NVIDIA NCP Agentic AI（NCP-AAI）は、AIエージェントの設計・開発から、RAG、評価、デプロイ、監視、安全性、Human-in-the-loopまで幅広く問うNVIDIAのProfessional認定資格です。
NVIDIAの現行公式ページでは、試験時間は120分、問題数は60〜70問です。受験料は200米ドルで、試験言語は英語とされています。また、AI・機械学習関連職で1〜2年の経験が前提情報として示されています。加えて、本番レベルのAgentic AIプロジェクトを扱った経験も想定されています。
NVIDIA自身はNCP-AAIを「intermediate-level credential」と説明しています。ただし、必要な実務経験と出題範囲は広い試験です。そのため、AWLでは日本の生成AI資格を初めて受験する人にとって上級寄りと評価します。
そこで、この記事では、NVIDIA NCP Agentic AIの難易度、試験内容、受験料、勉強方法、公式教材、向いている人まで、NVIDIAの公式情報をもとに解説します。
NVIDIA NCP Agentic AIとは？
NVIDIA NCP Agentic AIは、正式名称を「NVIDIA-Certified Professional: Agentic AI」とするNVIDIAの認定資格です。試験コードは「NCP-AAI」です。
AIエージェントを単に作れるかだけではなく、複数エージェントの連携、推論・計画、メモリ、外部知識との統合、評価、スケーリング、運用監視、安全性まで扱います。
まず、試験の基本情報は次のとおりです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 正式名称 | NVIDIA-Certified Professional: Agentic AI |
| 試験コード | NCP-AAI |
| 運営 | NVIDIA |
| Certification level | Professional |
| NVIDIAによる説明 | intermediate-level credential |
| 試験時間 | 120分 |
| 問題数 | 60〜70問 |
| 受験料 | 200米ドル |
| 試験方式 | オンライン・リモート監督 |
| 言語 | 英語 |
| 有効期間 | 取得から2年間 |
| 再認定 | 試験を再受験 |
| 主な対象者 | ソフトウェア開発者、MLエンジニア、データサイエンティスト、ソリューションアーキテクトなど |
| 情報確認日 | 2026年8月23日 |
なお、受験料には、国や地域によって追加の税金が適用される場合があります。実際の請求額は申し込み時に確認してください。
また、NCP-AAIの詳細ページには現在「Register for Exam」というリンクと「Coming soon」の表記が併記されています。そのため、実際に予約できる日程が表示されるかは、申し込み時にNVIDIAの認定センターで確認するのが安全です。
Professional認定だが「intermediate-level」と説明されている
「Professional」と「intermediate-level」は矛盾しているように見えるかもしれません。
ここでいうProfessionalは、NVIDIA認定制度上の資格レベルです。一方、intermediate-levelは、NVIDIAが資格の対象スキル水準を説明するときに使っている表現です。
そのため、「Professionalだから公式に最上級」「intermediate-levelだから簡単」と単純に判断するのは避けたほうがよいでしょう。
そのため、実際の受験判断では、後述する前提経験と試験範囲を見ることが重要です。
NVIDIA NCP Agentic AIの難易度は上級寄り
NVIDIA NCP Agentic AIの難易度は、AWLでは上級寄りと評価します。
具体的には、理由は主に3つあります。
1つ目は、NVIDIAの現行ページがAI・機械学習関連職で1〜2年の経験と、本番レベルのAgentic AIプロジェクト経験を前提としていることです。
2つ目は、試験範囲がAIエージェントの実装だけで完結しない点です。設計、RAG、評価、デプロイ、運用監視、安全性まで横断して理解する必要があります。また、NVIDIAプラットフォームの知識も必要です。
