AI-900(Azure AI 基礎)の難易度・勉強法と演習問題150問【無料】

合格ライン 70% / 制限時間 45分 / 収録 150問(すべて無料・登録不要)

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試験概要

AI-900はMicrosoftが提供するAzure AIの入門認定試験で、機械学習・自然言語処理・コンピュータービジョン・生成AIといったAI技術の基本概念と、それらをAzureのサービスがどのように実現しているかを問う内容だ。エンジニア以外でも受験でき、前提資格や受験資格の制限はない。合格すると「Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals」バッジが取得でき、有効期限は設定されていない。

出題範囲はAIワークロードの基本的な特徴、Azure Machine Learning・Azure AI Servicesの活用、コンピュータービジョン・自然言語処理・会話AIの各ソリューション、そして生成AIと責任あるAIの原則に分かれる。問題の多くは概念の理解と「AzureのどのサービスがどのAI機能を担うか」を問う形式で、実際にコードを書く問題は出ない。

なお、AI-900は2026年6月30日に廃止予定で、後継のAI-901に置き換えられることが発表されている。2026年6月以降にAzure AI Fundamentals認定を新たに取得するにはAI-901が必要になる。AI-900合格済みの場合は認定がそのまま有効で、追加対応は不要だ。

難易度

難易度はFundamentalsレベルで、同じMicrosoftのAZ-900(Azure Fundamentals)とほぼ同じ層を対象にしている。AZ-900がクラウドインフラ全般を扱うのに対し、AI-900はAI・機械学習の概念に的を絞っている。どちらが先でなければならないという決まりはなく、並行して受験する人も多い。AI分野に興味があるなら先にAI-900から入るのも理にかなっている。

つまずきやすいのはAzureのAIサービス名の使い分けだ。Azure OpenAI Service、Azure AI Services、Azure Machine Learningといったサービスの役割を混同しやすい。出題数は35問前後、試験時間は45分で、合格スコアは700/1000。AZ-900と比べて問題の総量は少ないが、AI固有の用語が多いぶん、なじみのない人は多少の準備が要る。

IT未経験でもAIについて日常的に情報収集している人なら2週間程度で十分合格できる難易度だ。逆に「ChatGPTを聞いたことはあるが中身は全く知らない」という状態から始める場合は、概念の理解に時間をかけた方がいい。

勉強法

まずMicrosoft Learnの公式ラーニングパス「AI-900 試験の準備」を一通り進めるのが最短ルートだ。無料・日本語対応で、各モジュールの終わりに理解度確認問題もある。全体で10〜15時間あれば一周できる。機械学習の基礎から責任あるAIの原則まで順番に構成されているので、飛ばし読みせず順に進む方が知識がつながりやすい。

サービス名の暗記に苦労した場合は、Azureのドキュメントで各サービスの「概要」ページを開いて、1〜2行の説明文を自分の言葉に置き換えてみるといい。「Azure AI Speech は音声のテキスト変換と合成を担う」といった短い定義が頭に入れば、問題文の状況説明から正解のサービスが選びやすくなる。

Microsoft Virtual Training Daysに参加すると、試験料50%割引バウチャーが受け取れる場合がある。2日間の無料オンラインセミナーで、AI-900の出題範囲をそのままカバーしているため、勉強と割引取得を同時に進められる。日程はMicrosoft Learnのイベントページで確認できる。

仕上げは練習問題の繰り返しに尽きる。間違えた問題をメモして、翌日もう一度解く。このページの下にある演習問題150問で、どのカテゴリが弱いかを把握してから本番に臨むと安心できる。

よくある質問

試験は何問・何分ですか?

出題数は35問前後、試験時間は45分です。受付・説明・アンケートを含む着席時間は約65分になります。問題形式は単一選択・複数選択・ドラッグ&ドロップなど複数あります。

受験料はいくらですか?

日本では一般13,200円(税込)、学生7,700円(税込)が目安として案内されています。価格は改定されることがあるため、申し込み前にPearson VUEまたはMicrosoft認定資格ページで最新の金額を確認してください。Microsoft Virtual Training Daysを受講すると50%割引バウチャーが取得できる場合もあります。

AZ-900とAI-900、どちらを先に受ければいいですか?

決まりはなく、どちらが先でも構いません。クラウド全般の基礎を先に固めたいならAZ-900から、AI・機械学習に興味があるならAI-900から始めるのが自然です。両方取得することでAzureの幅広い基礎知識を示せます。

不合格になったら何日後に再受験できますか?

