CCA-F 学習ガイド | Claude Certified Architect

シナリオ	設定の要約	主戦場ドメイン
S1 カスタマーサポート解決エージェント	返品・請求トラブルを扱うAIサポート。MCPツール（顧客照会・注文照会・返金・人間エスカレーション）を持ち、初回解決率80%が目標	D1 / D2 / D5
S2 Claude Codeでのコード生成	チーム開発にClaude Codeを導入。スラッシュコマンド、CLAUDE.md設定、plan modeの使い分け	D3 / D5
S3 マルチエージェント調査システム	まとめ役が検索係・分析係・統合係・レポート係に委譲して、出典付きレポートを作る	D1 / D2 / D5
S4 開発者生産性ツール	組み込みツール（Read/Write/Bash/Grep/Glob）＋MCPでコードベース探索・定型作業を自動化	D2 / D3 / D1
S5 CI/CDへのClaude Code統合	自動コードレビュー・テスト生成・PRフィードバック。誤検知の最小化が課題	D3 / D4
S6 構造化データ抽出	非構造文書からJSONスキーマ検証付きでデータ抽出。エッジケースと精度管理	D4 / D5

正解の哲学 — サンプル問題12問から抽出した出題者の思想

公式ガイドのサンプル問題（正解＋解説付き）を分析すると、正解には一貫した「思想」がある。逆に言えば、この思想に反する選択肢は誤答として設計されている。迷ったらこの5原則に立ち返る。

① 保証が要る場面で「お願い」を選ばない

金銭・本人確認など失敗が許されない業務ルールは、プロンプト指示（確率的）でなくプログラム的強制（hook・前提条件ゲート）が正解。「システムプロンプトを強化する」「few-shotを足す」は、保証が要る文脈では誤答になる。うちの larc-approval-gate の思想そのもの。

② 根本原因に、最小の手数で

ツールの選択ミスが「説明文が貧弱」なせいなら、正解は説明文の充実であって、ルーティング層の新設やツール統合ではない。「過剰設計（over-engineered）」「別の問題を解いている」選択肢は誤答の定番として毎問仕込まれている。

③ インフラを足す前に、プロンプト最適化を試す

エスカレーション判定の改善なら、まず「明示的基準＋few-shot例」。分類器モデルの新規学習やセンチメント分析の導入は「プロンプトを試す前に大掛かり」で誤答。ただし①が優先：保証が要るなら最初からhook。

④ 情報は殺さず、構造化して流す

エラーは「失敗の種類・試したこと・部分結果・代替案」を構造化して上位に返す。握りつぶし（空結果を成功として返す）も全停止（例外を上まで投げてワークフロー終了）も両方誤答。LLMの自己申告（確信度・感情分析）を判断材料にする選択肢も「較正されていない」ため誤答。

⑤ スコープは「必要な範囲に、必要なだけ」

チーム共有ならプロジェクトスコープ（.claude/commands/）、個人なら user スコープ。高頻度の単純作業にはスコープを絞った専用ツールを渡し、複雑ケースはコーディネーター経由を維持する（最小権限）。「全ツールを渡す」「全部を1つに統合」は誤答。

公式ガイドが明示している出題範囲外。ここに時間を使わない。

公式ガイドは「読むだけでなく作れ」と4つの演習を指定している。学習プランの各週に割り当て済み。

演習	作るもの	鍛えるドメイン	週
演習1	エスカレーション付きマルチツールエージェント（stop_reasonループ＋構造化エラー＋業務ルールhook）	D1 / D2 / D5	Week 1
演習2	チーム開発向けClaude Code設定一式（CLAUDE.md階層＋paths付きrules＋fork skill＋.mcp.json）	D3 / D2	Week 2
演習3	構造化データ抽出パイプライン（JSONスキーマ＋検証リトライ＋few-shot＋バッチ100件）	D4 / D5	Week 3
演習4	マルチエージェント調査パイプライン（並列Task＋出典保全＋エラー伝播＋欠損注記）	D1 / D2 / D5	Week 3

※ うちの組織は演習2と4の「完成品」を既に持っている。ゼロから作るより「なぜこの形なのか」を試験用語で説明し直す方が効く。