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)
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)
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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、…
- 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…
- 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・…
- 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…
- 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…
- 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?」…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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/…
- 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…
- 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…
- 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 …
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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)…
- 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。…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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・…
- 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。…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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・…
- 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…
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- 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…
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- 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…
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- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
- 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…
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- 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。
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