがとうございました。