AWS AI Practitionerの難易度と勉強方法【2026年版】

AWS Certified AI Practitioner（試験コード AIF-C01）を調べると、「120分・85問」「受験料150ドル」と書いた記事と、「90分・65問」「100ドル」と書いた記事が混ざっていて、どれを信じればよいか迷います。2026年11月6日にAWSの公式ページで確かめた答えは、90分・65問・100 USD（日本円の価格は15,000円）です。

難易度の結論を先に言うと、AWS認定の中では入門の位置づけで、コードを書く問題は出ません。ただし、「用語を知っている」だけでは解けません。場面を読んで、どの手法・どのサービスが合うかを選ばせる試験です。さらに2026年10月29日に試験ガイドの新しい版（1.2）が出て、エージェント型AIやMCPが範囲に入りました。古い教材だけで準備すると、ここが抜けます。

この記事では、公式で確かめた試験の形式と採点の仕組み、2026年の変更点、勉強の順番、naminori の無料講座「AWS Certified AI Practitioner対策」（全8回）の中身と例題3問、転職でこの資格がどう効くかを、naminori の求人データで説明します。

AWS Certified AI Practitionerとは ― AIを「作る人」ではなく「使う人」の資格

AWS Certified AI Practitioner は、AIと機械学習、生成AIの基本を、AWSのサービスと結びつけて理解しているかを確かめる認定です。AWS認定の中では入門（Foundational）の区分にあります。

公式の試験ガイドは、想定する受験者を「AWS上のAI/機械学習の技術に、最大6か月ほど触れた人」とし、「AI/機械学習の仕組みを使うが、必ずしも作るわけではない人」と書いています。次のような仕事は、試験の範囲外とはっきり書かれています。

• AI・機械学習のモデルやアルゴリズムを開発する・コードを書く
• データエンジニアリングや特徴量エンジニアリングを実装する
• ハイパーパラメータの調整やモデルの最適化をする
• 機械学習のパイプラインや基盤を作って動かす

つまり、AIを業務に入れる企画・推進の人、AIを使う現場のまとめ役、AIの話についていきたい営業やコンサルタントに向いた試験です。

試験の形式と出題範囲（2026年11月時点・公式で確認）

2026年11月6日に、AWSの認定ページ、試験ガイド（AIF-C01）、受験前のポリシー、受験後のポリシーで確かめた内容です。

項目	内容
試験コード	AIF-C01
試験時間	90分
問題数	65問（採点される50問＋採点されない15問）
1問あたりの時間（計算）	約83秒
問題の形式	単一選択・複数選択・並べ替え・組み合わせ
合格基準	100〜1,000のスケールスコアで700以上
採点の方式	補償型（分野ごとの合格点は無く、全体で合格すればよい）
受験料	100 USD。日本円の価格は15,000円（「Applicable taxes may apply」＝税がかかる場合がある、とだけ書かれている）
受験方法	Pearson VUE のテストセンター、またはオンライン監督
言語	日本語で受けられる（ほかに英語・韓国語・中国語など）
有効期間	3年
不合格のとき	14日待てば再受験できる。受験のたびに受験料が全額かかる

採点の仕組みで、知っておきたいことが3つあります。

1つ目は、採点されない15問がどれかは示されないことです。AWSが今後の試験に使えるかを調べるための問題で、画面では見分けられません。全部を本番のつもりで解きます。

2つ目は、答えなかった問題は不正解になり、当て推量で答えても減点は無いことです。分からない問題も、必ずどれかを選びます。

3つ目は、700は換算した点数で、「7割正解」と同じ意味ではないことです。何問正解すれば合格かは公表されていません。

5つの分野と比率

採点される問題の中での比率です。50問に当てはめた問題数は、比率から計算した目安で、実際の出題数がこのとおりとは限りません。

分野	比率	50問に当てはめた目安	主な中身
第1分野 AIと機械学習の基礎	20%	約10問	学習の種類、回帰・分類・クラスタリング、機械学習の進め方、評価の指標
第2分野 生成AIの基礎	24%	約12問	トークン・埋め込み・基盤モデル、得意と不得意、エージェント型AIの考え方、AWSの生成AIサービス
第3分野 基盤モデルの使い方	28%	約14問	モデルの選び方、推論パラメータ、RAG、プロンプトの技法、ファインチューニング、評価
第4分野 責任あるAIの指針	14%	約7問	偏りと公平性、説明可能性、法的な危険
第5分野 セキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス	14%	約7問	責任共有モデル、権限、暗号化、監査

