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AI-901 試験とは？

AI-901（Microsoft Azure AI Fundamentals）は、AI の基本的な概念と、Microsoft Foundry を使って AI ソリューションを実装するための基礎スキルを証明する入門レベルの試験です。2026 年 6 月 30 日に廃止された AI-900 の後継で、AI-900 と異なり Python の構文や REST API・SDK の基礎知識が前提になり、AI ソリューション開発を目指す方の入口となる資格に位置づけが変わりました。

どんな能力があることを証明できる？

• 責任ある AI の原則を説明する
• AI モデルのコンポーネントと構成を特定する
• AI ワークロードを特定する
• 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
• Foundry を使用してテキストと音声用の AI ソリューションを実装する
• Foundry を使用してコンピュータービジョンと画像生成機能を備えた AI ソリューションを実装する
• Foundry を使用して情報抽出用の AI ソリューションを実装する

推奨される経験・知識

• 機械学習・生成 AI・エージェントなど、AI の基本的な概念
• 責任ある AI の考え方

• Python の構文とプログラミングの基本
• REST API・SDK・CLI の基本的な使い方
• Azure のリソースに関する基本的な知識

試験内容

AI の概念と機能を見分ける知識に加え、Microsoft Foundry でモデルのデプロイ・プロンプト・エージェント・テキスト分析・音声・画像・情報抽出を扱う実装の基礎を問います。

試験時間	45 分
問題数	公式には非公表（一般に 40〜60 問程度）
合格ライン	1,000 点満点中 700 点以上
提供言語	日本語を含む複数言語

分野	内容	比重
分野1	AI の概念と機能を特定する	40～45%
分野2	Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する	55～60%

• 分野 1: AI の概念と機能を特定する
  
  1.1 責任ある AI の原則を説明する
  • AI ソリューションの公平性（fairness）に関する考慮事項の説明
  • AI ソリューションの信頼性と安全性（reliability and safety）に関する考慮事項の説明
  • AI ソリューションのプライバシーとセキュリティに関する考慮事項の説明
  • AI ソリューションの包摂性（inclusiveness）に関する考慮事項の説明
  • AI ソリューションの透明性（transparency）に関する考慮事項の説明
  • AI ソリューションの説明責任（accountability）に関する考慮事項の説明
  
  1.2 AI モデルのコンポーネントと構成を特定する
  • 生成 AI モデルのしくみ（トークン化・トランスフォーマー・プロンプトからの応答生成）の説明
  • 能力（機能）に基づく適切な AI モデルの特定（言語・マルチモーダル・画像生成等のモデル選定）
  • 適切なモデルデプロイオプションと構成パラメーター（temperature 等）の特定
  
  1.3 AI ワークロードを特定する
  • 一般的な AI ワークロード（生成 AI・エージェント AI・テキスト分析・音声・コンピュータービジョン・情報抽出）のシナリオ特定
  • 一般的なテキスト分析技法（キーワード抽出・エンティティ検出・センチメント分析・要約）の説明
  • 音声認識（speech recognition）と音声合成（speech synthesis）の特徴と機能の特定
  • コンピュータービジョンモデルと画像生成モデルの特徴と機能の特定
  • テキスト・画像・音声・動画から情報を抽出する手法の特定


• 分野 2: Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
  
  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
  • 生成 AI モデルに対する効果的なシステムプロンプトとユーザープロンプトの作成
  • Foundry ポータルでのモデルのデプロイと対話
  • Foundry SDK を使用した軽量チャットクライアントアプリケーションの作成
  • Foundry ポータルでのシングルエージェントソリューションの作成とテスト
  • エージェント用の軽量クライアントアプリケーションの作成
  
  2.2 Foundry を使用してテキストと音声用の AI ソリューションを実装する
  • テキスト分析を含む軽量アプリケーションの構築
  • デプロイ済みマルチモーダルモデルを使用した音声プロンプトへの応答
  • Foundry Tools の Azure Speech を使用した軽量アプリケーションの構築
  
  2.3 Foundry を使用してコンピュータービジョンと画像生成機能を備えた AI ソリューションを実装する
  • デプロイ済みマルチモーダルモデルを使用したプロンプト内の視覚入力の解釈
  • 生成モデルを使用した新しいビジュアル出力（画像）の作成
  • ビジョン機能を含む軽量アプリケーションの構築
  
  2.4 Foundry を使用して情報抽出用の AI ソリューションを実装する
  • Foundry Tools の Azure Content Understanding を使用した文書・フォームからの情報抽出
  • Content Understanding を使用した画像からの情報抽出
  • Content Understanding を使用した音声・動画からの情報抽出
  • Content Understanding を使用した情報抽出機能を備えた軽量アプリケーションの構築

出典: Microsoft Learn 公式スタディガイド（AI-901）