こんにちは、関根です。
AnthropicのClaude認定試験「Claude Certified Associate – Foundations（CCAO-F）」を受けてきました！
せっかくなので、今回を第1回として、Claude認定の受験記をシリーズでお届けしていこうと思います。
今後も順番に挑戦していく予定ですが、もし更新が止まったら「何かあったんだな」と、そっと察してください（笑）。
1. Claude認定の試験概要
Claude認定には、現在4つの試験があります。受験したら、この表に日付・スコア・結果を追記していく予定です。
| 試験 | 対象 | 問題数 | 試験時間 | 受験料 | 受験日 | スコア | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CCAO-F Claude Certified Associate – Foundations |
業務でClaudeを使うビジネス職 | 60問 | 120分 | $99 | 11/8 | 818 | 合格 |
| CCDV-F Claude Certified Developer – Foundations |
Claude APIなどで本番アプリを作るエンジニア | 53問 | 120分 | $125 | ― | ― | ― |
| CCAR-F Claude Certified Architect – Foundations |
Claude Code・Agent SDK・API・MCPでソリューションを設計するアーキテクト | 60問 | 120分 | $125 | ― | ― | ― |
| CCAR-P Claude Certified Architect – Professional |
システムアーキテクチャの経験が豊富で、ガバナンスや関係者調整も担う人 | 63問 | 120分 | $175 | ― | ― | ― |
共通の条件は次のとおりです。
- 合格ライン：100〜1,000点のスケールスコアで720点以上
- 受験資格：4試験ともClaude Partner Network加盟組織の所属者が対象です。
- 有効期間：認定日から12か月
- 言語：日本語・英語
※受験条件・料金は公式FAQを参照。
今回受けたのは：CCAO-F
今回受けたCCAO-Fは、業務でClaudeを使う人向けの基礎レベルの試験です。コードを書くことより、AIとの接し方を問われる試験だと感じました。日本語訳も自然で、読みにくさはほとんどありませんでした。
学習に使った教材
試験前の勉強は、以前に受講したClaude Academy（日本語版）の2コースを復習したくらいです。
- AI Fluency: Framework and foundations
- Claude 101
受けてみた感想・気づき
Claudeは、メールや資料の作成といった事務作業や、コーディングなどで普段から使っていたため、今回の試験でもその経験が役に立ちました。
- 普段の使い方が役に立った：作業の進め方やプロンプトの直し方は、いつもClaudeを使っているときの感覚で考えられました。「この情報を入れたら、どんな回答が返ってくるか」を想像すると、答えを選びやすかったです。
- 情報の渡し方も、普段の試行錯誤が参考に：指示だけではうまくいかないときに、何を補足するか。渡す情報の形式や種類、別のテーマの情報が混ざっていないかも、確認したいポイントです。
- 雛形やテンプレートも大事：回答のばらつきを抑えるには、雛形を用意したり、回答の形式を具体的に指示したりすることも大切です。アーティファクトなどで形にして、繰り返し使う工夫も役立ちます。
2. 試験を通じて感じた、AI活用の3つのポイント
人が確認することや、ルールを仕組みにすることについては、以前のAI Business Strategist（AIB-C01）の受験記でも書きました。今回はそれに加えて、Claudeの試験を受けて大事だと感じたことを3つ挙げます。
1. AIに任せきりにしない
どこまでAIに任せて、どこから自分で判断するか。ここは先に決めておきたいところです。仕事への影響が大きいものほど、人が確認する機会を増やします。最後に判断し、責任を持つのはやはり人です。
2. 回答の裏取りをする
AIの回答は、もっともらしくても間違っていることがあります（ハルシネーション）。情報源によって内容が違うときも、そのまま採用せず、公式資料などの一次情報まで戻って確かめる必要があります。
3. データを無条件に渡さない
情報の機密性やアクセス権、保持期間は、組織のAIポリシーに沿って確認します。特に機微性の高い情報は、そもそも入力する必要があるのか、匿名化できないかを先に考えます。入力する場合も、個人名や顧客名をマスキングしたり、不要な情報を除いたりしてから使います。
3. AI Fluencyの「4つのD」を簡単に整理
Claude AcademyのAI Fluency: Framework and foundationsでは、AIとうまく、安全に仕事をするための力を「4つのD」で説明しています。私なりに短くまとめると、こんな感じです。この4つは、それぞれが関わり合っていて、上から順に進めれば終わり、というものではありません。詳しい説明や具体例は、コースを見てもらうと分かりやすいです。
| 4D | ひとことで言うと |
|---|---|
| Delegation（委任） | AIを使うか、いつ・何を任せるかを判断する |
| Description（記述） | 目的や期待する結果を、AIに分かるように伝える |
| Discernment（見極め） | AIの出力や進め方が適切かを評価する |
| Diligence（責任） | AIの使い方と、その成果に責任を持つ |
4. 試験に向けたClaude機能のおさらい
普段は何となく使い分けている機能も、試験前に一度おさらいしておくとよさそうです。使いどころを6つにまとめました。
| 機能 | ポイント |
|---|---|
| 通常／匿名チャット | ちょっとした相談は、通常のチャットで。メモリやチャット検索の設定によっては、過去の会話も参照できます。履歴やメモリに残したくない相談には匿名チャットも使えますが、無条件で機密情報を入れていいわけではありません。 |
| プロジェクト | 同じ前提で何度も作業するなら、プロジェクトが便利です。 資料はナレッジ、役割・口調・ルールは指示にまとめておけます。ただし、指示どおりに動くとは限らないので、結果の確認は必要です。ナレッジだけでは今回の依頼に足りない情報があれば、その都度補足します。 |
| メモリのインポート | 他のAIからの乗り換えに。移行元で書き出した好みや前提情報を、テキストでClaudeに取り込めます。 |
| アーティファクト | コードや文書を形にしたいときに。 会話とは別の領域に表示されるので、やり取りの中に成果物が埋もれずに済みます。作ったものをテンプレートとして再利用すれば、出力の形式をそろえやすくなります。 |
| リサーチ | いくつかの情報源を調べてまとめたいときに。 調査は任せられますが、情報源の確認は忘れずに。重要な内容は、リンク先でも確かめておきます。 |
| モデル選択 | 速さ・コスト・品質のどれを優先するかで選びます。ざっくり言うと、Haikuは軽くて速く、Sonnetはバランス型、Opusは高性能です。 |
まとめ
普段Claudeを使っている経験は、今回の試験でも役に立ちました。そのうえで、改めて押さえておきたいと思ったのが、この3つです。
- AIに任せきりにしない：任せる範囲を決め、最終的な判断と責任は人が持ちます。
- 回答の裏取りをする：回答をうのみにせず、情報が食い違うときは一次情報で確かめます。
- データを無条件に渡さない：組織のルールに沿って、入力の必要性を考え、マスキングや不要な情報の削除を行います。
私の場合は、Claude Academyの復習と普段の利用経験が受験の土台になりました。これから受ける方も、コースを見ながら「自分の仕事ならどう使うか」と考えてみると、イメージしやすいと思います。
次は、ほかのClaude認定にも挑戦する予定です。また受けたら、受験記を書こうと思います。