Instiq

Microsoft Azure AI Fundamentals参考書

Azure の AI / 機械学習の基礎入門資格（AI-900）。

問題集で演習する →用語集を見る →ナレッジマップ →

Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-900）について

Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-900）は、Microsoft が提供する入門レベルの認定資格です。このページでは、試験範囲を全 5 章・11 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 のワークロードと考慮事項約 19%
  • 機械学習の基礎約 19%
  • コンピュータービジョン約 19%
  • 自然言語処理約 19%
  • 生成 AI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。

※ この試験は2026-06-30 に提供終了予定です（後継：AI-901）。

公式の試験情報：https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/ai-900

1AI の概要と責任ある AI

  • 1.1AI のワークロードと種類

    AI とは何か、AI・機械学習・深層学習の関係、Azure でよく扱う AI ワークロード（機械学習・コンピュータービジョン・自然言語処理・ドキュメントインテリジェンス・ナレッジマイニング・生成 AI）の種類と用途、そして Azure がそれらを「事前構築」か「カスタム」で提供する仕組みを理解します。AI-900 の出発点です。

  • 1.2責任ある AI の原則

    AI を安全・公正・透明に使うための Microsoft の「責任ある AI」6原則（公平性／信頼性と安全性／プライバシーとセキュリティ／包括性／透明性／説明責任）と、各原則を支える Azure の機能・ツールを理解します。

2機械学習の基礎

  • 2.1機械学習の種類

    機械学習の基本的な考え方と、教師あり学習（回帰・分類）／教師なし学習（クラスタリング）の違いを理解します。

  • 2.2Azure の機械学習サービスとワークフロー

    機械学習の基本的なワークフロー（データ準備→学習→評価→デプロイ→予測）と、Azure Machine Learning のノーコード機能（自動機械学習・デザイナー）を理解します。

3コンピュータービジョン

4自然言語処理

  • 4.1自然言語処理のタスク

    感情分析・キーフレーズ抽出・エンティティ認識・言語検出・翻訳・音声など、自然言語処理（NLP）で扱う代表的なタスクと、その違いを理解します。

  • 4.2Azure の言語・音声サービス

    Azure AI Language、Azure AI Speech、Azure AI Translator など、自然言語処理を実現する Azure のサービスと、それぞれの使いどころを理解します。

5生成 AI

  • 5.1生成 AI と大規模言語モデル

    生成 AI とは何か、大規模言語モデル（LLM）の仕組み、プロンプトと補完（completion）、トークンといった基本概念を理解します。

  • 5.2Azure OpenAI Service と Copilot

    Azure で生成 AI を使うための Azure OpenAI Service と、Microsoft 製品に組み込まれた生成 AI アシスタント Copilot の役割と使いどころを理解します。

  • 5.3生成 AI の責任ある利用とリスク

    生成 AI 特有のリスク（ハルシネーション＝もっともらしい誤り、バイアス、著作権・プライバシー）と、責任ある AI の原則に沿った使い方を理解します。