AWS Machine Learning Engineer Associate 勉強方法 完全ロードマップ
AWS Machine Learning Engineer Associate（試験コード：MLA-C01）は、
「本番環境でMLワークロードを実装・運用できるエンジニアかどうか」を証明する認定です。
この記事では、
そもそもこの試験がどんな内容なのか
どのくらいの勉強時間が必要なのか
どの教材・サービスをどう組み合わせて勉強すればいいのか
業務と両立しながら、実際にどうやって合格まで持っていったのか（合格体験談）
を、大手SIer勤務・インフラ／クラウドエンジニア（AWS多数資格持ち）の視点から、できるだけ具体的にまとめていきます。
この記事を読んでいるあなたが抱えがちな不安
「AWS Machine Learning Engineer Associate 勉強方法」で検索してここに来た方は、きっとこんなモヤモヤを持っていると思います。
機械学習の理論がそんなに強くないけど大丈夫？
Data EngineerやSAAまでは取ったけれど、MLエンジニア系資格はハードルが高そう
SageMakerは少し触ったことがある程度で、本番運用までは経験していない
仕事が忙しくて、平日は1時間取れるかどうか…ほんとに合格できる？
Machine Learning – Specialtyと何が違うのかよく分からない
この記事では、こうした不安を一つずつつぶしながら、
公式試験ガイド・AWS公式サイトの情報をベースに試験の全体像を整理し
すでに複数のAWS認定を持つインフラ／クラウドエンジニアの合格体験を交えつつ
具体的な勉強時間の目安と、フェーズごとの学習戦略
使ってよかった教材・サービスとその使い方
まで、まとめて解説していきます。
読み終わる頃には、
「自分の今のスキルなら、このペースでやれば合格できそうだな」
と、かなりリアルなイメージを持てるはずです。
AWS Machine Learning Engineer Associate 試験の基本情報
まずは公式情報をベースに、試験そのものを整理しておきましょう。ゴールがぼんやりしていると、どうしても勉強が続きづらくなります。
試験の位置づけと対象者
AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate（MLA-C01）は、
Associateレベルの中でも「MLエンジニア／MLOpsエンジニア」向けに設計されたロールベース認定です。
AWS公式によると、主な想定受験者は次のような人です。
Amazon SageMaker やその他のML関連AWSサービスを使った実務経験が1年以上ある
バックエンド開発者 / DevOpsエンジニア / データエンジニア / データサイエンティスト などで、MLワークロードに関わっている
一般的なMLアルゴリズム・データエンジニアリング・ソフトウェアエンジニアリング・CI/CD・IaCなどの基礎知識がある
ポイントは「研究者レベルの高度な理論」ではなく、「MLワークフローをAWS上で実装して回せること」が求められている、という点です。
試験形式・時間・料金
AWS公式ページの情報を整理すると、試験仕様は次の通りです。
カテゴリ：Associate
試験時間：130分
問題数：65問（単一選択・複数選択）
受験料金：150 USD
合格スコア：750 / 1000（スケールスコア）
受験方法：テストセンター または オンライン監督試験
提供言語：日本語・英語・韓国語・中国語（簡体字）など
問題形式は「クラウドプラクティショナー」「SAA」と同様、択一と複数選択ですが、
MLAではMLワークフローの手順や組み合わせを問う問題が多く、最近のAWS認定で導入された新しいタイプの問題（並べ替えやプロセス理解を重視した設問）も含まれます。
出題ドメインと配点：何をどれだけ勉強すべきか
公式試験ガイドでは、出題領域（ドメイン）と配点が以下の4つに分かれています。
第1分野：機械学習 (ML) のためのデータ準備 – 28%
第2分野：MLモデル開発 – 26%
第3分野：MLワークフローのデプロイメントとオーケストレーション – 22%
第4分野：MLソリューションの監視、保守、セキュリティ – 24%
ざっくり言うと、
