試験ガイド / AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
Associateベータ版

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

試験概要

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA-C02)は、従来の機械学習に生成AI・基盤モデル・エージェントの実装と運用を加えた新版です。2026年9月29日にベータ試験が開始され、2026年10月11日時点では実試験は英語のみです。

本アプリでは日本語・英語で学習できます。日本語で学習可能であることは、MLA-C02の実試験を日本語で受験できることを意味しません。ベータ版は170分・85問で、正式版向けガイドの問題数とは異なります。

対象者・前提知識

SageMaker AI、Amazon Bedrockなどを使った経験があるMLエンジニア、MLOps・LLMOps担当者、データエンジニア、ソフトウェア開発者などが対象です。従来MLと生成AIの両方について、データ準備からデプロイ・監視までの実務を理解します。

ドメイン構成

MLとAIのためのデータ準備
28%
従来の特徴量とデータ品質に加え、RAGのチャンク・メタデータ、埋め込み、基盤モデル調整用データを扱います。
MLモデルと基盤モデルの開発
24%
従来MLと基盤モデルを要件に応じて選び、モデル調整と評価、バージョン管理を実施します。
MLとAIワークフローのデプロイとオーケストレーション
24%
推論基盤とCI/CD、ML・AIワークフロー、エージェントの処理連携を既存要件に沿って実装します。
MLとAIソリューションの運用、監視、セキュリティ
24%
モデル・生成AI・エージェントの品質、レイテンシ、コストを監視し、権限とデータ保護を確保します。

出題傾向

データ準備28%、モデル・基盤モデル開発24%、デプロイとオーケストレーション24%、運用・監視・セキュリティ24%の4ドメインです。旧版の比率をそのまま適用せず、新しいタスクとスキルを確認します。

RAG用文書の準備、埋め込み、基盤モデルの選択・調整、エージェントワークフロー、LLMOps、責任あるAIを従来のモデル学習・評価・MLOpsと組み合わせて学びます。

学習のポイント

SageMaker AIの学習・モデル登録・推論方式・監視を押さえ、Amazon Bedrockの基盤モデル・Knowledge Bases・Agents・Guardrailsの役割を整理します。RAG、プロンプト改善、ファインチューニングを品質・コスト・データの条件から比較しましょう。

本番の品質・レイテンシ・コスト・権限を継続的に管理し、モデルや検索設定の変更を検証・切り戻しできる流れを学びます。AWSの2026年9月の改訂告知では正式提供開始を2027年1月14日と案内していますが、試験紹介ページには未定の表記も残っています。予約前に公式情報を再確認してください。日本語のMLA-C01は新版の正式提供まで継続するため、受験言語に合わせて旧版と新版を選びます。

本記事およびサンプル問題は、AWS公式ドキュメントを基に作成し、運営者が編集・監修しています。詳しくは編集・品質管理方針をご覧ください。

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