— どんな仕事に繋がる？何を学ぶ？次に取るべき認定は？このページでは、AIF-C01取得直後に押さえるべき「職種の狙いどころ」「経歴に書ける成果物」「90日ロードマップ」をまとめます。
AWS Certified AI Practitioner（AIF）で“証明できること”
対象者像：AI/MLや生成AIの活用に関わるビジネス/IT職（事業企画、PM/プロダクト、マーケ、営業、IT管理、CS など）。自ら高度な実装は行わないが、ユースケース選定と意思決定に関わる立場を想定。
- 試験の基本：65問 / 90分 / 受験料 $100、テストセンター or オンライン監督。認定の有効期限は3年。
- 出題領域（比率の目安）
- AI/MLの基礎（約20%）
- 生成AIの基礎（約24%）
- 基盤モデルの活用（約28%）
- Responsible AI（約14%）
- セキュリティ/コンプライアンス/ガバナンス（約14%）
- 明確な非対象：モデル実装・パラメータ調整・MLOps基盤の構築など“手を動かす開発”は範囲外。実装チームと連携できる理解と判断力の証明に重きがある。
取得後に狙えるロールと“勝ちパターン”
1) 事業/プロダクト寄り
ロール例： プロダクトマネージャー、事業企画、データ利活用PM
- ミッション： ユースケース選定、KPI/ROI設計、責任あるAIの設計判断、コスト/ガバナンス方針の策定
- 勝ちパターン： Bedrockと既存SaaSを繋いだ小さなPoC → 数値での効果検証 → 社内展開
- ミニPoC例： FAQ/規程集のRAGボット（S3＋Knowledge Bases on Bedrock＋Lambda）、議事録要約（Transcribe→Comprehend→Bedrock）、多言語要約/翻訳（Translate/Bedrock）
2) セールス/プリセールス/CS
ロール例： ソリューション営業、アカウントSE、カスタマーサクセス
- ミッション： ユースケース→要件→アーキ案→概算の一気通貫提案、責任あるAI/安全性の論点整理
- 勝ちパターン： 試算テンプレ（トークン/推論スループット/キャパ・SLA）＋ ガードレール設計の標準パッケージ化
3) IT企画/情報システム/データガバナンス
ロール例： IT戦略、データ管理、セキュリティ/リスク管理
- ミッション： Shared Responsibilityの適用、データライフサイクル、監査証跡、プロンプト/モデルの逸脱対策
- 勝ちパターン： 生成AI利用ポリシーとモデル選定基準（透明性/説明可能性/コスト/地域/性能）を社内標準化
職務経歴書に書ける“実務成果物”テンプレ5選
- 社内ナレッジRAGボット： S3保管のPDF/Confluenceをインデックス → Bedrockで回答。例：問い合わせ平均応答時間を−60%。
- 議事録→要約→タスク抽出パイプライン： Transcribe＋Bedrock＋EventBridge。会議時間短縮や反訳外注費の削減をKPI化。
- 多言語CS返信案ジェネレーター： Comprehendで感情/要約 → Bedrockで丁寧語テンプレ生成 → エージェント化。
- ガードレール・ポリシー： Prompt injection/越権要求対策、PIIマスキング、ログ/データ来歴（ラインジ）整備。
- モデル選定ガイド： コスト/レイテンシ/多言語/カスタマイズ性の評価表を作成し、ユースケース別に推奨モデルを定義。
90日“スキル定着”ロードマップ
0–30日：基礎の棚卸しとResponsible AIの強化
- 公式試験ガイドで領域別の弱点を棚卸し（特にResponsible AI/セキュリティ）。
- AWS EducateのAIF学習パスで生成AI基礎を補強（無料中心）。
31–60日：小規模PoCを2本実装しKPIで効果測定
- RAGと要約系のPoCを構築し、時間短縮/コスト削減などのビジネスKPIで評価。
- 社内ユーザに公開してフィードバックを収集、改善サイクルを明文化。
61–90日：運用標準化と役割分担（RACI）の確立
- ガードレール、ログ、監査証跡、データ保持/削除のルールを文書化し標準運用を定義。
- 実装チームと「ビジネス/実装」の役割分担（RACI）を決め、引継ぎ計画を作成。
面接で効く“語彙・視点”チェックリスト
- 生成AIの限界と対策： ハルシネーション/再現性/説明可能性 → プロンプト設計、評価指標、RAG、ガードレールでどう緩和？
- ガバナンス/コンプラ： データ来歴・保管/削除・監査証跡、外部規格（ISO/SOC等）をどう設計する？
- コスト設計： トークン課金/推論スループット/待ち行列の観点と、SLA/UXのバランス。
学習/準備に役立つ“公式系”リソース
- AWS公式：AIF-C01試験ページ（概要、対象者、費用、受験方法）
- AWS公式：AIF-C01試験ガイド（PDF：出題領域・比率、Responsible AI/セキュリティの要点）
- AWS公式トレーニング：一日集中の試験対策（Classroom）
- AWS Educate：AIF向け学習パス（新規クラウド学習者向けの無償コンテンツ）
- 再認定ポリシー：全認定の有効期限は3年
次の一手（認定編）
- ビジネス×アーキ連携を強化 → Solutions Architect – Associate（SAA-C03）
- アプリ/自動化の理解を深める → Developer – Associate（DVA-C02）
- データ基盤に踏み込む → Data Engineer – Associate（DEA-C01）
- MLの運用寄り実装まで視野 → Machine Learning Engineer – Associate（MLA-C01）
よくある誤解
- 「AIF＝実装スキル証明」ではない： 実装はスコープ外。ユースケース選定・評価・責任あるAI・セキュリティ/ガバナンスを説明し、意思決定できることが価値。
- 「資格だけで転職可能？」： AIFは入口。上流設計やKPI設計、ミニPoCの実績とセットで市場価値が高まる。
まとめ
AIF-C01は、AI/生成AIを安全に・価値ある形で事業へ落とし込む力を示すファーストステップの認定です。 取得後は「小さなPoCで効果を見せる → ガバナンス/コスト設計を言語化 → 関連Associateで専門性を伸ばす」という流れが、最短でリターンに繋がります。
FAQ
- Q. AIFは未経験者に有利？ A. 実装よりも企画・ガバナンスの理解を示す認定。入口資格として有効。
- Q. CLFとどちらが先？ A. AWS全体の基礎はCLF、AI活用の基礎はAIF。目的に合わせて選択。
- Q. 転職では何を見られる？ A. PoCの成果、KPIの改善、責任あるAI・セキュリティ設計の言語化。
- Q. 次の推奨認定は？ A. SAA/DVA/DEA/MLAのいずれか（ロール次第）。
よければこちらも： キャリア別AWS資格順序
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