いつも記事を読んでいただきありがとうございます！
モブエンジニア（@mob-engineer)です！
今回は2025.01.25に受験したAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateを無事Passしましたので、アウトプットとして合格体験記を執筆いたします。
サクッと読める分量で執筆しておりますので、お気軽に読んでいただければ幸いです。
目次
- さいしょに
- 対象読者
- AWS Certified Machine Learning Engineerとは
- 1回目の受験（2024.12.23）
- 2回目の受験（2025.01.25）
- （個人的意見）AIF、MLA、MLS比較
- 参考ブログ
- まとめ
さいしょに
現時点で、AWS認定資格を6種（CLF、AIF、SAA、SOA、MLA、MLS）を保有していますが、圧倒的にMLAが難しかったです（個人的に専門レベルの問題）。そのため、今後受験される方は、試験ガイドの出題範囲をきちんと理解し、万全の対策を講じてください。
対象読者
次のような課題を抱えている方に本記事を役立てていただければ幸いです。
- MLA-C01認定資格をこれからチャレンジしようとしている方
- MLA-C01を落としてしまい、再チャレンジを行っている方
- AWSを用いた機械学習ソリューションについてキャッチしたい方
AWS Certified Machine Learning Engineerとは
MLA-C01公式ページを見ると以下の通り説明がなされています。
公式ページ
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate は、本番環境に ML を実装して運用可能にする技術的能力を実証するものです。キャリアプロファイルと信頼性を向上させて、需要の高い機械学習に関連する職務に備えましょう。
なお、受験対象者については以下の通り示されています。
この試験の理想的な候補者は、機械学習エンジニアリングまたは関連分野で少なくとも 1 年間の経験があり、AWS サービスを使用した実践経験が 1 年間 ある方です。機械学習の経験がないプロフェッショナルは、Exam Prep Plan で利用できるトレーニングを受講して、知識とスキルの構築を開始できます。
凄くざっくり言えば、機械学習を用いたソリューションに携わっているエンジニア向けの中級資格と思っていただければ幸いです。
なお、試験ガイドに記載されている出題範囲を見てみると以下の通り示されていました。
試験ガイド
AWS認定資格を受験する上で必ず試験ガイドは目を通してください。
- 第 1 分野: 機械学習 (ML) のためのデータ準備 (採点対象コンテンツの 28%)
- 第 2 分野: ML モデルの開発 (採点対象コンテンツの 26%)
- 第 3 分野: ML ワークフローのデプロイとオーケストレーション (採点対象コンテンツの 22%)
- 第 4 分野: ML ソリューションのモニタリング、保守、セキュリティ (採点対象
コンテンツの 24%)
また、試験ガイドを見てもらうと分かるのですが23ページと分量が多い（上位資格のMLSは11ページ）ので、問われる試験範囲が広いと予測がつくかと思います。
（試験範囲の広さが本試験の難しさにつながっているのだと推察しています。）
1回目の受験（2024.12.23）
1回目の受験時はG検定も持っている＋機械学習に対してある程度の下地がついていると思っていたので、そこまで注力して取り組んでいたわけではありませんでした。
そのうえで、問題集に関しても他の方の合格体験記でよく取り上げられていた以下Udemy教材を利用して1週間ほど集中して学習を行っておりました。
MLA-C01 / AWS Machine Learning Engineer Associate 対策テスト4回＋＠
上記問題集に関してはコンスタントに8割を取得できるレベルまで仕上げて受験に臨んでみました。
その結果として、以下の通りでした。
1回目の受験（2024.12.23）結果
ほとんどの分野で改善が必要といった結果でしたので、勉強不足だなぁといった印象を持ちました。
こぼれ話ですが、この結果を受け取ったタイミングはJAWS-UG忘年会のタイミングでしたorz
試験問題に関してはそこまで手応えを感じなかったので、これはきちんと学習を行っていかないと再チャレンジしても落ちるなと感じたため、結果を踏まえ勉強方法を変えてみました。
2回目の受験（2025.01.25）
試験結果を受けて解決しなくてはいけない課題として以下だと仮説を立てました。
- 機械学習の知識（過学習、オーバーフィッティングなど）以外のソリューション運用面での知識（AWS Glue、SageMakerなど）のキャッチアップ
- 公式ドキュメントを少しでも目を通しておく
そのうえで、AWS MLA学習教材について以下に変更しました。
AWS Certified Machine Learning Engineer Associate: Hands On!
