AIP-C01は、AWS Certified Generative AI Developer – Professionalの試験コードです。この資格では、AWS上で生成AIアプリケーションを設計・実装するスキルを証明します。
具体的には、Amazon Bedrockを中心に、基盤モデル、RAG、ベクトルデータベース、AIエージェントなどが問われます。さらに、セキュリティ、監視、コスト最適化など、本番環境へ組み込む能力も必要です。
なお、2026年8月23日時点では標準版のAIP-C01が提供されています。AWSや生成AIの初心者向けではなく、クラウド開発や生成AI実装を経験しているエンジニア向けです。
そこで、この記事では現在の試験概要、難易度、出題範囲を解説します。さらに、受験料や勉強方法も公式情報を基に紹介します。
AWS Certified Generative AI Developer（AIP-C01）とは
まず、この資格はAWSを利用して生成AIソリューションを構築・デプロイする技術力を認定します。本番環境を想定したProfessionalレベルの資格です。
また、試験コードはAIP-C01です。
一方、モデルそのものを一から開発する能力が中心ではありません。既存の基盤モデルを業務フローへ安全かつ効率的に統合する能力が評価されます。
具体的には、次のようなスキルが対象です。
- 基盤モデルをアプリケーションへ統合する
- RAGやベクトルストアを設計する
- プロンプトを設計・管理する
- AIエージェントを実装する
- セキュリティやAIガバナンスを設計する
- コストとパフォーマンスを最適化する
- 生成AIアプリを監視・評価・トラブルシューティングする
一方、モデルの開発・学習、高度な機械学習手法、データエンジニアリングや特徴量エンジニアリングは、主な対象範囲から外れています。
そのため、大規模言語モデル（LLM）の研究者向け資格というより、生成AIをクラウド上の実際のシステムへ組み込む開発者向け資格と考えると分かりやすいでしょう。
AIP-C01の試験概要
具体的には、現在の標準試験は180分で75問に回答するProfessionalレベルです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 正式名称 | AWS Certified Generative AI Developer – Professional |
| 試験コード | AIP-C01 |
| レベル | Professional |
| 試験時間 | 180分 |
| 問題数 | 75問 |
| 採点対象 | 65問 |
| 採点対象外 | 10問 |
| 問題形式 | 択一選択・複数選択 |
| 受験方式 | Pearson VUEテストセンター／オンライン監督付き |
| 対応言語 | 英語、日本語、韓国語、中国語（簡体字） |
| 受験料 | Professional試験は日本円40,000円。適用される税が加算される場合あり |
| 合格基準 | 100〜1,000の換算スコアで750 |
| 有効期間 | 取得日から3年間 |
ベータ版は2026年3月31日に終了
ただし、古い記事や受験記を見る場合は、ベータ版の情報と混同しないよう注意が必要です。
たとえば、ベータ版は85問・205分でしたが、2026年3月31日を最後に終了しました。一方、現在申し込める標準版は75問・180分です。
また、標準版ではAmazon Bedrock AgentCoreなど、AWSの生成AIサービスの変化を反映した内容へ更新されています。
受験に必須の前提資格はない
なお、AWS認定では、特定の下位資格に合格していなければ受験できないという必須条件はありません。
ただし、AWSはAIP-C01の対象者として、次の経験を想定しています。
- AWSまたはオープンソース技術による本番アプリケーション構築経験が2年以上
- 一般的なAI／MLまたはデータエンジニアリングの経験
- 生成AIソリューション実装の実務経験が1年
さらに、AWSのコンピューティング、ストレージ、ネットワーク、IAM、セキュリティ、IaC、監視、コスト最適化の理解も求められます。
そのため、受験自体は可能でも、AWSをほとんど触ったことがない状態から直接挑戦する資格ではありません。
難易度：AIP-C01は高い
結論として、難易度は高いと考えるのが妥当です。
なぜなら、Professionalという名称だけでなく、本番システムを構成するAWSサービスを横断して判断する力が求められるためです。
具体的には、特に難しくなりやすいポイントが4つあります。
- Bedrockだけ覚えても対応できない
- RAG・ベクトル検索を設計レベルで理解する必要がある
