はじめに
先日「AWS Certified Generative AI Developer - Professional（AIP-C01）」を受験し、無事合格することができました！
画像出典：Credly
当認定は、2026年4月14日に正式リリースされた比較的新しい認定のため、問題集も少なく私自身どのように学習を進めるか悩みました。
当ブログでは、私が実施した学習方法や所感についてまとめます。
今後、当認定を受験される方の参考になれば幸いです。
学習内容
１．知識のインプット
私自身、業務で生成AIソリューションを実装した経験がなく、個人で Amazon Bedrock を触ってみた程度だったため、まずは知識のインプットが必要でした。
初めに試験ガイドをよく読み、Black Belt や Amazon Bedrock ユーザーガイド を通じて関連知識をインプットしていきました。
これだけでも全量が多いので、NotebookLM にドキュメントを読み込ませて要約してもらう等、気が滅入らない範囲で情報を詰め込みました。
これらのドキュメントは、後続の学習時にも適宜参照し、認識のすり合わせや理解を深めるために利用することが重要だと感じます。
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試験ガイド (AIP-C01)
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/aws-certification/latest/ai-professional-01/ai-professional-01.pdf -
AWS Black Belt Online Seminar (Bedrock関連)
https://aws.amazon.com/jp/events/aws-event-resource/archive/?ams%23interactive-card-vertical%23pattern-data--1962452770.search=Bedrock -
Amazon Bedrock ユーザーガイド
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html
２．ハンズオン
やはり実際に手を動かしてみることが、理解を深める近道だと思います。
普段はIaCで構築することがほとんどですが、慣れないサービスはAWSマネジメントコンソールで操作しながら構築する方が理解しやすいと思います。
（個人差はあると思うので、やりやすい方法でよいと思います。）
１）RAG構築
Kiro に試験ガイドの内容に沿ってハンズオン手順書を作ってもらい、AWSマネジメントコンソールで1つ1つポイントを確認しながら実施しました。
体系的に理解を深めるため、ナレッジベースだけでなくガードレールや評価といった機能も取り込んでもらいました。
ちなみに、RAG構築のコストは $1～2 程度でした。
２）AWS Microcredentials - AWS Agentic AI Demonstrated
AWS Microcredentials は、AWS公式のハンズオン形式の認定なのですが、RAG構築だけではカバーできなかったエージェント周りを触れられたため、とても有意義だったと感じます。
３）その他機能を触る
Amazon Bedrock には、推論プロファイル、フロー、プロンプト管理、データオートメーションといった機能もあるので、「まずは単体でも触ってみる」を心がけました。
３．Skill Builder 模擬試験
私はサブスクリプション登録しているので、無料20問と有料75問を2周ずつ実施しました。
無料20問だけでも、問題に慣れるという意味では有効かとは思いますが、有料75問も解いている方が盤石だと思います。
お財布と相談してから利用していただければと思います。
まとめ
生成AIの発展スピードは凄まじく、今ある機能や技術も数週間～数ヶ月後には廃れていくことも十分にあり得ます。
学習を進めていく過程で日々新たな機能が追加されていくところを目の当たりにして、AIP-C01 から AIP-C02 に更新される日も近いのではないかと感じました。
（もしかしたら、3年後に更新する際は、AIP-C06 とかになってるかもしれませんね。）
資格取得のみで満足せず、今後も新しい情報のキャッチアップとスキルを磨き続ける姿勢を継続していきます！
