Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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• タスクステートメント2.1：Foundry を使用して生成型 AI アプリとエージェントを実装する

分野2：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.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.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.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.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.46 生成モデルを Python から呼び出すときに与える値
• 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.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.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.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.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.78 モデルリーダーボードで比較できる内容
• 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.92 Foundry ポータルでモデルを対話的に試す画面の選択
• 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.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.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.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.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.130 マルチターン会話における文脈保持の実装方法
• No.132 ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングの違い
• 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.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.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.161 画像生成モデルのデプロイとアプリからの参照
• 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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.266 利用が断続的なモデルに適した Foundry のデプロイ方法
• No.273 Foundry でのノーコードエージェント構築機能の識別
• 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.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.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.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.333 複数デプロイへのリクエスト振り分け方法
• 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.344 一貫したトーンと出力形式を維持するための構成
• 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.351 チャット補完で応答方針を固定する方法
• 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.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.403 Foundry エージェントへのナレッジソース接続
• 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.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.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.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.460 Foundry エージェントの動作確認に適した機能
• 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.483 デプロイ後にアプリケーションが接続する先
• 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.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