テクノロジー 2025.2.10

15個のAWS資格保持者が教える！AWS MLA/AIF資格試験の知識

YOKOYAHMAN

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) および、AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01)に先日合格しましたので、試験の勉強方法と問題集を解く前に重点的に学習した方がいいサービスについて紹介します。

AWSサイドとしてもAIや機械学習はかなりホットなものとして取り扱われています。先日ラスベガスで行われたイベントでは、AIや機械学習に関する内容がとても多かったようです。皆さんも時代の波に乗れるように、勉強しておきましょう！

資格の概要(AWS AIF)
資格の概要(AWS MLA)
勉強方法
問題集を解き始める前に押さえておくべきAWSサービス
問題集を解き始める前に押さえておくべきAI/ML用語
まとめ
参考サイト

監修：YOKOYAHMAN
■保有IT系資格
・AWS Certified Cloud Practitioner
・AWS Certified AI Practitioner
・AWS Certified Solutions Architect - Associate
・AWS Certified Developer - Associate
・AWS Certified SysOps Administrator - Associate
・AWS Certified Data Engineer - Associate
・AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
・AWS Certified Solutions Architect - Professional
・AWS Certified DevOps Engineer - Professional
・AWS Certified Advanced Networking - Specialty
・AWS Certified Security - Specialty
・AWS Certified Machine Learning - Specialty
・AWS Certified Database - Specialty
・AWS Certified Data Analytics - Specialty
・AWS Certified: SAP on AWS - Specialty
・ORACLE MASTER Bronze DBA 2019
・ORACLE MASTER Silver SQL 2019
大学中退→非IT営業→エンジニア
現在はAWSメインでエンジニアやってます

資格の概要(AWS AIF)

AWS Certified AI Practitionerは、AWSのAI/MLサービスに関する幅広い知識を証明する資格です。AIや機械学習の基礎的な概念から、AWSの具体的なサービスの使い方まで、多岐にわたる内容が問われます。
受験費用：15,000円(2025/1/28時点)
詳細は公式へ
https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-ai-practitioner

資格の概要(AWS MLA)

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) は、AWSクラウドを使用した機械学習（ML）ソリューションとパイプラインの構築、運用化、デプロイ、保守に関する能力を検証する試験です。
受験費用：20,000円(2025/1/28時点)
詳細は公式へ
https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-engineer-associate

勉強方法

勉強スタイル

筆者はAWS認定資格を15個所持していますが、ある程度取得してからは一貫して以下のスタイルです。

１．頻出サービスを調べる
↓
２．頻出サービスについて覚える
↓
３．問題集を解く
↓
４．不明点について調べる

サービスについての学習無しでいきなり問題を解くスタイルでも合格は出来るのですが、それだと知識が全然身に着かない(体験談)ので、頻出サービスについて自分で調べてから学習を開始するのがよいです。

今回は、
・AWS AIF：30時間
・AWS MLA：30時間
ほど勉強したと思います。記録していないので一日3時間を10日勉強したものとして計算しています。人によると思うのであくまで参考までに。

使用教材

AWS AIF
途中までCloudTechを使用していましたが、本試験においては未対応であったため、CloudLicenseで学習しました。

AWS MLA
以前まではCloudTechで勉強していたのですが、私が勉強していた時は未対応だったためUdemyで勉強しました。CloudTechと違って似たような問題が出ることはあまり無かったですが、その分力は身に着いたように思います。

この記事を執筆している1/28時点ではCloudTechもCloudLicenseも両方の試験に対応していました。
ちなみにどちらを利用しても合格は出来るのですが、問題集を解いているだけだと合格する力は身に着くものの、実務で活かせる力が身に着かないので、出来る限り手を動かして勉強することをオススメします。

CloudTech( https://kws-cloud-tech.com/ )
CloudLicense( https://cloud-license.com/ )

問題集を解き始める前に押さえておくべきAWSサービス

下記の単語を調べて、ある程度理解しておきましょう。
ここから先はAWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01)の記事と同じ内容です。
問題に使われるサービスは大体同じなので、AIFとMLAのどちらかを取得したら、是非もう片方も勉強してみましょう。

Amazon SageMaker

概要
機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを統合的に行うためのプラットフォーム。

特徴
自動化された機械学習
多様なアルゴリズム

ユースケース
需要予測：過去の販売データに基づいて、製品の需要を予測し、在庫管理の最適化に貢献します。
レコメンデーションシステム：顧客の購買履歴や閲覧履歴から、個々の顧客に最適な商品を推薦します。
異常検知：製品の不良品検出や、不正な取引の検知に活用されます。

試験で問われるポイント
SageMaker Studio、アルゴリズム、ホスティングなど
ここが最重要です。超頻出です。
様々な機能があるので、網羅的に学習しておくとよいでしょう。

Amazon Rekognition

概要
画像とビデオの分析を行うためのサービス。

特徴
画像分析
動画分析

ユースケース
商品画像検索：顧客がアップロードした画像と類似の商品を検索し、購買を促進します。
広告のターゲティング：画像内のオブジェクトを分析し、ターゲット層に合わせた広告配信を行います。
店舗内の顧客行動分析：監視カメラ映像から顧客の動きを分析し、店舗レイアウトの最適化や、新たなマーケティング戦略の立案に役立てます。

