AWSの機械学習資格はどれを取る？3つの違いと選び方

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「AWSの機械学習の資格って、どれを取ればいいんでしょうか」
「調べたら名前が何種類も出てきて、違いが分かりません」

この記事は、そんな迷いを持って「AWS 機械学習 資格」と検索したあなたのために書きました。

先に一番大事なことを書きます。検索でよく出てくる「AWS Certified Machine Learning – Specialty」は、すでに受験できません。公式ページに「この認定資格は廃止されます。この試験の最終受験日は 2026 年 3 月 31 日です」と記載されています（2026年9月24日確認）。古い記事を読んで準備を始めると、その時間が無駄になります。

この記事では、2026年9月24日時点で公式ページを確認したうえで、いま受けられる2つの認定の違い、日本語で受けられるのはどれか、学習の順番、そして資格の前にやることを解説します。数字はすべてAWSの公式ページの記載どおりに書きます。

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3つの認定と、その現在地（2026年9月24日時点）

名前が似ているので、まず現状を整理します。

認定	位置づけ	いまの状況
AWS Certified AI Practitioner	Foundational（基礎）	受験できる
AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate	Associate	受験できる。ただし試験が更新中
AWS Certified Machine Learning – Specialty	Specialty	廃止。最終受験日は2026年3月31日

3行目について補足します。公式ページには「認定資格保有者は、取得日から3年間にわたって有効な認定資格を維持できます」とあります。すでに持っている人の資格が無効になるわけではありません。これから取りに行くことができない、ということです。

検索結果には、廃止前に書かれた記事がまだ多く残っています。参照する情報の日付を必ず見てください。この記事も同じで、AWSの認定は内容も費用も変わります。受験を決める前に公式ページで最新の表示を確認してください。

なぜ廃止されたのかは公式に説明されていませんが、認定の体系を見ると流れは読めます。以前は「Specialty」という専門枠に置かれていた機械学習が、Associate（中級）の常設枠に移った形です。特別な専門分野ではなく、クラウドを扱う人が通る道の1つになった、という位置づけの変化と読めます。

→ 資格全体の位置づけはAIエンジニアの資格にまとめています。

いま受けられる2つを比べる

難易度も、想定している人も違います。

項目	AI Practitioner	ML Engineer – Associate（MLA-C01）
カテゴリ	Foundational	Associate
試験時間	90分	130分
問題数	65問	65問（択一選択・複数選択）
費用	100 USD	150 USD
対象受験者（公式の記載）	AWSでのAI/ML概念と生成AIの基礎知識を検証したい方	Amazon SageMakerなどの機械学習エンジニアリングAWSサービスの使用経験が少なくとも1年ある個人
日本語	あり	あり
有効性	—	3年

費用はAWSの公式ページにUSDで記載されています。公式には「為替レートを含む他の料金情報については、『試験の料金』をご覧ください」と注記があるため、円での支払額は受験時に確認してください。

差がはっきり出るのは、対象受験者の欄です。Associateのほうは「使用経験が少なくとも1年」と明記されています。まったく触ったことがない状態から受けるものではない、という位置づけです。一方、AI Practitionerは基礎知識の確認なので、これから始める人でも取りかかれます。

もう1点、受験方法は2つとも同じです。公式には「ピアソンVUEテストセンターまたはオンライン監督付き試験」と記載されています。自宅から受けるか、会場で受けるかを選べます。自宅受験には部屋の条件や本人確認の手順があるので、初めてなら会場のほうが余計な心配は減ります。

試験が更新中｜日本語で受けられるのはどちらか

ここが2026年9月24日時点で一番ややこしい部分です。

AWSの公式ページには、次のように書かれています（2026年9月24日確認）。

• アップデート版（MLA-C02）の登録は2026年9月1日に開始
• 現在の試験（MLA-C01）を英語で受験できる最終日は2026年9月28日
• 他の言語（韓国語、日本語、簡体字中国語）での現在の試験は、MLA-C02が一般提供されるまで引き続き受験できる

