AI の案件に関わっているけれど、エンジニアではない。企画書に「生成 AI で業務を効率化」と書いたものの、どの業務から始めるべきか、効果をどう示せば予算が通るのか、個人情報をどう扱えば止められないのかを、自信を持って説明できない。そういう立場の人に向けて、AWS は 2026年9月に新しい認定 AWS Certified AI Business Strategist（AIB-C01） のベータ試験を始めました。
この記事は、この資格が何を証明するのか、どんな問いが出るのか、既存の AI Practitioner とどう違うのかを、試験ガイドの記載に沿って整理します。執筆者はこの記事の時点でまだ受験していないため、体感の難易度は書いていません。
この記事の結論
- AWS Certified AI Business Strategist（AIB-C01）は、AI を事業としてどう使い、どう統制し、どう組織に広げるかを判断できるかを問う資格です。
- 対象は企画・営業・事業部門の責任者・コンサルタントなどで、コードを書く経験や AWS を構築する経験は前提にしていません。
- 出題は4分野で、配点が一番高いのは「AI 戦略と事業価値の創出」（28%）です。
- AI Practitioner（AIF-C01）が「AI の仕組みと用語」を問うのに対し、AIB-C01 は「事業としての判断」を問います。
- ベータ試験は 2026年9月29日に受験が始まり、英語と日本語で受けられます。
AI Business Strategist（AIB-C01）とは
AWS Certified AI Business Strategist は、組織の中で AI の取り組みを評価し、推し進め、広げる人のための認定です。公式の試験ガイドは、想定する受験者としてプロダクトマネージャー・プログラムマネージャー・営業・事業部門の責任者・コンサルタント・マーケター・ビジネスアナリストを挙げています。
前提として求められているのは、AI の取り組みに関わった（あるいは近くで働いた）経験が6か月ほどあることと、AI の概念と AWS の AI サービスが事業の目線で何をするかを大まかに知っていることです。コードを書く経験、AWS で構築する経験、ほかの AWS 認定は求められていません。
試験の基本情報
| 項目 | 試験ガイド・公式ページの記載（2026年9月時点） |
|---|---|
| 試験コード | AIB-C01 |
| 試験時間 | 130分 |
| 出題形式 | 択一（4つから1つ）と複数選択（5つ以上から2つ以上） |
| 合格スコア | 700（100〜1000 の換算スコア） |
| 受験料 | 100 USD（ベータ試験は 50 USD） |
| ベータの日程 | 2026年9月1日に登録開始、9月29日に受験開始 |
| 言語 | ベータは英語と日本語。一般提供のときにほかの言語が加わる |
未回答の問題は不正解として数えられ、推測で答えても減点はありません。ベータ試験の問題数と、一般提供（GA）の時期は、受験前に公式の試験ページで確かめてください。2027年2月15日までに取得すると、通常のバッジに加えてアーリーアダプターのバッジが出ると公式ブログで案内されています。
この媒体の AWS 認定の一覧では、一般提供になるまで「ベータ中の新しい資格」として、12 資格とは分けて載せています。
4つの分野では何を問うのか
試験ガイドの分野と配点は次のとおりです。各分野の中身は、試験ガイドのタスクを日本語で要約したものです。
| 分野 | 配点 | 何ができるかを問うか（要約） |
|---|---|---|
| 1. AI の基礎とリテラシー | 24% | AI・機械学習・生成 AI の違い、学習と推論、構造化データと非構造化データ、データの質が結果を左右する理由 |
| 2. AI 戦略と事業価値の創出 | 28% | 効果の大きい使いどころの選定、作る・買う・組むの判断、投資対効果の示し方、続ける・止める・広げるの判断 |
| 3. AI のガバナンスと責任ある AI のリーダーシップ | 24% | 責任ある AI の原則を事業の判断に当てはめる、統制の体制と規制への対応、全社のリスクと対策 |
| 4. 事業の準備・リーダーシップ・AI による変革 | 24% | 組織が AI を受け入れられる状態かの見極め、経営層の後ろ盾と推進役、段階を踏んだ広げ方 |
分野1と2: 言葉をそろえ、使いどころと効果を示す
分野1は、事業の会話で AI の言葉を正しく使えるかを問います。「モデルを学習させる」と「推論する」の違いや、生成 AI が機械学習の中でどこに位置するかが分からないと、分野2以降の問いが読めません。
分野2は配点が一番高く、この資格の中心です。試験ガイドは、顧客対応・営業とマーケティング・研究開発・ソフトウェア開発のような業務ごとに効果の大きい使いどころを見つけること、予算・期限・社内の力・規制を踏まえて「自社で作るか、買うか、パートナーと組むか」を決めること、時間の削減・費用の削減・売上の伸び・生産性で投資対効果（ROI）を示すことを挙げています。取り組みを「広げる・止める・やめる」の判断も含まれます。
分野3: 事業の目標と責任ある AI がぶつかったとき