試験で問われるポイント
画像分析、ビデオ分析、カスタマイズモデルなど
機能概要をしっかり押さえておけば問題に出てきても対応出来るはずです。

Amazon Comprehend

概要
テキストの分析を行うためのサービス。

特徴
センチメント分析
言語検出
キーフレーズ抽出

エンティティ認識

ユースケース
顧客レビュー分析：製品レビューや問い合わせ内容から、顧客の感情（肯定的、否定的、中立的）や意見を分析し、製品改善やサービス向上に役立てます。
問い合わせ分類：顧客からの問い合わせ内容を自動的に分類し、適切な部署に振り分けることで、対応効率を向上させます。

試験で問われるポイント
テキスト分析、自然言語処理など
ここもよく問題に出てきます。主に選択肢として出てくることが多いです。

Amazon Polly

概要
テキストを自然な音声に変換するサービス。

特徴
高品質な音声
カスタマイズ
統合の容易さ

ユースケース
eラーニング：テキストベースの学習教材を音声付きにすることで、視覚に頼らず学習できる環境を提供します。
音声アシスタント：スマートスピーカーやチャットボットに自然な声で応答させることで、より人間らしいインタラクションを実現します。
音声ガイド：博物館や観光地の音声ガイドシステムに活用することで、多言語対応やパーソナライズされた案内が可能です。

試験で問われるポイント
テキスト読み上げ、音声合成など
こちらも選択肢として出てくることが多いです。

Amazon Transcribe

概要
音声をテキストに変換するサービス。

特徴
・多様な言語に対応
・カスタム語彙

ユースケース
電話対応の記録：顧客との電話対応内容をテキスト化し、記録することで、品質管理やトラブルシューティングに役立てます。
問い合わせ内容の自動分類：テキスト化された問い合わせ内容を分析し、自動的に分類することで、対応の効率化を図ります。
動画の字幕作成：動画の音声をテキスト化し、自動で字幕を作成することで、聴覚障害者への配慮や、多言語対応を容易にします。

試験で問われるポイント
音声認識、音声転写など
概要を押さえておけば問題に出てきても対応出来るでしょう。

Amazon Translate

概要
テキストを他の言語に翻訳するサービス。

特徴
多様な言語ペア
高品質な翻訳

ユースケース
電話対応の記録：顧客との電話対応内容をテキスト化し、記録することで、品質管理やトラブルシューティングに役立てます。
問い合わせ内容の自動分類：テキスト化された問い合わせ内容を分析し、自動的に分類することで、対応の効率化を図ります。

試験で問われるポイント
機械翻訳、言語翻訳など
翻訳系の問題が来たら、この選択肢を疑ってみましょう。

Amazon Lex

概要
自然言語で対話するチャットボットや音声インターフェースを構築するためのサービス。

特徴
Amazon Alexaの技術を活用
カスタムスロットとインテント

ユースケース
FAQボット：よくある質問に自動で回答するボットを構築し、顧客の問い合わせ対応を効率化します。
注文受付ボット：商品の注文や予約を音声またはテキストで受け付けるボットを構築。
トラブルシューティングボット：製品に関するトラブルを聞き取り、解決策を提示するボットを構築します。

試験で問われるポイント
チャットボット、自然言語処理など

問題集を解き始める前に押さえておくべきAI/ML用語

下記の単語を調べて、ある程度理解しておきましょう。

AI（人工知能）

人間の知能をコンピュータで実現しようとする技術の総称です。

ML（機械学習）

コンピュータがデータから学習し、新たなデータに対する予測や判断を行う技術です。

ニューラルネットワーク

人間の脳の神経回路を模倣した計算モデルです。
例: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

深層学習（Deep Learning）

人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一種です。画像認識、自然言語処理などで高い精度を発揮します。

教師あり学習

正解ラベル付きのデータを用いて学習し、新たなデータに対する予測を行う学習方法です。
例: スパムメール分類、画像認識

教師なし学習

正解ラベルなしのデータを用いて、データの中に潜むパターンや構造を発見する学習方法です。
例: クラスタリング、異常検知

強化学習

環境との相互作用を通じて、報酬を最大化する行動を学習する学習方法です。
例: ゲームAI、ロボット制御

まとめ

AWS AIF

AWSのサービスについて問われる問題よりも、AIについて問われる問題が多い印象でした。AWS認定資格試験の中でもちょっと異質な試験になりますが、これから技術としてAIや機械学習の流れが大きくなってきた時に対応出来るように、勉強して知識を身に着けておきたいと感じました。

AWS MLA

AWSを業務で使われている方でも機械学習について業務で触れる機会が少ない人は多くは無いと思います。筆者も触れることはないですが、この資格取得に向けた勉強で触れることが出来て良い経験になったと思います。いざ機械学習系の技術に触れるとなった時に、他の人と差をつけられるように、皆さんも是非勉強してみましょう。