学習ロードマップ
AI Practitioner (AIF-C01) に、どの順で・どう進めるか
学習ロードマップ
AIサービスマップ
やさしい解説
用語・暗記カード
比較チートシート
ユースケース集
問題演習
AIF-C01 は
基礎レベル
で、AI/ML/生成AIを"使う"側の理解を問います（コーディングや数学は不要）。試験の
約半分（生成AIの基礎24%＋基盤モデルの応用28%）が生成AI関連
なので、
Amazon Bedrock と生成AIの概念・使い分け
が最重要です。下のステップを上から進め、チェックすると進捗が保存されます。所要は目安（2〜3週間程度）。
0 / 0 完了（0%）
進捗をリセット
0
全体像をつかむ
目安：1〜2日
✓
ゴール：
どんなAIサービスがあり、試験が何を問うのか（5分野）を俯瞰する。
使うページ
AIサービスマップ
やさしい解説
やること
AIサービスマップで、Bedrock/Q/SageMaker と各AIサービスをざっと眺める
試験5分野と比率（基礎20/生成AI24/応用28/責任あるAI14/セキュリティ14）を把握する
1
基礎概念を理解する
目安：3〜5日
✓
ゴール：
AI/ML/生成AIの基本用語と考え方を自分の言葉で説明できる。
使うページ
やさしい解説
AIサービスマップ
やること
AI vs ML vs ディープラーニング vs 生成AI の違いを理解する
教師あり/なし/強化学習、分類・回帰・クラスタリング等の問題種別をつかむ
基盤モデル・LLM・トークン・埋め込み・プロンプトの意味を理解する
2
用語を暗記する
目安：並行・毎日
✓
ゴール：
頻出用語（RAG/temperature/ハルシネーション等）を即答できる。
使うページ
用語・暗記カード
やること
用語カードを「★頻出」から回す（生成AI用語を優先）
各AIサービスが「何をするか」を名前から言えるようにする
3
使い分けを固める
目安：3〜4日
✓
ゴール：
「要件 → 最適なサービス/手法」を選べる（試験の核心）。
使うページ
比較チートシート
ユースケース集
やること
★カスタマイズ手法の使い分け（プロンプト / RAG / ファインチューニング / 継続事前学習）を整理する
各AIサービスの使い分け（翻訳=Translate、文書抽出=Textract 等）を覚える
推論パラメータ（temperature/top-p等）と評価指標の意味を確認する
4
ユースケースで判断する
目安：2〜3日
✓
ゴール：
業務課題から適切なAIの使い方を選べる。責任あるAI・セキュリティも押さえる。
使うページ
ユースケース集
やさしい解説
やること
ユースケース集で「この課題→どのサービス/手法」を練習する
責任あるAI（公平性/説明可能性/バイアス）とAIのセキュリティ（Bedrockのデータ保護等）を確認する
5
問題演習・模試で仕上げる
目安：1週間
✓
ゴール：
本番形式で
正答率70%
を安定して超える。
使うページ
問題演習
やること
練習モードを分野別に解き、間違えたら解説→該当ページで復習
模擬テスト65問（本番形式・90分）を時間内に解く
分野別スコアで弱い分野を STEP2〜4 に戻って補強し、70%超を安定させる
合格に効くコツ
試験の
約半分は生成AI関連
（生成AIの基礎24%＋基盤モデルの応用28%）。
Amazon Bedrock・プロンプト・RAG・カスタマイズ手法の使い分け
を最優先に。
合格ラインは
700/1000（=70%）
。基礎レベルなので、用語と「要件→サービス/手法」の対応を固めれば十分狙えます。
公式の無料教材（AWS Skill Builder の AI Practitioner 標準コースや Cloud Quest）
を併用すると理解が深まります。
「
Bedrockは入力データを基盤モデルの再学習に使わない
」「
最新の社内データを参照させたいならRAG
」など、頻出の定番判断を確実に。
責任あるAI（バイアス/公平性/説明可能性/透明性）とAIのセキュリティ・ガバナンスも、合計28%あるので取りこぼさない。
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非公式
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