1回目の不合格後は24時間以上空ければ再受験できます。2回目以降の不合格はそれぞれ14日間の待機が必要です。同一試験は12か月以内に最大5回まで受験できます。

合格後の有効期限はありますか?

AI-900を含むFundamentals認定に有効期限はなく、一度合格すれば失効しません。更新試験の受験は不要です。

AI-900は2026年以降も受験できますか?

AI-900は2026年6月30日に廃止予定です。後継のAI-901が同時期に正式公開される予定で、以降はAI-901でAzure AI Fundamentals認定を取得する形になります。AI-900合格済みの認定はそのまま有効です。

出題ドメイン構成(収録問題の内訳)

ドメイン収録数
AI ワークロードと考慮事項27問(18%)
機械学習の基本原則34問(23%)
コンピュータ ビジョン ワークロード27問(18%)
自然言語処理ワークロード27問(18%)
生成 AI ワークロード35問(23%)

収録問題一覧(全150問・解説つき)

  1. ある小売企業が、過去3年間の販売データと季節トレンドを分析して、来月の在庫需要を予測するシステムを構築したいと考えている…
  2. ある物流会社が、配送センターのカメラ映像から荷物の破損を自動検知するシステムを導入したいと考えている。このユースケースに…
  3. ある保険会社が、顧客から送付された紙の申請書(PDF)の氏名・住所・生年月日などの情報を自動で読み取り、基幹システムに登…
  4. ある企業がカスタマーサポートチャットボットを構築したいと考えている。このボットは顧客の質問文を理解し、適切な回答を日本語…
  5. あるマーケティング部門が、製品の特徴を入力するだけで複数パターンの広告コピー(キャッチフレーズや本文)を自動生成したいと…
  6. ある医療機関が、患者の電子カルテ(テキスト記録)から「糖尿病」「高血圧」などの診断名を自動抽出し、研究データベースに格納…
  7. ある銀行がAIを使った融資審査システムを導入した後、女性の申請者が同条件の男性申請者より30%低い承認率を示すという問題…
  8. ある製造会社が工場の生産ラインに設置したカメラから取得した映像を用いて、製品の表面傷・変形・変色などの品質不良をリアルタ…
  9. ある人材会社がAIを使った採用選考補助ツールを導入しようとしている。Microsoftの責任あるAI原則の「包括性(In…
  10. ある法律事務所が何千件もの契約書(PDF形式)から特定の条項を自動で見つけ出し、リスク項目を一覧化するシステムを構築した…
  11. ある自治体が住民向けAIチャットサービスを導入する計画を立てている。住民がサービスの仕組みや回答の根拠を理解できるよう、…
  12. あるeコマース企業が顧客の購買履歴と閲覧行動データを分析し、各顧客が次に購入する可能性が最も高い商品カテゴリを特定してパ…
  13. ある学習プラットフォームが英語→日本語の自動翻訳機能をAIで実現しようとしている。また、学習者が提出したエッセイの文法・…
  14. あるAI開発チームが、ユーザーの個人情報(氏名・住所・購買履歴)を学習データに含むAIモデルを構築しようとしている。Mi…
  15. ある医療AI企業が患者の診断支援AIを開発し、AIが推奨した治療法で患者に重大な副作用が生じた。調査の結果、AIの判断が…
  16. ある企業が社内ナレッジベースに対して質問に答えるAIアシスタントを構築している。社員が「先月のプロジェクトXの予算は?」…
  17. ある交通機関がAIを導入し、カメラ映像から混雑エリアに集まる人数をリアルタイムでカウントして、警備員の配置を最適化したい…
  18. ある企業がAI採用スクリーニングシステムを導入した。システムは履歴書のテキストを解析して候補者をランク付けするが、訓練デ…
  19. ある病院が患者の入院中の生体データ(心拍数・血圧・体温の時系列)を監視するAIシステムを導入した。このAIは患者が6時間…
  20. ある金融機関が、大量の過去取引データを学習した生成AIモデルを使って新しい金融商品の説明文・リスク開示文書を自動作成する…
  21. ある小売企業がAIを使った需要予測システムと、AIチャットボットによる顧客サポートの2つのシステムを導入しようとしている…
  22. ある政府機関が国民向けの行政サービスにAIを導入しようとしている。AIの活用にあたり、視覚障害のある市民・高齢者・識字率…
  23. ある企業がAIプロジェクトを開始するにあたり、Microsoftの責任あるAI原則に基づいたガバナンス体制を整備しようと…
  24. ある企業がAI-900試験対策として、AIワークロードの種類とユースケースのマッピングを学習している。コンピュータービジ…
  25. あるAI開発チームが、Microsoftの責任あるAI原則の「プライバシーとセキュリティ」に準拠したシステムを設計しよう…