3つ目は、試験言語が英語であることです。Agentic AIやMLOps関連の専門用語を英語で読み取れる力も必要になります。
そのため、生成AIの基本用語を学び始めたばかりの人が、知識の暗記だけで短期間に対応するタイプの試験とは考えないほうがよいでしょう。
合格率や合格点は公開されている？
NCP-AAIの具体的な合格率や合格点について、今回確認したNVIDIA公式情報では公表を確認できませんでした。
また、NVIDIAの認定試験FAQでは、試験結果はPassまたはFailで通知され、スコア自体は通知されないと案内されています。
そのため、「○％取れば合格」「合格率は○％」といった第三者情報だけを基準に勉強計画を作るのは避けましょう。
NVIDIA NCP Agentic AIの試験内容・出題範囲
つまり、NCP-AAIは、Agentic AIを設計して動かすだけではなく、本番運用まで含めて理解しているかを確認する試験です。
現行Exam Blueprintの10領域
| 試験領域 | 現行Webページの配点 |
|---|---|
| Agent Architecture and Design | 15% |
| Agent Development | 15% |
| Evaluation and Tuning | 13% |
| Deployment and Scaling | 13% |
| Cognition, Planning, and Memory | 10% |
| Knowledge Integration and Data Handling | 10% |
| NVIDIA Platform Implementation | 7% |
| Run, Monitor, and Maintain | 5% |
| Safety, Ethics, and Compliance | 5% |
| Human-AI Interaction and Oversight | 5% |
なお、現行ページに掲載されている比率を合計すると98%になります。
また、2025年9月版の公式Exam Study Guideでは配点が異なります。「Deployment and Scaling」は5%、「Run, Monitor, and Maintain」は7%です。この点は現行Webページと一致しません。
本記事では、より新しい現行資格ページを優先しています。ただし、試験内容は今後も更新される可能性があります。受験前には公式Exam Blueprintを再確認してください。
Agent Architecture and Design
まず、AIエージェントをどのような構造で設計するかを扱います。
Study Guideでは、エージェント間通信、短期・長期メモリ、マルチエージェントのオーケストレーション、状態を持つワークフローなどが含まれています。
単体のチャットボットを作った経験だけでなく、複数の処理やエージェントをどのように連携させるかを理解しておくことが重要です。
Agent Development
次に、エージェントの実装に関する領域です。
プロンプト設計、モデルの統合、外部APIやツールとの接続、エラーハンドリング、リアルタイムの対話フローなどがStudy Guideに挙げられています。
基盤となる大規模言語モデル（LLM）の仕組みも理解しておくと、エージェント開発全体を整理しやすくなります。
Evaluation and Tuning
さらに、作成したAIエージェントを、どのように評価して改善するかを問う領域です。
評価パイプライン、ベンチマーク、ユーザーフィードバック、精度とレイテンシのトレードオフなどを理解しておきましょう。
「動いたから完成」ではなく、結果を測定して改善する工程まで含めて学ぶ必要があります。
Deployment and Scaling
また、本番環境へのデプロイとスケーリングを扱います。
Study Guideでは、DockerやKubernetes、CI/CD、負荷下での性能評価、高可用性、コスト最適化などが挙げられています。
Agentic AIのプロトタイプしか作ったことがない場合は、重点的に補強したい領域です。
Cognition, Planning, and Memory
エージェントの推論、計画、意思決定、メモリ管理などを扱います。
短期・長期メモリ、タスク分解、複数ステップの計画、状態管理といった考え方を、実装と結びつけて整理しましょう。
Knowledge Integration and Data Handling
