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AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals

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Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

No.1 Foundry のモデルデプロイに既定で適用されるコンテンツフィルター
No.4 生成 AI の応答をスキーマどおりに受け取る対策
No.5 1 ファイルに混在する複数種類の書類を種別ごとに抽出する構成
No.8 レビュー文から人名・組織名と個人情報を取り出す実装
No.9 視覚対応モデルへのテキストと画像の同時送信方法
No.10 添付した表データの集計とグラフ化をエージェントに行わせるツール
No.11 会話を使ったエージェント呼び出しで 2 ターン目に送る内容
No.14 撮影画像の性質に応じた Content Understanding のベースアナライザーの選択
No.16 画像応答アプリに重機の位置表示と台数集計を追加する構成
No.17 マルチモーダルモデルへの画像入力の渡し方
No.19 通話録音の要約に適した構成
No.20 物件写真から決まった項目を取り出す方法
No.22 Foundry のモデル呼び出しで返る 404 とセキュリティ方針への対応
No.23 研修動画から自動抽出できるメタデータ ─ Content Understanding の適用範囲
No.28 音声認識オブジェクト構築に必要な Speech SDK クラスの組み合わせ
No.29 システムメッセージとユーザーメッセージの役割分担
No.33 動画ライブラリの検索性を高めるメタデータ生成の実現方法
No.37 表の多い技術文書 PDF を RAG の取得元にする取り込み構成
No.38 レビュー本文の評価傾向と話題語を取り出す機能の選定
No.39 低遅延の音声エージェントを少ない負荷で構築する構成の選択
No.40 完成まで時間がかかる画像生成機能の画面表示の改善
No.41 外部URLを持たないローカル画像をリクエストに含める方法
No.42 プロンプト調整で解決しないスタイル逸脱への対応
No.43 モデル再学習を避けた回答精度向上策の選定
No.44 マルチモーダルリクエストで画像データを渡すフィールド名
No.46 生成モデルを Python から呼び出すときに与える値
No.48 継続的な音声認識を開始する SDK メソッドの選択
No.49 経費精算レシートの内容分類に適した Content Understanding のフィールド抽出方式
No.50 指示に記入例を添えて出力の書き方をそろえる用語
No.52 フライト変更受付の低遅延音声アシスタントに適したサービス
No.54 プロンプト設計で出力フォーマットを明示する効果
No.57 Content Understanding が解析結果を出力できる形式
No.58 バックエンドサービスから Foundry のモデルへ接続するために必要な情報
No.59 自由記述テキストからの個人情報の自動検出とマスキング
No.60 録音ファイル一括処理における Speech サービス接続設定クラスの選定
No.61 Content Understanding によるマルチモーダルナレッジベース構築のメリット
No.62 認証情報を保持し使い回す Speech SDK クラス
No.63 業務チャットからエージェントを利用させるチャネル統合
No.64 Azure AI Language の PII 検出機能が返す応答内容
No.68 Content Understanding によるスキーマベースの帳票情報抽出
No.69 生成 AI アシスタントの口調・応答ルールを制御する設定
No.73 問い合わせテキストの言語判定と個人情報検出を担う Azure AI Language の機能
No.75 Content Understanding の信頼度スコアの解釈
No.76 音声合成結果の出力先を指定するクラス
No.78 モデルリーダーボードで比較できる内容
No.80 博物館の音声ガイドアプリで解説文を読み上げる機能
No.84 予約サポートチャットのシステムプロンプト設計
No.85 応答を安定させるプロンプト設計の工夫
No.87 視覚入力の解釈が生きる業務シーンの選定
No.88 テキストから自然な音声を生成する機能
No.90 通話モニタリングに適した音声認識 API 機能の選択
No.92 Foundry ポータルでモデルを対話的に試す画面の選択
No.94 コンテンツフィルターにブロックされた画像生成要求の扱い
No.95 音声ガイドアプリで Azure AI Speech と Voice Live が担える用途
No.98 生成 AI アシスタントの応答品質を評価する Foundry 機能