- IAM、暗号化、監視、ガバナンスも範囲に含まれる
- コスト・性能・可用性を踏まえて最適な構成を判断する必要がある
そのため、単語の暗記よりも、要件に合うアーキテクチャを判断できる実践力が重要です。
合格率は公表されていない
なお、AWS公式ではAIP-C01の合格率を公表していません。
一方、試験ガイドでは合格基準が換算スコア750と明記されています。
したがって、第三者が示す合格率だけで難易度を判断しないほうが安全です。公式試験ガイドと自身の実務経験から、必要な学習量を判断しましょう。
AIP-C01の試験内容・出題範囲
具体的には、AIP-C01は5つのコンテンツ分野から構成されています。
| 出題分野 | 比率 |
|---|---|
| 基盤モデルの統合、データ管理、コンプライアンス | 31% |
| 実装と統合 | 26% |
| AIの安全性、セキュリティ、ガバナンス | 20% |
| GenAIアプリケーションの運用効率と最適化 | 12% |
| テスト、検証、トラブルシューティング | 11% |
その中で、最初の2分野だけで採点対象コンテンツの57％を占めます。
ただし、セキュリティや運用分野を軽視してよいわけではありません。本番環境を前提とするProfessional試験なので、実装から運用まで一連の流れを理解する必要があります。
基盤モデル・RAG・ベクトル検索
まず、最も比重が大きいのが基盤モデルの統合とデータ管理です。
たとえば、次の内容を理解しておきましょう。
- ユースケースに応じた基盤モデルの選択
- Amazon Bedrockによるモデル利用
- RAGアーキテクチャ
- チャンク分割
- Embedding
- ベクトルデータベース
- ハイブリッド検索
- リランキング
- Amazon Bedrock Knowledge Bases
- Amazon OpenSearch Service
- プロンプト管理とガバナンス
そのため、RAGの意味を説明できるだけでは不十分です。検索品質や更新方法、メタデータ、パフォーマンスまで考慮する必要があります。
AIエージェントとアプリケーション統合
また、標準版ではAgentic AIも重要なテーマです。
具体的には、Amazon Bedrock AgentCoreを含め、AIエージェントをアプリケーションへ統合する方法を確認しましょう。
そのほか、AWS Lambda、Amazon API Gateway、AWS Step Functions、Amazon EventBridgeなどを利用したアプリケーション統合も理解しておく必要があります。
セキュリティ・ガバナンス
一方、生成AIアプリでは、モデルから回答を生成できるだけでは不十分です。
さらに、次のような設計も試験対象になります。
- IAMによる最小権限設計
- AWS KMSによる暗号化
- AWS Secrets Managerによる秘密情報管理
- Amazon Bedrock Guardrails
- 監査ログ
- データ保護
- 責任あるAI
- コンテンツ安全性
つまり、動くだけでなく、企業で安全に運用できる構成を考える必要があります。
監視・コスト・トラブルシューティング
また、Amazon CloudWatchやAWS CloudTrailなどを使い、生成AIアプリケーションの状態を監視する能力も問われます。
さらに、モデル利用料、推論性能、レイテンシー、可用性などを考慮しながら構成を最適化します。
おすすめの勉強方法（AIP-C01）
そのため、暗記中心ではなく「試験ガイド→実装→問題演習」の順番で学習する方法がおすすめです。
なお、AWS公式も、試験ガイド、公式問題、AWS Skill Builderでの実践、Pretestという流れを案内しています。
1．最初にAIP-C01試験ガイドを読む
まず、公式試験ガイドの5分野と各タスクを確認します。
また、知っているサービスに印を付けるだけでなく、実際に構築した経験で分類すると弱点が分かります。
特に31％を占める「基盤モデルの統合、データ管理、コンプライアンス」と26％の「実装と統合」を優先的に確認しましょう。
2．Bedrockを使ったRAGアプリを実際に作る
さらに、AIP-C01ではハンズオン経験が重要です。
たとえば、学習用の小さな構成でも、次の流れを一度構築しておくと理解しやすくなります。
- Amazon S3などへ文書を保存する
- Bedrock Knowledge Basesで検索基盤を構成する
- Embeddingとベクトル検索を利用する
- 基盤モデルへ検索結果を渡す
- API経由でアプリケーションから利用する
- IAMでアクセス権を制御する
- CloudWatchで状態を確認する
