Daniel（シニアフルスタックエンジニア）です。AWS は 2026 年 6 月 30 日の「AWS サービスの提供状況に関する最新情報」で、Amazon SageMaker AI の 9 つの機能、Amazon Bedrock Agents（Amazon Bedrock Agents Classic に名称変更）、Amazon Kendra、Amazon Q Business などをメンテナンスに移行すると発表し、これらは 2026 年 7 月 30 日から新規のお客様が利用できなくなりました。同じ発表で SageMaker Profiler がサンセットに入り、SageMaker Ground Truth Plus はサポートを終了しています。

本記事では、対象の機能ごとに「何をする機能か」「既存のお客様と新規のお客様で何が違うか」「AWS が代わりに何を案内しているか」を AWS の公式ドキュメントから整理し、最後に AWS 認定（MLA-C01 / MLA-C02、AIF-C01、AIP-C01）の受験者が気を付けたい点をまとめます。AWS の変更点を毎週 1 つずつ取り上げるシリーズの第 1 回です。

本記事は AI の支援を受けて作成し、AWS 公式ドキュメント（サービスのライフサイクル一覧、What's New、各サービスのドキュメント、試験ガイド）で確認しています。
2026 年 10 月 14 日時点の情報です。AWS のページは更新されることがあるため、利用や受験の前にリンク先を確認してください。
日本語のドキュメントには機械翻訳のページがあり、英語版と内容が異なる場合は英語版が優先されます（各ページの注記による）。

1. まとめ：対象の機能と AWS が案内する代替

日付の出典は、2026 年 6 月 30 日の What's New と、AWS 全般のリファレンスにあるメンテナンス・サンセット・完全シャットダウンの一覧です。

機能	状態	日付	AWS が案内する代替
Amazon SageMaker Clarify	メンテナンス（新規受付終了）	2026 年 7 月 30 日から新規のお客様は利用不可	標準のバイアスメトリクスを pandas / scikit-learn で計算、SHAP、AWS が公開するモニタリングソリューション、SageMaker AI MLflow、CloudWatch、QuickSight。基盤モデルの評価は `fmeval` ライブラリ、Amazon Bedrock Evaluations、Amazon Bedrock Guardrails
Amazon SageMaker Model Monitor	同上	同上	オープンソースの SageMaker AI モニタリングソリューション（SageMaker AI MLflow Apps と Evidently AI）、QuickSight、CloudWatch
Amazon SageMaker Debugger	同上	同上	SageMaker AI MLflow、TensorBoard、CloudWatch
Amazon SageMaker Ground Truth	同上	同上	記載なし
Amazon Augmented AI（Amazon A2I）	同上	同上	記載なし
Amazon SageMaker Role Manager	同上	同上	IAM のネイティブなロール作成、IAM Identity Center、IaC（CloudFormation、CDK）、IAM Access Analyzer
Amazon SageMaker Studio Lab	同上	同上	Amazon SageMaker Studio
SageMaker geospatial capabilities（一覧では GeoSpatial）	同上	同上	記載なし（保存済みのジョブを Amazon S3 にエクスポートするよう案内）
Amazon Mechanical Turk ワークフォース	終了	2026 年 9 月末 ※	別のワークフォースオプションへの移行
Amazon SageMaker Profiler	サンセット	2027 年 6 月 30 日にサポート終了	PyTorch / TensorFlow のプロファイラーと TensorBoard、CloudWatch
Amazon SageMaker Ground Truth Plus	完全シャットダウン	2026 年 6 月 30 日	記載なし
Amazon Bedrock Agents（現 Amazon Bedrock Agents Classic）	メンテナンス（新規受付終了）	2026 年 7 月 30 日から新規のお客様は利用不可	Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Kendra	同上	同上	Amazon Bedrock Managed Knowledge Base（BMKB）
Amazon Q Business	同上	同上	Amazon Quick