  26. ある企業のAI活用推進チームが、自然言語処理(NLP)を使うべきユースケースを社内で共有しようとしている。自然言語処理が…
  27. ある企業がAIシステムを本番環境に展開する前のレビューを行っている。Microsoftの責任あるAI 6原則のうち、「透…
  28. あるECサイトがユーザーの購買履歴を分析して、似た購買パターンを持つ顧客を自動的にグループ分けしたいと考えている。グルー…
  29. ある病院が患者の検査データをもとに「良性」または「悪性」の腫瘍を判定するモデルを作りたいと考えている。目的変数は「良性/…
  30. ある機械学習プロジェクトで、データサイエンティストが学習データをモデルに与える際、各サンプルに対して正解ラベル(例:「ス…
  31. ある機械学習プロジェクトで、データサイエンティストが「特徴量(Feature)」と「ラベル(Label)」という用語を使…
  32. あるデータサイエンティストが機械学習モデルの汎化性能を正確に評価するため、手元のデータを「訓練データ(Training …
  33. ある企業がAzure Machine Learningを使って機械学習パイプラインを構築したいと考えている。データサイエ…
  34. あるスタートアップの機械学習エンジニアが、適切な機械学習アルゴリズムを選択するために最適なアルゴリズムを自動で見つけたい…
  35. あるデータアナリストが機械学習モデルを訓練した後、その性能を評価するために精度(Accuracy)を計算した。精度が99…
  36. ある医療AIチームが、がんの早期発見モデルを評価している。「がんの見逃しを最小化すること」が最優先目標であり、誤検知(実…
  37. あるデータサイエンティストが機械学習モデルを訓練したところ、訓練データに対する精度は98%だったが、テストデータに対する…
  38. あるチームが住宅価格予測モデルを評価している。予測値と実際の価格の差(誤差)を評価したいが、「外れ値(大きく外れた予測)…
  39. あるデータサイエンティストが、Azure Machine Learning のコンピューティングリソースを選択している。…
  40. あるMLエンジニアが機械学習パイプラインを設計している。ハイパーパラメータのチューニングを行いたいが、テストデータをハイ…
  41. あるデータエンジニアが顧客離脱予測モデルを構築しようとしている。データセットには「顧客ID」「年齢」「契約期間」「月次利…
  42. ある画像認識モデルを構築するチームが、ディープラーニング(深層学習)を採用することにした。ディープラーニングが従来の機械…
  43. あるNLPエンジニアがTransformerアーキテクチャについて学んでいる。Transformerが従来のRNN(再帰…
  44. ある企業が顧客の購買履歴データから将来の購買金額を予測するモデルを評価している。モデルAのMAEは500円、RMSEは2…
  45. あるデータサイエンティストが機械学習モデルの特徴量エンジニアリングを行っている。「年齢:25歳」「収入:500万円」「利…
  46. ある機械学習チームがAzure Machine Learningでモデルをデプロイしようとしている。APIを呼び出すたび…
  47. あるデータサイエンティストが、Azure Machine Learning の自動ML(AutoML)でモデルを作成した…
  48. あるAIプロジェクトチームが、事前学習済みの大規模言語モデル(LLM)を自社データで追加学習させて専門分野に特化させる手…
  49. ある企業がAzure Machine Learningを使って機械学習パイプラインを再現可能にしたいと考えている。実験の…
  50. あるMLチームが不正取引検出モデルを本番環境にデプロイした後、モデルの精度が3か月後に大幅に低下した。訓練データとテスト…
  51. ある医療診断AIの開発チームが、モデルの公平性(Fairness)を評価したところ、特定の人口統計グループ(高齢者)に対…
  52. あるMLエンジニアが、k分割交差検証(k-fold Cross Validation)を実施した。この手法を単純な訓練・…
  53. あるデータサイエンティストが大規模テキストデータを扱うTransformerベースのモデルを事前学習させようとしている。…
  54. ある企業がAzure Machine Learning パイプラインを本番運用している。毎週新しい顧客データが追加される…
  55. ある企業のデータチームが機械学習プロジェクトを開始する際に、問題設定の段階で判断すべき事項がある。機械学習の「教師あり学…
  56. あるデータサイエンティストが、機械学習モデルの構築に使うAzure Machine Learning の主要機能について…
