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コードも書けなかった新卒が、1年でAWS11冠になるまでの話

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AWS 認定試験
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未経験エンジニア
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この記事の要点(先に結論)

  • 大学で化学を勉強し、新卒でIT業界へ。コーディングもITも未経験のスタートでした
  • 入った直後に「コードを書く人、いらなくなるのでは?」と本気で揺らぎ、そこから "ただのコーダーで終わらない"差別化 を模索。入社1年以内に自社SaaSの開発・自治体案件のPL・海外出張まで経験しました
  • 支えたのは才能ではなく、続けられる設計の自己研鑽と、人より多めの挫折。最後は インプット中心からアウトプット中心へ 舵を切るまでの話です

まずは、1年の流れを地図で

まず、ざっくり自己紹介

北海道・札幌のエンジニアです。大学では化学を勉強していました。そこから新卒でIT業界へ──プログラミングの実務経験ゼロ、コーディングもほぼ未経験のままのスタートでした。

「文系/理系」とか「未経験」とかのラベルで身構える気持ち、すごくわかります。自分もそうだったので。だからこの記事は、当時の自分みたいな人に向けて書いています。

最初の3ヶ月:何をやればいいのか分からなかった

正直に言うと、入社直後は何から手をつければいいのか、まったく分かりませんでした。

とりあえず動いたことはシンプルです。

  • コードの基礎:月額制の学習サービス Progate[1] で、まず手を動かすことに慣れる
  • 基本情報技術者試験の勉強を、約3ヶ月かけて並行
  • そうこうするうちに、Git のコマンドにも少しずつ慣れてきた

派手な成果はまだ何もない時期。でも「分からないなりに、毎日ちょっとずつ手を動かす」だけは止めませんでした。今振り返ると、ここで基礎の地ならしをしておいたのが効きました。

でも正直、心はぐらついていた

ちょうどこの頃、Devin[2] をはじめとする「AIが自律的にコードを書く」デモ動画をいくつも見てしまいました。完成度が高くて、率直に「これ、コードを書く人いらなくなるんじゃないか」と本気で揺らいだんです。

でも、しばらくして考え方が変わりました。

この危機感が、次の一手の燃料になりました。

差別化したくて、AWSを選んだ

3ヶ月ほどで足元が固まってきた頃、考えたのは「どうやって人と差をつけるか」でした。

そこで気づいたのが、社内にAWSエンジニアがほとんどいないこと。だったらここで差別化を図ろう──いわば「空いている椅子に先に座る」発想で、AWSに張ることにしました。未経験の自分が戦える場所を、技術選択で作りにいった、という感覚です。

この一手が、後のキャリアを大きく動かしました。

そこから、入社1年以内に起きたこと

AWSに張ると決めてから、現場での景色が一気に変わりました。

  • 配属:自社開発の人材管理SaaSにアサイン。保守運用から入り、やがて新規開発も任されるように。ここでSQLやDBまわりの知見が実務を通じて少しずつ身についた
  • 役割の広がり:地方自治体向けのコンサル案件に、**PL(プロジェクトリーダー)**として参加
  • 海外出張も経験

特別なことをしたつもりはなくて、目の前のものを一つずつ「仕組みとして理解する → 手を動かす → 直す」を繰り返しただけ。ただ、未経験スタートの自分が1年たらずでここまでの景色を見られたのは、正直自分でもちょっと驚きでした。

その裏でやっていた自己研鑽(ここが再現可能)

現場の経験と並行して、家でも淡々と積み上げていました。才能ではなく、誰でも追える手順の話です。

正直に書くと、AWSの勉強は12月ごろまでほとんど進んでいませんでした。スイッチが入ったのは、複数案件を掛け持ちになったタイミング。自分でも理由は不思議なのですが、負荷がかかってマルチタスクになると、急にエンジンがかかる性分らしく、そこから一気に資格を取り始めました。締切とプレッシャーで回るタイプなんだ、と自己理解が一つ進んだ瞬間でもあります。

