AWS MLA合格体験記

はじめに

こんにちは！クラウド活用推進担当の安田です。

2025年12月AWS Machine Learning Engineer Associate（MLA-C01）に挑戦し、合格できたので、合格体験記を書こうと思います。

これから受験する人の参考になれば幸いです。

目次

1. AWS Machine Learning Engineer Associateとは
2. 勉強開始時の自分のスキル
3. 勉強方法
4. 受験した感想
5. 最後に
6. 参考

AWS Machine Learning Engineer Associateとは

AWS Machine Learning Engineer Associate（MLA-C01）は、2024年に新設されたAWSの機械学習に特化した認定資格です。

機械学習ワークフローの実装、運用、最適化に関する知識とスキルを証明できます。

試験内容は4つの分野に分かれています。出題分野と試験における重みづけは以下のとおりです。

勉強開始時の自分のスキル

保有資格・経験：

・AWS Cloud Practioner, AWS AI Practitioner, AWS Solution Architect Associateを取得済み
・実務でAmazon Bedrockを少し触った経験あり
・Amazon SageMakerは未経験

勉強方法

AI Practitioner取得後、約1か月間のすき間時間を活用して勉強しました。

毎日最低5問は解くことを習慣化し、休日にはまとまった時間で1回分の模擬試験を解くようにしていました。

使用した教材

Udemy AWS認定Machine Learning Engineer Associate (MLA-C01) 演習テスト

メインの教材として使用しました。本番に近い難易度で、実際の試験でもほぼ同じような問題が出題されました。

解説が詳しく、SageMakerの各機能やMLOpsのベストプラクティスを理解するのに役立ちました。

Udemy MLA-C01 / AWS Machine Learning Engineer Associate 対策テスト4回＋＠

問題数が多く、幅広い範囲をカバーしていました。基礎固めには有効でした。

効果的だった学習方法

ChatGPTを活用した弱点対策

特に機械学習の評価指標で混乱した際は、ChatGPTに「AWS認定のMachine Learning Engineer Associateの勉強をしています。PrecisionとRecallの違いがなかなか覚えられません。解説と覚え方を教えてください。練習問題を出してください」のように具体的に質問し、理解が曖昧な部分の練習問題を作ってもらいました。

受験した感想

試験結果

試験の特徴

SageMakerの実践的な知識が重要

単純な機能の暗記ではなく、どの場面でどの機能を使うべきかの判断力が問われました

MLOpsの理解が必須

CI/CDパイプライン、モデルのバージョン管理、監視など、運用面の知識が多く出題されました

苦労した点

機械学習の評価指標

特に2項分類問題で、正解率（Accuracy）・適合率（Precision）・再現率（Recall）・偽陰性（False Negative）・偽陽性（False Positive）などの用語が紛らわしく、混同してしまうことが多かったです。どの指標がどの場面で重要かを理解するのに時間がかかりました。

機械学習アルゴリズムの使い分け

主成分分析（PCA）やXGBoost、Random Forest、SVM、線形回帰など、各アルゴリズムが何に使うものか、どのような問題に適しているかを把握しておく必要があります。単純に名前を覚えるだけでなく、「この課題にはどのアルゴリズムが最適か」を判断する問題が出題されました。

最後に

ギリギリ合格点を超える結果でしたが、無事に合格できて良かったです。

ChatGPTなどのAIツールを活用して、苦手分野を効率的に克服することも有効だということが分かりました。

次の認定の取得に向けてまだまだ頑張っていきます！

これから受験される方の参考になれば幸いです。

参考

AWS 認定 Machine Learning Engineer – Associate | AWS