いちばん重いのは第3分野の28%で、第2分野と合わせると半分を超えます。生成AIの使い方が試験の中心です。

2026年の変更点 ― 試験ガイド1.2でエージェントとMCPが入った

AIF-C01 の試験ガイドには改訂の履歴が載っています。2026年11月6日に改訂履歴のページで確かめた内容です。

版	公開日
1.0	2026年3月26日
1.1	2026年4月30日
1.2	2026年10月29日

同じページに「試験ガイドの更新は、試験に反映される約1か月前に公開される」とあります。1.2の内容が試験に入るのは、2026年11月下旬ごろからと読めます。正確な時期は、受験の前に公式で確かめてください。

いまの版（1.2）で目立つのは、次の点です。

• 第2分野に、エージェント型AIの基本が入っています。 複数のエージェントを組み合わせる仕組み、MCP（Model Context Protocol）とエージェントを外の仕組みにつなぐ役割、記憶の管理、道具の使い方、仕事の流れの組み立て、などです
• 「コンテキストエンジニアリング」の役割も第2分野に入っています
• 範囲内のサービスに、Amazon Bedrock AgentCore、Kiro、Strands Agents、Amazon Quick が入っています
• 第3分野には、AIエージェントの役割と使い道、エージェントや RAG を使ったアプリの評価の方法、プロンプトの管理（Amazon Bedrock Prompt Management）が入っています

もう1つ、日本語で受ける人には関係ありませんが、イタリア語版とドイツ語版は2026年10月15日の後に終了すると認定ページに書かれています。

検索の上位に出る解説記事には、試験時間・問題数・受験料が公式と合わないもの（「120分・85問」「150ドル」）や、エージェント・MCPに触れていないものがありました。2026年11月より前に書かれた教材は、エージェントの範囲が手薄な可能性があります。

難易度と、向いている人・向いていない人

難易度を数字で示した公式の情報はありません。合格率も公表されていません。そのうえで、試験ガイドから読み取れる難しさは次の2つです。

1. 定義より「場面に合うものを選ぶ」問題が多い。 たとえば「社内のマニュアルが毎月変わる。最新の内容で答えさせたい。最も費用と手間が少ない方法は」という形です。RAG・ファインチューニング・事前学習の違いを、費用と手間で説明できないと解けません。

2. AWSのサービスの名前が多い。 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend、AWS CloudTrail など、似た名前のサービスを「どの困りごとを解くか」で覚える必要があります。

向いている人	向いていない人（別の資格が合う）
生成AIを業務に入れる企画・推進の仕事を目指す人	AWSのクラウド全体の基礎から知りたい人（Cloud Practitioner が先）
AIの導入の打ち合わせで、RAGや温度の話についていきたい人	機械学習のモデルを自分で作って運用したい人（Machine Learning Engineer – Associate が近い）
AWSを使う会社で、AIの使いどころを提案したい人	特定のクラウドに寄らないAIの全体像を学びたい人（G検定が近い）

AWSやITが初めての人について、公式の認定ページは、先に「AWS Cloud Practitioner Essentials」か「AWS Technical Essentials」で学ぶことを勧めています。Cloud Practitioner の試験は AWSクラウドプラクティショナー(CLF)の勉強方法と受験料｜SAAとの違い で、AWS資格全体の順番は「AWS資格の順番」で説明しています。クラウドに寄らないAIの全体像から学びたい人は G検定の勉強方法｜100分・145問の試験に合う順番【2026年】 も参考にしてください。

更新の方法

有効期間は3年です。認定ページによると、更新は、この試験の最新の版に合格するか、AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate を取ると自動で更新されます。なお、受験後のポリシーには「合格した試験は、2年間は同じ試験を受け直せない」とあります。

