「いまの仕事／なりたい職種」から逆算すると答えはシンプルです。
いま案件で触れる可能性が最も高いクラウド→そのロールの“入門→実務→設計”の順で積み上げるのが最短です。
本記事では、最新の試験コードに沿って未経験〜中級者向けのステップを提示します。
まず結論：あなたはどっちから？（5タイプ早見表）
| タイプ | 現状/狙い | 先に取るべき | 最短3ステップ |
|---|---|---|---|
| 未経験〜情シス/社内SE | 社内クラウド運用の基礎を作る | Azure（Microsoft 365/ADと親和高） | AZ-900 → AZ-104 → AZ-305 |
| Web/アプリ開発者 | サーバレス/モダン開発に寄せたい | AWS | CLF-C02 → DVA-C02 → SAA-C03 |
| インフラ/ネットワーク | IaC＋可用性設計でレベルアップ | AWS or Azure（配属に合わせる） | AWS: CLF-C02 → SAA-C03 → SAP-C03 ／ Azure: AZ-900 → AZ-104 → AZ-305 |
| データエンジニア | データ基盤〜Lakehouseまで | AWS→Azureの順で幅を取る | CLF-C02 → DEA-C01 → SAA-C03 → DP-203 → DP-600 |
| AI/生成AIに関心 | アプリ実装×MLOps/AIサービス | どちらでもOK（案件優先） | AWS: CLF-C02 → (MLA-C01 or MLS-C02) ／ Azure: AI-900 → AI-102 |
判断軸は「配属・既存システム・顧客の標準」。迷ったら今いちばん触れる確率が高い方から始め、土台ができたらもう一方を“橋渡し”で追加するのがコスパ最強です。
Azure vs AWS：資格体系と役割の違い（対応表）
どちらも「基礎 → アソシエイト/ロール別 → 上位（設計/専門）」の三層構造。役割対応を下表にまとめます。
| ロール/スキル | Azure（試験コード） | AWS（試験コード） | 補足 |
|---|---|---|---|
| クラウド基礎 | AZ-900 | CLF-C02 | 全員の入口。SLA/IaC/課金概念を固める |
| 管理/運用（インフラ） | AZ-104 | SOA-C02 | ID/ネットワーク/監視の実務スキル |
| アプリ開発 | AZ-204 | DVA-C02 | Functions/Lambda、PaaS、CI/CD |
| アーキテクト | AZ-305 | SAA-C03 → SAP-C03 | 可用性/コスト/セキュリティの最適化 |
| データエンジニア | DP-203、DP-600 | DEA-C01 | Fabric（DP-600）とLake Formation/Glueの対比 |
| セキュリティ | AZ-500、SC-900/200/300 | SCS-C02 | 設計と運用（SIEM/ID、暗号/監査）の棲み分け |
| ネットワーク | AZ-700 | ANS-C01（上位） | ハブ＆スポーク／Transit Gateway 等 |
| AI/機械学習 | AI-900、AI-102 | MLA-C01（Associate）／MLS-C02（Specialty） | アプリ実装寄りか、ML基盤寄りかで選択 |
キャリア別おすすめ資格ロードマップ
未経験/情シス・社内SE
- Azure: AZ-900（基礎）
- Azure: AZ-104（運用）
- Azure: AZ-305（設計） → 余力が出たら AWS: CLF-C02→SAA-C03
アプリ開発（バックエンド/フロント＋API）
- AWS: CLF-C02
- AWS: DVA-C02（サーバレス/イベント駆動）
- AWS: SAA-C03（設計） → Azure併用なら AZ-204→AZ-305
インフラ/SRE（ネットワーク/可用性/コスト最適化）
- AWS: CLF-C02
- AWS: SAA-C03
- AWS: SAP-C03 または ANS-C01 → Azure側に展開するなら AZ-104→AZ-305
データエンジニア（ETL/湖/BI/Fabric）
- AWS: CLF-C02
- AWS: DEA-C01（Associateのデータ基盤）
- Azure: DP-203（Data Engineer Associate）→ DP-600（Fabric Analytics Engineer）
セキュリティ（クラウドセキュリティ/ゼロトラスト）
- Azure: SC-900 or AZ-900（土台）
- Azure: AZ-500（Security Engineer）
- AWS: SCS-C02（Security Specialty）でマルチクラウド対応
AI/生成AI（アプリ×AI or MLOps）
- アプリ×AI志向：Azure AI-900 → AI-102／AWSはアプリ基盤側で DVA-C02 or SAA-C03
- MLOps/基盤志向：AWS MLA-C01（Associate）→ MLS-C02（Specialty）／Azureは DP-203＋AI-102
両刀使いの順番と併用戦略
- 片側で“設計レベル”まで到達（AZ-305 or SAA-C03/SAP-C03）
- もう片側で“運用/開発レベル”を高速取得（AZ-104/AZ-204 or SOA-C02/DVA-C02）
- 共通言語＝Well-Architectedとコスト最適化の観点で横展開（タグ設計、IaC、監視）
履歴書上は「主戦場1つ＋補完1つ」が最も訴求。案件提案でも“比較しながら最適案を出せる”人材として評価されます。
学習時間の目安・教材の選び方
| レベル | 代表試験 | 学習時間の目安 | コツ |
|---|---|---|---|
| 基礎 | AZ-900 / CLF-C02 | 20〜40時間 | 公式Learn/Skill Builder＋模試1〜2回 |
| 実務（Associate） | AZ-104 / AZ-204 / SAA-C03 / DVA-C02 / DEA-C01 | 60〜120時間 | ハンズオン比率を高める（小さく作って壊す） |
| 設計/専門 | AZ-305 / SAP-C03 / SCS-C02 / DP-600 など | 120〜200時間 | 模試は弱点発見ツール、白書/設計指針の精読 |
公式の試験ガイド/学習パスは必読。名称や出題範囲は定期的に更新されるため、必ず最新ガイドで確認しましょう。
よくある質問
Q. 日本で有利なのはどっち？
A. 案件次第です。現場の標準・上長/顧客の採用クラウドに合わせるのが最短。迷う場合はAzure（社内基盤親和）→AWS（開発/スケール）の順が潰しが効きます。
Q. 片側だけでは不利？
A. まずは片側で設計レベルを証明できると強いです。その後、もう一方を運用/開発レベルで広げると提案幅が一気に増えます。
Q. 最新の試験コードは？
A. 代表例：
Azureは AZ-900/AZ-104/AZ-305/DP-203/DP-600/AI-102 等。
AWSは CLF-C02/SAA-C03/DVA-C02/SOA-C02/SAP-C03/DEA-C01 等（AIは MLA-C01/MLS-C02）。
※必ず公式の試験ガイドで最新化をチェックしてください。
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