  57. あるデータサイエンティストが機械学習モデルを評価するためにさまざまな指標を検討している。分類モデルの評価に使用できる指標…
  58. あるAIエンジニアが、深層学習(ディープラーニング)の特徴と利用シーンについて同僚に説明しようとしている。深層学習の特徴…
  59. あるMLチームがAzure Machine Learningでモデルを訓練するためのコンピューティングリソースを選択しよ…
  60. あるデータサイエンティストが、Transformerアーキテクチャを使った大規模言語モデル(LLM)の事前学習について技…
  61. あるMLエンジニアが機械学習モデルの公平性と責任あるAI(Responsible AI)について検討している。Azure…
  62. ある小売企業が、倉庫内を流れるコンベア上の商品パッケージを自動的に識別するシステムを導入したい。カメラで撮影した画像から…
  63. ある物流会社が、配送センターのカメラ映像からフォークリフトと人が同じエリアにいる危険な状況を検知したい。1フレームの画像…
  64. ある行政機関が、紙の申請書をデジタル化するシステムを構築したい。スキャンされた申請書の画像から住所・氏名・日付などの記入…
  65. ある医療機関が患者の入口にカメラを設置し、患者が入室した際に顔が検出されたら自動的に受付担当者に通知するシステムを構築し…
  66. ある製造業の品質管理チームが、自社の製品ライン専用の画像分類モデルを構築したい。工場の製品に特化した不良品検出を行いたい…
  67. ある保険会社が、事故現場の写真を自動解析するシステムを構築したい。写真から「車両損傷の有無」「損傷の種類(へこみ・割れ・…
  68. ある小売チェーンが店舗の棚画像から「欠品している商品の棚位置(行・列)」を自動検出するシステムを導入したい。画像内の特定…
  69. ある金融機関が、顧客が窓口に来店した際の本人確認プロセスを改善したい。顧客が提示した身分証明書(運転免許証)の写真画像か…
  70. ある公共施設のセキュリティチームが、入退場ゲートに顔認証システムを導入したい。事前に登録した従業員の顔と来訪者の顔を照合…
  71. ある動画配信サービスが、アップロードされた動画コンテンツのメタデータを自動生成したい。各動画から「登場人物の顔」「シーン…
  72. ある都市交通局が、主要交差点に設置したカメラのリアルタイム映像を解析して、歩行者が車道に侵入した際に警告を発するシステム…
  73. ある EC サイトが商品画像の品質チェックを自動化したい。出品者がアップロードした画像が「商品の背景が白い」「商品が中央…
  74. ある医療機関が、X線画像から異常を検出するAIシステムを開発したい。既存の汎用コンピュータ ビジョン モデルでは医療画像…
  75. ある教育機関が、試験の解答用紙(手書き)を自動採点するシステムを構築したい。解答用紙には手書きの記述回答と選択回答(〇×…
  76. ある小売店がセルフレジシステムを導入したい。顧客が商品をカメラの前にかざすと商品のバーコードが読み取れない場合でも「何の…
  77. ある建設会社が工事現場の安全管理のため、作業員がヘルメットと安全ベストを着用しているかを工事現場カメラで確認するシステム…
  78. ある観光地の管理局が、観光スポットに設置したカメラで1日あたりの訪問者数と混雑ピーク時間帯を計測したい。カメラ映像から人…
  79. ある出版社がデジタルアーカイブ化プロジェクトを進めている。数万ページの古い書籍(活字印刷)と著者の手書きメモが混在したド…
  80. ある HR テック企業が採用管理システムを構築中である。求職者が自己紹介動画をアップロードした際に、動画内の主なトピック…
  81. ある金融サービス企業が本人確認(KYC)プロセスを自動化したい。顧客がスマートフォンで撮影した顔写真と身分証明書の顔写真…
  82. ある小売企業がAzure AI Custom Visionで商品認識モデルを本番運用している。新商品が毎週追加されるため…
  83. ある医療画像診断支援企業が、Azure AI Custom Vision で訓練した眼底写真の異常分類モデルを評価したと…
  84. ある物流会社が Azure AI Vision を導入して配送センター内の業務効率化を図りたい。以下のユースケースのうち…
  85. ある企業が Azure AI Face サービスを評価している。Azure AI Face が提供する機能として正しいも…
  86. ある製造業のDX推進担当者が、Azure AI Custom Vision を使ったプロジェクトを計画している。Azur…
  87. あるコンテンツモデレーション担当者が、ユーザー投稿動画の自動審査システムを Azure で構築したい。動画の審査に Az…
  88. コンピュータ ビジョンの基本的なタスクについて、正しい説明の組み合わせを2つ選択してください。