「記載なし」は、AWS の該当ページ（ライフサイクル一覧と各機能のドキュメント）に代替が書かれていないという意味です。筆者の推測で代替を補うことはしていません。
※ Mechanical Turk は、6 月 30 日の What's New ではメンテナンスに移行する SageMaker AI の機能に含まれていますが、サンセット一覧にはサポート終了日 2026 年 9 月 30 日で載っています。日付も AWS のページによって異なり、サンセット一覧と SageMaker AI のドキュメントは 2026 年 9 月 30 日、2026 年 9 月 29 日の What's New は「2026 年 9 月 29 日時点でサポートを終了し、利用できなくなった」としています。
6 月 30 日の発表には、Amazon Cognito Sync、AWS Directory Service – Simple AD、AWS Service Catalog – Application Registry、AWS Systems Manager – Application Manager など ML 以外のサービスも含まれますが、本記事では扱いません。

2. 「メンテナンス」「サンセット」「完全シャットダウン」の違い

AWS 全般のリファレンスでは、ライフサイクルの段階ごとに一覧が公開されています。各ページの定義を要約します。

段階	AWS の定義（要約）	本記事の対象
メンテナンス	新規のお客様はオンボードできない。既存のお客様は引き続き利用でき、AWS は運用とサポートを続けるが、機能の強化や追加はしない	Clarify、Model Monitor、Debugger、Ground Truth、A2I、Role Manager、Studio Lab、GeoSpatial、Agents Classic、Kendra、Q Business
サンセット	既存のお客様は推奨される代替への移行を計画する。タイムラインは通常 12 か月で、サンセット日に AWS は運用とサポートを終了する	Profiler（2027 年 6 月 30 日）、Mechanical Turk（2026 年 9 月 30 日）
完全シャットダウン	AWS のポートフォリオから完全に削除され、利用もサポートもできない	Ground Truth Plus（2026 年 6 月 30 日）

Clarify、Model Monitor、Debugger、Ground Truth、A2I、Role Manager、Studio Lab の各ページには、「既存のお客様は通常どおり利用できる」「AWS は引き続きセキュリティと可用性の向上に投資するが、新機能を導入する予定はない」と書かれています。
誰が「新規のお客様」に当たるかを具体的に書いているのは、本記事で参照したページの中では Amazon Bedrock Agents Classic のページだけです（第 4 章）。SageMaker AI の各機能のページには、判定基準の記載はありません。

3. SageMaker AI の機能ごとの詳細

3.1 SageMaker Clarify（バイアス検出と説明可能性）

何をする機能か：Clarify の Processing Job で、トレーニング前とトレーニング後のバイアスメトリクス（DPL、DPPL、DI、CI など）、SHAP によるインスタンスごとの説明と全体の特徴量の重要度、部分依存プロット（PDP）を出力します。Model Monitor がバイアスドリフトと特徴量アトリビューションドリフトのベースラインに使う制約ファイルも Clarify の出力です。基盤モデルの評価（FMEval）の機能もあります。

AWS が案内する代替：Clarify の可用性の変更のページは、次の組み合わせを Clarify の代替としています。

AWS が GitHub の aws-samples で公開しているオープンソースの SageMaker AI モニタリングソリューション
Clarify が報告する標準のバイアスメトリクスを pandas と scikit-learn で直接計算する（各メトリクスの式は Clarify のバイアスメトリクスのリファレンスに載っています）
SHAP ライブラリを直接使う（Clarify も内部で SHAP を使って特徴量アトリビューションを計算しています）
結果を SageMaker AI MLflow App に記録し、Amazon CloudWatch と Amazon QuickSight と組み合わせる
基盤モデルの評価には、fmeval ライブラリ（SageMaker AI でホストするモデルに推奨）、Amazon Bedrock Evaluations（自動評価と人間による評価）、Amazon Bedrock Guardrails（実行時の安全対策）

Clarify のページ（日本語版）は、Amazon Bedrock Evaluations と Amazon Bedrock Guardrails を「LLM と生成 AI 評価の AWS マネージドパス」としたうえで、「予測的 (表形式/古典的な ML) バイアス検出や説明可能性に代わるものではありません」と明記しています。表形式データのモデルの公平性と説明可能性は、標準メトリクスと SHAP を自分たちのパイプラインで計算する、というのが AWS の案内です。