つまり、日本語で受けるなら、いまはMLA-C01です。MLA-C02のベータ版は英語のみの提供とされています。

更新版の内容も公式に出ています。MLA-C02は170分・85問で、費用は75米ドル（ベータ価格）と記載されています。対象受験者の欄にはAmazon Bedrockが加わり、受験者の役割例にはLLMOpsエンジニアが追加されています。生成AIの運用が範囲に入ってきたことが読み取れます。

迷ったときの考え方はこうです。日本語で受けたいなら、いま出ているMLA-C01で問題ありません。取得した認定の有効性は3年と記載されています。英語で受けられて、生成AIの運用まで含めて学びたいなら、更新版を待つ選択もあります。

※ この節の内容は移行期のもので、短期間で変わります。必ず公式ページで最新の表示をご確認ください（本記事の確認日：2026年9月24日）。

どれから取るか｜3つのパターン

いまの立ち位置で変わります。

いまの状況	おすすめの入り口	理由
AWSもAIもこれから	まずAI Practitioner	基礎知識の確認が目的の試験。用語の地図ができる
AWSは使っているが機械学習は初めて	AI Practitioner → ML Engineer	AWSの土地勘はあるので、ML側の用語から埋める
機械学習はやっているがAWSは初めて	AWSの基礎 → ML Engineer	手法は分かっているので、サービスの対応関係を覚える

共通して言えるのは、Associateから先に取ろうとしないほうが早いということです。公式が「使用経験が少なくとも1年」と書いている試験に、触ったことのない状態で挑むと、用語を暗記する勉強になります。それは合格しても残りません。

順番に迷ったら、手を動かせる範囲から始めてください。無料の枠で小さく試し、何がどのサービスに当たるのかを体で覚えてから試験範囲に入ると、暗記の量が減ります。

→ 学習の順番はAIエンジニアに必要なスキル、資格の位置づけはE資格・G検定もあわせてご覧ください。

もう1つ、取る時期の話をしておきます。資格の有効性は3年と記載されています。転職を考えている時期から逆算すると、選考の直前に慌てて取るより、学習の途中に目標として置くほうが機能します。期限があると学習のペースが作りやすく、結果として続きやすくなります。

資格を取っても埋まらないもの

ここを知らずに取ると、合格後に手が止まります。

資格で埋まる	資格では埋まらない
用語と、サービスの対応関係	何を作るかを決めること
選択肢を知っていること	選択肢の中から選ぶ判断
全体像の地図	詰まったときに原因を切り分ける手順

右の列は、試験の形式上どうしても測れない部分です。言語を覚えることはスタートライン。現場で価値が出るのは、何を作るかを設計し、AIに正しく指示し、出力をレビューして品質を担保する力です。資格は左の列を証明してくれますが、右の列は別に用意する必要があります。

具体的には、試験勉強と並行して、小さくても1つ作ってください。データを読み込み、学習させ、呼び出せる形にして、動かしてみる。規模は小さくて構いません。この経験があると、試験問題を読んだときに「これは実際にやった話だ」と分かる問題が増えます。逆に、作らずに暗記だけで進めると、似た選択肢で迷い続けます。

もう1つ注意点があります。試験勉強で覚えたサービス名は、そのままでは実務の役に立ちません。「このサービスは何ができるか」ではなく「この場面ではどれを選ぶか、なぜ他ではないのか」まで言えて初めて使えます。問題を解いたあとに、選ばなかった選択肢がなぜ違うのかを説明してみると、この差が埋まります。

→ 制作物の作り方はポートフォリオの作り方、資格の要否はAIエンジニアの資格にまとめています。

選考でどう見られるか

「資格があるから採る」という選考はほとんどありません。ただし使い道はあります。

• 効く場面①：書類で読み飛ばされにくくなる。経歴に関連する記載が少ないとき、関心の方向を示す材料になります
• 効く場面②：学習を続けられる人だと分かる。期限を決めて取り切った事実そのものが情報になります
• 効きにくい場面：面接での技術的な深掘り。聞かれるのは「何を作り、どう判断したか」です