No.99 Voice Live API による音声対話パイプライン統合の利点
No.100 画像・音声・動画からの情報抽出に対応する Azure サービスの選定
No.101 エージェントを Microsoft Teams や Microsoft 365 Copilot で利用可能にする手順
No.103 モデル比較から公開までを一か所で行える Azure のサービス
No.104 施工前後の写真を比較させるマルチモーダル活用
No.105 Content Understanding アナライザーのライフサイクル
No.106 Content Understanding と Azure OpenAI リソースの役割の違い
No.108 デプロイ済み生成 AI モデルとの対話・検証方法
No.109 Foundry のモデルを本番アプリから呼び出す際の資格情報の扱い
No.111 PDF 帳票から業務システム向けに項目を取り出す構成
No.113 マルチモーダル解析パイプラインの実行モデル
No.114 Foundry でのモデルデプロイ前にファインチューニングは必須か
No.116 Foundry の評価機能が測定する生成 AI 品質メトリクス
No.118 begin_ から始まる Azure SDK メソッドの戻り値の扱い
No.119 マルチモーダルモデルへのテキストと画像の同時送信
No.120 研修動画の区間ごとの要約と索引付けに適した構成
No.122 Foundry デプロイ済みモデルのエンドポイントキーの安全な取得方法
No.123 Azure AI Language の PII エンティティ検出メソッドが返す情報
No.124 コードを書く前にデプロイ済みモデルの応答を確認する方法
No.127 Content Understanding の Document モダリティにおける構造抽出
No.129 蓄積した放送音源を検索可能にする軽量アプリの中核機能
No.130 マルチターン会話における文脈保持の実装方法
No.137 音声対話アシスタントの実装方式
No.138 人物単位で区切った書き起こしを自動化する Azure AI Speech の処理
No.139 録音済み講義音声アーカイブを一括でテキスト化する Speech 機能
No.140 コードを書かずにエージェントを試作する場所
No.142 システムプロンプトとユーザープロンプトの役割の違い
No.143 音声の質問に音声と文字の両方で回答させるリクエストの指定
No.144 マイク音声を継続的にテキスト化する Speech SDK クラス
No.146 資格情報を保持せずに Foundry のモデルを呼び出す構成
No.147 Microsoft Foundry の位置づけの理解
No.150 Foundry プロジェクトへのアクセス制御を担う技術
No.151 Content Understanding の非同期解析ジョブの開始方法
No.153 書類と動画から同一項目を抽出するアナライザーの構成
No.154 エージェントから回答を得るために不足している呼び出し
No.155 独自区分への振り分けと独自語句の抽出を担う学習モデル
No.156 長尺動画の解析を組み込むバックエンドの実装方式
No.157 画像入力に対応するマルチモーダルモデルの典型シナリオ
No.158 ストレージに蓄積した講義音声を夜間にまとめてテキスト化する方法
No.161 画像生成モデルのデプロイとアプリからの参照
No.162 グラフやエラー画面のスクリーンショットを解釈するアシスタントの実装方針
No.163 Foundry の生成 AI アプリを社内アプリから呼び出すための最初の操作
No.164 音声プロンプトに直接応答するマルチモーダル実装
No.166 Content Understanding アナライザー実行に必要なモデルデプロイ
No.168 本人確認書類向けドメイン固有アナライザーの選択
No.169 オフライン環境での画像データのリクエスト埋め込み方法
No.170 エージェントの振る舞いを一度だけ定義する仕組み
No.171 画像からの構造化フィールド抽出に適したサービス選定
No.172 画像入力の形式・サイズ制限に起因する失敗への対処
No.173 Azure AI Language でテキスト分析を行う際の Python パッケージ
No.180 音声の入出力を直接処理するマルチモーダルモデルの活用
No.182 保管済み音源からの文字起こしと項目抽出をまとめて行う方法
No.184 Content Understanding での構造化データ抽出設計
No.185 音声読み上げに適した Azure AI Speech 機能
No.188 生成 AI アシスタントを支える基盤技術の組み合わせ
No.192 Foundry のシステムメッセージの挙動
No.193 ビジョン機能を持つ軽量アプリの処理フローと責務
No.195 Content Understanding が利用できない原因の特定