SageMaker Pipelines で ClarifyCheckStep などを使っている場合は、標準メトリクスと SHAP を実行する ProcessingStep に置き換えるよう案内されています。

3.2 SageMaker Model Monitor（本番環境のドリフト監視）

何をする機能か：推論データをトレーニングデータのベースラインと比較してデータ品質のドリフトを検出し（Deequ ベースのエンジンを、スケジュールされた Processing Job で実行）、正解ラベルと突き合わせてモデル品質（正解率、適合率、再現率、F1、AUC、RMSE、MAE など）を追跡し、バイアスドリフトと特徴量アトリビューションドリフトも監視します。

AWS が案内する代替：Model Monitor の可用性の変更のページによると、オープンソースの SageMaker AI モニタリングソリューション、Amazon QuickSight のガバナンスダッシュボード、Amazon CloudWatch の組み合わせが Model Monitor の代替です。

モニタリングソリューションは、SageMaker AI MLflow Apps と Evidently AI を、Amazon Athena、AWS Lambda、Amazon EventBridge、Amazon SQS、Amazon SNS、Amazon QuickSight と組み合わせたもので、自分の AWS アカウント内で動きます。リポジトリには 7 つのソリューションがあり、出発点として推奨されているのはバッチ推論向けの「Predictive ML Batch Monitoring Pipeline」と、リアルタイムエンドポイント（データキャプチャを使用）向けの「Predictive ML Endpoint Monitoring」です。
データドリフトは、Evidently AI の DataDriftPreset で特徴量ごとに PSI（Population Stability Index）と KS 統計量を計算して検出します。
監視の仕組み全体を作らない軽量な方法として、CloudWatch のカスタムメトリクスと異常検出アラームも案内されています。
バイアスドリフトは、保護属性（性別、年齢層、地域など）のセグメントごとにメトリクスを計算してトレーニング時のベースラインと比べ、差がしきい値を超えたら Amazon SNS で通知する方法です。

3.3 SageMaker Debugger と SageMaker Profiler（トレーニングのデバッグ）

Debugger：トレーニングジョブの出力テンソルをリアルタイムでデバッグし、収束しない問題を検出する機能です。オーバーフィット、活性化関数の飽和、勾配消失などの問題に対して、組み込みルールによる検出、アラート、メトリクスとテンソルの可視化を提供します。対応フレームワークは Apache MXNet、PyTorch、TensorFlow、XGBoost です。

Debugger の可用性の変更のページは、代替を次のように対応付けています。

Debugger の機能	代替
トレーニングメトリクスの記録	MLflow / TensorBoard
モデルとパラメータの追跡	MLflow
勾配、活性化、重みの分析	TensorBoard
システムリソースのプロファイリング（CPU、GPU、メモリ、ディスク）	Amazon CloudWatch
トレーニングの自動診断	Amazon CloudWatch アラームと MLflow

Profiler：サンセットに入っています。Profiler の可用性の変更によると、2027 年 6 月 30 日にサポートが終了し、それ以降は Profiler のコンソールとリソースにアクセスできなくなります。代替は PyTorch Profiler / TensorFlow Profiler と TensorBoard（TensorBoard Profiler Plugin）で、システムリソースの監視には CloudWatch が案内されています。

3.4 SageMaker Ground Truth、Ground Truth Plus、Mechanical Turk（データのラベリング）

Ground Truth：人のワーカー（Amazon Mechanical Turk、ベンダー企業、社内のプライベートワークフォース）と機械学習を組み合わせて、ラベル付きのトレーニングデータセットを作る機能です。組み込みのタスクタイプ、カスタムのラベリングワークフロー、自動データラベリング、ストリーミングラベリングジョブがあります。

Ground Truth のページには、代替の記載はありません。
Ground Truth Plus は 2026 年 6 月 30 日にサポートが終了し、完全シャットダウンの一覧に載っています。一覧に代替の記載はありません。
Mechanical Turk のワークフォースは 2026 年 9 月末で終了しました。SageMaker AI のドキュメントは、利用している場合は 2026 年 9 月 30 日までに別のワークフォースオプションへ移行するよう案内しています。Ground Truth のページによると、Mechanical Turk 以外のワークフォースはプライベートワークフォースとベンダー企業です。