勉強の進め方

  • 1日30〜50問の演習をベースに回す
  • 模試で安定して7割を超えたら、本番を予約する
  • これを資格ごとに反復する

「いつ受けるか」を感覚でなく数字(模試7割)で決めると、迷いが消えて手が止まりません。

1週間のリズム(続けられる設計)

量より、続く設計のほうが効きました。

いつ やること ねらい
平日 隙間時間をかき集めて 2〜3時間 取れない日でもゼロにしない
集中できる日 8〜12時間まとめて 一気に進める
土曜 完全オフ・積極的休養で外出 燃え尽きないための"予定"

結果と、つまずき

気づけばAWS認定は11冠になっていました(2026年新設のプロ級資格 Generative AI Developer – Professional[3] を含む)。ただ資格は地図みたいなもので、ゴールではありません。

AWS認定11冠の内訳(クリックで展開)

プロ級・専門級

  • Solutions Architect – Professional (SAP-C02)
  • Generative AI Developer – Professional (AIP-C01)
  • Machine Learning – Specialty (MLS-C01)
  • Security – Specialty (SCS-C02)

アソシエイト

  • Solutions Architect – Associate (SAA)
  • Developer – Associate (DVA)
  • SysOps Administrator – Associate (SOA)
  • Data Engineer – Associate (DEA)
  • Machine Learning Engineer – Associate (MLA)

ファンデーショナル

  • Cloud Practitioner (CLF)
  • AI Practitioner (AIF)

ほかに GCP Cloud Digital Leader / JDLA Deep Learning for GENERAL / 基本情報技術者試験。学習中:AWS DOP・ANS、TOEIC。

つまずきもありました。合格はするのに「で、実務で何が作れるの?」に自分で答えられない時期があったんです。解けたのは、学んだ概念を必ず一度、手元で動かすようにしてから。読む→解くで止めず、小さくてもコードにして触る。遠回りに見えて近道でした。

1年を振り返って ── そして、これから

派手に見えるかもしれませんが、実際は人より多めに挫折を繰り返した1年でした。AIに揺らぎ、勉強が進まず焦り、複数案件に追われ……。それでも一つずつ拾い直していく中で、技術だけでなく、ビジネスの視点や「自分はどういう時に動ける人間か」という理解まで含めて、人として成長できた1年だったと思っています。

そして2年目に入ったいま、大きく方針を変えようとしています。1年目はとにかくインプットに徹してきました。資格も、現場も「学ぶ」側だった。でもこれからは、アウトプット中心に動いていきたい。

いま面白いと感じていること

最近は生成AIに夢中です。Claude API や Amazon Bedrock をアプリに組み込んだり、Cursor / Claude Code / v0 / Dify で開発フロー自体を変えてみたり。「コードを書く人はいらなくなる?」と一度は揺らいだ自分が、いまはAWSの上で生成AIをどう動かすかにいちばんワクワクしています。揺らぎが、結局いちばん面白い場所に連れてきてくれました。

これから書いていくこと

  • 未経験から現場で詰まった点と、その乗り越え方
  • 資格の知識を「実務で使える形」に変える、再現可能な学習法
  • 生成AI/LLMを個人で組み込んでみた記録

教科書みたいにきれいな話だけでなく、「やってみたらこうなった」も残します。落差と再現性こそ、読んでいて面白い部分だと思うので。

つながってもらえたら嬉しいです

未経験・地方・若手というラベルで挑戦を手放しかけている人に、「才能じゃなく手順だよ」と伝わったら、これ以上うれしいことはありません。

Qiitaにも同じテーマで書いています👇

GitHubは準備中です。整い次第ここに追記します。

どうぞよろしくお願いします。

脚注

  1. Progate … ブラウザ上でコードを書きながら学べる、初心者向けの月額制学習サービス。 ↩︎

  2. Devin … 自律的にコーディングを行うとして話題になったAIエージェント。登場時に「エンジニア不要論」が大きく議論された。 ↩︎

  3. Generative AI Developer – Professional (AIP-C01) … 2026年に新設されたAWSのプロ級資格。生成AIアプリの設計・実装が問われる。 ↩︎

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