Domain1+2（データ準備＋モデル開発）で全体の約54%
Domain3+4（MLOps＋運用・セキュリティ）で約46%
という構成になっており、
「データサイエンス」「モデル作成」だけでなく、本番運用・監視・セキュリティまで一通り見られることが分かります。
著者プロフィールと合格体験記
勉強方法を具体的にイメージしてもらいやすいように、まずは筆者の状況を共有しておきます。
プロフィール
職種：大手SIer勤務のインフラ／クラウドエンジニア（2021年新卒入社）
経験：オンプレ中心の案件も多いが、AWS案件も継続的に担当
取得済み資格：
AWS Cloud Practitioner
AWS Solutions Architect – Associate / Professional
AWS AI Practitioner
AWS Developer Associate
AWS CloudOps Engineer Associate
AWS Data Engineer Associate
ML関連の実務経験なし
勉強に使えた時間と期間
平日：1〜1.5時間（仕事終わり＋通勤時間）
週末：3〜4時間
学習期間：約6〜8週間（トータル60〜80時間前後）
合格までのざっくりストーリー
最初の2週間
AWS公式の試験ガイドとMLA向けExam Prep Planをざっと確認し、
「どんなサービスと分野が問われるか」を把握。SageMakerの基本機能（Notebook, Training, Processing, Model, Endpoint）をハンズオンで一周。
3〜5週目
Domain1〜4ごとに、SageMaker＋周辺サービス（S3, Glue, Kinesis, Lambda, Step Functions, CloudWatchなど）を整理。
Pythonでの前処理・特徴量エンジニアリングの復習（pandas / scikit-learnベース）。
6〜7週目
UdemyやTutorials DojoのMLA-C01向け模試を活用し、スコア70〜80％を安定するまで回転。
間違えた問題から「自分が弱いサービス」を炙り出し、公式ドキュメントを読んでつぶす。
直前1週間
AWS公式の試験準備コース＆公式事前テスト（Practice Exam）で仕上げ。
自作ノートと図解を見ながら、ワークフロー全体を口頭で説明できるようにする。
正直、機械学習の理論をゼロから深掘りする試験ではないため、
既に他のAWS AssociateやData Engineerを持っている方なら、
「思っていたよりはハードルが高くない」と感じると思います。
前提別：勉強時間の目安
あくまで目安ですが、バックグラウンド別に必要な勉強時間を整理してみます。
① MLほぼ未経験だが、AWSインフラ経験あり
例：SAA・CloudOpsは持っているが、SageMakerはあまり触ったことがない
目安：80〜120時間（1.5〜2.5か月）
やるべきこと
Python＋pandas＋基本的なMLアルゴリズム（回帰・分類）の復習
SageMakerの一連のワークフロー（Processing → Training → Tuning → Deployment）をハンズオンで体感
ドメイン別にAWSサービスとユースケースをマッピング
② ML実務経験あり（SageMakerも多少使っている）
例：データサイエンティスト寄りのエンジニア、MLワークロードの運用経験あり
目安：50〜80時間（1〜1.5か月）
やるべきこと
AWS特有のサービス組み合わせ・権限・ネットワーク・監視を重点的にキャッチアップ
Domain3・4（MLOps・運用）のCI/CD／IaC／監視・セキュリティを厚めに勉強
③ Data Engineer Associate＋AI Practitioner等、関連資格を複数持ち
筆者のようなパターン
目安：40〜60時間（4〜8週間で少しずつ）
やるべきこと
「知っているつもり」のSageMaker・Glue・Kinesisを、MLAドメインの観点で再整理
模試を軸に弱点つぶし＆公式リファレンスで補強
勉強の全体戦略：3フェーズで考える
ここからは「AWS Machine Learning Engineer Associate 勉強方法」を具体化するために、
おすすめの学習フェーズを3つに分けて整理します。
