このドキュメントの目的
この学習ガイドは、この試験で想定される内容を理解するのに役立つもので、試験に出る可能性のあるトピックの概要と、その他のリソースへのリンクが掲載されています。 このドキュメントの情報と資料は、試験の準備を進めるときに学習の焦点を合わせるのに役立ちます。
| 便利なリンク | 説明 |
|---|---|
| 認定資格の取得方法 | 1 つの試験に合格するだけで取得できる認定資格もありますが、それ以外は、複数の試験に合格する必要があります。 |
| 認定資格の更新 | Microsoft のアソシエイト、エキスパート、専門の認定資格は、毎年有効期限が切れます。 資格所有者は、Microsoft Learn で無料のオンライン評価に合格するだけで更新できます。 |
| Microsoft Learn プロファイル | 認定プロファイルを Microsoft Learn に接続すると、試験のスケジュール設定と更新、および証明書の共有と印刷を行うことができます。 |
| 試験スコアとスコアレポート | 合格するには、700 以上のスコアが必要です。 |
| 試験サンドボックス | 試験サンドボックスにアクセスして、試験の環境を確認できます。 |
| 便宜を要求する | 支援機器を使用する場合、時間延長が必要な場合、または試験エクスペリエンスのいずれかの部分を変更する必要がある場合は、便宜を図るよう要求できます。 |
| 無料の練習用評価を受ける | 試験対策用の練習問題で実力を試すことができます。 |
試験の更新
試験は、ロールを実行するために必要なスキルを反映するように定期的に更新されます。 試験を受けるタイミングに応じて、2 つのバージョンの評価されるスキルの目標が含まれています。
常に、英語版の試験が最初に更新されます。 一部の試験は他の言語にローカライズされており、英語版が更新されてから約 8 週間後に更新されます。 Microsoft では、前述のように、ローカライズされた試験を更新するためにあらゆる努力を払いますが、場合によっては、予定どおりに試験のローカライズ版が更新されないことがあります。 その他の利用可能な言語は、試験の詳細 Web ページの「試験のスケジュール設定」セクションに表示されます。 試験が希望する言語で実施されていない場合、試験完了までの時間を 30 分延長するように要求できます。
Note
評価される各スキルの後に続く箇条書きは、そのスキルをどのようにして評価するかを説明することを目的としています。 関連するトピックが試験に出題される可能性があります。
Note
ほとんどの問題は一般提供 (GA) の機能について出題されます。 プレビュー機能が一般的に使用されている場合は、これらの機能に関する問題が試験に含まれることがあります。
2025年12月23日時点で測定されたスキル
対象者のプロフィール
Microsoft Azure AI エンジニアとして、Azure AI を活用する AI ソリューションを構築、管理、デプロイします。
Microsoft Azure AI エンジニアの責任には、次のような AI ソリューション開発のすべてのフェーズに参加することが含まれます。
要件の定義と設計
開発
デプロイ
統合
保守
パフォーマンスのチューニング
監視
ソリューション アーキテクトと協力して、そのビジョンを翻訳します。 また、データ サイエンティスト、データ エンジニア、モノのインターネット (IoT) スペシャリスト、インフラストラクチャ管理者、その他のソフトウェア開発者と協力して、次のことを行います。
完全で安全なエンドツーエンドの AI ソリューションを構築する。
他のアプリケーションやソリューションに AI 機能を統合する。
Azure AI エンジニアとして、次のような言語を使用するソリューションを開発した経験があること。
Python
C#
Representational State Transfer (REST) API と SDK を使用して、セキュリティで保護された画像処理、ビデオ処理、自然言語処理、ナレッジ マイニング、生成 AI ソリューションを Azure 上に構築できる必要があります。 次の手順に従います。
Azure AI ポートフォリオを構成するコンポーネントと、使用可能なデータ ストレージ オプションについて理解する。
責任ある AI の原則を適用できる。
スキルの概要
Azure AI ソリューションを計画し管理する (20 - 25%)
生成 AI ソリューションを実装する (15 から 20%)
エージェント ソリューションを実装する (5 - 10%)
コンピューター ビジョン ソリューションを実装する (10 から 15%)
自然言語処理のソリューションを実装する (15 - 20%)
ナレッジ マイニングと情報抽出ソリューションを実装する (15 - 20%)
Azure AI ソリューションの計画と管理 (20 から 25%)
適切な Microsoft Foundry Services を選択する
生成 AI ソリューションに適したサービスを選ぶ
コンピューター ビジョン ソリューションに適したサービスを選ぶ
自然言語処理ソリューションに適したサービスを選ぶ
スピーチ ソリューションに適したサービスを選択する
