AWS AIプラクティショナー
AIF-C01
AI/MLの概念、生成AI技術、およびAWS AIサービスに関する理解を確認してください。この認定は、機械学習パイプライン、責任あるAIの実践、Amazon Bedrock、SageMaker、およびインテリジェントアプリケーションを構築するためのその他のAWS AI/MLサービスに関する基本的な知識をカバーしています。
65
90 分
700/ 1000
300+
対象者
AWS上で生成AI施策を企画・評価・統制する実務者（プロダクトマネージャー、ソリューションアーキテクト、テクニカルリード、応用AIチーム）を主対象としています。事業成果とモデル選定、データ戦略、セキュリティ統制、Responsible AI方針を同時に整合させる必要がある横断的な役割に特に適しています。顧客向けAI機能、社内コパイロット、文書/ナレッジ支援を運用するチームに高い実務価値があります。
前提条件
厳密な前提資格は不要ですが、AWS主要サービスとAI/ML基礎の実務的理解が強く推奨されます。モデル選定のトレードオフ（品質・遅延・コスト）、プロンプト設計、検索/根拠付け（RAG）パターン、データプライバシー統制、IAM/KMSによるアクセス境界を理解していることが重要です。さらに、ハルシネーションリスク、評価指標、ガードレール、本番監視を総合的に判断できることが求められます。サポート自動化、コンテンツ生成、社内ナレッジ支援などの実適用経験があると準備効率が大きく向上します。
問題形式
言語と認定範囲
公式試験の対応言語
PasslyExam対応言語
資格の認定範囲
グローバルに認定され、多くの国で幅広く活用できます。
出題範囲
AIとMLの基本原則
生成AIの基礎
ファウンデーションモデルの応用
責任あるAIのためのガイドライン
セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス
推奨学習プラン
- 第1週: 生成AI基礎（LLM、プロンプト、埋め込み、RAG、微調整）とAWSサービス（Bedrock、SageMaker、KMS、IAM）の役割を整理します。
- 第2週: 毎日20〜30問を解き、誤答をモデル選定/データ戦略/RAG設計/セキュリティ・ガバナンスで分類します。
- 第3週: Responsible AI、評価指標（品質・幻覚・遅延・コスト）、ガードレール運用を重点補強します。
- 試験前5〜7日: タイムド模試で意思決定速度を上げ、再誤答（ガバナンス漏れ・境界設計ミス）を削減します。
問題検証プロセス
実践的な問題を実際に解いて、本番との類似度をご自身で確認してください。
よくある質問 (FAQ)
Q. AIF-C01は開発寄りですか、設計寄りですか？
A. 両方含みますが、中心は制約下でGenAIを安全かつ効率的に設計・運用する判断力です。
Q. 合格で最重要なポイントは？
A. モデル性能だけでなく、ガバナンス・セキュリティ・コスト・遅延を同時に最適化する視点です。
Q. 実務経験なしでも可能ですか？
A. 可能です。要件→リスク→設計代替→運用戦略の順で解くと安定します。
Q. 安全圏スコアは？
A. 直近3回で75〜80%以上を維持し、再誤答が減っていれば良好です。
Q. 練習問題と本番形式の模擬試験はどう使い分けますか？
A. 練習問題は分野別に解いて誤答解説で弱点を補う学習用、模擬試験はタイマーで本番のように解く仕上げ用です。どちらもオリジナル問題で、AIチューター解説付きです。
Q. これは試験ダンプと似ていますか？
A. PasslyExamは流出ダンプを提供しません。コンテンツは公式ガイドと公開された試験目標に基づいて作成し、現実的な問題パターンと難易度分布を反映するよう調整しています。焦点は暗記ではなく、解説ベースの学習による実践的な準備です。