  89. ある小売企業が顧客レビューを自動分類するシステムを構築したい。数万件のレビューテキストを分析し、各レビューが肯定的・否定…
  90. ある多国籍企業のサポートチームが、世界中の顧客から寄せられるメールを処理している。メールが英語・フランス語・日本語・アラ…
  91. ある法律事務所が契約書のテキストから重要な条件(支払い期限・違約金・解除条件など)を自動的に抽出して一覧表示するツールを…
  92. ある医療機関が患者のカルテテキストを解析し、記載されている疾患名・薬品名・医療処置名などを自動的に認識・タグ付けするシス…
  93. ある旅行会社が英語で書かれたホテルの説明文を日本語・韓国語・簡体字中国語に一括して翻訳し、多言語のWebサイトに掲載した…
  94. ある公共放送局が生放送番組のリアルタイム字幕生成システムを構築したい。音声ストリームをリアルタイムにテキストへ変換し、画…
  95. あるコールセンター企業が数千件の通話録音を分析し、顧客が主にどのような問題(製品の不具合・配送遅延・返金要求など)につい…
  96. ある金融機関が取引明細のテキストから「株式会社〇〇」「△△銀行」などの法人名や「東京都港区」などの住所情報を自動抽出し、…
  97. ある E コマース企業が商品ページに「この商品について質問する」チャット機能を追加したい。商品の仕様・使い方・返品ポリシ…
  98. あるスマートホームアプリが「リビングの照明を消して」「エアコンを28度に設定して」などの自然言語コマンドを受け付けたい。…
  99. ある国際会議で英語のプレゼンテーション音声をリアルタイムで日本語テキストとして参加者に表示したい。音声から直接目標言語の…
  100. ある金融サービス企業が電話による顧客本人確認プロセスを自動化したい。顧客が指定のパスフレーズを読み上げると、その声紋が登…
  101. あるナビゲーションアプリが車内でユーザーに音声でルート案内を行いたい。目的地・経由地・到着予想時刻などのテキスト情報を自…
  102. ある企業が社内のナレッジベース(社内 Wiki・マニュアル・FAQ 集)を対象にした質問応答ボットを構築したい。従業員が…
  103. ある HR テック企業が求人票テキストを分析し、応募者が応募前に主要なスキル要件・待遇・雇用形態を一目で把握できるサマリ…
  104. ある旅行プラットフォームが宿泊施設のレビューを複数の側面(清潔さ・立地・スタッフの対応・設備)ごとに評価したい。Azur…
  105. ある製造業の企業が保守マニュアル(英語・ドイツ語・日本語の混在)を管理しており、どの言語でドキュメントが書かれているかを…
  106. ある保険会社が事故報告書(非構造化テキスト)を処理し、①事故発生日時、③関係者の氏名、②損害を受けた物品・車両の種類を自…
  107. あるカスタマーサービスプラットフォームが Azure AI Language の会話言語理解(CLU)を使って問い合わせ…
  108. ある法律事務所が英語の判例テキストを日本語に翻訳する際、訴訟当事者の固有名詞や法律用語は翻訳せず原文のまま保持したい。A…
  109. あるグローバル企業が Azure AI Language の質問応答プロジェクトを構築し、英語の社内 FAQ を知識源と…
  110. ある企業が顧客向けチャットボットに Azure AI Language の会話言語理解(CLU)と質問応答を組み合わせて…
  111. ある企業が Azure AI Language を使った NLP パイプラインを設計している。テキストデータに対して実行…
  112. ある企業が Azure AI Speech サービスを活用しようとしている。Azure AI Speech が直接提供す…
  113. ある企業がグローバルカスタマーサポートの自動化において、テキストと音声の両チャネルに対応したシステムを構築している。要件…
  114. ある企業がチャットボットシステムを設計している。「ユーザーの意図を理解してバックエンド API を呼び出す」用途と「製品…
  115. ある企業が Azure AI Translator を使って多言語コンテンツ管理システムを構築している。Azure AI…
  116. ある企業のマーケティング担当者が、製品紹介ブログ記事の下書きを短時間で作成したいと考えています。担当者はプログラミングの…
  117. あるスタートアップが、生成 AI モデルに入力するテキストの断片を「トークン」と呼んでいることを説明しようとしています。…
  118. ある開発チームが、社内のFAQデータベースに基づいて正確な回答を生成するチャットボットを構築しています。モデルが学習デー…
  119. ある企業が Azure OpenAI Service を使った文書要約システムを構築しました。テスト中に、モデルが実際に…
