【ユーザ名】　：　OYAMA000
【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, MLA

【受験科目】　：　【MLS-C01】機械学習 - 専門知識
【受験言語】　：　日本語
【受験日】　　：　2025/03/19
【スコア】　　：　857 点
【合否】　　　：　合格
【学習期間】　：　1 か月
【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, BlackBelt, Udemy
【AWS公式模擬試験】：　はい

【分野 1】：　データエンジニアリング 20%
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 2】：　探索的データ解析 24%
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 3】：　モデリング 36%
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 4】：　機械学習の実装と運用 20%
→　コンピテンシーを満たしている

Udemy の模擬試験 (65 問× 3 回分) を 2 週、Cloud License の問題集を 2 週、Cloud License の AWS 認定本試験モード 1 回 (結果は 885 点) に取り組み、本番 857 点で合格しました。
勉強期間は 1 か月ほどでした。なお、AWS 認定試験は MLS 受験前の時点で CLF、AIF、SAA、SOA、DVA、MLA を取得済みでした。

もともと AI システムの開発・運用経験 (約 2 年) があったこと、本試験の勉強と並行してデータ分析のコンペに参加していたこと、既に G 検定に合格していたことなどもあり、機械学習に関する問題にはそこまで苦戦しませんでした。

AWS の機能に関する問題は、解き方や問題の読み方に慣れる必要があり、その点は Cloud License の問題集がとても役に立ちました。
特に Udemy の問題集と違い、7 問で 1 セットとなっている (7 問解いたら一度解き直せる) 仕様のおかげで、通勤時間や休憩時間、家事の合間などちょっとした隙間の時間でもスマホ片手に気軽に勉強することができました。

何度も問題を解くことで、問題文の読み方に慣れることができたと思います。
そのおかげか、本番では試験時間が 90 分ほど余りました。

一方で、実際に AWS のハンズオンなどでサービスに触れてみることをしなかったため、実機の動作確認などを体験しておけば、もう少し理解を深めて高い点数を取れたかもしれません。

AWS の試験ガイドにもある通り、MLS 試験では AWS の機能だけでなく、機械学習に関する専門知識も問われます。
機械学習に関する課題解決やサービス実現に必要な内容と、これを解決するための各種 AWS サービスを結び付けて理解することが、MLS 合格の大きなポイントとなります。

ただ、AWS 公式ドキュメントや機械学習の専門書をただ読み漁るだけでは、AWS と機械学習の技術的なつながりがなかなか見えてこないことも事実です。
そのため、Cloud License や Udemy などで実際に問題を解くことによって、どの部分が理解不足なのか、また何を学ぶ必要があるのかをぼんやりとでも把握することが重要です。

間違えた問題や、なんとなく腑に落ちない問題をきっかけに、自分の弱点を明確にし、AWS 公式ドキュメントや専門書、ハンズオン環境などを活用して補強することを繰り返すことで、自然と合格に必要な力がついてくると感じました。

なお、MLS は試験であるため、最終的には問題形式に慣れるための勉強も欠かせません。
一定のタイミングで本番と同じ形式の模擬試験に挑戦し、試験対策をしっかりと行うことをお勧めします。