AWS Certified AI Practitioner 合格体験記｜AWSでAIの基礎と生成AIサービスを学べる新しい入門資格

「SE資格取得シリーズ」の合格体験記です。AWS Certified AI Practitionerに合格した経験から、AI・機械学習・生成AIの基礎、Amazon Bedrockを中心としたAWS AIサービス、責任あるAI、次に狙いたいAssociate資格まで整理します。

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はじめに

AWS Certified AI Practitionerに合格しました。この資格は、AWSでAIの基礎と、AWSが提供しているAI・機械学習・生成AIサービスの概要を学べる資格です。

AWSの認定資格の中では、Cloud Practitionerと同じくFoundationalレベルに位置づけられる資格です。そのため、最初は少し余裕のある気持ちで受験しました。

Cloud Practitionerに合格していて、さらにSolutions Architect Associateまで取得していたため、AWS認定試験の出題傾向にはある程度慣れていました。

ただし、実際に勉強してみると、AWS Certified AI Practitionerは単なるAWSサービス名の暗記だけではなく、AI、機械学習、生成AI、責任あるAI、Amazon Bedrockなどの基礎を広く押さえる試験だと感じました。

この記事では、AWS Certified AI Practitionerを受験して感じた難易度、学習ポイント、AWS AIサービスの勉強方法、次に狙いたい資格についてまとめます。

AWS Certified AI Practitionerとは

AWS Certified AI Practitionerは、AIや機械学習、生成AIに関する基礎知識と、AWSのAI関連サービスの概要を問う資格です。

AWS公式では、AWS Certified AI PractitionerはFoundationalカテゴリの資格で、試験形式は90分、65問です。試験ガイドでは、AI/ML、生成AI、AWSの関連サービスやツールの基礎理解を示す試験とされています。

出題範囲には、AI/ML基礎、生成AI基礎、基盤モデルの活用、責任あるAI、AIソリューションのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンスが含まれます。

Cloud Practitionerが「クラウドとは何か」「AWSにはどのような基本サービスがあるか」を学ぶ資格だとすれば、AI Practitionerは「AIとは何か」「AWSでAIを使うにはどのようなサービスがあるか」を学ぶ資格だと思います。

・AI、機械学習、深層学習の違い
・生成AI、基盤モデル、LLMの基本
・プロンプトエンジニアリング
・RAG、埋め込み、ベクトルデータベース
・Amazon Bedrock
・Amazon SageMaker
・Amazon Q
・責任あるAI
・AI利用時のセキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス

AIの専門家としてモデルを一から作る試験ではありません。どちらかというと、AIや生成AIを業務で活用するために、基本概念とAWSサービスの使いどころを理解する試験です。

Cloud Practitionerと同じFoundationalレベル

AWS Certified AI Practitionerは、Cloud Practitionerと同じFoundationalレベルです。そのため、AWS認定資格の中では入門資格に近い位置づけです。ただし、Cloud Practitionerと出題分野はかなり違います。

Cloud Practitionerでは、AWSのクラウド全体、料金、責任共有モデル、主要サービス、サポートプランなどが中心でした。一方で、AI Practitionerでは、AIと生成AIの基礎、Amazon Bedrock、SageMaker、Amazon Q、責任あるAIなど、AI領域にかなり寄った内容になります。

私の体感では、難易度はCloud Practitionerと同じくらい、または少し低めに感じました。ただし、これはAIの基礎をある程度知っていたことと、AWS認定試験に慣れていたことが大きいと思います。

AIやAWSにまったく触れたことがない人にとっては、聞き慣れない用語が多く、最初は少し戸惑うかもしれません。

AIの基礎は大学で少し学んでいた

私は大学時代に、AIの基礎学習を受けたことがありました。そのため、AI、機械学習、教師あり学習、教師なし学習、ニューラルネットワークといった基本的な考え方は、完全に初見ではありませんでした。

もちろん、大学で学んだ内容をすべて覚えていたわけではありません。ただ、AIという言葉に対する抵抗感は少なかったです。

そのため、今回の試験勉強では、AIの理論そのものよりも、AWSのAIサービスを中心に学習しました。特に重要だと感じたのは、Amazon Bedrockです。

Amazon Bedrockがかなり重要

AWS Certified AI Practitionerでは、Amazon Bedrockの理解がかなり重要だと感じました。Amazon Bedrockは、生成AIアプリケーションを構築するためのAWSのマネージドサービスです。

基盤モデルを利用したり、RAGを構成したり、ガードレールを使って安全性を高めたりする場面で出てきます。試験では、Amazon Bedrockについて、深い実装手順まで問われるというより、生成AIアプリケーションでどのような役割を持つのかを問われる印象でした。