分野3は、公平さ・説明できること・プライバシー・安全性・透明性・頑健さといった責任ある AIの原則を、事業の場面に当てはめられるかを問います。試験ガイドには「事業の目標と責任ある AI の原則がぶつかったときに、どう折り合いを付けるか」と「責任ある AI の取り組みを、計画のどの段階から組み込むか」が明記されています。
VALUE AND RESPONSIBILITY分野3が問う天秤
事業の目標と責任ある AI がぶつかったとき、どちらに寄せるかを説明できるか
事業の目標
- 早く出す
- 費用を抑える
- 自動化の範囲を広げる
責任ある AI
- 公平さ
- 説明できること
- 個人情報とプライバシー
支点は「その判断を利用者と社内に説明できるか」
たとえ話で言えば、アクセルとブレーキの両方を持って運転できるかを見る分野です。正確に言い直すと、「早く・安く・広く」という事業の目標を追いながら、あとから止められない設計（説明できない判断、同意のない個人情報の利用）を最初の計画の段階で避けられるかが問われます。
分野4: 小さく試して、成果を見せてから広げる
分野4は、組織が AI を受け入れられる状態かを、経営層の足並み・データの質・文化・技術の基盤・統制の枠組みといった観点で見極められるかを問います。経営層の後ろ盾を作り、推進役を見つけ、部門をまたぐチームを組むことも範囲です。
FROM IDEA TO SCALE分野4の段階
AI の取り組みは、小さく試して成果を見せてから全社に広げる
-
描く
どの業務で何を変えるか
-
試す
小さな範囲で効果を測る
-
出す
本番の業務に載せる
-
広げる
短期の成果から全社へ
試験ガイドは、描く・試す・出す・広げるのように段階を踏んで進め、短期の成果を積み上げて全社に広げるやり方を例に挙げています。最初から全社に展開する計画より、小さく試して効果を数字で示す計画のほうが、分野2の「効果の示し方」ともつながります。
CHECK 1ここまでの確認
AI Business Strategist（AIB-C01）の4分野のうち、配点が一番高いのはどれ?
答えと解説
答え: 2. AI 戦略と事業価値の創出
AI 戦略と事業価値の創出が 28%、ほかの3つの分野は 24% ずつです。この資格の中心は「AI を何に使い、効果をどう示すか」にあります。「4つの分野では何を問うのか」の表を読み直してください。
AI Practitioner・Generative AI Developer とはどう違うのか
AWS の AI の認定は、この資格を入れて4つあります。問いの主語で分けると違いが見えます。
WHO DECIDES, WHO BUILDSAI の資格の立ち位置
AI Practitioner は仕組みを知る、AI Business Strategist は事業として判断する
AI Practitioner（AIF-C01）
- AI・ML・生成 AI の用語と仕組み
- AWS の AI サービスの位置づけ
- 責任ある AI の基本
AI Business Strategist（AIB-C01）
- どの業務に AI を使うか
- 投資の効果をどう示すか
- 統制と組織への広げ方
| 資格 | 問いの主語 | 主な対象 | コードを書くか |
|---|---|---|---|
| AI Practitioner（AIF-C01） | AI とは何か、AWS の AI サービスはどこに位置するか | AI に関わるすべての人 | 書かない |
| AI Business Strategist（AIB-C01） | 事業として AI をどう使い、統制し、広げるか | 企画・営業・事業部門・コンサルタント | 書かない |
| Machine Learning Engineer Associate（MLA-C02） | モデルを学習・デプロイ・運用する | ML の開発・運用を担う人 | 書く前提の知識 |
| Generative AI Developer Professional（AIP-C01） | 基盤モデルを本番のアプリに組み込む | 生成 AI のアプリを作る開発者 | 書く前提の知識 |
AIF-C01 と AIB-C01 は、どちらもコードを書かない人を対象に含むので混同されやすいですが、AIF-C01 は「仕組みと用語を知っているか」、AIB-C01 は「その知識を使って事業の判断ができるか」を問います。AIB-C01 の分野1は AIF-C01 の範囲と重なる部分があるので、先に AIF-C01 の範囲で言葉をそろえておくと、分野2〜4の問いを読むときに迷いにくくなります。
AWS のサービスで範囲に入っているのは、試験ガイドでは「基本的な使い方のみ」と書かれた AI・機械学習と BI、クラウドの戦略と統制、料金とコストの管理です。Amazon Bedrock は、生成 AI の基盤であること、料金の区分、ガードレール、ナレッジベースといった「何ができるか」の水準で扱われます。構築の手順は問われません。
READ ALSO — 未経験向け・段1 入口
AWS の料金の考え方｜従量課金・無料利用枠・止め忘れを「電気代」で理解する
CHECK 2ここまでの確認
AI Practitioner（AIF-C01）と AI Business Strategist（AIB-C01）の違いとして近いのはどれ?