  120. ある開発者が、ユーザーからの自然言語の質問を受け取り、適切な関数を自動的に呼び出す AI エージェントを構築したいと考え…
  121. ある医療系スタートアップが、患者向けの症状チェックチャットボットを Azure OpenAI Service で構築して…
  122. ある企業が、従業員が自然言語で質問すると Azure OpenAI Service のモデルが回答を返す社内知識検索シス…
  123. ある金融サービス企業が、顧客向けの投資アドバイスチャットボットを構築するために Azure OpenAI Service…
  124. ある開発者が Azure OpenAI Service で GPT-4o モデルを使ったアプリケーションを構築しています…
  125. ある教育スタートアップが Azure OpenAI Service を使って数学の問題を解説する AI チューターを構築…
  126. ある企業が Azure OpenAI Service の GPT-4 を使ったコード生成ツールを社内展開しています。開発…
  127. ある法律事務所が、過去の判例ドキュメントを PDF 形式で大量に保有しており、弁護士が自然言語で「〇〇事件に類似した過去…
  128. ある企業が、Azure OpenAI Service の GPT-4o モデルを使って顧客からのメールを自動分類するシス…
  129. ある製造業の企業が、Azure OpenAI Service を使った生成 AI アプリケーションを本番環境に展開する前…
  130. あるゲーム会社が、プレイヤーとリアルタイムで会話できる NPC(ノンプレイヤーキャラクター)を Azure OpenAI…
  131. ある HR スタートアップが、履歴書のスクリーニングを自動化するために Azure OpenAI Service を使っ…
  132. ある企業が、顧客向けに Azure OpenAI Service を使ったチャットシステムを構築しています。ユーザーが「…
  133. ある企業が Azure AI Foundry を使って生成 AI ソリューションの開発を始めようとしています。Azure…
  134. ある教育機関が、学生の作文を採点するシステムを Azure OpenAI Service で構築しています。採点基準(ル…
  135. ある小売企業が Microsoft Copilot for Microsoft 365 の導入を検討しています。Copi…
  136. ある企業が Azure OpenAI Service で、ユーザーの質問に対してカスタマーサポートの回答を生成するシステ…
  137. ある IT 企業が、GitHub Copilot を開発チームに導入しようとしています。GitHub Copilot の…
  138. ある金融機関が、Azure OpenAI Service で構築した融資審査支援システムについて、規制当局から「AI の…
  139. ある製薬企業が、研究論文から新薬候補の情報を抽出する生成 AI システムを Azure OpenAI Service で…
  140. あるコンテンツプラットフォーム企業が、ユーザー投稿を自動審査するシステムを Azure OpenAI Service で…
  141. ある企業が Azure OpenAI Service で社外向けチャットボットを運用しています。ある日、ユーザーが「前の…
  142. ある企業が、Azure OpenAI Service で GPT-4 を使った複数の生成 AI アプリケーションを運用し…
  143. ある企業が生成 AI の基本概念について社内研修を行っています。大規模言語モデル(LLM)の特性について正しいものを2つ…
  144. ある企業が Azure OpenAI Service を本番利用するにあたり、Microsoft の責任ある AI 原則…
  145. ある開発チームが Azure OpenAI Service を使って RAG(検索拡張生成)アーキテクチャを設計していま…
  146. ある企業が、社内で使用する生成 AI アプリケーションに適用するプロンプトエンジニアリングの手法を選定しています。以下の…
  147. ある大手小売企業が、顧客向けの AI チャットボットを Azure OpenAI Service で本番稼働させています…
  148. ある企業が Azure OpenAI Service でカスタムアシスタントを構築し、ユーザーの質問に対して高精度な回答…
  149. ある医療機器メーカーが、医師向けの診断支援 AI を Azure OpenAI Service で構築しています。本番展…
  150. ある企業が、Azure OpenAI Service の GPT-4 モデルを使って顧客から受け取った契約書の要点を自動…