AWS認定AIP(Generative AI Developer – Professional)に合格するまでの遠回り記

はじめに

この前はじめて AWS のプロフェッショナル資格のAIP(AWS Certified Generative AI Developer - Professional)を受けて合格したので、その勉強方法について紆余曲折あり、共有したいと思います。

結論からいうと 効率よく試験に合格するのなら、下記2つの対策で十分でした。
※2026年7月時点の情報です。

CloudTech
Udemy模擬試験

しかしながら、はじめてのプロフェッショナル試験ということも有り自分は慎重になりすぎた結果、いろいろと対策をしすぎてしまい、なんだかんだで150時間くらい(目安として資格保有者ならその半分でいいらしい)やってしまったため、かなり遠回りしてしまいました。
その試行錯誤と所感についてつらつらと共有したいと思います。

※本記事はAWS AIPの試験合格を保証することはできませんので、参考にする程度で勉強方法の判断はご自身でお願いします。

実際の勉強の流れ

まず、CloudTechの問題を一通り解きました。MLAを取得していたことも有り、初見で7割程度正解でした。ここで少し自信がつきました。
しかし、この時期のCloudTechの問題は84問しかなく、本番で75問あるので問題の量に不安があり、別の問題集を解く必要があると思いました。

Xやブログ記事などいろいろと見た結果、AWS スキルビルダーは公式の模擬テスト及び専用の学習コースがあります。
まずは20問の公式の練習問題集（Official Practice Question Set）を解くことにしました。

そこで、、、正答率なんと45%... これでは合格の75%にはとても届きません。

CloudTechで学習済みでの自分としては、かなり驚きましたがこれはさらに勉強しないといけないと思い、そこからAIPの学習コースをおおよそ一月かけて進めていくことになりました。

その後、Udemyの模擬試験を解いてさらに対策を行い、合格まで行けた形です。

そしてその勉強している間 徹底的にAIでメモを取って残しました。

これからその反省点を述べていきます。

反省点

AWS 公式スキルビルダーの所感

結局、冒頭でも述べた通り公式問題集や学習コースだけでは、合格に向けた対策としてはやや遠回りになってしまったように感じます。
まず、公式問題集は本番の2段階くらい難しかった。。。
どの選択肢も正解に見えるし、細かなAPIの種類やログのパラメータ情報まで問われるものもありました。

そして、スキルビルダー学習コース内の講座内容については、いくつか気になった点がありました。

解説によって具体的なAWSサービスやその構成がイメージしにくい
連続で同じ内容を書いているだけの構造が多かった
講座内のナレッジチェック/セルフチェック問題が易しめ。講座(Task)の内容だけでは公式問題集の難易度に備えることができない。

1 解説によって具体的なAWSサービスやその構成がイメージしにくい

これは自分が日頃からAWSの資格勉強を行う際はサービス単位から理解を深めていくのもあると思います。
しかし、講座(Task)の解説は例えばこんな感じです。

以下について確実に理解しておきましょう。
 - プロジェクト固有の規約、アーキテクチャパターン、依存関係のバージョンといった適切なコンテキストを与えて Amazon Q Developer のコード生成機能を構成し、既存のコードベースと整合したコードを生成する。
 - Amazon Q を使用して技術的負債を特定するためのコードリファクタリングパイプラインを実装する。このパイプラインでは、コードの複雑さの指標と使用パターンに基づいて優先順位を付け、推定工数とリスク評価を含めたリファクタリング提案を生成する。

(この一文だけで理解するのは自分にはやや難しく、もう少し具体例が欲しいと感じました。)
概念や設計思想からの切り口となっているようでした。
どのようなサービスを連携させればそれが実現することができるか、またそれに使うオプションはどういったものかなど。。。自分はその都度 AIで補完しながら進めたため、タイパ・コスパ的(AIのトークン代)にも学習効率は悪かったです。

2 連続で同じ内容を書いているだけの構造が多かった

これはAWSの講座(Task)の構成なのですが、「AWSのサービスを確認する」と「AWSのスキルを確認する」というセクションで、内容がかなり近く感じられる部分がありました。
少し細かいことかもしれませんが、冗長に思えました。

3 講座内のナレッジチェック/セルフチェック問題が易しめ

講座(Task)のセクション間や最後にナレッジチェックのような理解度チェック問題がありますが、難易度はやや易しめに感じました。
そのため、公式問題集の難易度に備えるには、別途問題演習が必要だと感じました。

以上が、スキルビルダーに感じた気になった点となります。
ただ、あくまで自分の主観として感じたことですので、現在スキルビルダーで学習中の方などお気を悪くされたらすみません。
とはいえ、AWSの設計思想など広く知るという切り口でしたら、かなり有用かと思います。
逆にこの経験から、設計思想を掴んだあとは、CloudTechやUdemyのような実践形式の問題演習に時間を割いたほうが合格への近道になるという気づきを得られました。

メモを取りすぎた

問題集をとく→その中で新しい概念やサービスをメモする
問題を間違える→間違えたパターンをメモする
学習コースで学ぶ→設計思想や概念などしっかりメモする

毎度こんなことをやってました。
AIにお願いしてメモを取っていた感じです。
結果、、、1万5千行ほどのメモが溜まっていってました。
そもそも日頃の復習や試験前に見直しする目的で作ったものでしたが、、、だれがちょっとした復習や試験前の時間この量のメモを見返したいと思うでしょうか。。。自分は無理です。笑

つまり完璧主義は駄目ですね。6割覚えていればOK。忘れ対策として問題集は最低2回解くくらいのほうが良さそうです。

問題を解く前に自分に期待しすぎた

スキルビルダーのTaskを終わらせる→もっと理解したはず!→公式模擬試験問題やUdemy模擬試験を解く→思った以上に取れない→落ち込む→次の問題が億劫になる。
こんなループで割とメンタルが沈んだりしました。

まあ、始めて解く問題は間違えても仕方ないくらいの割り切りでやったほうがいいと思った次第です。

そもそも、初見で新しい知識・概念を試される問題が出たときに解けるなら公式ドキュメント読むだけでいいだろくらいに思うようにしました。
(物理や数学で、公式を覚えただけで試験問題が解けるなら勉強はいらないだろ。。。と)

よかったこと

反省点ばかり並べましたが、今回の受験を通じて得られたものも多くありました。

まず、同僚やエンジニア友達に試験対策の相談をさせていただいたのですが、それがとても励みになりました。
Udemyなどおすすめの教材も教えてくれましたし、初見の問題は解けなくて当たり前なのでそもそも気にしてないといった割り切りを学んだのは同僚の言葉からでした。
やはり、人に相談するというのは何事も大事ですね。

また、遠回りをした分だけ「何が試験対策として効くのか/効かないのか」の判断軸がはっきりしました。次に別のプロフェッショナル資格を受けるときは、CloudTechのような実践問題を軸にしつつ、完璧主義にならず6割の理解で先に進む、というやり方を最初から選べそうです。
遠回りは大変でしたが、その分だけ次に活かせる学びが得られたのは収穫でした。