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

【受験科目】　：　【MLA-C01】AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
【受験言語】　：　日本語
【受験日】　　：　2025/10/20
【スコア】　　：　846 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
SageMaker 関連の問題が非常に多く、特に Feature Store、Model Monitor、AutoPilot、Data Wrangler といった実運用を意識した内容が目立ちました。
また、データ前処理 (Data Preparation) やモデル評価 (Evaluation) に関する設問も多く、機械学習プロセス全体の理解を問う構成でした。

■難易度
難易度は AI Practitioner と大きく変わらない印象でした。
CloudLicense で学習した範囲で十分に対応できました。

■試験会場の様子
テストセンターで受験しました。
入室前にはスマートウォッチや飲み物などの持ち込み確認が丁寧に行われ、セキュリティチェックがしっかりしていました。
空調がやや強めだったため、上着を持っていくと安心です。

■全体の感想
SageMaker の主要機能を体系的に学べたのは非常に良い経験でした。業務にも応用できる内容が多かったです。
学習段階で各サービスの役割を図で整理しておくと、試験中も混乱せずに落ち着いて対応できると思います。

■勉強方法
主に AWS 公式の BlackBelt サービスカットシリーズを読み込み、CloudLicense を中心に理解を深めました。

■学習履歴の使い方
間違えた回数に応じてマーキングし、復習サイクルを回して整理しました。繰り返し復習することで知識を定着させました。

■ ThinkFlow
「どこを見抜けば解けるか」を解説させ、思考手順の型を作る練習に活用しました。問題を解く際の論理的な進め方を身につけるのに役立ちました。

■受験テクニック
1 問あたり 1.5 分を目安に進め、迷った問題にはフラグを立て、後半でまとめて見直しました。時間配分を意識して効率よく進めることが大切です。

■今後受ける人へのメッセージ
SageMaker 関連の知識が合格の鍵です。理論を暗記するよりも、「どの場面で何を使うか」を整理しておくと得点しやすくなります。