勉強の進め方 ― 比率の大きい分野に時間を割く

勉強時間の公式の目安はありません。この記事では「◯時間で合格」とは書きません。順番は次のとおりです。

1. 試験の形と採点を知る。 65問・90分、採点される50問、700で合格、補償型。分からない問題も空けない
2. 第1分野（AIと機械学習の基礎）を固める。 回帰・分類・クラスタリングの使い分けと、適合率・再現率の計算。ここは生成AIの評価の土台にもなります
3. 第2分野・第3分野（生成AI）に時間を多く割く。 合わせて52%です。トークン・埋め込み・RAG・温度・エージェント・MCP を、「何に使うか」と一緒に覚えます
4. 第4分野・第5分野（責任あるAI、セキュリティ）を仕上げる。 責任共有モデルで利用者の責任になるもの、Guardrails、権限・暗号化・監査の道具をサービス名で押さえます
5. 試験ガイドを最初から読み直す。 1.2で入った項目（エージェント、MCP、AgentCore など）に、自分の言葉で説明できない用語が残っていないかを確かめます

間違えた問題は、理由を1行で書き残します。「温度を上げると答えが安定すると思っていた。実際は逆で、下げると安定する」のように書くと、直前の見直しに役立ちます。

naminori の講座でできること ― 全8回を無料で

naminori の「AWS Certified AI Practitioner対策」は、無料で受けられる全8回の講座です。講座ページの学習時間の目安は3時間10分、修了テストは約20分です（2026年11月6日時点）。講座ページはログインせずに見られ、修了テストを受けるときは会員登録（ログイン）が必要です。

各回には、スライド・読み上げ音声・解説PDF・小テストがあり、最後に修了テスト10問があります。例題・小テスト・修了テストはすべて講座のための自作で、公式のサンプル問題や問題集の文章は使っていません。

講座に出てくる架空の主人公

講座の主人公は、架空の「チアキ」です。保険会社のコールセンターで、十数人のオペレーターをまとめるスーパーバイザーをしている31歳です。職場に通話の要約や回答の候補を出す生成AIが入り、導入の打ち合わせに現場の代表として呼ばれるうちに、AIの活用を進める仕事に就きたいと考えるようになりました。

ところが、打ち合わせでは「埋め込み」「RAG」「温度」といった言葉についていけません。前の職場の同僚で、いまはクラウドのエンジニアをしている「コハル」に相談し、この試験の範囲で学び始める、という話です。チアキもコハルも、講座のための架空の人物です。

全8回の構成

回	内容	試験の分野
1	試験の全体像と学び方 ― AIF-C01の5分野と採点の仕組みを知り、合格までの計画を立てる	全体
2	AIと機械学習の基礎 ― 学習の種類を知り、回帰・分類・クラスタリングを使い分ける	第1分野
3	機械学習の進め方と評価 ― パイプラインを知り、適合率・再現率・F1を計算する	第1分野
4	生成AIの基礎 ― トークン・埋め込み・基盤モデルを知り、得意と不得意を説明する	第2分野
5	基盤モデルの使い方 ― プロンプト・推論パラメータ・RAG・エージェントを組み立てる	第3分野（エージェント・MCPを含む）
6	カスタマイズと評価 ― ファインチューニングとRAGの費用を比べ、評価の方法を選ぶ	第3分野
7	責任あるAI ― バイアスと公平性と説明可能性を知り、Guardrailsとモデルカードで備える	第4分野
8	セキュリティとガバナンス ― 責任共有モデル・権限・暗号化・監査で、安全に本番へ出す	第5分野

第5回では、エージェントが目標に向けて手順を考え、道具を呼び出しながら仕事を進める仕組みと、エージェントを外の道具につなぐ共通の決まりとしてのMCPを扱います。AWSでエージェントを本番で動かす土台としての Amazon Bedrock AgentCore にも触れます。

AWS Certified AI Practitioner対策を受ける（無料・全8回）

講座の例題を解いてみる

講座の台本から3問を選びました。どれも講座のための自作の問題です。

例題1：採点の仕組み（第1回）

AIF-C01 の受け方として正しいものはどれでしょう。

• ア　5つの分野のそれぞれで700点以上をとる必要がある
• イ　迷った問題は、空けておいたほうが点数が下がらない
• ウ　採点されない問題は画面に印が付いているので、飛ばしてよい
• エ　全体のスケールスコアが700点以上なら合格になる