3.5 Amazon Augmented AI（A2I）（人間によるレビュー）

A2I は、Amazon Rekognition、Amazon Textract、独自の ML モデルの予測のうち、信頼度の低いものやランダムなサンプルを人がレビューする仕組みです。コンテンツモデレーションやドキュメントからのテキスト抽出などの一般的なユースケース向けに組み込みのレビューワークフローがあり、Amazon Textract、Amazon Rekognition、Amazon Comprehend、Amazon Transcribe、Amazon Translate、SageMaker AI のエンドポイントと組み合わせる例が紹介されています。

英語版のページには、新規のお客様のアクセスを 2026 年 7 月 30 日付（"effective 7/30/26"）で終了したと書かれています。日本語版の注記は「Amazon SageMaker A2I は新規顧客に公開されなくなりました」です。
A2I のページには、代替の記載はありません。
参考までに、生成 AI の出力を人が評価する用途については、Clarify のページが Amazon Bedrock Evaluations の「人間による評価（Human evaluation）」を挙げています。ただし、これは Clarify の基盤モデル評価の代替としての案内で、A2I の代替として示されたものではありません。

3.6 Role Manager、Studio Lab、geospatial capabilities

Role Manager：可用性の変更のページによると、代替は IAM のネイティブなロール作成、IAM Identity Center、IaC（CloudFormation、CDK）の組み合わせです。最小権限のポリシーには、CloudTrail の実際のアクセス履歴から生成する IAM Access Analyzer のポリシー生成が案内されています。
Studio Lab：可用性の変更のページは、Amazon SageMaker Studio を Studio Lab の完全な代替（complete replacement）としています。conda 環境を YAML ファイルにエクスポートし、ノートブックとファイルを SageMaker Studio の JupyterLab スペースに移す手順が載っています。
geospatial capabilities：ページに代替の記載はありません。保存済みのジョブは ExportEarthObservationJob と ExportVectorEnrichmentJob の API で Amazon S3 に移すよう案内されています。

4. Amazon Bedrock Agents → Amazon Bedrock Agents Classic

Amazon Bedrock Agents Classic メンテナンスモードのページによると、2023 年 11 月に始まった Amazon Bedrock Agents は Amazon Bedrock Agents Classic という名前になり、2026 年 7 月 30 日から新規のお客様は利用できなくなりました。

項目	ドキュメントの記載（要約）
影響を受けないもの	Amazon Bedrock 自体。既存の Amazon Bedrock のモデル、ナレッジベース、ガードレール
既存のお客様	過去 12 か月に Bedrock Agents の利用があるアカウントは許可リストに登録され、影響を受けない。判定はアカウント単位
制限される API	利用実績のないアカウントの `CreateAgent` と `InvokeInlineAgent` のみ（`AccessDeniedException`、HTTP 403）。例外を申請する手続きはない
移行期限・終了日	移行期限はなく、終了日（end-of-life）も予定されていない
モデル	Agents Classic で使えるモデルのカタログは 2026 年 7 月 30 日時点で固定。それ以降の新しいモデルは AgentCore で利用する
名前の変更	名前だけの変更。API の名前空間（`bedrock-agent`）、SDK クライアント、CloudFormation のリソースタイプ、IAM アクションのプレフィックスは変わらない

許可リストはアカウント単位です。会社として Bedrock Agents を使っていても、利用実績のないアカウント（たとえば新しく作った開発用アカウント）では CreateAgent が失敗します。ドキュメントは、利用実績のないアカウントで新しい環境を IaC で作る場合は、Amazon Bedrock AgentCore のリソースを使うよう案内しています。

AWS が案内する代替は Amazon Bedrock AgentCore で、移行先は次の 2 つです。

AgentCore のマネージドハーネス（推奨）：エージェントのモデル、ツール、指示を設定で宣言し、コンピューティング、メモリ、アイデンティティ、オブザーバビリティは AgentCore が処理します。
AgentCore 上のコード定義エージェント：オーケストレーションを自分で書く場合の選択肢です。Strands、LangChain、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、独自のフレームワークを使えます。