• どのような用途で使うサービスなのか
• 生成AIアプリケーションでどのような役割を持つのか
• SageMakerとの違いは何か
• Amazon QやPartyRockなどとどう関係するのか
• 責任あるAIやガードレールとどうつながるのか

生成AIのAWSサービスを学ぶなら、まずAmazon Bedrockを中心に整理するのがよいと思います。

サービス名と使いどころを覚える試験

AI Practitionerは、Cloud Practitionerと同じく、サービス名と使いどころを問う問題が多い印象でした。

• 音声をテキスト化するならどのサービスか
• テキストを音声に変換するならどのサービスか
• 画像や動画を分析するならどのサービスか
• 自然言語処理でテキストを分析するならどのサービスか
• 生成AIアプリケーションを作るならどのサービスか

代表的には、次のようなサービスです。

Amazon Bedrock：生成AIアプリケーション、基盤モデル活用
Amazon SageMaker：機械学習モデルの構築・学習・デプロイ
Amazon Comprehend：自然言語処理
Amazon Transcribe：音声の文字起こし
Amazon Translate：翻訳
Amazon Polly：テキスト読み上げ
Amazon Rekognition：画像・動画分析
Amazon Lex：チャットボット
Amazon Q：生成AIアシスタント

このあたりは、サービス名だけでなく「何に使うか」までセットで覚えた方がよいです。

生成AIの基礎用語も重要

AWSサービスだけでなく、生成AIの基礎用語も重要でした。

・基盤モデル
・大規模言語モデル
・トークン
・プロンプト
・プロンプトエンジニアリング
・埋め込み
・ベクトル
・RAG
・ファインチューニング
・ハルシネーション
・温度パラメータ
・マルチモーダル

試験では、なんとなく知っているだけでは迷うことがあります。RAGとファインチューニングの違い、埋め込みとベクトルデータベースの関係、ハルシネーションがなぜ問題になるのか、温度パラメータを変えると出力がどう変わるのかは整理しておいた方がよいです。

責任あるAIも押さえる必要がある

AWS Certified AI Practitionerでは、責任あるAIも重要です。AIは便利ですが、何でも安全に使えるわけではありません。生成AIでは、ハルシネーション、バイアス、著作権、個人情報、説明可能性、透明性、セキュリティなどのリスクがあります。

・公平性
・説明可能性
・透明性
・安全性
・プライバシー
・セキュリティ
・ガバナンス
・コンプライアンス

試験では、単に「AIを使えば便利」という話だけではなく、AIを責任を持って使うための考え方も問われます。Amazon BedrockのGuardrailsや、SageMaker Clarifyのようなサービス・機能は、責任あるAIの観点と結びつけて理解するとよいと思います。

私の勉強方法

私の勉強方法は、AWSのAIサービスを中心に整理する形でした。AIの基礎はある程度知っていたため、まずはAWSサービスの役割を覚えることに集中しました。

1. AWS Certified AI Practitionerの試験範囲を確認する
2. 生成AIと機械学習の基礎用語を整理する
3. Amazon Bedrockを重点的に学ぶ
4. SageMakerやAmazon Qなど関連サービスを整理する
5. AWSのAI系サービス名と用途を覚える
6. 模擬問題で問われ方に慣れる
7. 間違えた問題を復習する

Cloud PractitionerやSolutions Architect Associateを取得していたため、AWS認定試験の問題の作り方には慣れていました。そのため、どのような聞かれ方をするか、どのように選択肢を比較すればよいかは、比較的つかみやすかったです。

難易度の体感

私の体感では、AWS Certified AI Practitionerの難易度は、Cloud Practitionerと同じくらい、または少し低めでした。ただし、これは私がすでにAWS資格をいくつか取得しており、AIの基礎にも多少触れていたためだと思います。

AWS認定試験を初めて受ける人にとっては、Cloud Practitionerの方が入りやすいかもしれません。一方で、すでにCloud PractitionerやSolutions Architect Associateを取得している人であれば、AI Practitionerは比較的取り組みやすい試験だと思います。

特に、Amazon Bedrock、生成AIの基礎、AIサービスの用途を整理すれば、十分に合格を狙えると感じました。

Cloud Practitionerとの違い

Cloud Practitionerは、AWSクラウド全体の基礎を学ぶ資格です。EC2、S3、RDS、VPC、IAM、料金、責任共有モデルなど、AWSを使うための土台を学びます。

一方で、AI Practitionerは、AIと生成AIに特化した入門資格です。そのため、Cloud Practitionerと同じFoundationalレベルではありますが、学ぶ内容はかなり違います。

