結論：モデルを作る試験ではなく、MLを「動かし続ける」試験
MLA-C01（AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate）は、AWS上で機械学習のソリューションとパイプラインを構築・運用・保守する力を測るアソシエイトレベルの試験です。公式試験ガイドの対象者像は、SageMakerなどを使ったML関連の実務1年以上、かつバックエンド開発・DevOps・データエンジニア・データサイエンティストなどの関連経験1年以上とされています。
勉強法の結論を先に書きます。アルゴリズムの数式を追うより、データの取り込み・変換から、学習、デプロイ、監視、セキュリティまでを「AWSのどのサービスで実現するか」で覚えることです。
理由は範囲の作りにあります。公式試験ガイドの4ドメインは、データ準備・モデル開発・デプロイとオーケストレーション・監視と保守とセキュリティ。MLOpsの工程がそのまま章立てになっており、CI/CDやIaCの経験が推奨知識に明記されています。研究寄りの知識ではなく、エンジニアリングの試験だと捉えてください。
AWS MLA-C01の問題演習はこちら →(まず50問は、会員登録もログインもなしで解けます)
試験の基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 試験名 | AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate（MLA-C01） |
| 運営 | Amazon Web Services |
| レベル | アソシエイト |
| 問題数 | 65問（採点対象50問＋スコアに影響しない非採点15問。非採点問題は試験中に区別できません） |
| 試験時間 | 130分（公式の認定ページに記載。試験ガイド本文には時間の記載がありません） |
| 合格ライン | 720点（100〜1,000のスケールスコア） |
| 出題形式 | 択一選択／複数選択／順序整列（3〜5項目）／マッチング（3〜7項目） |
| 受験料 | 150 USD（公式ページ記載。実際の請求額は為替・地域により異なります） |
| 試験言語 | 英語・日本語・韓国語・簡体字中国語 |
合格ラインが720点である点に注意してください。AWS認定は試験ごとに合格スコアが定められており、750点の試験と混同しないようにしてください。
採点は補償型（compensatory）です。ドメインごとに合格点を取る必要はなく、全体で720点に届けば合格になります。
出題範囲と配点
公式試験ガイド「Content outline」の4ドメインです。パーセンテージは採点対象コンテンツに対する比率です。
| ドメイン | 配点 |
|---|---|
| 機械学習(ML)のためのデータ準備 | 28% |
| MLモデル開発 | 26% |
| MLソリューションの監視・保守・セキュリティ | 24% |
| MLワークフローのデプロイとオーケストレーション | 22% |
最大配点はデータ準備（28%）です。データの取り込みと保存、変換と特徴量エンジニアリング、そしてデータの完全性の確保とモデリング用の準備、の3本立て。S3・Glue・EMR・Athena・Kinesis／Data Firehose といったデータ基盤側のサービスが、ML試験の最大配点を占めているのがこの試験の性格をよく表しています。
モデル開発（26%）は、モデリングアプローチの選択、学習と改良（ハイパーパラメータ調整を含む）、性能の分析。監視・保守・セキュリティ（24%）は、推論の監視、インフラとコストの監視・最適化、AWSリソースの保護。デプロイとオーケストレーション（22%）は、デプロイ基盤の選択、インフラの作成とスクリプト化、CI/CDパイプラインの構築です。
4ドメインの配点は22〜28%と横並びに近く、捨てられる領域がありません。苦手な工程から順に潰していく進め方が向いています。
独学の順番
- SageMakerの機能名を工程に貼り付ける ── Data Wrangler、Feature Store、Training、Automatic Model Tuning、Model Registry、Endpoint、Pipelines、Model Monitor、Clarify。「どの工程の道具か」で覚えると、設問の言い換えに強くなります。
- データ基盤側を先に固める ── 最大配点はデータ準備です。S3のストレージクラス、Glue（ETL・データカタログ・DataBrew）、Athena、EMR、ストリーミングの取り込み経路を整理してください。
- 推論エンドポイントの型を比べる ── リアルタイム、サーバーレス、非同期、バッチ変換。要件（レイテンシ・トラフィックの波・ペイロードサイズ・コスト）から選べるようにします。
- 監視とコストをセットで押さえる ── モデルの品質劣化やデータドリフトの検知と、インスタンスの選択・オートスケーリングによるコスト最適化。実務でも試験でも同時に問われます。
- 本番形式で通しで解く ── 130分・65問。順序整列やマッチングの操作感も含めて、時間配分を一度測っておいてください。
つまずきやすいところ
- アルゴリズムの深追い。数式の導出よりも、「この課題ならどのアプローチか」「評価指標は何を見るか」という判断が問われます。深追いは時間対効果が下がります。
- サービスの役割が近いもの。Glue と EMR、Data Wrangler と DataBrew、Model Monitor と Clarify。得意なこと・向いている規模の違いで区別してください。
- 順序整列・マッチング形式。部分点はなく、全部合っていて初めて得点になります。工程の順番を曖昧にしたままだと落とします。
- セキュリティ領域の軽視。IAM、KMSによる暗号化、VPCエンドポイント経由のアクセスなど、ML固有ではない知識も24%のドメインに含まれています。
よくある質問
Q. MLA-C01の勉強時間はどれくらいですか？
公式に基準はありません。一般的な目安として、AWSのアソシエイトレベルの経験がある方で数十時間から、と言われることが多い試験です。公式の基準ではないため、対象者像（SageMaker等でのML実務1年以上）と自分の経験との差で調整してください。
Q. 問題数は65問ですか、50問ですか？
出題は65問で、うちスコアに影響するのは50問です。残り15問は将来の出題候補を評価するための非採点問題で、試験中には区別できません。
Q. 合格ラインは750点ではないのですか？
MLA-C01は720点です（100〜1,000のスケールスコア）。AWS認定は試験ごとに合格スコアが定められているため、他試験の数字をそのまま当てはめないでください。
Q. 日本語で受験できますか？
はい。公式ページで日本語での提供が確認できます（2026年9月9日時点）。
Q. 機械学習の経験がなくても受けられますか？
AWS認定に前提資格の要件はないため、制度上は受験できます。ただし公式の対象者像はML関連の実務1年以上を想定しており、一般的なMLの用語や評価指標の理解は前提として扱われます。
まとめ
- MLA-C01は採点対象50問＋非採点15問＝計65問・130分・合格720点（100〜1,000のスケールスコア）
- 配点はデータ準備28%が最大、モデル開発26%・監視と保守24%・デプロイ22%と横並びに近い
- 出題形式に順序整列・マッチングを含む
- 学習の軸は、アルゴリズムよりMLOpsの工程とAWSサービスの対応づけ
- 受験料は150 USD、日本語受験に対応
出題範囲に沿って手を動かして確かめたい方は、資格道場のMLA-C01問題集をどうぞ。 収録は650問（本番目安65問×10回の模試形式）、価格は2,980円（税込）の買い切りです。 まず50問は、会員登録もログインもなしでその場で解けます（すぐ解いてみる）。
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参考（公式・一次情報）
- AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) Exam Guide（4ドメインの配点・問題数・出題形式・合格ライン720点）
- AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 公式ページ（試験時間130分・受験料150 USD・対応言語）
※ 本記事は2026年9月9日時点で公式試験ガイドおよび公式ページを確認して作成しています。試験仕様・出題範囲・受験料は改定されることがあるため、お申し込みの前に必ず公式サイトで最新情報をご確認ください。