同じページの比較表から、主な対応関係を抜き出します。

Agents Classic	AgentCore での対応
アクショングループ（OpenAPI / 関数スキーマと Lambda）	AgentCore Gateway で公開する MCP ツール（REST API、Lambda 関数、コードの @tool）
エージェントへのナレッジベースの関連付け	Gateway 経由のナレッジベース統合、またはコードの取得ツール
トレース	すべてのエージェントアクションのエンドツーエンドのトレース
セッションとメモリの設定	AgentCore Memory（短期と長期）
Return of control（外部の入力を待つ）	ハーネスのインライン関数ツール
コードインタープリタ	AgentCore Code Interpreter
マルチエージェントコラボレーション	限定的（エージェントを MCP ツールとして公開する agent-as-tool でスーパーバイザーパターンは可能）

移行には、GitHub で公開されている「agent toolkit for AWS」の amazon-bedrock スキルを使う方法（推奨）と、AgentCore CLI で手動で移行する方法が紹介されています。

AgentCore の概要によると、AgentCore は「あらゆるフレームワークと基盤モデル」を使ってエージェントを構築、デプロイ、運用するためのプラットフォームで、Harness、Runtime、Memory、Gateway、Identity、Code Interpreter、Browser、Observability、Payments、Evaluations、Optimization、Policy、Registry のサービスで構成されています。

5. Amazon Kendra と Amazon Q Business

Amazon Kendra：可用性の変更のページによると、2026 年 6 月 30 日にメンテナンスモードになり、2026 年 7 月 30 日から新規のお客様は利用できません。既存のお客様にはバグ修正とセキュリティ更新が続きます。AWS は Amazon Bedrock Managed Knowledge Base（BMKB）への移行を推奨しています（ページ冒頭の案内では「Amazon Bedrock ナレッジベース」）。ネイティブのコネクタは Kendra の 32 個以上に対して BMKB は 7 個で、クエリ候補、ファセット検索、カスタムシノニム、スペルチェック、インクリメンタルラーニング、ドキュメントエンリッチメントには回避策が必要とされています。
Amazon Q Business：可用性の変更のページによると、新規のお客様は利用できず、既存のお客様にはバグ修正とセキュリティ更新が続きます。AWS は Amazon Quick への移行を推奨しており、既存の Q Business のインデックスを Quick に接続する BYOI（Bring Your Own Index）から始める段階的な移行が案内されています。Q Apps は Quick Flows への移行が必要です。

6. 既存のお客様が確認しておきたいこと

Model Monitor：モニタリングスケジュールは定期的に Processing Job のインスタンスを起動します。代替へ移行したら、スケジュールを削除すると継続的なコンピューティングコストを止められます（削除してもジョブの実行履歴は残ります）。
Clarify：分析結果（analysis.json、SHAP の出力など）は Amazon S3 に保存されています。コンプライアンスや監査のために保管する場合は S3 に残すか S3 Glacier にアーカイブし、不要なら削除するよう案内されています。
Profiler：2026 年 10 月 14 日時点のライフサイクル一覧で、本記事の対象のうち今後のサポート終了日が決まっているのは Profiler（2027 年 6 月 30 日）だけです。
Role Manager：Role Manager で作ったロールは通常の IAM ロールで、Role Manager に依存せずに動き続けます。移行や削除は不要とされています。
geospatial capabilities：保存済みのジョブは Export API で Amazon S3 に移します。
Bedrock Agents Classic：移行期限はありませんが、新機能は計画されておらず、新しいモデルも追加されません。ドキュメントは AgentCore への移行を推奨しています。

7. AWS 認定の受験者への影響

試験ガイドの記載と、サービスの現在の提供状況が一致していない箇所があります。また、2026 年 7 月より前に作られた教材は、これらの機能を新規のお客様も使えるサービスとして説明している可能性があります。2026 年 10 月 14 日に各試験ガイドを確認した結果です。