実際に設定すると、どのサービスをどの場面で選ぶのかを判断しやすくなります。そのため、試験で必要な設計力も身につきます。
3．正常系だけでなく障害時も考える
一方、Professional試験では、サービス名だけでなく設計上のトレードオフを理解することが重要です。
たとえば、次の観点で構成を見直してみましょう。
- モデルが利用できない場合はどうするか
- 検索精度が低い場合に何を変更するか
- レイテンシーをどう下げるか
- 推論コストをどう抑えるか
- 個人情報や機密情報をどう守るか
- ログからどのように原因を特定するか
そのため、本番運用を想定して学習すると、複数分野を横断して理解できます。
4．セキュリティと運用を後回しにしない
ただし、生成AIに詳しい人でも、AWSのIAMや監視に慣れていないと苦戦しやすい試験です。
IAM、KMS、Secrets Manager、CloudWatch、CloudTrail、VPCなど、通常のAWS設計で必要なサービスも復習しておきましょう。
5．最後は公式問題とPretestで仕上げる
また、AWSはAIP-C01向けにExam Prep Planを提供しています。
公式ページでは、次のような学習方法が案内されています。
- AWS Certification Official Practice Question Set
- AWS Builder Labs
- AWS Cloud Quest
- AWS Jam
- AWS SimuLearn
- AWS Certification Official Pretest
問題を解いた後は正解だけを見るのではなく、不正解の選択肢がなぜ適切でないのかまで確認すると、設計判断に強くなります。
AIP-C01の勉強時間
なお、AWS公式はAIP-C01について一律の標準勉強時間を示していません。
そのため、「50時間あれば合格できる」といった時間を一律に断定することはできません。
一方、AWS実務と生成AI開発の両方を経験している人は、試験範囲との差分学習が中心です。どちらかが未経験なら、ハンズオン学習へ時間を割く必要があります。
そのため、学習時間よりも、公式が想定する実務経験との差を基準に計画することをおすすめします。
取得メリット（AIP-C01）
まず、最大のメリットは、AWSを利用した生成AIアプリケーションの設計・実装知識を体系的に整理できることです。
また、対象範囲はBedrockだけに限定されません。RAG、AIエージェント、セキュリティ、監視、ガバナンス、コスト最適化まで学べます。
そのため、次のような仕事と相性があります。
- 生成AIアプリケーション開発
- AWS上のAIシステム設計
- RAGシステム開発
- AIエージェント開発
- 企業向け生成AI基盤の構築
- 生成AIシステムの運用・改善
ただし、資格を取得しただけで転職や年収アップが保証されるわけではありません。
そのため、資格で知識を示しつつ、実際に構築したアプリケーションやプロジェクト経験と組み合わせることが重要です。
向いている人・向いていない人
一方、AWS Certified Generative AI Developer – Professionalは、すべての生成AI学習者に必要な資格ではありません。
向いている人
- AWSで生成AIアプリを開発している
- Amazon Bedrockを実務で利用している
- RAGやAIエージェントを本番導入したい
- AWS上の生成AIアーキテクチャを体系的に学びたい
- AIエンジニアやクラウドエンジニアとして専門性を高めたい
まだ早い可能性がある人
- AWSをほとんど使ったことがない
- AIや生成AIの基本用語から学習している
- コーディングやクラウド開発を担当しない
- 生成AIを業務で利用する知識だけを学びたい
たとえば、基礎段階なら、まずAWS Certified AI Practitionerから検討する方法があります。
AWS Certified AI Practitionerとの違い
ただし、両資格は同じAWSのAI資格でも、対象者が大きく異なります。
| 比較 | AWS Certified AI Practitioner | Generative AI Developer – Professional |
|---|---|---|
| レベル | Foundational | Professional |
| 主な対象 | AIを利用・判断する人 | 生成AIを設計・実装する開発者 |
| 主眼 | AI・ML・生成AIの基礎 | 本番向け生成AIアプリ開発 |
| 実装経験 | 必須ではない | 実務経験を強く想定 |
| 向く人 | 初心者・ビジネス職を含む | 開発者・AIエンジニア |