一方、外部知識やデータをAIエージェントへ取り込む領域です。
RAG、ベクトルデータベース、ETL、データ品質、構造化・非構造化データなどがStudy Guideに含まれています。
RAGはAgentic AIでも重要な技術です。検索して回答を生成する仕組みだけでなく、データの準備や検索品質も理解しておきましょう。
NVIDIA Platform Implementation
NVIDIAのAIプラットフォームを利用する知識が問われます。
Study Guideでは、NVIDIA NIM、NeMo Guardrails、NeMo Agent Toolkit、TensorRT-LLM、Triton Inference Serverなどが挙げられています。
NVIDIA資格である以上、一般的なAgentic AIだけを学ぶのではなく、NVIDIA製品がどの工程で利用されるかまで整理しておきましょう。
Run, Monitor, and Maintain
さらに、本番稼働後のAIエージェントを監視・保守する領域です。
監視ダッシュボード、信頼性指標、ログ、エラー、異常検知、バージョン比較などを理解する必要があります。
Safety, Ethics, and Compliance
AIエージェントの安全性、倫理、コンプライアンスを扱います。
プライバシー、バイアス、監査、ガードレール、ライセンスや規制への対応などが対象です。
Human-AI Interaction and Oversight
最後に、人間がAIエージェントへどのように関与するかを扱います。
Human-in-the-loop、フィードバックループ、透明性、人による介入や監督などがポイントです。
AIエージェントへすべてを自動実行させるのではなく、人が確認・介入すべき場面を設計できることが重要になります。
NVIDIA NCP Agentic AIの勉強方法
NCP-AAI対策では、用語を暗記するだけでなく、Exam Blueprintを基準に実装・評価・運用を一連の流れとして学ぶことが重要です。
具体的には、次の順番で進めると整理しやすいでしょう。
1. 最初にExam Blueprintで現在地を確認する
まず10領域を見て、自分の得意・不得意を分類します。
たとえば、AIエージェントの開発経験はあっても、本番デプロイやNVIDIA NIM、NeMo Guardrailsには触れたことがない場合があります。
逆にMLOps経験があっても、マルチエージェントやメモリ設計が弱いケースもあるでしょう。
最初からすべてを均等に学ぶのではなく、Blueprintをチェックリストとして使う方法が効率的です。
2. 実際にAIエージェントを作る
NVIDIAは本番レベルのAgentic AIプロジェクト経験を前提情報として挙げています。
そのため、文章だけで理解するのではなく、実際にエージェントを作ってみましょう。
たとえば、次のような機能を一つずつ追加すると学習しやすくなります。
- LLMによる回答生成
- 外部ツールやAPIの呼び出し
- RAGによる外部知識の検索
- 短期・長期メモリ
- 複数エージェントの連携
- エラー時のリトライ
- 人による承認フロー
- 評価とログ記録
その結果、実装すると、「知識として知っている部分」と「自力では設計できない部分」の差が見つかります。
3. RAGと評価をセットで学ぶ
RAGを作っただけで終わらず、検索結果や最終回答を評価するところまで練習します。
NCP-AAIではEvaluation and Tuningが現行Blueprintで13%を占めています。
検索精度、回答品質、レイテンシ、失敗パターンなどを確認し、改善案を考える練習が重要です。
4. デプロイと監視まで経験する
ただし、ローカル環境でエージェントが動くだけでは、本番運用の知識を十分に確認できません。
可能であれば、DockerやKubernetes、API化、ログ、監視、障害対応なども経験しておきましょう。
特に現行WebページではDeployment and Scalingが13%とされています。
5. NVIDIA製品を試す
一般的なAgentic AIの知識だけではなく、NVIDIA製品がどの課題を解決するかを整理します。
たとえば、代表的には、次の技術がStudy Guideに登場します。
- NVIDIA NIM
- NVIDIA NeMo Guardrails