No.197 エージェントとのやり取りの経緯を複数ターンにわたって保持するもの
No.199 プロンプトの指示（instructions）セクションの役割
No.202 写真に基づく質問応答をマルチモーダルモデルで実装する
No.203 Azure AI Translator の言語コード形式
No.204 手書きアンケート用紙の画像から項目を構造化データとして取り出す方法
No.206 統合 AI プラットフォームへの移行
No.207 更新頻度の高い社内文書に基づく回答生成パターン
No.208 Foundry プロジェクトへアクセスする Python SDK
No.209 Foundry エージェントのツール呼び出し制御設定
No.210 軽量ビジョンアプリでの印刷・手書き文字抽出に適した機能
No.211 マルチモーダルモデルの判定結果を毎回同じ形式で受け取る
No.212 多言語の投稿を人手レビュー待ち行列へ振り分ける前処理
No.213 頻繁に改訂される社内マニュアルの Q&A に適したアーキテクチャ
No.215 レイアウトが異なる報告書から一定の構造で値を抽出する設定
No.218 デプロイ済みチャットモデルをアプリから呼び出す方法
No.219 フィールド値の生成方式（そのまま抜き出す／内容から作る）の使い分け
No.222 Foundry Agent Service を呼び出すクライアント実装の方針
No.224 意見メールの要約と個人情報の伏せ字化を担うテキスト分析サービス
No.225 声で受け答えする接客スタンドに適した機能
No.227 マルチモーダルモデルによる画像解釈の適用シナリオ
No.228 通話録音からの項目抽出でアナライザーに必要な定義
No.232 既存写真の一部を差し替える画像編集の実現方法
No.234 音声コンテンツを検索可能にするContent Understandingアナライザーの選択
No.235 GPT-Image デプロイでの画像生成に使う API
No.236 写真ライブラリを自然文で検索できるようにする Content Understanding アナライザーの選択
No.237 意図に近い画像を得るためのプロンプトの書き方
No.238 システムプロンプトとユーザープロンプトの役割分担
No.239 Microsoft Foundry の評価機能でできること
No.240 カタログのモデルをアプリから呼び出すまでの準備作業
No.241 レート上限で失敗する生成要求への対応
No.242 Foundry SDK でエージェントをコードから作成する処理
No.244 有害な入力と応答をブロックする Foundry の機能
No.245 マルチモーダルモデルへの画像入力形式
No.246 スキャン資料を全文検索可能にする機能の選定
No.247 生成画像に付与される来歴情報（Content Credentials）の役割
No.248 身分証明書からの主要フィールド抽出（事前構築済みアナライザー）
No.249 アクセシビリティ向けテキスト読み上げに適した Foundry Tools の選定
No.251 SNS レビュー分析パイプラインでの言語判定機能の選択
No.254 画像を解釈し自然文で応答するマルチモーダルモデルの活用
No.255 プレイグラウンドでの画像入力の事前検証
No.256 Foundry の評価で確認できる出力品質の観点
No.257 Microsoft Foundry を使い始める際の最初の手順
No.258 Microsoft Foundry ポータル単体で完結できる作業の識別
No.261 ビジョン対応マルチモーダルモデルの画像入力に関する正しい記述
No.262 多言語問い合わせの自動振り分けに使う言語検出機能
No.263 モデルデプロイ時のリージョン選択がもたらす効果
No.265 ビジョン対応モデルへの画像提供方法
No.271 下書きと仕上げで使い分ける画像生成の quality 設定
No.273 Foundry でのノーコードエージェント構築機能の識別
No.274 Azure Speech SDK の Python パッケージ名
No.275 マルチモーダルモデルへの画像入力の標準的な渡し方
No.276 Content Understanding を使い始めるための前提条件
No.277 点検動画から項目を取り出す Content Understanding の実装
No.278 公開済みエージェントをモバイルアプリから呼び出す方法
No.279 Azure AI Speech による読み上げアプリの実装
No.281 画像入力の detail 設定とトークン消費のトレードオフ
No.283 画像入力への長い応答を段階的に画面表示する実装方針
No.286 独自フォーマット点検表からの情報抽出、最初に行うべき準備
No.288 文書・音声・画像をまとめて扱う情報抽出の構成
No.290 画像生成リクエストで指定する出力サイズと生成枚数
No.292 マルチモーダルリクエストにおける画像コンテンツ型の指定