試験	試験ガイドの状況	気を付けたいこと
MLA-C01（日本語版は MLA-C02 の一般提供まで受験可能）	日本語版の試験ガイドの例に SageMaker Ground Truth、Amazon Mechanical Turk、SageMaker Clarify、SageMaker モデルデバッガー、Amazon SageMaker Model Monitor、SageMaker Role Manager が載っています。対象サービスにも Amazon Augmented AI (Amazon A2I)、Amazon Kendra、Amazon Mechanical Turk、Amazon Q があります	ガイドに名前がある以上、各機能の役割は押さえておきます。あわせて、2026 年 7 月 30 日以降は新規のお客様が使えないことも知っておきます
MLA-C02（ベータは 2026 年 9 月 29 日から英語のみ。AWS のブログによると、日本語を含む全言語での一般提供の配信は 2027 年 1 月 14 日から）	ラベル付け、ドリフト検出、出力の説明、収束のデバッグ、ヒューマンインザループ、IAM のポリシーとロールのスキルは残っていますが、上の機能名はどのスキルにも出てきません。対象サービスは「Amazon SageMaker AI」「Amazon Bedrock AgentCore」などで、A2I、Mechanical Turk、Kendra、Amazon Q はありません	機能名ではなく、何をしたいか（バイアスメトリクス、SHAP、ドリフト検出、収束のデバッグ）で理解します
AIF-C01（試験ガイド v1.1、2026 年 4 月 30 日）	v1.1 で、目標 1.3.4 の例から SageMaker Model Monitor が、3.1.6 から Amazon Bedrock Agents が外れました。第 4 分野の例は、英語版には SageMaker Clarify、SageMaker Model Monitor、Amazon A2I の名前がありませんが、日本語版には載っています。対象サービスの一覧では、Clarify と Model Monitor はどちらの言語版にもなく（「Amazon SageMaker AI」のみ）、Amazon Augmented AI (Amazon A2I) と Amazon Kendra は日本語版にだけ載っています	日本語版のガイドで Clarify などの名前を見ても、新規受付は終了していることを知っておきます
AIP-C01	対象サービスに Amazon Augmented AI、Amazon Kendra、Amazon Q Business、Amazon Q Business Apps、Amazon SageMaker Clarify、Amazon SageMaker Ground Truth、Amazon SageMaker Model Monitor が残っています。スキル 3.4.1 に「Amazon Bedrock エージェントトレース」、5.1.7 に「Amazon Bedrock エージェントの評価」があります（英語版も同じ内容）	ガイドに載っている名前と、現在の提供状況の両方を知っておきます。新しいエージェントの構築先として AWS が案内しているのは AgentCore です

MLA-C02 の日程は AWS のブログ「Certification updates from AWS Training and Certification: September 2026」によるものです。認定ページ（日本語）は、一般提供の登録と配信の開始を「未定」としています。
AIF-C01 の変更は改訂履歴のページで確認できます。第 4 分野の違いは、英語版と日本語版のページを比べたものです。対象サービスの一覧も英語版と日本語版で異なります。なお、改訂履歴のページの v1.1 の目標 4.2.2 には SageMaker Clarify が含まれています。
AIP-C01 の内容は、対象サービス、第 3 分野、第 5 分野のページによります。

MLA-C01 の記述は MLA-C02 でどうなったか

MLA-C01 の日本語版の試験ガイドで機能名が出てくる記述と、MLA-C02 で近い内容のスキルを並べました。右の列の対応付けは筆者の判断です（AWS の比較ページが示しているのはタスク単位の対応です）。