- NVIDIA NeMo Agent Toolkit
- NVIDIA TensorRT-LLM
- NVIDIA Triton Inference Server
すべてを高度に使いこなすことだけが目的ではありません。まず、「どの工程で、何のために使うか」を説明できる状態を目指しましょう。
6. 安全性と人による監督を後回しにしない
技術系資格では、モデルやコードに意識が集中しがちです。
しかしNCP-AAIにはSafety, Ethics, and ComplianceとHuman-AI Interaction and Oversightも含まれています。
ガードレール、プライバシー、監査、人による承認・介入といった観点も、実際のAIエージェント設計とセットで復習してください。
NVIDIA NCP Agentic AIの公式教材・学習コース
NVIDIAはNCP-AAI向けに複数の学習コースを案内しています。
2026年8月23日時点の現行資格ページでは、次のコースが掲載されています。
| コース | 形式 | 時間 | 掲載料金 |
|---|---|---|---|
| Building RAG Agents With LLMs | Self-Paced | 8時間 | 90米ドル |
| Evaluating RAG and Semantic Search Systems | Self-Paced | 3時間 | 30米ドル |
| Building Agentic AI Applications With LLMs | Self-Paced | 8時間 | 90米ドル |
| Adding New Knowledge to LLMs | Instructor-Led | 8時間 | 500米ドル |
| Introduction to Deploying RAG Pipelines for Production at Scale | Self-Paced | 8時間 | 90米ドル |
なお、掲載されている5コースの時間を合計すると35時間です。
ただし、この35時間は「NCP-AAIの公式な必要勉強時間」ではありません。実務演習や復習には別の時間が必要です。また、NVIDIA製品の検証時間も必要になる可能性があります。
また、すべての講座の受講が必須であるとも公式ページには記載されていません。
まずExam Blueprintで弱点を確認し、必要なコースを選ぶ方法がよいでしょう。
NVIDIA NCP Agentic AIを取得するメリット
NCP-AAIのメリットは、AIエージェントに関する知識を、設計から運用まで体系的に確認できることです。
Agentic AIの知識を横断的に整理できる
AIエージェント開発では、LLMやプロンプト以外の知識も必要です。たとえば、RAG、API連携、メモリ、評価、MLOps、安全性などが挙げられます。
そのため、試験範囲を基準に学習すると、自分の知識が特定分野へ偏っていないか確認できます。
NVIDIAプラットフォームの知識を学べる
NIMやNeMo Guardrails、TensorRT-LLM、Triton Inference Serverなど、NVIDIAのAIソフトウェアスタックも試験範囲に含まれます。
NVIDIA環境を利用したAIシステム開発に関わる人にとっては、学習内容と業務を結びつけやすいでしょう。
デジタルバッジと証明書を取得できる
また、NVIDIAの案内では、合格者にはデジタルバッジと任意の証明書が提供されます。
ただし、資格を取得しただけで転職、昇給、年収アップ、案件獲得などが保証されるわけではありません。
実務経験と組み合わせて、自分が扱える技術領域を示す材料の一つとして考えるのが適切です。
NVIDIA NCP Agentic AIを取得すると仕事にどう役立つ？
NVIDIA NCP Agentic AIの学習を通じて、AIエージェントを試作するだけでなく、設計・評価・デプロイ・監視・安全性まで含めて考える力を身につけられます。
特に、社内業務を自動化するAIエージェントや、複数のツール・データ・モデルを連携させるシステムの開発に関わる人に役立つ資格です。
ただし、資格を取得するだけで実務能力が保証されるわけではありません。実際の開発経験や成果物と組み合わせて活用することが重要です。
AIエージェントの要件定義と設計に役立つ
AIエージェントを業務へ導入するには、使用するLLMやプロンプトを決めるだけでは不十分です。