AWS公式も、AIP-C01へ進む前にAI Practitionerなどを取得すると学習上のメリットを得られると案内しています。ただし、取得は必須ではありません。
AIP-C01の申込方法・有効期限・再受験
具体的には、試験はAWS Certification Accountから申し込み、Pearson VUEで日程を選択します。
また、テストセンターのほか、条件を満たせばオンライン監督付き試験も利用できます。日本語も選択可能です。
有効期限：AIP-C01は3年間
なお、AWS認定資格は取得日から3年間有効です。
AWS Certified Generative AI Developer – Professionalを更新する場合は、有効期限が切れる前に対象資格の最新Professional試験へ合格して再認定を受けます。
AIP-C01の再受験ルール
一方、不合格だった場合は14日間経過すると再受験できます。
ただし、受験回数に上限はないものの、受験するたびに登録料金が必要です。
よくある質問（AIP-C01）
AWS Certified Generative AI Developer – Professionalは現在もベータ試験ですか？
いいえ。ベータ版の最終受験日は2026年3月31日でした。現在は標準版AIP-C01が提供されています。
日本語で受験できますか？
はい。英語、日本語、韓国語、中国語（簡体字）に対応しています。
受験前にAWS Certified AI Practitionerへ合格する必要がありますか？
必須ではありません。AWS認定には前提資格の取得要件はありません。ただし、AWSはAI Practitionerなどの関連資格を事前学習として活用できると案内しています。
合格点は何点ですか？
なお、AIP-C01は100〜1,000の換算スコアで評価され、最低合格スコアは750です。
合格率は公表されていますか？
また、AWS公式ではAIP-C01の合格率を公表していません。非公式な推定値だけで難易度を判断しないようにしましょう。
初心者でも受験できますか？
受験そのものに必須の下位資格はありません。ただし、AWSは2年以上の本番アプリケーション構築経験と1年の生成AI実装経験などを対象者像として示しているため、完全な初心者には難易度が高い試験です。
まとめ
AWS Certified Generative AI Developer – Professionalは、AWS上で本番向けの生成AIソリューションを開発するエンジニア向けのProfessional資格です。
現在の標準版はAIP-C01で、Amazon Bedrockを中心に、RAG、ベクトル検索、AIエージェント、セキュリティ、運用、監視、コスト最適化まで幅広く問われます。
難易度は高いため、暗記中心の対策ではなく、公式試験ガイドを起点に実際のAWS環境で生成AIアプリを構築し、公式問題やPretestで弱点を埋める進め方が適しています。
AWSや生成AIの基礎段階であれば、最初からProfessional資格へ進むよりも、AWS Certified AI Practitionerなどから段階的に学習する方法も検討しましょう。
ほかの生成AI関連資格も比較したい場合は、生成AI資格ガイドから目的に合う資格を確認できます。
関連資格
関連用語
出典・参考情報
- AWS「AWS Certified Generative AI Developer – Professional」（試験概要・対象者・対応言語・公式学習方法／確認日：2026年8月23日）
- AWS Documentation「AWS Certified Generative AI Developer – Professional Exam Guide (AIP-C01)」（試験コード・合格スコア・出題分野・対象者／確認日：2026年8月23日）
- AWS Documentation「対象のAWSサービス」（試験対象サービス／確認日：2026年8月23日）
- AWS Training and Certification Blog「AWS expands AI certification portfolio and updates security certification」（標準版移行・ベータ終了日・AgentCore追加／確認日：2026年8月23日）
- AWS「試験前」（Professional試験の日本円受験料・受験条件／確認日：2026年8月23日）
- AWS「テスト後」（合格基準・再受験ポリシー／確認日：2026年8月23日）
- AWS「再認定」（資格の有効期間・再認定／確認日：2026年8月23日）
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