Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)
Fundamentals / ベンダー資格(Microsoft)
どんな試験か
Microsoft AzureのAIサービスを使うための基礎知識を問う入門資格です。AI/MLの概念、Azure AI Services(旧Cognitive Services)、Azure OpenAI、機械学習の基礎など、AzureでAIを始める前に押さえておきたい全体像を学べます。
出題傾向
AIワークロードと考慮事項 15〜20%
機械学習の基礎 20〜25%
コンピュータービジョンの機能 15〜20%
自然言語処理の機能 15〜20%
生成AIの機能 20〜25%
Microsoft Learnの試験ガイドに基づく出題分野。2024年に生成AI領域が追加。
サンプル問題（3問）
公式の過去問は非公開のため、AI-900の出題傾向に沿った例題を掲載しています。Microsoft公式の「Microsoft Learn」(無料)にも公式サンプル問題が公開されています。
問1
メールがスパムかどうかを判定するシステムを作るとき、最も適した機械学習の種類はどれか。
A. 教師なし学習 (Unsupervised Learning) - クラスタリング
B. 教師あり学習 (Supervised Learning) - 分類
C. 強化学習 (Reinforcement Learning)
D. 教師あり学習 (Supervised Learning) - 回帰
B. 教師あり学習 (Supervised Learning) - 分類
C. 強化学習 (Reinforcement Learning)
D. 教師あり学習 (Supervised Learning) - 回帰
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正解：B
「スパム/非スパム」のように離散的なカテゴリを予測するタスクは「教師あり学習の分類(classification)」です。学習時にはあらかじめラベル付けされた(スパム/非スパムが分かっている)データを使います。 Aのクラスタリングはラベルなしデータをグループ分けする手法。Cの強化学習は試行錯誤による報酬最大化(ゲームAIなど)。Dの回帰は連続値(売上予測など)の予測で、本問のカテゴリ分類とは異なります。
「スパム/非スパム」のように離散的なカテゴリを予測するタスクは「教師あり学習の分類(classification)」です。学習時にはあらかじめラベル付けされた(スパム/非スパムが分かっている)データを使います。 Aのクラスタリングはラベルなしデータをグループ分けする手法。Cの強化学習は試行錯誤による報酬最大化(ゲームAIなど)。Dの回帰は連続値(売上予測など)の予測で、本問のカテゴリ分類とは異なります。
問2
Azure OpenAI Service で利用できる主な機能として、最も適切なものはどれか。
A. GPTモデル等を企業データ内で安全に利用し、独自データを使ったプロンプト応答(RAG)も構築できる
B. 物理的な人型ロボットを制御する
C. オンプレミスのSQL Serverに自動接続する
D. Windows OSを生成AIで自動更新する
B. 物理的な人型ロボットを制御する
C. オンプレミスのSQL Serverに自動接続する
D. Windows OSを生成AIで自動更新する
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正解：A
Azure OpenAI Service は、OpenAI の GPT等のモデルをMicrosoft Azureの企業向けセキュリティ・プライバシー基準のもとで利用できるサービスです。代表的な使い方として、独自データを使ったRAG(Retrieval-Augmented Generation)による文書検索チャットなどが挙げられます。 B〜Dはサービスの実態と無関係。AI-900では「Azure OpenAIで何ができるか」を概念レベルで問う問題が頻出です。
Azure OpenAI Service は、OpenAI の GPT等のモデルをMicrosoft Azureの企業向けセキュリティ・プライバシー基準のもとで利用できるサービスです。代表的な使い方として、独自データを使ったRAG(Retrieval-Augmented Generation)による文書検索チャットなどが挙げられます。 B〜Dはサービスの実態と無関係。AI-900では「Azure OpenAIで何ができるか」を概念レベルで問う問題が頻出です。
問3
AIシステムを開発・運用する上での「責任あるAI(Responsible AI)」の原則として、Microsoftが掲げていないものはどれか。
A. 公平性 (Fairness)
B. 信頼性と安全性 (Reliability & Safety)
C. プライバシーとセキュリティ (Privacy & Security)
D. 計算速度の最大化 (Maximum Computation Speed)
B. 信頼性と安全性 (Reliability & Safety)
C. プライバシーとセキュリティ (Privacy & Security)
D. 計算速度の最大化 (Maximum Computation Speed)
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正解：D
Microsoftの「責任あるAI」原則は6つあり、Fairness、Reliability & Safety、Privacy & Security、Inclusiveness、Transparency、Accountability です。計算速度は技術指標であり、責任あるAIの倫理的原則ではありません。 AI-900では責任あるAIの原則を問う問題が必ず出題されます。各原則の意味(公平性=偏ったデータで不公平な判断を避ける、透明性=AI判断の根拠を説明可能にする、など)も押さえておきたい論点です。
Microsoftの「責任あるAI」原則は6つあり、Fairness、Reliability & Safety、Privacy & Security、Inclusiveness、Transparency、Accountability です。計算速度は技術指標であり、責任あるAIの倫理的原則ではありません。 AI-900では責任あるAIの原則を問う問題が必ず出題されます。各原則の意味(公平性=偏ったデータで不公平な判断を避ける、透明性=AI判断の根拠を説明可能にする、など)も押さえておきたい論点です。
向いている人
・AzureのAIサービスを使い始める方
・AIプロジェクトの企画担当
・G検定など他のAI入門資格と並行で取得したい方
学習リソース
公式
Microsoft Learn AI-900公式ページ AI-900 ラーニングパス (Microsoft Learn 無料) 問題集
AI-900 試験対策テキスト 講座
Udemy AI-900 試験対策講座