エージェントの役割、利用するツール、参照するデータ、処理の順番、メモリの保持方法、人間が確認すべき場面なども設計する必要があります。
NCP-AAIでは、エージェントのアーキテクチャ、推論・計画、メモリ、マルチエージェント連携などを扱います。そのため、次のような業務で知識を生かせます。
- AIエージェントの要件定義
- 単一エージェントとマルチエージェントの選定
- 外部ツールや業務システムとの連携設計
- 短期・長期メモリの設計
- 人間による承認工程の組み込み
- エージェントが担当する業務範囲の整理
AIエンジニアだけでなく、AI導入を企画するプロジェクトマネージャーやソリューションアーキテクトにも役立つ可能性があります。
RAGや社内データを使った業務システムの開発に役立つ
企業がAIエージェントを導入する場合、社内マニュアル、商品情報、顧客データ、業務規程などを参照させることがあります。
NCP-AAIでは、RAG、検索パイプライン、データ処理、知識統合なども試験範囲です。そのため、次のようなAIシステムの開発と関係します。
- 社内規程を検索して回答するAI
- 商品情報を参照する営業支援エージェント
- 問い合わせ履歴を利用するカスタマーサポートAI
- 技術文書を検索する開発支援システム
- 複数の社内データを横断する業務エージェント
RAGを実装するだけでなく、検索結果の品質や回答の正確性をどのように評価するか考えるうえでも役立ちます。
AIエージェントを本番運用する際の判断に役立つ
AIエージェントは、試作段階で正常に動作しても、本番環境では応答速度、利用料金、同時アクセス、誤回答、障害対応などの課題が発生します。
NCP-AAIでは、デプロイ、スケーリング、監視、保守、性能最適化も扱います。学習した知識は、次のような業務へ応用できます。
- AIエージェントの本番環境へのデプロイ
- 応答速度や推論コストの改善
- ログや実行履歴を使った問題分析
- エラーや回答品質の継続的な監視
- 利用者の増加を想定したシステム設計
- モデルやプロンプト更新後の再評価
PoCで終わらず、継続して利用できるAIシステムを構築したい企業では、運用まで含めた知識が重要になります。
安全なAIエージェントの導入に役立つ
AIエージェントには、誤った処理の実行、機密情報の漏洩、不適切な回答、権限を超えたツール操作などのリスクがあります。
NCP-AAIでは、安全性、倫理、コンプライアンス、Human-in-the-loopも対象です。そのため、次のような対策を検討する際に役立ちます。
- AIが実行できる操作範囲の制限
- 重要な処理に人間の承認を入れる設計
- 機密情報や個人情報へのアクセス管理
- 不適切な回答を抑えるガードレール
- AIの判断や処理履歴を確認できる仕組み
- 問題発生時に処理を停止するルール
特に、顧客情報や社内システムを扱うAIエージェントでは、便利さだけでなく安全性も含めて設計する必要があります。
NVIDIA環境を使うAI開発で知識を生かせる
NCP-AAIでは、NVIDIA NIM、NeMo Guardrails、TensorRT-LLM、Triton Inference ServerなどのNVIDIA関連技術も扱います。
そのため、NVIDIAのGPUやAIソフトウェアを利用して、生成AIシステムを開発・運用する企業では、学習内容を業務へ結びつけやすいでしょう。
ただし、NVIDIA製品を使用していない企業では、すべての知識をそのまま利用できるとは限りません。資格を選ぶ前に、自社や転職先で使用されているクラウド、モデル、開発基盤を確認することも大切です。
転職や社内異動で専門分野を説明しやすくなる
NCP-AAIに合格すると、NVIDIAのデジタルバッジと証明書を取得できます。
履歴書、職務経歴書、LinkedInなどへ掲載すれば、AIエージェントについて設計から運用まで学んだことを示せます。
特に、次のような職種と関連性があります。
- AI・機械学習エンジニア
- 生成AIアプリケーション開発者
- ソフトウェアエンジニア
- データサイエンティスト
- MLOpsエンジニア
- ソリューションアーキテクト
- AI導入コンサルタント
- 生成AIプロジェクトの技術責任者
ただし、資格だけで転職、昇給、年収アップが決まるわけではありません。採用や評価では、実務経験、開発実績、プログラミング能力、担当したプロジェクトなども確認されます。