3つ目が本題です。面接では、資格の話は5分で終わり、残りは作ったものの話になります。だから、資格を取る計画を立てるときは「取ったあとに何を話すか」まで含めて決めてください。取ること自体が目的になると、面接で話す材料が増えません。

もう1つ、資格の使い道として見落とされがちなのが社内での異動です。すでに働いている会社でAIに関わる部署に移りたい場合、資格は「関心があります」を伝える分かりやすい材料になります。社外への転職より、社内での説明に効くことがあります。

また、クラウド側の認定は、AI関連以外の職種でも評価されます。AI一本に絞りきれていない段階なら、つぶしが利く選択でもあります。

→ 面接の準備はAIエンジニアの面接対策、求人の見方は求人の探し方・見方にまとめています。

未経験からAIエンジニアを目指すなら

資格は「知っている」の証明にはなりますが、「作れる」の証明にはなりません。合格したあとに手が止まるのは、試験勉強と実務のあいだに設計・指示・レビューという段があるからです。

未経験からエンジニアになった受講生の実績

「本当に未経験からなれるのか」は、実際になった人を見るのが一番早いです。いずれもAWS・Javaコースの卒業生ですが、「未経験から学び、ポートフォリオを作り、転職する」という道筋はAIエンジニアでも同じです。

事例①：完全未経験から半年でWebエンジニアへ｜年収250万円→600万円

プログラミング完全未経験からJavaコースを受講し、受講開始から半年でWebエンジニアとして転職。年収は250万円から600万円へと2倍以上になり、フルリモート・残業ゼロの働き方を実現しました。

特筆すべきは「半年」というスピードです。特別な才能があったわけではなく、講義に毎週出席し、分からないことをその週のうちに質問で解消する、という当たり前のことを止めずに続けた結果でした。

▶ 赤松さんのインタビューを読む

事例②：30代後半・未経験からクラウドインフラエンジニアへ｜初年度から年収600万円

30代後半、AWS未経験からAWSコースを受講。キャリアチェンジ後の最初の職場で年収600万円に到達し、フルリモートで働いています。

「30代後半では遅い」という不安を持つ方は多いですが、この事例はそれを覆しています。前職までの社会人経験は、エンジニアになってからもプロジェクトの進め方や顧客とのやり取りで強みになります。年齢は壁ではなく、むしろ武器になり得ます。

▶ 石川さんのインタビューを読む

事例③：AWSを武器に差別化｜本業＋副業で年収800万円・フルリモート

AWSコースで学んだスキルを武器に、フルリモート勤務のエンジニアとして転職。本業と副業を合わせて年収800万円を達成しました。

ポイントは「差別化」です。エンジニアの数は多くても、クラウドやAIといった需要の高い領域を扱える人は限られます。学ぶ領域を選ぶことが、そのまま市場価値の差になる。AIエンジニアを目指す方にとっても、まさに同じ構造が当てはまります。

▶ まつもとさんのインタビューを読む

まとめ｜廃止された資格を追いかけない

この記事のポイントを3つにまとめます。

1. ML – Specialty はもう受けられない。公式に「最終受験日は2026年3月31日」と記載されています（2026年9月24日確認）。古い記事を参考に準備を始めないでください。
2. いま受けられるのは AI Practitioner と ML Engineer – Associate。後者は公式に「使用経験が少なくとも1年」と書かれた試験です。順番を飛ばすと暗記になります。
3. Associate は試験の更新中で、日本語で受けられるのは MLA-C01。英語版の MLA-C01 は2026年9月28日までと記載されています。移行期なので公式の最新表示を必ず確認してください。

資格全体の位置づけはAIエンジニアの資格、学習の順番は必要なスキルにまとめています。