No.297 生成画像を公開前に検査する軽量アプリの役割分担
No.300 写真に関する自由形式の質問に答えるチャットボットの実装方針
No.305 音声合成結果をファイル保存するための Speech SDK 構成
No.306 記事本文をナレーション音声にする Azure AI Speech の機能
No.307 作業報告書のスキャン画像から定型項目を取り出す構成
No.309 LRO ポーラーから最終的な解析結果を取得する方法
No.314 Foundry SDK 呼び出しにおけるデプロイ名の指定
No.315 Azure OpenAI Service が担う機能と他サービスが担う機能の切り分け(3つ)
No.317 プロンプト指示では構成できないインフラ設定
No.318 既存の公開URLを使った画像の参照方法
No.320 会話言語理解（CLU）プロジェクトで定義する主要素
No.323 Azure AI Speech SDK による単発音声認識メソッドの選定
No.324 作業マニュアルの音声読み上げに適した Speech 機能の選択
No.326 撮影済み写真をマルチモーダルモデルへ渡す実装
No.329 Content Understanding を用いた多様な形式の情報抽出で共通する実装方針
No.333 複数デプロイへのリクエスト振り分け方法
No.334 Azure Content Understanding のカスタムアナライザーの処理モデル
No.335 Foundry 画像生成モデルの業務活用ユースケース
No.337 モデルデプロイのレート制限（429 エラー）への対処
No.339 信頼度スコアのしきい値による人手確認への振り分け設計
No.340 流出が疑われる API キーをサービスを止めずに入れ替える手順
No.341 商品カタログの代替テキストを自動生成する実装方針
No.342 Content Understanding における動画解析の共通利点
No.344 一貫したトーンと出力形式を維持するための構成
No.345 Foundry モデルカタログで推奨される画像生成モデルファミリーの選定
No.346 Microsoft Foundry のバッチ処理で画像の解析結果を受け取る流れ
No.348 画像生成モデルを Python SDK から利用するスクリプトの書き方(2つ)
No.349 音声モダリティの Content Understanding アナライザー起動前の準備
No.350 Foundry SDKでのマルチモーダルメッセージ構成
No.351 チャット補完で応答方針を固定する方法
No.352 マルチモーダルリクエストにおけるテキストコンテンツ型の指定
No.355 医薬品パッケージからの構造化情報抽出
No.358 テキスト読み上げの声質・速度制御
No.361 制限されたネットワークでの画像データの受け渡し方式
No.362 マルチモーダルモデルへの画像とテキストの同時入力
No.365 Foundry Agent Service でエージェントの振る舞いを定義する基本要素
No.366 統合済み音声対話 API の選定
No.368 Foundry のモデルカタログをプレイグラウンドで試す前提条件
No.369 Content Understanding の解析結果に含まれる 2 種類の内容
No.370 基盤モデルの比較・デプロイを行う Foundry の機能
No.371 エージェントが外部システムへ実行時アクセスする仕組み
No.373 非同期解析ジョブ完了後の抽出結果取得方法
No.374 Microsoft Foundry の柱（pillar）構成
No.376 Azure OpenAI エンドポイントの構成（リソース名の特定）
No.381 生成画像の受け取り形式と長期保存を両立する実装
No.382 通話ログの個人情報を検出・秘匿化する Azure AI Language 機能
No.383 通話記録テキストの分析に用いる Azure AI Language の機能の組み合わせ
No.384 LRO ポーラーから解析結果を取得する SDK メソッド
No.385 様式が異なる作業報告書から項目値を取り出す構成
No.386 画像を解釈する要件と画像を作る要件でのモデル種別の組み合わせ
No.387 Content Understanding による点検動画からの構造化情報抽出
No.391 通話録音の非同期解析を開始する SDK メソッド
No.393 録音済み通話をまとめて文字起こしする機能の選定
No.398 Content Understanding を呼び出すアプリの認証方式の選択
No.399 前処理なしで音声プロンプトを扱うモデルの選定
No.400 Foundry のビジョン機能を使った軽量アプリ構成
No.401 Content Understanding 音声アナライザーの機能
No.402 窓口録音の文字起こしと読み上げに使う音声機能
