AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) 完全攻略ガイド
作成日: 2025年11月6日 ／ 更新日: 2025年11月6日
AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) 完全攻略ガイド：資格概要から学習方法、キャリアアップまで
「AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01)」は、AWSの機械学習（ML）スキルを証明する新しいアソシエイトレベルの認定資格です。2024年に新設されたこの資格は、需要が高まるML技術的役割に就くための準備を整えることを目的としています。
本記事では、この注目の資格について、その概要、試験内容、推奨される学習方法、そしてキャリアに与えるメリットまで、徹底的に解説します。
1. AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) とは？
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、中級レベルのロールベース認定資格です。キャリアプロファイルと信頼性を向上させ、需要の高い機械学習に関連する職務に備えるための基盤となります。
新設された認定試験であるため、2025年2月15日までに合格した受験者にはEarly Adopter（アーリーアドプター）のデジタルバッジも授与されました。
2. MLA-C01試験の基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| カテゴリ | アソシエイト |
| 試験時間 | 130 分 |
| 試験形式 | 65 個の問題 (採点対象50問、採点対象外15問) |
| 料金 | 150 USD |
| 対象受験者 | Amazon SageMaker およびその他の ML エンジニアリング AWS サービスの使用経験が少なくとも 1 年ある個人 |
| 受験オプション | Pearson VUE テストセンターまたはオンライン監督付き試験 |
| 対象言語 | 英語、日本語、韓国語、中国語 (簡体字) |
| 合格スコア | 100～1,000の換算スコアで720 |
| 有効期間 | 3年間 |
MLA-C01は、少なくとも 1 年間の AI/ML 経験を持つ ML/MLOps エンジニア向けのロールベース認定。一方、Specialty はデータエンジニアリング〜運用まで幅広く、AWSでのML経験 2年以上が目安です。
3. どのような人がMLA-C01を取得すべきか？対象受験者と推奨スキル
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。受験者の役割例としては、バックエンドソフトウェア開発者、DevOps エンジニア、データエンジニア、MLOps エンジニア、データサイエンティストが挙げられます。
推奨される IT 全般の知識とスキル
- 一般的な ML アルゴリズムとそのユースケースに関する基礎知識
- データ形式・取り込み・変換などデータエンジニアリングの基礎
- データのクエリと変換に関する知識
- 再利用可能なコードの開発・デプロイ・デバッグといったソフトウェア工学のベストプラクティス
- クラウド/オンプレ ML リソースのプロビジョニングとモニタリング
- CI/CD と IaC の経験、バージョン管理
推奨される AWS の知識とスキル
- Amazon SageMaker の機能・組み込みアルゴリズムの知識
- AWS のデータストレージ/処理サービスによるモデリング用データ準備
- アプリ/インフラのデプロイ、監視、トラブルシュート
- AWS での CI/CD オートメーション/オーケストレーション
- IAM・暗号化・データ保護などセキュリティのベストプラクティス
4. MLA-C01の試験内容：MLワークフローを網羅
MLA-C01試験は、AWS クラウドを使用した機械学習 (ML) ソリューションとパイプラインの構築、運用化、デプロイ、保守についての受験者の能力を検証します。試験内容は以下の4つの主要な分野から構成され、それぞれに重み付けがあります。
第 1 分野: 機械学習のためのデータ準備（28%）
データの取り込み/保存、変換/特徴量、完全性確保とモデリング準備。関連: Amazon S3、Amazon Kinesis、SageMaker Data Wrangler、AWS Glue、Ground Truth 等。
第 2 分野: ML モデルの開発（26%）
アプローチ選定、トレーニングと改良、性能分析。関連: SageMaker 組み込みアルゴリズム、TensorFlow、PyTorch、Amazon Bedrock、HPO、評価指標 等。
第 3 分野: デプロイとオーケストレーション（22%）
要件に基づくデプロイ基盤の選定/作成、CI/CD 自動化。関連: SageMaker エンドポイント、CloudFormation、CDK、CodePipeline/Build/Deploy 等。
第 4 分野: モニタリング・保守・セキュリティ（24%）
推論・インフラ・コストのモニタリングと最適化、リソースのセキュリティ。関連: Model Monitor、CloudWatch、CloudTrail、IAM、VPC 等。
5. MLA-C01の効果的な学習方法と準備
- 試験について知る: まずは試験ガイドを確認し、試験の全体像を把握。
- 知識のインプット：AWS Skill Builderなどで資格に必要な知識をインプット
- 知識のアウトプット：StepStudyの試験対策問題などを通して、インプットした知識の定着化と、実際の試験形式の問題を解くことで試験対策も。
「なぜか」を深掘りする体系的な学習：『データエンジニアリングの基礎』『AWSではじめる生成AI』などで基礎を固め、試験対策を越えた理解へ。
アウトプットで定着：問題演習と実務での適用を通じて知識を整理・深化。
6. MLA-C01取得で広がるキャリアの可能性
本認定資格は、需要の高い機械学習関連職務に就くための強固な基盤となります。World Economic Forum のレポートでは AI/ML スペシャリスト需要が 40%増加 と予測。北米のITリーダーの 70% が適任者不足を報告しています。実務の現場（デジタルマーケティング領域など）でも ML 人材の需要は拡大しています。
まとめ
AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) は、AWS環境で機械学習ソリューションを実装・運用するスキルを証明する価値ある資格です。データ準備からモデル開発、デプロイ、モニタリング、セキュリティまで、ML ライフサイクル全体の実践力が求められます。体系的な学習とアウトプットを通じて、合格とその先のキャリアに繋げていきましょう。