正解はエです。 補償型なので、全体で700以上なら合格です。

アは、分野ごとの合格点が無いので違います。イは、未回答は不正解になり、推測による減点も無いので、空けると損をするだけです。ウは、採点されない問題は示されないので違います。試験の中身とは関係なさそうな問題ですが、ここを知らないと本番で点を落とします。

例題2：適合率と再現率、どちらのモデルを選ぶか（第3回）

まず計算です。1,000件の通話のうち、本当に苦情だったのは100件。モデルが苦情と判定したのは90件で、そのうち本当に苦情だったのは72件でした。

• 当たり（苦情と判定して本当に苦情）: 72件
• 誤報（苦情と判定したが苦情ではない）: 90 − 72 = 18件
• 見逃し（苦情なのに苦情ではないと判定）: 100 − 72 = 28件
• 正しく苦情ではないと判定: 900 − 18 = 882件

指標	計算	値
正解率	(72 + 882) ÷ 1,000	0.954
適合率	72 ÷ 90	0.8
再現率	72 ÷ 100	0.72
F1スコア	2 × 0.8 × 0.72 ÷ (0.8 + 0.72)	約0.76

正解率は95%を超えますが、本当の苦情の3割近くを見逃しています。全部を「苦情ではない」と判定するモデルでも、正解率は 900 ÷ 1,000 = 0.9 になります。見つけたいものが少ないデータでは、正解率だけでモデルを判断しません。

そのうえで、選ぶ問題です。保険金の不正な請求を見つけるモデルを比べます。モデルAは適合率0.9・再現率0.5、モデルBは適合率0.6・再現率0.85。不正の見逃しによる損が大きく、疑わしいものは人が調べ直す体制があります。どちらを選ぶべきでしょう。

正解はモデルBです。 見逃しが困る場面なので、再現率の高いモデルを選びます。モデルBは誤報が多くなりますが、人が調べ直す体制があるので、誤報の手間は吸収できます。モデルAは、判定が出たときの当たりは多いものの、不正の半分を見逃します。

ちなみに、F1スコアで比べると、モデルAは約0.64、モデルBは約0.70です。ただ、この問題の決め手はF1ではなく「見逃しが困るかどうか」です。誤報が困る場面（大事なメールを迷惑メールとして捨ててしまうなど）なら、適合率を重く見ます。

例題3：毎月変わるマニュアルに沿って答えさせる（第5回）

社内の手続きのマニュアルが毎月更新されます。生成AIに、常に最新のマニュアルに沿って答えさせたいとき、最も費用と手間が少ない方法はどれでしょう。

• ア　毎月、マニュアルでモデルを一から事前学習する
• イ　毎月、マニュアルでファインチューニングをやり直す
• ウ　RAGで、質問に関係するマニュアルの部分を探して、プロンプトに添える
• エ　温度を下げる

正解はウです。 RAG なら、探す先の文書を差し替えるだけで、最新の内容で答えられます。

アの一からの事前学習は、大量のデータと費用がかかり、毎月行うのは現実的ではありません。イのファインチューニングは、言い方や形式をそろえるのには向きますが、更新のたびにやり直すのは手間がかかり、新しい事実を確実に覚えさせる方法としても向きません。エの温度は答えのぶれの調整で、マニュアルの中身を知らないことは解決しません。

試験ガイドの第3分野には「カスタマイズの方法（事前学習・ファインチューニング・文脈内学習・RAG・蒸留）の費用の違いを説明する」という項目があります。この問題は、その項目をそのまま場面にしたものです。

転職でこの資格はどう効くか（naminori の求人データ）

naminori は、AIを使いこなす会社への転職サービスです。掲載してきた求人で、AWSやAIがどう扱われているかを数えました（2026年11月6日に本番のデータベースで集計）。

数えたもの	件数
過去分を含む求人（掲載終了78件＋掲載中6件）	84件
そのうち、本文で「AI・機械学習」に触れた求人	33件
そのうち、本文で「AWS」に触れた求人	19件
そのうち、本文で「生成AI・LLM」に触れた求人	5件
掲載中の6件のうち、「AI・機械学習」に触れた求人	5件
掲載中の6件のうち、「AWS」に触れた求人	2件
特定の資格を応募の条件にした求人	0件
福利厚生などで「資格取得支援」に触れた求人	84件中40件

