はじめに
今月、無事にAWS機械学習エンジニアアソシエイト(MLA-C01)に合格したため、そのレポートとして書こうと思います。
軽く自己紹介すると、、
◆学部卒（非情報系）で、試験前は機械学習とかあんまりわからない。
◆新卒でSIerに入社し、4年目。
◆MLAの試験によく出てくるSageMaker等はほぼ触ったことがない。
◆取得資格
| 資格名 | 取得日 |
|---|---|
| 基本情報技術者 | 2021年11月 |
| AWS クラウドプラクティショナー | 2023年2月 |
| AWS ソリューションアーキテクトアソシエイト | 2023年7月 |
| AWS ソリューションアーキテクトプロフェッショナル | 2024年3月 |
| AWS デベロッパーアソシエイト | 2024年3月 |
| AWS SysOps Administrator アソシエイト | 2024年4月 |
| AWS 機械学習エンジニアアソシエイト NEW! | 2026年3月 |
MLA（機械学習エンジニアアソシエイト）ってどんな試験？
MLAは、MLエンジニア（機械学習エンジニア）の実務に特化した試験です。
機械学習の理論の基礎に加えて、AWSサービスを使った実装・デプロイ・運用に重きが置かれています。
出題の中心となるサービス群
| カテゴリ | 主なサービス |
|---|---|
| ML基盤 | SageMaker |
| データ準備 | S3 / Glue / Athena / Lake Formation |
| モデル管理・MLOps | SageMaker Model Registry |
| モニタリング | SageMaker Model Monitor / CloudWatch |
| AI/ML系マネージドサービス | Rekognition / Comprehend / Textract / Bedrock |
SageMakerの理解度が合否を左右する気がしています。
SageMakerの各機能が、「何のためにあるか」をセットで覚えることを強くおすすめします。
非情報系でも受けられる？ML知識ゼロからのスタート
私自身、機械学習の実務経験はゼロの状態から受験しました。
結論から言うと、AWS試験として捉えれば対策は十分できます。
ただし、以下の最低限のML基礎知識は事前に持っておくと理解がスムーズかと思います。
- 教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い
- 過学習の概念
- 評価指標（精度・再現率・F1スコア・ROC-AUCなど）
- データ前処理の目的（正規化・欠損値処理・特徴量エンジニアリング）
勉強方法
今回私が使用したリソースは以下の2つです。
-
Cloudtech：AWS機械学習エンジニアアソシエイト関連の模擬試験
- 解説をベースに知らないサービスを調べる
- 2026年3月時点で80問ほどの模擬試験がありました
-
AWS公式スキルビルダー（AWS Skill Builder）
- 公式の学習コンテンツ・模擬試験が充実
個人的な学習の進め方
- 1週CloudTechを解いてみて、知らない単語を洗い出す
- 知らない単語を公式ドキュメント等で調べながら理解する
- 正答率85%以上になるまで繰り返す
以前使っていたころよりも、CloudTechの解説がわかりやすくなっていました。
MLAに関しては、すべての問題の解説に図解で説明されており、正解の答えだけでなく、不正解の回答に対しても図解があり、より各AWSサービスへの理解しやすかったように思います。
勉強期間
合格までに要した期間は4日間。
| 曜日 | 学習時間 |
|---|---|
| 平日 | 約5時間 |
ざっくりの計算で約20時間ほどでした。
試験当日
今回は初めてオンラインで受験をしました。
部屋のものを片付けて、手元に受験用のPC以外何もない状態にしないといけませんが、わざわざテストセンターに行かなくても受験ができるのが、業務で忙しい人には最高でした。
ちなみに、試験中はずっとカメラオンで監視されています。
たまに画面に近づきすぎて口元が見えなくなると、試験監督からチャットで注意されたりします。
試験監督は顔は見えず、チャットで基本的にやりとりを行いました。
| 時間 | 流れ |
|---|---|
| 11:00 | 試験開始（130分） |
| 12:30 | 試験終了 |
| 20:00頃 | 合格通知メール届く |
オンライン受験は、足元に本を置いているのもNGです。
PCのカメラで部屋をぐるっと監督に見せる必要がありますが、布で隠せばいけました。
他のAWS認定との難易度比較
これは私の肌感にはなりますが、アソシエイトレベルだと以下のようなレベル感でした。
| 比較項目 | SAA | MLA | DVA |
|---|---|---|---|
| 難易度 | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★☆☆☆ |
合格しての所感
MLA取得を通じて、普段業務であまり使わないSageMakerの全体像とMLOpsの考え方が体系的に理解できたのが一番の収穫でした。
ちなみに、試験勉強に利用したCloudTechは、今まで似たような問題が本番の試験でも出てくることが多かったのですが、今回受けたMLAでは私の場合ほとんど同じ問題はでませんでした。
ただ、CloudTechの解説の図解で各サービスの概要だけでなく流れなども理解できていたので、その面で使ってよかったです。
この試験の勉強を通して、AIブームが続く中、クラウドエンジニアとしてML領域の知識を持っていることは確実に強みになると感じました。