各試験について人々が尋ねる質問 — 難易度、費用、形式、前提条件、更新、合格方法。
これはAnthropic社によるClaude上での開発を対象とした基礎的な認定資格であり、2026年に開始された初のAI企業固有のアーキテクト資格です。Claude API、Claude Code、およびModel Context Protocol (MCP) を使用して、エージェントワークフロー、ツール設計、プロンプトエンジニアリング、コンテキスト管理を含む本番システムを設計、構築、運用する能力を証明します。試験は60問の多肢選択式で、試験時間は120分、合格点は1000点中720点です。詳細なドメイン内訳については、CCA-Fハブをご覧ください。
誰でも受験できます — これは公開された基礎的な認定資格であり、標準の受験料がかかります。パートナー限定や招待制のプログラムではありません。Claudeで開発を行っている人（開発者、AIエンジニア、ソリューションアーキテクト）であれば誰でも登録して受験できます。Anthropicのパートナーである必要も、特定のティアの顧客である必要もありません。
基礎的な位置づけですが、ここでの「基礎的」とは、Claudeエコシステムの実践的な知識を意味します — Claudeの雑学だけでなく、エージェントのオーケストレーション、Claude Codeの設定、MCPツールとの連携、プロンプト/構造化出力のパターンを理解していることが求められます。APIを軽く使用しただけの人にとっては、Claude CodeとMCPのドメインが難しいと感じる傾向があります。模擬問題を繰り返し解くことが、準備状況を測る最善の方法です。
60問の多肢選択式で、試験時間は120分、合格点は1000点中720点です。これは1問あたり2分と余裕があり、不正解による減点はないため、すべての問題に解答してください。
無料ではありません — 試験費用は$99 USDです。Anthropicは無料の学習資料（ドキュメントとガイダンス）を提供していますが、試験自体は有料です。登録の詳細については、Anthropic試験情報ページをご覧ください。
Anthropicの認定ポータルを通じて登録し、オンラインで試験を受験します。登録プロセスの一部として、受験前にアクセスステップ（試験の規約への同意と詳細情報の確認）が必要です。Anthropic試験情報ページで、登録プロセスと要件について説明しています。
それはAnthropicの登録フローの一部です — 試験を受ける前に、身元を確認し、認定資格の規約と行動規範に同意するアクセス/証明のステップを完了します。これは登録プロセスにおける標準的なゲーティングステップであり、個別の承認やパートナー要件ではなく、Anthropicが試験を受けるアクセスを付与する方法です。
Claudeエコシステムを実際に活用しましょう — APIを使用してエージェントワークフローを構築し、Claude Code（CLAUDE.md、権限、フック、スラッシュコマンド）を使用し、MCPサーバーを接続します — その後、試験の主要テーマ（プロンプトエンジニアリング、構造化出力、コンテキスト管理、オーケストレーション）で知識を強化します。CCA-F問題集は、すべてのドメインを解説付きでカバーしており、プレイブックはアーキテクチャパターンを凝縮し、ハンズオンラボは実際のClaudeワークフローを強化します。
はい、ClaudeでAIアプリケーションを構築している場合や、そのスキルをアピールしたい場合は価値があります — 特定のAIプロバイダーに特化した初のアーキテクト認定資格であり、エージェントベースやMCPベースのシステムが台頭する中で時宜を得ており、実践的で需要の高いスキルを証明します。基礎的な認定資格として、新しいため現時点では強力な差別化要因となります。当社の認定資格の現状レポートで、AI認定資格の中でどのように位置づけられているかをご覧ください。
Claudeで開発を行うAIエンジニア、ソリューションアーキテクト、開発者を対象としています — エージェントワークフローを設計し、MCPサーバーを通じて外部ツールを統合し、本番環境のClaudeパワードアプリケーションを出荷する人々です。APIのカジュアルな利用から、信頼性の高い、適切に設計されたClaudeシステム構築へと移行したいすべての人に適しています。
試験自体は120分で、準備期間はClaudeの経験によります — API、Claude Code、MCPで既に開発を行っている開発者は数週間で準備が整うことが多いですが、エコシステムに慣れていない方は、まず実践的な経験を積むためにより多くの時間を確保する必要があります。最も早い方法は、実際のClaudeプロジェクトを構築しながら模擬問題に取り組むことです。