資格とポートフォリオを組み合わせることが重要
仕事への効果を高めるには、資格学習と並行してAIエージェントを実際に開発することが重要です。
例えば、次のような成果物を用意すると、学んだ知識を説明しやすくなります。
- 社内文書を検索するRAGエージェント
- 複数のツールを使って業務を処理するAIエージェント
- 人間の承認後に処理を実行するワークフロー
- 複数エージェントが役割分担するシステム
- 回答品質や処理時間を評価する検証レポート
- ガードレールやアクセス制御を組み込んだデモ
資格で体系的な知識を示し、ポートフォリオで実装経験を示すことで、仕事でどのように活用できるかを具体的に伝えられます。
NVIDIA NCP Agentic AIが向いている人・向いていない人
NCP-AAIは、Agentic AIを実務で開発・運用したい技術者に向いています。
特に相性がよいのは次のような人です。
- AIエージェントの開発経験がある
- MLエンジニアやソフトウェアエンジニアとして働いている
- RAGやマルチエージェントを実務で扱いたい
- AIアプリを本番環境へデプロイした経験がある
- NVIDIAのAIプラットフォームを利用している
- Agentic AIの安全性や運用まで体系的に学びたい
一方、生成AIを学び始めたばかりで、LLMやRAGの基礎もこれからという人にはハードルが高めです。
生成AI資格を基礎から学びたい場合は、Associateレベルから確認する方法もあります。
NVIDIA NCP Agentic AIの申し込み方法・再受験・有効期限
申し込みは、NVIDIAの認定センターから行います。
NCP-AAIの詳細ページではCertiverseアカウントが必要と案内されています。
具体的には、基本的な流れは次のとおりです。
- NVIDIAの認定資格ページでNCP-AAIを確認する
- Exam BlueprintとStudy Guideで試験範囲を確認する
- 必要な学習と実務練習を行う
- 認定センターから試験を予約する
- 受験料を支払う
- オンライン・リモート監督で試験を受ける
ただし、NCP-AAIの個別ページには現在「Coming soon」の表記も残っています。実際の予約可否と受験可能日は、登録画面で確認してください。
不合格だった場合は14日後から再受験できる
NVIDIAの現在の認定FAQでは、不合格後に再受験する場合、14日間の待機期間があります。
また、同一試験を12か月間に5回を超えて受験することはできません。
なお、再受験時には再度受験料が必要です。
資格の有効期間は2年間
NCP-AAIの有効期間は、認定取得から2年間です。
したがって、その後も資格を維持するには、試験を再受験して再認定を受ける必要があります。
NVIDIA NCP Agentic AIに関するよくある質問
NVIDIA NCP Agentic AIは日本語で受験できますか？
2026年8月23日時点のNCP-AAI公式ページでは、対応言語は英語とされています。
そのため、専門用語だけでなく、問題文を英語で読み取る練習も行っておくとよいでしょう。
NCP-AAIの合格率は何％ですか？
今回確認したNVIDIA公式情報では、NCP-AAIの合格率は公表されていません。
したがって、第三者サイトの数字だけで難易度を判断しないようにしましょう。
NCP-AAIの合格点は何点ですか？
具体的な合格点についても、今回確認した公式ページでは公表を確認できませんでした。
NVIDIAの認定FAQでは、試験結果はPassまたはFailで通知され、スコアは通知されないと案内されています。
初心者でもNCP-AAIを受験できますか？
生成AI初心者向けの資格とは言いにくいでしょう。
現行公式ページでは、AI・機械学習関連職で1〜2年の経験と、本番レベルのAgentic AIプロジェクト経験が前提として示されています。
LLMやRAG、AIエージェントを初めて学ぶ場合は、基礎資格や基礎学習から進めたほうが理解しやすくなります。
NCP-AAIにはどのくらいの勉強時間が必要ですか？
NVIDIAはNCP-AAIの一律の必要勉強時間を公表していません。
公式ページに掲載された5つの学習コースは合計35時間ですが、これは合格までの必要時間ではありません。
既にAgentic AIの実務経験がある人と、RAGやMLOpsから学ぶ人では必要な学習量が大きく変わります。
NCP Agentic AIの資格取得に役立つ生成AI用語はありますか？