フェーズ1：基礎インプット（ML＋AWSサービスの全体像）
フェーズ2：ドメイン別に深掘り（SageMaker＆周辺サービス）
フェーズ3：問題演習＋模試＋本番想定ハンズオン
フェーズ1：基礎インプット（全体像）
1-1. AWS公式リソースで「試験の姿」をつかむ
最初の数日〜1週間で、以下は必ず目を通しておきたいです。
AWS公式 試験ページ（日本語）
→ 試験時間・問題数・対象者・推奨経験・推奨トレーニングなどがまとまっています。MLA-C01試験ガイド（PDF）
→ ドメイン別の詳細な項目・対象サービス・求められるスキルが一覧確認できます。Skill BuilderのExam Prep Plan / Exam Readinessコース
→ 公式が想定する学習パスと、よくある落とし穴を把握できます。
1-2. 機械学習の理論を「ちょうどよく」復習
MLAでは、高度な統計や新しいアルゴリズムの開発までは求められませんが、
試験ガイド上も「一般的なMLアルゴリズムとユースケースの理解」は前提になっています。
最低限、次のレベル感は押さえておくと安心です。
教師あり学習（回帰・分類）、教師なし学習（クラスタリング）
バイアス・バリアンス、過学習、正則化のイメージ
精度・再現率・F1・AUCといった評価指標の違い
トレイン／検証／テスト分割、交差検証の考え方
おすすめは、手元のPython環境でscikit-learnのチュートリアルを一通りやってみることです。
1-3. SageMakerの「ワークフロー全体像」に慣れる
MLAはとにかくSageMakerが中心です。試験ガイドでも、SageMakerの機能・アルゴリズム・デプロイメントが強調されています。
最初は細かいオプションは気にせず、次の流れを一周体験しましょう。
S3にデータ格納
SageMaker Processing / Data Wranglerで前処理
SageMaker Training Jobでモデル学習
Hyperparameter Tuning Jobでパラメータ探索
モデルをエンドポイントとしてデプロイ
CloudWatchでメトリクスとログを確認
この「一連の流れ」を体験しておくと、後でドメイン別に知識を整理するときに理解が段違いに楽になります。
フェーズ2：ドメイン別の攻略方法
ここからは、各ドメインごとに「何をできるようになればいいか」「どのAWSサービスを中心に見るか」を整理します。
Domain 1：機械学習のためのデータ準備（28%）
キーワード：データ取り込み・前処理・特徴量エンジニアリング・データ品質
試験ガイドでは、次のようなタスクが例示されています。
データの取り込み・変換・検証・準備
スキーマや品質の問題の検出
特徴量エンジニアリングと特徴量管理
押さえておきたいAWSサービス
Amazon S3：データレイクとしての役割、バケット設計、コスト・ストレージクラス
AWS Glue / Glue DataBrew：ETL・カタログ・クローラー・ジョブの基本
Amazon Kinesis / MSK：ストリーミングデータの取り込み
Amazon RDS / Redshift：構造化データのソースとして
SageMaker Data Wrangler / Processing / Feature Store：データ準備・特徴量管理の中核
勉強のポイント
「このデータはどこに置くのが良いか？」「バッチかストリーミングか？」といった設計思考
Data WranglerやProcessingの役割の違いを説明できる
Feature Storeの利点（オンライン／オフラインストア、再利用性、一貫性）を理解
Domain 2：MLモデル開発（26%）
キーワード：アルゴリズム選定・学習・ハイパーパラメータチューニング・評価
試験ガイドでは、以下のスキルが挙げられています。
一般的なモデリングアプローチの選択
モデルのトレーニングとハイパーパラメータチューニング
モデルパフォーマンスの分析・モデルバージョン管理
注目のAWSサービス／機能
SageMaker Training Job / Estimator（ビルトインアルゴリズム・フレームワークコンテナ）
SageMaker Autopilot：自動MLの位置づけとユースケース