MLA-C01（日本語版の試験ガイド）	MLA-C02 で近い内容のスキル
タスク 1.2：AWS のサービス (SageMaker Ground Truth、Amazon Mechanical Turk など) を使用してデータを検証およびラベリングする。	スキル 1.3.2：データにラベルと注釈を付ける。
タスク 1.3：AWS ツール (SageMaker Clarify など) を使用して、データのバイアスの原因 (選択バイアス、測定バイアスなど) を特定して対策を講じる。	スキル 1.3.3：AWS のツールや手法 (データセットの分割、シャッフル、拡張など) を使用して、データのバイアスのソースを特定して軽減する。
タスク 2.3：SageMaker Clarify を使用してモデルの出力を解釈する。	スキル 2.3.4：モデルの出力について説明する。
タスク 2.3：SageMaker モデルデバッガーを使用してモデル収束をデバッグする。	スキル 2.3.5：モデル収束の問題をデバッグする。
タスク 4.1：本番環境でモデルをモニタリングする (Amazon SageMaker Model Monitor の使用などによる)。	スキル 4.1.1：Amazon CloudWatch 生成 AI のオブザーバビリティ、Amazon Bedrock のモデル評価、ドリフト検出パイプラインの使用により、本番環境におけるモデルのパフォーマンスをモニタリングする。
タスク 4.1：モデルのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性のあるデータ分布の変化を検出する (SageMaker Clarify の使用などによる)。	スキル 4.1.3：モデルのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性のあるデータ分布の変化を検出する。
タスク 4.3（対象知識）：AWS のサービス (IAM、バケットポリシー、SageMaker Role Manager など) へのアクセスを制御する IAM ロール、ポリシー、グループ	スキル 4.3.3：ML と AI のシステムのユーザーとアプリケーションの IAM ポリシーとロールを設定する。

古い教材で特に気を付けたいポイント

「バイアス検出・説明可能性 = Clarify」「ドリフト監視 = Model Monitor」と丸暗記しない：AWS 自身が代替として案内しているのは、CI や DPL などの標準メトリクスの計算、SHAP 値、ベースラインとの分布の比較（PSI、KS）、スケジュール実行とアラートの組み合わせです。概念を理解しておけば、機能名が出てくる問題にも出てこない問題にも対応しやすくなります。
「人によるレビュー = A2I」「ラベリング = Ground Truth と Mechanical Turk」も同じ：Mechanical Turk のワークフォースはすでに終了しています。
エージェントの用語に注意する：アクショングループやエイリアスは Agents Classic の機能で、AgentCore ではアクショングループは Gateway で公開する MCP ツールに置き換わります。MLA-C02 と AIF-C01 の対象サービスには Amazon Bedrock AgentCore があり、AIF-C01 v1.1 では目標 2.3.1 に Amazon Bedrock AgentCore、5.1.1 に Amazon Bedrock AgentCore Identity と AgentCore のポリシーが加わりました（改訂履歴による）。
Bedrock のナレッジベースとガードレールは影響を受けていない：Agents Classic のページは、既存のモデル、ナレッジベース、ガードレールは影響を受けないと明記しています。
英語版と日本語版の試験ガイドを両方確認する：AIF-C01 の第 4 分野や対象サービスの一覧のように、記載が英語版と日本語版で異なることがあります。

試験ガイドからは、実際の問題でこれらの機能がどう扱われるかまでは分かりません。試験ガイドの記載と、サービスの現在の提供状況の両方を知っておくのが安全です。

8. AWS 認定の模擬試験問題集について

筆者の AWS 認定の模擬試験問題集シリーズは、2026 年 10 月時点のサービスの提供状況をもとに作成しており、新規受付を終了した機能を正解にした問題はありません。

シリーズ：https://www.amazon.co.jp/dp/B0HMLTLHGR
著者ページ：https://www.amazon.co.jp/stores/author/B0HMM5J529

参考資料（2026 年 10 月 14 日に確認）

ライフサイクルの一覧と発表

各機能のドキュメント

試験ガイドと認定の情報

MLA-C01（日本語版）：第 1 分野、第 2 分野、第 4 分野、対象サービス
MLA-C02（日本語版）：第 1 分野、第 2 分野、第 3 分野、第 4 分野、対象サービス、MLA-C01 と MLA-C02 の比較
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 認定ページ（日本語）、AWS のブログ（2026 年 9 月 1 日）
AIF-C01：改訂履歴、第 1 分野（日本語版）、第 3 分野（日本語版）、第 4 分野（英語版、日本語版）、対象サービス（英語版、日本語版）
AIP-C01：対象サービス、第 3 分野、第 5 分野

Amazon Web Services、AWS および関連する名称は、Amazon.com, Inc. またはその関連会社の商標です。本記事は個人の記事であり、AWS とは提携しておらず、AWS による承認も受けていません。