数えたのは、求人のタイトル・募集内容・必須スキル・応募資格・ポジション・募集背景の本文です。資格名で見ると、AWSの資格で出てきたのは Solutions Architect – Associate の1件だけで、AI Practitioner と書いた求人はありませんでした。

この資格は、応募の入場券ではありません。 資格が無くても応募はできます。

それでも、AIとAWSに触れる求人はあります。 84件中、AI・機械学習に触れた求人が33件、AWSに触れた求人が19件ありました。AIの活用を進める仕事の面接では、「なぜその方法を選ぶのか」をよく聞かれます。「社内の規程に沿って答えるAIを作るなら、モデルを学び直すのか、RAGを使うのか」「このモデルは、適合率と再現率のどちらで評価するのか」。例題2と例題3は、その答え方の練習になっています。

84件中40件の求人は「資格取得支援」に触れていました。受験料の負担や取得後の手当など、中身は会社ごとに違います。入社してから会社の制度を使って取る、という選び方もあります。

AIに関わる職種の全体像は「AIエンジニアとは」に、エンジニア以外の職種でAIの時代に何を学ぶかは「非エンジニアがAI時代に受けるべき講座10選」にまとめています。

よくある質問

AWS Certified AI Practitionerの受験料はいくらですか

2026年11月6日にAWSの公式ページで確かめた価格は、100 USD、日本円の価格は15,000円です。税込か税別かは書かれておらず、「税がかかる場合がある（Applicable taxes may apply）」とだけあります。不合格で受け直すときも、受験のたびに全額がかかります。

試験は日本語で受けられますか

受けられます。認定ページの言語の一覧に日本語があります。受験方法は、Pearson VUE のテストセンターか、オンライン監督（自宅など）のどちらかです。

Cloud Practitioner（CLF）を先に取るべきですか

決まりはありません。この試験に前提の資格は無く、どちらから受けてもかまいません。ただ、AWSやITが初めての人には、公式の認定ページが「AWS Cloud Practitioner Essentials」などで先にAWSの基本を学ぶことを勧めています。試験ガイドも、EC2・S3・Lambda・IAM・責任共有モデル・料金の考え方を知っていることを前提にしています。クラウドの基礎が不安なら CLF の範囲から、AIの仕事に早く近づきたいならこの試験から、という選び方ができます。

何点で合格ですか。7割正解すればよいですか

合格は、100〜1,000のスケールスコアで700以上です。スケールスコアは換算した点数なので、「7割正解」と同じ意味ではありません。何問正解すれば合格かは公表されていません。

プログラミングができなくても合格できますか

コードを書く問題は出ません。試験ガイドは、モデルの開発やコードを書くこと、ハイパーパラメータの調整を範囲外としています。必要なのは、場面に合う手法とサービスを選ぶ力と、適合率・再現率のような簡単な計算です。

古い教材でも勉強できますか

基礎の部分は使えます。ただし、2026年10月29日の試験ガイド1.2では、エージェント型AI・MCP・Amazon Bedrock AgentCore・Kiro・Strands Agents・Amazon Quick などが入っています。古い教材を使うときは、試験ガイドの最新版と見比べて、足りない項目を補ってください。

まとめ ― まず第1回で採点の仕組みを知る

• AIF-C01 は90分・65問（採点されるのは50問）、700以上で合格、補償型です。受験料は100 USD（日本円の価格は15,000円）。2026年11月6日にAWS公式で確認しました
• 2026年10月29日の試験ガイド1.2で、エージェント型AIとMCPが範囲に入りました。試験への反映は、公開の約1か月後とされています
• 勉強は、比率の大きい第2分野・第3分野（合わせて52%）に時間を多く割きます
• 資格は応募の入場券ではありませんが、AIの活用を進める仕事の面接で「なぜその方法か」を説明する根拠になります

最初の一歩は、講座の第1回です。試験の形と採点の仕組み、5つの分野の比率を確かめ、自分が説明できない分野を見つけます。

AWS Certified AI Practitioner対策を受ける（無料・全8回）

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