SageMaker Hyperparameter Tuning Job：ObjectiveMetric・SearchStrategy・ResourceLimitsなど
SageMaker Experiments：実験管理・トラッキング
勉強のポイント
どのような問題にどのアルゴリズムが向いているか（線形回帰／XGBoost／画像系など）
過学習への対処（正則化・ドロップアウト・早期終了など）の基本的な考え方
今回の試験では、「新しいアルゴリズム開発」は対象外である点も公式に明記されています。
Domain 3：MLワークフローのデプロイメントとオーケストレーション（22%）
キーワード：本番デプロイ・エンドポイント・パイプライン・CI/CD
試験ガイドでは、以下が主なテーマです。
要件に基づくデプロイメントインフラ・エンドポイントの選択
コンピューティングリソースのプロビジョニング・自動スケーリング
CI/CDパイプラインによるワークフロー自動化
押さえておきたいポイント
SageMaker Endpointの種類
シングルモデル / マルチモデル / サーバーレス / エッジデプロイ
SageMaker Pipelines / Step Functions
モデルのトレーニング〜デプロイを一気通貫で自動化する仕組み
CI/CDツール
CodeCommit / CodeBuild / CodePipeline / CodeDeploy とSageMakerの連携イメージ
インフラ制御
CloudFormation / CDK / Terraformなど「IaC」との組み合わせ方（概念レベルでOK）
Domain 4：MLソリューションの監視、保守、セキュリティ（24%）
キーワード：モニタリング・ドリフト検知・ログ・セキュリティベストプラクティス
試験ガイドには、次のようなタスクが含まれます。
モデル・データ・インフラの監視
問題検出とアラート
IAMや暗号化、ネットワーク制御を通じたMLシステムの保護
重要なサービス
Amazon CloudWatch / CloudWatch Logs / CloudWatch Alarms
AWS CloudTrail：APIコール監査
SageMaker Model Monitor：データ・モデルドリフト検知
IAM / KMS / VPC / セキュリティグループ / PrivateLink
勉強のポイント
「どのメトリクスを監視するべきか」を言語化できる（レイテンシ、エラー率、スループット、ビジネスKPIなど）
本番環境での再学習フローやブルーグリーンデプロイ／カナリアリリースの考え方
機密データを扱うML環境でのネットワーク分離や暗号化のベストプラクティス
フェーズ3：問題演習・模試・ハンズオンで仕上げる
3-1. AWS公式の試験準備コースとPractice Exam
AWS公式は、Skill Builder上で以下のようなコンテンツを提供しています。
強化版Exam Prepコース（ラボやフラッシュカード付き）
公式Practice Exam（有料の事前テスト）
おすすめの使い方
Domainごとの理解が一通り進んだタイミング（学習中盤〜終盤）で受ける
スコアそのものより、「どのドメイン・どのサービスで落としているか」を分析する
間違えた問題に対応する公式ドキュメントを読んで補強
3-2. Udemy・Tutorials Dojoなどの模試
コミュニティでよく名前が挙がるのは、
Tutorials Dojo – MLA-C01 Exam Guide & Practice Exams
Udemy – AWS Certified Machine Learning Engineer Associate コース（模試＆動画）
などです。
活用のポイント
本番と同じ65問セットの模試を時間通りに解く
スコア70〜80％を安定して超えられるまで、解説を読み込みながら2〜3周
解説で紹介されている公式リファレンスリンクを、時間の許す限り確認
3-3. 本番を意識した「ミニハンズオン」
MLAは座学だけでなく、実務に近いシナリオ理解が求められます。
時間に余裕があれば、以下のようなミニプロジェクトを1つ作るのがおすすめです。
S3にCSVデータを置く
Glueでクレンジング＆カタログ化
SageMaker Processing（またはData Wrangler）で前処理＆特徴量作成