NCP Agentic AIでは、AIエージェントの基本構造に加え、ツール連携、複数エージェントの制御、評価、安全性などの知識が求められます。試験対策では、次の用語を確認しておくと公式教材を理解しやすくなります。
- エージェンティックAI：AIが目標に向けて計画・判断し、ツールを使いながら複数の作業を進める仕組みです。
- AIエージェント：与えられた目標に応じて次の行動を判断し、必要なツールを利用するAIシステムです。
- エージェントプロンプト：AIエージェントの役割、目的、利用できるツール、守るべきルールなどを定める指示です。
- Function Calling：生成AIモデルと外部の関数、API、業務システムなどを接続する仕組みです。
- RAG：外部の文書やデータを検索し、その情報をAIエージェントの回答や判断に利用する仕組みです。
- マルチエージェント：複数のAIエージェントが役割を分担し、情報を共有しながら目標の達成を目指す仕組みです。
- オーケストレーション：複数のエージェント、モデル、ツールなどの実行順序や連携を管理する仕組みです。
- ガードレール：AIの入力・処理・出力を監視し、禁止された操作や不適切な出力を制限する仕組みです。
- Human in the Loop：重要な処理や外部操作の前に、人による確認・修正・承認を組み込む考え方です。
- Evals：AIエージェントの回答品質、ツール選択、タスクの成功率、安全性などを評価するテストです。
これらは別々に暗記するだけでなく、「エージェントプロンプトで役割を定め、Function Callingでツールを利用し、オーケストレーションで処理を制御する」という関係で整理すると理解しやすくなります。さらに、ガードレールやHuman in the Loopで安全性を確保し、Evalsで動作を評価する流れも押さえておきましょう。
このほかに試験勉強で分からない言葉が出てきた場合は、生成AI用語集もあわせてご活用ください。生成AIやAIエージェントに関する用語を、初心者向けに解説しています。
まとめ｜NVIDIA NCP Agentic AIはAIエージェントの設計から運用まで問う実務者向け資格
NVIDIA NCP Agentic AI（NCP-AAI）は、Agentic AIシステムの設計・開発・評価・デプロイ・監視・安全性まで幅広く確認するProfessional認定資格です。
具体的には、試験概要を整理すると、次のようになります。
- 試験コードはNCP-AAI
- 試験時間は120分
- 問題数は60〜70問
- 受験料は200米ドル
- 試験言語は英語
- オンライン・リモート監督
- 有効期間は2年間
- 現行ページではAI・ML職1〜2年と本番レベルのAgentic AI経験を前提情報として掲載
- Agent Architecture、RAG、評価、デプロイ、監視、安全性などを幅広く学ぶ
- NVIDIA NIMやNeMo GuardrailsなどのNVIDIA製品も試験範囲に含まれる
NVIDIA自身はintermediate-level credentialと説明しています。ただし、生成AI初心者が知識の暗記だけで挑戦する資格ではありません。
AIエージェントを実際に構築し、RAG、評価、本番デプロイ、監視、安全性まで経験したうえでExam Blueprintに沿って弱点を補強することが、NCP-AAI対策の基本になります。
なお、NVIDIAの資格ページと2025年9月版Study Guideには差があります。一部の配点と推奨経験が異なるため、受験直前に現行のExam Blueprintを確認してください。
関連資格・用語
NVIDIA NCA Generative AI LLMsとは？難易度・試験内容・勉強方法を解説
Azure AI Apps and Agents Developer Associate（AI-103）とは？
AWS Certified Generative AI Developer – Professionalとは？
出典・参考情報
NVIDIA「Agentic AI LLMs Certification for Professionals」
公式Study Guide：NVIDIA「NVIDIA-Certified Professional: Agentic AI Exam Study Guide」
情報確認日：2026年8月23日