答えと解説
答え: 2. AIF は AI の仕組みと用語を問い、AIB は事業としての判断を問う
どちらもコードは書きません。AIF は「AI とは何か・AWS の AI サービスはどこに位置するか」、AIB は「どの業務に使うか・投資の効果・統制・組織への広げ方」が問いの主語です。AIF は廃止されていません。
誰に向いていて、誰には急がなくてよいか
向いているのは、AI の取り組みで「決める側」「説明する側」に立つ人です。
- 生成 AI の導入を企画し、予算を取りにいく事業部門の人
- 顧客に AI の活用を提案する営業・コンサルタント
- AI のプロジェクトを回すプロダクトマネージャー・プログラムマネージャー
- 社内の AI の利用ルールや統制を作る立場の人
急がなくてよいのは、構築の力を証明したい人です。モデルを作る・動かす・アプリに組み込む仕事が中心なら、Machine Learning Engineer Associate や Generative AI Developer Professional のほうが仕事との距離が近くなります。AWS やクラウドそのものが初めてなら、先に クラウドとは何か と AWS とは何か で土台を作ると、分野4の「技術の基盤が整っているか」という問いの意味が掴みやすくなります。
準備はどの順番で進めるか
新しい資格なので、公式の教材と試験ガイドを軸にするのが確実です。AWS Skill Builder には、4つの分野に対応した13のモジュールからなる役割別のコースと、試験対策のプラン（練習問題のセットを含む）が用意されていると公式ブログで案内されています。
準備の順番（試験ガイドの構造から組んだもの）
- 最初に試験ガイドの4分野とタスクを読み、自分の仕事で経験している項目に印を付けます。
- 分野1の用語（学習と推論、機械学習と生成 AI、構造化データと非構造化データ）を、人に説明できるところまでそろえます。
- 配点の一番高い分野2に時間を使い、自分の業務で「使いどころ・作るか買うか・効果の指標」を1つずつ書き出します。
- 分野3は、責任ある AI の原則を1つずつ自分の業務の例に当てはめ、事業の目標とぶつかる場面を考えます。
- 分野4は、自社の AI の取り組みを「描く・試す・出す・広げる」のどこにあるかで見直します。
- 最後に公式の練習問題で、分野ごとの弱いところを確かめます。
分野1の用語をそろえる段階では、この媒体の AI Practitioner の練習問題 も使えます。AIF-C01 の範囲の問題ですが、AI・機械学習・生成 AI の違いや責任ある AI の基本は分野1と重なります。AIB-C01 そのものの練習問題はまだ置いていません。
ベータ試験の問題数・一般提供の時期・受験料は、変わることがあります。受験を申し込む前に、公式の試験ページで最新の記載を確かめてください。
CHECK 3ここまでの確認
準備の順番として、この記事が勧めているのはどれ?
答えと解説
答え: 2. 分野1の用語で足場を作ってから、配点の高い分野2に時間を使う
分野2〜4の問いは、分野1の言葉（学習・推論・生成 AI・データの質）が分かっている前提で書かれています。構築の手順は範囲の外で、合格率は AWS が公表していません。「準備はどの順番で進めるか」を読み直してください。
参照ソース
- AWS Certified AI Business Strategist（公式の認定ページ）（2026年9月時点） — 対象者、試験時間、受験料、合格スコアの根拠
- AWS Certified AI Business Strategist (AIB-C01) 試験ガイド（AIB-C01 版） — 出題形式、4分野と配点、採点の方式の根拠
- Content Domain 2: AI Strategy and Business Value Creation（AIB-C01 版） — 分野2のタスク（使いどころ、作る・買う・組む、投資対効果）の要約の根拠
- Content Domain 3: AI Governance and Responsible AI Leadership（AIB-C01 版） — 分野3の責任ある AI の原則とトレードオフの根拠
- Content Domain 4: Business Readiness, Leadership, and AI Transformation（AIB-C01 版） — 分野4の準備度の観点と段階的な広げ方の根拠
- In-scope AWS services and features（AIB-C01）（AIB-C01 版） — 範囲に入る AWS サービスの水準（Amazon Bedrock など）の根拠
- Introducing AWS Certified AI Business Strategist（AWS Training and Certification Blog）（2026年9月） — ベータの日程と言語、アーリーアダプターのバッジ、AWS Skill Builder の教材の根拠