Cloud PractitionerでAWSの全体像を学ぶ。AI PractitionerでAIとAWSのAIサービスを学ぶ。この2つは、どちらか一方というより、両方取得してもよい資格だと思います。

特に、今後AIを業務で活用したい人にとって、AI Practitionerは良い入口になります。

次はMachine Learning Engineer Associateを目指したい

AWS Certified AI Practitionerに合格したあと、次に狙いたいのはAssociateレベルのAI・データ系資格です。現行のAWS資格で考えると、候補は次の2つです。

・AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
・AWS Certified Data Engineer - Associate

Machine Learning Engineer Associateは、機械学習ワークロードを本番環境で実装・運用する力を問う資格です。AI PractitionerがAIの基礎を学ぶ資格だとすれば、Machine Learning Engineer Associateは、より実務寄りに機械学習を扱う資格だと思います。

一方で、Data Engineer Associateは、データの取り込み、変換、パイプライン、データモデル、データ品質などを扱う資格です。AIや機械学習を使うには、データ基盤の理解も重要です。そのため、AI Practitionerの次に、Machine Learning Engineer AssociateかData Engineer Associateを目指す流れは自然だと思います。

これから受ける人へのアドバイス

これからAWS Certified AI Practitionerを受ける人には、次の流れをおすすめします。

1. AI、ML、生成AIの基本用語を整理する
2. Amazon Bedrockを重点的に理解する
3. AWSのAIサービス名と用途を覚える
4. RAG、埋め込み、ベクトル、プロンプトを整理する
5. 責任あるAI、セキュリティ、ガバナンスを押さえる
6. 模擬問題で問われ方に慣れる
7. 間違えた問題のサービス名と用途を復習する

特に大事なのは、サービス名と用途をセットで覚えることです。AWS Certified AI Practitionerは、AIの高度な数式やモデル開発を問う試験ではありません。しかし、AIの基礎用語とAWSサービスの使いどころを理解していないと、選択肢で迷います。

Amazon Bedrock、SageMaker、Amazon Q、Comprehend、Transcribe、Translate、Polly、Rekognitionあたりは、用途を整理しておくとよいです。

ChatGPTを使った学習方法

この試験は、ChatGPTを使った学習とも相性が良いです。わからない用語が出てきたら、次のように質問すると理解しやすくなります。

AWS Certified AI Practitioner向けに、
RAGとファインチューニングの違いを説明してください。

Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Qの違いを、
試験対策向けに整理してください。

生成AIのハルシネーションとは何か、
AWS AI Practitioner向けに説明してください。

Amazon Comprehend、Transcribe、Translate、Polly、Rekognitionの使い分けを表で整理してください。

責任あるAIで問われやすい観点を、初心者向けに整理してください。

AI資格の勉強にAIを使うのは、かなり相性が良いです。ただし、AWSサービスは更新が早いため、ChatGPTだけに頼るのではなく、公式情報や最新教材も確認しながら学習することが大切です。

まとめ

AWS Certified AI Practitionerは、AWSでAIの基礎とAWSのAIサービスを学べる入門資格です。比較的新しい資格試験であり、Cloud Practitionerと同じFoundationalレベルに位置づけられています。

私はCloud Practitioner、Solutions Architect Associateなどを取得していたため、AWS認定試験の傾向には慣れていました。また、AIの基礎学習も大学で少し経験していたため、今回の勉強ではAWSのAIサービスを中心に学習しました。

特に重要だと感じたのは、Amazon Bedrockです。試験全体としては、サービス名と用途を問う問題が多く、Cloud Practitionerに近い感覚でした。

私の体感では、難易度はCloud Practitionerと同じくらい、または少し低めです。ただし、AIやAWSにまったく触れていない人にとっては、生成AI、RAG、基盤モデル、責任あるAI、AWS AIサービス名など、覚えることはそれなりにあります。

AWS Certified AI Practitionerは、これからAIを業務で使いたい人、AWSの生成AIサービスを学びたい人にとって、良い入口になる資格です。次は、AssociateレベルのMachine Learning Engineer AssociateやData Engineer Associateにも挑戦したいと思います。

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受験前の注意

AWS認定資格は、試験名、試験コード、出題範囲、料金、受験方法、対象サービスが変更される可能性があります。特にAI関連サービスは変化が速いため、受験する際は、必ずAWS公式サイトで最新の試験情報を確認してください。

参考リンク

• AWS Certified AI Practitioner 公式ページ
• AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 公式ページ
• AWS Certified Data Engineer - Associate 公式ページ