No.403 Foundry エージェントへのナレッジソース接続
No.404 メール本文から固有表現を抽出する Azure AI Language の機能
No.406 動画の内容を扱う要件ごとの手段の使い分け
No.408 研修動画から音声と画面表示テキストを一括抽出する機能
No.409 Voice Live API が備える機能の選択
No.410 音声で受け答えする案内アプリの前段・後段の処理
No.415 Content Understanding のスキーマで定義する内容（フィールドの型・構造）
No.416 手書きを含む申込書からの情報抽出に適した Content Understanding 機能
No.418 大容量・長尺の動画が解析できないときの対処
No.419 説明文から架空の景観イメージを作る手段の選定
No.420 Content Understanding のベースアナライザーの識別
No.421 Foundry SDK でモデル推論とエージェント操作を行う起点
No.422 Foundry SDK でチャットモデルへ送るメッセージ構造の理解
No.423 Content Understanding SDK の非同期処理の挙動
No.424 動画コンテンツ向けプレビルドアナライザーの選定
No.429 Foundry エージェントの Tools と Knowledge の分類（IT ヘルプデスク）
No.431 システム指示（システムプロンプト）の役割
No.432 Foundry Tools の Azure AI Speech で講演動画をバッチ文字起こしする機能の選択
No.433 Foundry Agent Service の tool_choice パラメーターの動作
No.434 宿泊レビューのセンチメント判定バッチの実装方法
No.436 Foundry SDK による軽量チャットクライアントの基本実装
No.440 Azure AI Voice Live が自動化する会話パイプライン
No.441 音声合成を実行するクラスの選択
No.442 来場者が写り込む写真を扱う案内アプリのプライバシー対策
No.443 Content Understanding と基本的な OCR の違い（スキーマ駆動の構造化抽出）
No.445 マルチモーダル画像解析アプリの実装に関する正しい記述
No.446 議会中継の録画から項目を構造化して取り出す仕組み
No.447 画像生成モデル呼び出し時の model パラメーター
No.451 指示文だけから新しい絵柄を作るモデルの選定
No.453 モデルカタログのデプロイ方式の選択
No.454 応答を信頼できるデータに根拠付ける概念
No.455 エージェントへの社内文書検索機能の追加
No.458 Azure Content Understanding の動画分析ジョブ送信直後の応答
No.459 Content Understanding を用いた大量文書のバックグラウンド処理設計
No.460 Foundry エージェントの動作確認に適した機能
No.461 画像と要約指示を同時に処理するマルチモーダル実装
No.462 現場点検報告書からのフィールド抽出に適したサービス
No.464 撮影した帳票から定型項目を構造化抽出する手段の選定
No.466 音声合成（テキスト読み上げ）を行う Speech SDK クラスの選定
No.467 Foundry 画像生成モデルの用途識別
No.469 Azure AI Speech への接続を初期化する Speech SDK クラス
No.475 Content Understanding の利用に必要な前提リソース
No.477 会話全体で一貫した応答スタイルを維持する設定
No.478 Content Understanding と Document Intelligence の使い分け
No.479 抽出フィールドに型を定義することで後続の業務処理が得る利点
No.480 プロンプトに具体例を含める手法の名称
No.483 デプロイ後にアプリケーションが接続する先
No.484 録音ファイル一括処理における音声入力元指定クラスの選定
No.485 抽出結果を基幹システムへ登録する前に行う後処理の設計
No.486 自由記述の個人情報を伏せてから外部分析へ渡す方法
No.487 マルチモーダルリクエストでテキストと画像をまとめて送信する方法
No.488 追加学習なしで分類精度を高めるプロンプト技法
No.489 会話履歴に含めるモデル応答のロール指定
No.490 Microsoft Foundry における「プロジェクト」の役割
No.494 長い監査報告書を読める短文にまとめる機能の選択
No.496 Content Understanding でカスタムアナライザーの構築が正当化されるケース
No.497 単発の音声コマンドをブロッキングで受け取る SDK メソッドの選択

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