【AWSで学ぶAIの第一歩 #2】MLAに合格してBedrock + SageMakerの知識を身につける

# はじめに
本当一番初めに言います。MLAを受ける前にAIF、MLSを獲得しておきましょう！！
※AWS Glue周り弱ければDEAも。

MLAはMLSより1.5倍難しいです。この方の記事も参考になります。
もはや #2にするか #3にするか悩むレベルです。。

https://qiita.com/ec2_on_aws/items/cc4e245bf47a0d4d803b


![スクリーンショット 2025-01-12 22.43.57.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/18721/5f1b6e07-a3df-0979-695e-1beffa16da91.png)

前回のAIF記事では、AI/ML全般の基礎や生成AI（LLM含む）の全体像を学ぶ “きっかけ” として、**AWS Certified AI Practitioner (AIF)** をご紹介しました。けれども、**「AWS上で本格的にAIを運用し、モデルをビジネスに結びつけたい」** と考える場合、さらなる専門知識と実装経験が求められます。そこで注目したいのが **「AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate（MLA-C01）」** です。

MLAは、**Amazon SageMaker** と **Amazon Bedrock** をはじめとするAWSのAIサービスを用いて、モデルを設計・運用・モニタリングするための実務的なスキルを問う資格と言えます。特に、LLMの管理や運用に向けた知見が得られる点が大きな魅力でしょう。  

本記事でも、攻略法というより、メリット観点で説明していきます！
AIFを足掛かりに、「AI/ML/LLMをクラウドでどう実装すればよいのか」をさらに突き詰めたい方は、ぜひ参考にしてみてください。

https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-engineer-associate/

## 試験の基本情報

MLAは、AWSを活用した機械学習モデルの開発・デプロイ・運用化に関する知識を総合的に検証する資格です。AIFでは触りきれない運用やセキュリティ、CI/CDなどの現場寄り要素が大幅に増えているため、**生成AIやLLMを実際にビジネスで使ううえで必須となるスキル** を身につけるのに最適と言えます。

| 項目                | 内容                                                                                                                                                                          |
|:-------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **試験名**          | AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01)                                                                                                                 |
| **試験内容**        | データ準備、MLモデルの開発、MLワークフローのデプロイとオーケストレーション（CI/CD含む）、モニタリング、保守、セキュリティ、ガバナンスなど                                       |
| **試験時間**        | 130分                                                                                                                                                                         |
| **問題数**          | 65問（うち一部は採点対象外の評価用設問）                                                                                                                                        |
| **合格点**          | スケールスコア720点以上 / 1,000点                                                                                                                                              |

### 試験範囲の概要
MLAの試験範囲は大まかに以下の4つのドメインに分かれます。**Deep LearningやLLMなど高度なMLアルゴリズムへの対応** も盛り込まれており、クラウドでのAIを運用するための総合力を問われる点が特徴的です。

| ドメイン                                                 | 主な内容                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
|:--------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **1. 機械学習 (ML) のためのデータ準備**                 | - データ取り込み、変換、検証、準備<br>- 特徴量エンジニアリング、バッチ／ストリーミングデータ処理<br>- データバイアスの検知と対策<br>- SageMaker Data Wrangler、Feature StoreなどのAWSツール活用                                                                                                               |
| **2. ML モデルの開発**                                  | - モデリングアプローチ（教師あり／教師なし学習、LLMなど）<br>- モデルのトレーニング、ハイパーパラメータチューニング<br>- 大規模言語モデルのファインチューニング（Amazon BedrockやSageMaker JumpStartなどの活用）<br>- モデル評価指標とバージョン管理                                                                                        |
| **3. MLワークフローのデプロイとオーケストレーション**    | - モデルのエンドポイント選択、推論インフラの設計（GPU／CPU、サーバレスなど）<br>- CI/CDの構築（CodePipeline／CodeBuild／SageMaker Pipelines）<br>- SageMakerやBedrockを用いた大規模言語モデル(LLM)の継続的デプロイ、トラフィック分割テスト（A/Bテストなど）                                                                        |
| **4. MLソリューションのモニタリング、保守、セキュリティ** | - モデルとデータのモニタリング（ドリフト検知、メトリクス分析）<br>- IAMやAmazon S3、AWS KMSを活用したセキュリティ管理<br>- ビジネス要件に基づくオートスケーリングや耐障害性の設計<br>- Bedrock等で動くLLMを含むモデルの保守と最適化（推論コスト管理、定期的な再学習など）                                                                        |


公式の試験概要PDF

https://d1.awsstatic.com/ja_JP/training-and-certification/docs-machine-learning-engineer-associate/AWS-Certified-Machine-Learning-Engineer-Associate_Exam-Guide.pdf

## MLAで得られるメリット

### 1. クラウドネイティブなMLOpsスキルを習得
MLAは「デプロイやモニタリング、CI/CD」といった運用寄りの領域にフォーカスしています。例えばモデル再学習の自動化や、A/Bテストによる推論の品質検証など、**現場で役立つMLOpsのベストプラクティス** を体系的に理解できるでしょう。SageMakerやCodePipelineを活用して、ビジネス成果を出すための継続的開発プロセスを学べるのもメリットです。

![スクリーンショット 2024-12-22 14.54.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/18721/46cd6827-fd57-4c38-b4b9-6ec244fbe5ad.png)
※参照： AWS Skill Builder (MLA)

### 2. LLMを含む生成AIの運用ノウハウが身につく
MLAでは、ベーシックなアルゴリズムだけでなく、**大規模言語モデル(LLM)** をAWS上でどう動かしていくかまで踏み込んで学びます。具体的には **Amazon Bedrock** や **SageMaker JumpStart** を使用したモデルのファインチューニングやデプロイ、推論パフォーマンス管理、RAGなども試験範囲に含まれます。


