【ユーザ名】　：　suzuki9999
【会員プラン】：　プロフェッショナル
【実務経験】　：　なし
【取得済み資格】：　CLF, AIF, SAA, SOA, DVA, DEA, SAP, DOP

【受験科目】　：　【MLA-C01】AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
【受験言語】　：　日本語
【受験日】　　：　2026/02/03
【スコア】　　：　808 点
【合否】　　　：　合格
【学習期間】　：　1 週間
【受験回数】　：　1 回目
【受験目的】　：　自己啓発・技術の証明
【テキスト】　：　Cloud License
【AWS公式模擬試験】：　いいえ

【分野 1】: 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%)
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 2】: ML モデルの開発 (採点対象コンテンツの 26%)
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 3】: 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%)
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 4】: 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%)
→　コンピテンシーを満たしている

■出題傾向
CloudLicense で学習した内容をベースに出題されていましたが、MLA-C01 では機械学習の全体的なワークフロー（データ準備・学習・評価・デプロイ）を理解していることが重要だと感じました。
類似問題も、30 問ほど出題されていました。
特に Amazon SageMaker が、ほとんどの問題で絡んでいた印象に残っています。

■難易度
単なるサービス知識というよりも、「どのフェーズで、どのサービスや手法を選択するべきか」を問われる問題が多い印象でした。
インフラや運用の経験があったため構成全体のイメージはしやすかったものの、前処理手法や学習アルゴリズムの選定、評価指標の意味など、機械学習特有の知識が不足していると判断が難しい問題もあり、難易度はやや高めだと感じました。

■試験会場の様子
神奈川県の武蔵小杉センターで受験しました。
CBT 形式の試験では毎回お世話になっている会場で、駅から近くアクセスも良好です。
会場内も静かで、落ち着いて受験できる環境でした。

■全体の感想
今回は試験合格を目的として、CloudLicense の問題集を中心に学習し、その後、模擬試験を複数回実施しました。
MLA-C01 では、機械学習アルゴリズムの細かな数式理解よりも、AWS 上での ML 開発・運用の流れを把握しているかが重視されていると感じました。
これまで受験してきたアソシエイト試験とは毛色が異なり、データとモデルの扱いを意識した思考が求められる試験でしたが、無事に合格できて安心しています。

■勉強方法
DEA 後に勉強していたため、CloudLicense の問題集を繰り返し行うだけで、十分合格ラインを狙えました。

■学習履歴の使い方
学習履歴を活用して、過去にどこまで進めたかを確認していました。
試験前は、これまでに間違えた問題をピックアップし、該当する ML フェーズ（前処理・学習・評価・推論）ごとに整理して復習しました。

■ThinkFlow
問題の解説がとても丁寧だったため、今回は活用しませんでした。

■受験テクニック
どのサービスがどういった役割を持っているか、ざっくり把握しておくだけで答えられる問題がほとんどでした。

■今後受ける人へのメッセージ
MLA-C01 は、AWS 上で機械学習を実装・運用していくための基礎を体系的に学べる試験だと感じました。
これから AWS で機械学習やデータ活用に取り組む方には、非常におすすめの資格です。
ぜひチャレンジしてみてください。