正直、上記教材を完了させるだけでかなり骨が折れますが、聞きながら分からない箇所を公式ドキュメントを見ながら調べるといったサイクルで学習することで、**実務で使える知識（=忘れづらい知識）**になると思いました。
そのうえで、ただ聞き流すだけでなく、メモ帳などで知識を整理しておくことで、頭を整理しながらキャッチできるかと思います。
この学習方法が正しいか分からないですが、機械学習手法に関してはMLSの勉強でもフォローできるので、先にMLSの勉強を行ったのも効果的だったと考えています。
試験1週間前には同じ会社（Sundog Education）から出ている、模擬試験問題も取り組んでいきました。
Practice Exams: AWS Machine Learning Engineer Associate Cert
上記、模擬試験でコンスタントに8割取得できるレベルまで学習を行っていきました。
提示した模擬試験問題はかなり難易度が高いですが、実際の試験でも同じレベルの問題が出題されていたため、解くことをおすすめします。
そのうえで、回答を丸暗記するのではなく、なぜ、その回答が正解なのかを考えて回答を行ってください。（解説に必ずAWS公式ドキュメントのリンクがついているので、リンクも参照してください）
学習内容では触れていないですが、AWSから出ている公式問題集は必ず目を通してください。
その結果として、以下の通りでした。
2回目の受験（2025.01.25）結果
全分野のコンピテンシーを満たせなかったのは少し後悔ですが、無事合格することができました。
（個人的意見）AIF、MLA、MLS比較
機械学習関連の認定資格3種（AIF、MLA、MLS）について個人的に比較してみました。
- 対象者
- AIF：ビジネスアナリスト、経営層
- MLA：機械学習パイプラインの運用担当、MLインフラエンジニア
- MLS：データサイエンティスト
- 学習リソース
- AIF：少ない（新設された認定試験のため）
- MLA：少ない（新設された認定試験のため）
- MLS：多い（CloudLicenseやG検定など、学習リソースが豊富にあるため）
- 出題傾向
- AIF：ビジネス視点の問い（収益性、ハルシネーションなど）が多い
- MLA：機械学習パイプライン運用の問い（複数ソリューションの利用）が多い
- MLS：機械学習テクニックの問い（正則化、アンダーフィッティング）が多い
- とっつきやすさ
- AIF：とっつきづらい（ビジネス視点の問いが多いため）
- MLA：とっつきづらい（機械学習の知識だけでなくパイプライン運用も問われるため）
- MLS：とっつきやすい（機械学習テクニックについて整理すれば回答できる）
- 取得後の活用シーン
- AIF：AWS ML/AIサービスを用いたビジネス開発の解像度向上
- MLA：開発したビジネス、サービスの運用・コスト最適化の実装
- MLS：機械学習を用いた適切なデータ利活用方法の実装
参考ブログ
まとめ
MLA-C01の資格を無事取得しましたが、資格取得はあくまでスタートラインだと思いますので、取得後、その知識をどのように活用にしていくかがポイントだと考えています。
例えば、担当プロジェクトで機械学習モデルの環境構築を依頼されたときに、資格を通じて得た知識を活用してどのようなサービスを利用すれば最適な運用が実現できるのかを思い浮かべられるかと思います。（PoCなら、低レンテンシーな基盤でなくてもいいのでEMRは不要など）
本記事を通じて、資格チャレンジされる方が1名でも増えていただければ幸いです。
最後まで記事を読んでいただきありがとうございました！！