AWS Certified AI Practitioner – Foundational 認定取得に向けて「Generative AI Essentials on AWS」を受講しました

こんにちは、Haradaです。

今回は、AWS Certified AI Practitioner – Foundational 認定資格の取得を目指し、
公式トレーニング「Generative AI Essentials on AWS」を受講しました。
本記事では、受講内容や学びのポイントを簡潔にご紹介します。

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その1．トレーニング概要

■ トレーニングの構成

この講座は、以下の7つのモジュールで構成されています。

• 生成AIの紹介
  生成AIの概要や仕組み、基盤技術を学びます。
• 生成AIのユースケースを探る
  生成AIがどのような場面で有効かを理解し、適切なユースケースを見極めます。
• プロンプトエンジニアリングの要点
  効果的なプロンプトの設計手法や応用テクニックを学びます。
• 責任あるAIの原則と考慮事項
  AIの倫理、バイアス、透明性など社会的責任の観点を理解します。
• セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス
  生成AI特有のリスクや脅威に対するセキュリティ対策を学習します。
• 生成AIプロジェクトの実装
  ユースケース定義からFM（基盤モデル）選定、デプロイまでの流れを学びます。
• 生成AIソリューションの開発
  実際のビジネスドキュメントを通じてソリューション開発のプロセスを体験します。

■ ハンズオンの実践モジュール

モジュール 3・4・7 では、Amazon Bedrock 環境でのラボ演習が用意されており、
生成AIを「実際に手を動かして」学べる構成でした。
体験型の学習によって、知識が定着し、現場での活用イメージもつかみやすくなりました。

■ この講座がおすすめな人

この講座は、以下のような「生成AIに関心のあるビギナー層」に特におすすめです。

• 生成AIに関心のある方
• AWS Certified AI Practitioner – Foundational の受験を検討している方

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その2．各モジュールの学びと感想（ダイジェスト）

■ モジュール1：生成AIの紹介

学べること：

• 生成AIの定義と、ディープラーニングとの関係
• テキスト、音声、画像、コードなど、生成対象ごとの特徴
• 基盤モデルやLLMの基本動作と推論の仕組み
• 生成AIのリスク（ハルシネーション、バイアス、知財、倫理）

感想：
生成AIが「確率」で成り立っていることを体系的に理解できた。ベース技術を知ると応用の見え方が変わる。

■ モジュール2：ユースケースを探る

学べること：

• 生成AIが向いているタスクと、MLとの使い分け
• 導入判断に必要な観点（コスト、データ品質、法的制約など）
• AIを使わない選択肢の妥当性（if/then条件など）

感想：
生成AIは万能ではないことを痛感。ビジネス価値とリスクを天秤にかける視点が重要だと再認識。

■ モジュール3：プロンプトエンジニアリングの要点

学べること：

• プロンプト設計の原則と高度な応用（RAG、CoT、ToT）
• 出力制御のための各種パラメータ（Temperature, Top-K/P）
• Amazon Bedrockによるプロンプト最適化の実践

感想：
少しの工夫で出力品質が激変するのが面白い。壁打ちや発想補助など用途に応じた使い分けが可能。

■ モジュール4：責任あるAIの原則と考慮事項

学べること：

• 公平性・説明可能性・制御性など、AI倫理の8要素
• SageMaker Clarify / Autopilotの役割と使い所
• Amazon Bedrock Guardrailsによる制御の仕組み

感想：
「便利なAI」だけでなく「信頼されるAI」を設計する視点が得られた。Guardrailsは実用度が高い。

■ モジュール5：セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス

学べること：

• 生成AI特有の攻撃（プロンプトインジェクション等）の理解
• Guardrailsやアクセス制御による防御方法
• 従来の情報セキュリティとの共通点と違い

感想：
従来のITセキュリティとは異なる新たな脅威に対応する必要性を学べた。

■ モジュール6：生成AIプロジェクトの実装

学べること：

• プロジェクトライフサイクル全体像（定義～評価～デプロイ）
• FM選定と、ファインチューニング vs ナレッジ拡張の違い
• コスト・精度のバランスを考えた設計の視点

感想：
開発プロセスの全体を俯瞰できるようになり、実務への応用がイメージできた。

■ モジュール7：生成AIソリューションの開発

学べること：

• KPI設定による成果の定量化
• 生成AI活用の効果測定の考え方

感想：
単なる導入で終わらず、価値を「測れる」ことが重要だと実感。KPI設計は特に今後役立つ。

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その3．受講を終えて

私はこのトレーニングを 2025年2月末 に受講し、4月上旬に AWS AIF 認定資格を取得しました。

特に印象に残っているのは、テキストでは理解しづらい「Top-K値」や「温度パラメータ」などを、
ハンズオンを通して体感的に学べたことです。

非エンジニアの私にとっては、自学だけでは得がたい「感覚的理解」や「出力の傾向を読む力」を養う貴重な経験となりました。