SageMaker Training Jobでモデル学習
Hyperparameter Tuningで精度改善
Endpointにデプロイし、API Gateway＋Lambdaから呼び出す
CloudWatch＋Model Monitorでメトリクスとデータドリフトを監視
ここまでを「一つのストーリー」として頭に入れておくと、本番でのシナリオ問題がかなり解きやすくなります。
1〜2か月で合格を狙う学習スケジュール例
8週間（約2か月）プラン：社会人向けゆったりプラン
1〜2週目：全体把握＋SageMaker入門（10〜15時間）
公式試験ページ・試験ガイド・Exam Prep Planをざっと読む
Skill Builderの入門コースとExam Readinessのさわりを視聴
SageMakerでサンプルノートブックを動かしてみる
3〜5週目：ドメイン別インプット＋軽い演習（25〜30時間）
週ごとにDomain1→2→3・4のように重点を変える
各Domainで出てくるAWSサービスの公式ドキュメント「概要」ページを一通り読む
簡単なサンプルワークフローを自分で組んでみる
6〜7週目：模試＋弱点つぶし（15〜20時間）
Tutorials DojoやUdemy模試を2〜3セット
スコアが低かったドメインを特定し、Skill Builderや公式ドキュメントで補強
8週目：総復習＆直前調整（10時間前後）
公式Practice Examを受験
間違えた問題を中心に、自作ノートと図解を見直す
「この要件ならどんなアーキテクチャにするか？」を口頭で説明する練習
勉強中によくある悩みとその解消法
Q1. 機械学習の理論が不安です…
A：MLAは「高度な理論」ではなく「実務に必要なレベル」が求められています。
scikit-learnレベルのチュートリアルを1〜2週やれば十分土台になります。
特に、評価指標とデータの分割方法は丁寧に押さえておきましょう。
Q2. Machine Learning – Specialtyとどちらを先に取るべき？
AWS公式のFAQでは、次のように整理されています。
Machine Learning Engineer – Associate：1年以上のAI/ML経験を持つMLエンジニア・MLOpsエンジニア向け
Machine Learning – Specialty：2年以上のMLワークロード経験を持つエキスパート向け
まずはMLAで、MLワークフロー＋MLOps＋AWSサービスの実装スキルを固め、その後Specialtyでさらに深掘りする、という流れが推奨されています。
Q3. 時間が取れないときは、何から削ればいい？
優先度は次のように考えるとよいです。
公式試験ガイド＆試験ページを読む（必須）
SageMakerを使った一連のワークフローを1度は体験（ほぼ必須）
模試で70％を1回でも超える（必須に近い）
詳細なハンズオンやサンプルコードの写経は、時間がなければ後回しでもOK
まとめ：MLAは「現場で戦えるMLエンジニア」への第一歩
AWS Machine Learning Engineer Associate（MLA-C01）は、
MLの理論だけでなく、
AWS上での実装・デプロイ・監視・セキュリティまで含めた
「エンドツーエンドのMLワークフローを回せるエンジニアかどうか」
を証明してくれる資格です。
この記事で紹介したポイントを振り返ると：
まずは公式試験ページと試験ガイドでゴールを把握
Domain1〜4に沿って、SageMakerと周辺サービスを地図のように整理
「できればハンズオン」「最低限模試＋公式Practice Exam」でアウトプットを鍛える
平日1〜1.5時間＋週末3〜4時間でも、6〜8週間あれば十分合格圏に届く
という流れになります。
すでにCloud PractitionerやSAA、Data Engineer Associateなどをお持ちであれば、
MLAは「次の一歩」として非常に相性の良い資格です。
これからMLや生成AI関連の案件がさらに増えていく中で、
「AWS上でMLを実装して運用できるエンジニア」というポジションは、確実に市場価値が高まります。
この記事を一つのロードマップとして、
ぜひ自分なりのスケジュールに落とし込み、MLA合格を次のマイルストーンにしてみてください。
