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AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals

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Microsoft Foundry

No.2 オフラインの小型端末で言語モデルを動かす際のモデル選択
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.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.15 夜間の大量要約処理に適した Foundry のデプロイの種類
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.21 デプロイ前にモデルを絞り込む手段の選択
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.24 エージェント型 AI のユースケースの識別
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.32 ガードレール回避を狙う入力をモデルの手前で止める機能
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.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.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.51 音声書き起こし用途に適した Foundry モデルの選定
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.53 損保査定AIに求められるモデル特性の見極め
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.55 temperature を最小にしてもなお残る応答のばらつきへの対処
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.64 Azure AI Language の PII 検出機能が返す応答内容
No.67 監査向けアシスタントで再現性を確保する構成パラメーターの選定
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.74 Azure AI Content Safety が既定でスコアリングする 4 つの危害カテゴリ
No.75 Content Understanding の信頼度スコアの解釈
No.78 モデルリーダーボードで比較できる内容
No.83 Microsoft Foundry モデルカタログの提供ベンダー
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.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.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.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.110 生成AIのグラウンディングによる利点
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.115 経費承認フローに組み込む生成 AI 出力への責任ある AI 対応
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.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.125 モデルカタログから選べるモデルの用途
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.148 生成 AI モデルの性質として正しい記述
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.152 生成AIモデルの出力に多様性を持たせる構成パラメーターの選定
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.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.175 モデルカタログの役割（基盤モデルの比較・選定）
No.177 長時間対話で序盤の内容が無視される生成 AI の制約
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.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.198 生成 AI モデルの応答生成メカニズム
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.216 生成される応答の最大トークン数を制御する設定
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.222 Foundry Agent Service を呼び出すクライアント実装の方針
No.225 声で受け答えする接客スタンドに適した機能
No.226 複雑な推論と多段階計画に適したモデルファミリーの選定
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.230 プロンプトに含めた業務データの二次利用と処理される場所
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.235 GPT-Image デプロイでの画像生成に使う API
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.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.259 モデルカタログでのデプロイ前性能確認
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.266 利用が断続的なモデルに適した Foundry のデプロイ方法
No.268 LLM が応答を生成する際に予測する基本単位
No.270 画像の自由な質問応答に適したモデル種別の選定
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.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.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.289 マルチモーダルモデルに任せるべきでない用途の識別
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.296 複数プロバイダーのモデルを比較・デプロイする機能
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.298 1 回の生成量に確実な頭打ちを設けるモデル呼び出し設定
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.302 モデルカタログ・Azure OpenAI サービス・Foundry の役割分担
No.303 生成 AI アプリの入出力から有害な内容を検出してブロックする仕組み
No.304 Foundry のモデルデプロイでデータゾーン内に処理を限定するタイプ
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.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.313 モデル構成パラメーター temperature の設定タイミング
No.314 Foundry SDK 呼び出しにおけるデプロイ名の指定
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.321 大規模事前学習済みの汎用モデルを指す総称
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.325 生成AIワークロードとエージェントAIワークロードの違い
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.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.356 判例文の意味的検索に用いるモデルの種類
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.363 Microsoft Foundry ポータルが提供する機能の識別
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.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.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.375 Foundry でのモデルデプロイ名と基盤モデル名の違い
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.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.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.388 生成 AI モデルの推論時の応答生成の仕組み
No.391 通話録音の非同期解析を開始する SDK メソッド
No.392 長い契約書を 1 回の要求で渡す用途でのモデル選定の判断基準
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.395 一定で大量のリクエストと安定した応答時間が求められる場合のデプロイの種類
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.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.407 台本から映像とナレーションを作る際のモデル選定
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.411 モデル選定前の性能比較機能の特定
No.412 自然言語の説明から画像を生成する AI ワークロードの特定
No.414 生成 AI モデルによるテキスト生成の基本原理
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.417 モデルカタログとデプロイの関係
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.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.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.436 Foundry SDK による軽量チャットクライアントの基本実装
No.437 モデルカタログによるモデル比較機能
No.439 毎月改訂される社内規程に沿った応答を作らせる方針
No.440 Azure AI Voice Live が自動化する会話パイプライン
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.447 画像生成モデル呼び出し時の model パラメーター
No.449 テキストから画像を生成する生成AIモデルの種別
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.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.468 Foundry モデルカタログの画像生成モデル
No.469 Azure AI Speech への接続を初期化する Speech SDK クラス
No.470 temperature パラメータが制御する内容
No.472 箇条書きから商品紹介文を生成する用途に適したサービスの選択
No.475 Content Understanding の利用に必要な前提リソース
No.476 モデル応答の最大長を制御するパラメーター
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.480 プロンプトに具体例を含める手法の名称
No.482 生成される案文の振れ幅を広げる設定
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.492 同じ依頼から毎回違う言い回しの案を得るための設定
No.495 短い要点から詳細な文章を自動生成するワークロードの識別
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.500 生成 AI アプリ開発を一元化するプラットフォームの選定

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