### 3. LLMのコストとセキュリティを含めた管理が可能
クラウド上でLLMを扱う際には、**高コストになりやすい推論リソース** の最適化や、**オートスケーリングの設計** が欠かせません。MLAの試験勉強では、スポットインスタンスの利用やさまざまなインスタンスタイプの選択など、コスト削減策を学べるだけでなく、**IAMやVPCの活用によるセキュリティ制御** なども身につけられます。

### 4. 実際のプロジェクトで設計が出来るようになる
MLAを学ぶことで、PoC止まりだったAIプロジェクトをデータ準備から本番運用まで落とし込む設計力が養われます。大規模言語モデルを含む複雑なワークフローを、SageMakerやBedrockでどう組み立てるか。セキュリティリスクやコストをどうクリアするか。そうしたリアルな課題を踏まえた設計が出来るようになります。
以下はAWS Skill Builder (MLA)で出てきた機械学習を設計する上でのライフサイクルの図。

![スクリーンショット 2024-12-22 14.59.12.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/18721/cd6cfb52-0aa5-6b58-ccf5-d34b02be5f83.png)
※参照： AWS Skill Builder (MLA)

## 試験勉強のポイント

### 1. SageMakerの実運用に近い問題が出題される
MLAの問題には、SageMakerでの学習ジョブやデプロイ、ハイパーパラメータチューニングなど、実運用を想定した内容が多く含まれます。とくに **LLM運用の可用性やスケーリング**、モニタリング等を含めた高度な知識が問われる可能性もあるため、**さらに高度な理論を学べるMLSを先に受ける** という作戦も有効です。MLSで深層学習理論や大規模モデルの最適化を押さえれば、MLAでの実運用問題にも対処しやすくなるでしょう。

### 2. 機械学習のアルゴリズムの理解
機械学習のアルゴリズム、モデルのチューニングや評価、**教師あり／教師なし学習やLLMの基礎を復習しながら、ハイパーパラメータ調整や勾配降下法、正則化手法** などを学ぶことができます。

### 3. BedrockやJumpStartを活用したLLM実装に触れてみる
MLAの学習を最大限に活かすには、**Bedrock** や **SageMaker JumpStart** で実際にLLMを動かしてみましょう。ファインチューニングや推論パフォーマンスの最適化を体感し、LLM運用の実務感覚をつかむことで、試験対策だけでなく将来的な実務でも大きな武器になるはずです。


## MLAで身につく知識の具体例

MLAの学習を通じて得られる具体的なスキルセットを、AI/ML/LLMの視点からピックアップしました。

- **AI/MLに関する深い理解**  
  - 教師あり／教師なし学習、深層学習、大規模言語モデル(LLM)の基礎理論  
  - 生成AIモデル（LLMや画像生成）をクラウド上でどう最適化し運用するか
- **SageMakerによるモデルライフサイクル管理**  
  - データ前処理、学習ジョブ作成、推論エンドポイントデプロイ、A/Bテストなど  
  - ハイパーパラメータチューニングを含めた大規模学習の最適化
- **Bedrockを用いたLLM運用**  
  - 事前学習済みLLMを導入し、ファインチューニングやRAG（Retrieval-Augmented Generation）を行う  
  - 推論コストを管理しつつ、セキュリティやバイアスに配慮した運用実践
- **MLOpsの自動化とセキュリティ**  
  - AWS CodePipelineやCodeBuild、SageMaker Pipelinesを使ったモデル再学習・継続的デリバリ  
  - IAMロールによるアクセス制御、Amazon S3/CloudTrail/CloudWatchの活用、インスタンスタイプの選定とスポットインスタンスによるコスト削減

## まとめ

**AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate（MLA-C01）** は、クラウドでAI/ML/LLMを運用するために必要な実務スキルを体系的に学べる資格です。大規模言語モデルをはじめとする生成AIのトレンドを踏まえつつ、SageMakerやBedrockを駆使してデプロイやCI/CD、セキュリティを含めたMLOpsを手がける力を身につけられます。

1. **LLM含む生成AIを運用するノウハウが得られる**  
   Bedrock・SageMakerによる大規模言語モデルのファインチューニングや推論、運用最適化を学習  
2. **クラウドネイティブなMLOpsの実装力を強化**  
   デプロイ、モニタリング、CI/CDの自動化、セキュリティ・コスト管理など、実務で役立つベストプラクティスを習得  
3. **MLSなど更なる専門資格への架け橋にも**  
   MLAで得た実装スキルを基礎として、深層学習アルゴリズムや大規模モデル最適化を扱うMLSにもスムーズに進める

もしAIFでAIの基礎をつかんだ後、「運用・実装にも踏み込みたい！」と思ったら、迷わずMLAにチャレンジしてみましょう！
社内でも **AIの本格活用を支えるエンジニア** として、大きく前進できるはずです！

ちなみにこの様なAWS活用 AI/ML/LLMイベントも定期的に開催していますので開催していれば是非、ご参加ください！

https://blueish.connpass.com/event/342077/


## AWSで学ぶAIの第一歩シリーズ

https://qiita.com/AkiraTameto/items/63ae94ab9bf746bae054

https://qiita.com/AkiraTameto/items/3cb205cb0312345f7e9d

https://qiita.com/AkiraTameto/items/120639cc205be5dc5acf

https://qiita.com/AkiraTameto/items/256dd30a5e6d9707687e