Microsoft Azure AI Cloud Developer Associate参考書
Azure 上で AI クラウドソリューションを開発・統合・監視する開発者アソシエイト資格（AI-200）。
Microsoft Azure AI Cloud Developer Associate（AI-200）について
Microsoft Azure AI Cloud Developer Associate（AI-200）は、Microsoft が提供するアソシエイトレベルの認定資格です。このページでは、試験範囲を全 4 章・8 節の参考書として体系的に解説し、本番形式の練習問題で理解度を確認できます。下の章一覧から順に読み進め、「問題集で演習する」で実力を試すのが効率的な学習の流れです。
試験で問われる分野（出題範囲の目安）
- AI 向け Azure データ管理サービス（ベクトルDB）約 28%
- コンテナ／サーバーレス コンピュート約 24%
- メッセージングとイベント駆動 AI パイプライン約 24%
- セキュリティと可観測性約 24%
配点は本番試験の目安です。各分野は下の章・節で詳しく解説しています。
公式の試験情報：https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/ai-200
1AI 向け Azure データ管理サービス
- 1.1ベクトルデータと類似検索
AI アプリ（特に RAG）のデータ層を支える「ベクトル」の考え方——埋め込みによるベクトル化、類似度（距離）による意味検索、近似最近傍（ANN）インデックス——を開発者の視点で理解します。
- 1.2Azure のベクトル対応データサービス
AI アプリのベクトルを保存・検索する Azure の選択肢——Azure AI Search、Cosmos DB for NoSQL、Azure Database for PostgreSQL（pgvector）、Azure Managed Redis——の特徴と、用途に応じた選択基準を開発者の視点で理解します。
2コンテナ／サーバーレス コンピュート
- 2.1コンテナで AI ワークロードを動かす
AI バックエンドをコンテナで実行・配布する基礎——コンテナの考え方、Azure Container Registry（ACR）でのイメージ管理、Azure Container Apps と Azure Kubernetes Service（AKS）の使い分け——を開発者の視点で理解します。
- 2.2スケールとサーバーレス関数
イベント駆動でコンテナ/関数を自動スケールする KEDA、サーバーレスの Azure Functions（トリガーとバインディング）、そしてコンピュートの選択基準を、AI バックエンドの文脈で理解します。
3メッセージングとイベント駆動 AI パイプライン
- 3.1メッセージングによる非同期・疎結合
AI バックエンドを疎結合・回復性のある形でつなぐメッセージング——Azure Service Bus（キュー／トピック）と Azure Event Grid——の役割と使い分けを、開発者の視点で理解します。
- 3.2イベント駆動 AI パイプラインと AI サービス統合
メッセージング・関数・コンテナを組み合わせてイベント駆動の AI パイプラインを構築し、Azure OpenAI / Azure AI services を疎結合に統合する設計と、回復性（再試行・冪等性）の考え方を理解します。
4セキュリティと可観測性
- 4.1シークレット管理と ID
AI バックエンドの機密情報と構成を安全に扱う設計——Azure Key Vault（シークレット/キー/証明書）、Azure App Configuration（構成と機能フラグ）、マネージド ID によるキーレス認証と RBAC——を開発者の視点で理解します。
- 4.2可観測性（監視・トレース・ログ）
分散した AI バックエンドの挙動を把握する可観測性——OpenTelemetry による計装、分散トレース、Application Insights / Azure Monitor、KQL によるログ分析、そしてトークン/コスト/品質の監視——を理解します。