情報抽出ソリューションに適したサービスを選択する
ナレッジ マイニング ソリューションに適したサービスを選ぶ
Microsoft Foundry サービスの計画、作成、デプロイ
責任ある AI の原則を満たすソリューションを計画する
Azure AI リソースを作成する
ソリューションに適した AI モデルを選択する
適切なデプロイ オプションを使用して AI モデルをデプロイする
適切な SDK と API をインストールして利用する
サービスの既定のエンドポイントを決定する
Microsoft Foundry Services を継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインに統合する
コンテナーのデプロイを計画して実装する
Microsoft Foundry サービスの管理、監視、セキュリティ保護
Azure AI リソースを監視する
Microsoft Foundry Services のコストを管理する
アカウント キーの管理と保護
Microsoft Foundry Service リソースの認証を管理する
責任を持って AI ソリューションを実装する
コンテンツ モデレーション ソリューションを実装する
コンテンツの安全性を含む、責任ある AI Insights を構成する
コンテンツ フィルターやブロックリストなど、責任ある AI を実装する
プロンプト シールドや損害検出などで有害な動作を防止する
責任ある AI ガバナンス フレームワークを設計する
生成 AI ソリューションを実装する (15 から 20%)
Microsoft Foundry を使用して生成 AI ソリューションを構築する
生成 AI ソリューションの計画と準備
Microsoft Foundry を使用してハブ、プロジェクト、および必要なリソースをデプロイする
ユース ケースに適した生成 AI モデルをデプロイする
プロンプト フロー ソリューションを実装する
データ内のモデルをグラウンドして RAG パターンを実装する
モデルとフローを評価する
Microsoft Foundry SDK を使用してプロジェクトをアプリケーションに統合する
生成 AI ソリューションでプロンプト テンプレートを利用する
Azure OpenAI in Foundry Models を使用してコンテンツを生成する
Azure OpenAI in Foundry Models リソースをプロビジョニングする
Azure OpenAI モデルを選んでデプロイする
コードと自然言語の応答を生成するためのプロンプトを送信する
DALL-E モデルを使用して画像を生成する
Azure OpenAI をアプリケーションに統合する
Azure OpenAI で大規模マルチモーダル モデルを使用する
生成 AI ソリューションを最適化して運用化する
生成動作を制御するパラメーターを構成する
パフォーマンスやリソースの消費量など、モデルの監視と診断の設定を構成する
スケーラビリティや基本モデルの更新など、デプロイ用のリソースを最適化および管理する
トレースを有効にしてフィードバックを収集する
モデル リフレクションを実装する
ローカル デバイスとエッジ デバイスで使用するコンテナーをデプロイする
複数の生成 AI モデルのオーケストレーションを実装する
プロンプト エンジニアリング手法を適用して応答を改善する
生成モデルを微調整する
エージェント ソリューションを実装する (5 から 10%)
カスタム エージェントを作成する
エージェントのロールとユース ケースを理解する
エージェントを構築するために必要なリソースを構成する
Microsoft Foundry Agent Service を使用してエージェントを作成する
Microsoft Agent Framework を使用して複雑なエージェントを実装する
マルチエージェント ソリューションのオーケストレーション、複数のユーザー、自律的な機能を含む複雑なワークフローを実装する
エージェントをテスト、最適化、デプロイする
コンピューター ビジョン ソリューションの実装 (10 から 15%)
画像を分析する
画像処理の要件を満たすビジュアル機能を選ぶ
画像内の物体を検出し、画像タグを生成する
画像処理要求に画像分析機能を含める
画像処理の応答を解釈する
Foundry Tools で Azure Vision を使用して画像からテキストを抽出する
Foundry Tools で Azure Vision を使用して手書きのテキストを変換する
カスタム ビジョン モデルを実装する
画像分類および物体検出モデルのどちらかを選択する
ラベル イメージ
画像分類や物体検出など、カスタム画像モデルをトレーニングする
カスタム ビジョン モデルのメトリックを評価する
カスタム ビジョン モデルを発行する
カスタム ビジョン モデルを使用する
最初にカスタム ビジョン モデル コードを構築する
ビデオを分析する
Azure AI Video Indexer を使用して、ビデオまたはライブ ストリームから分析情報を抽出する
Foundry Tools 空間分析で Azure Vision を使用して、ビデオ内のユーザーの存在と動きを検出する
自然言語処理のソリューションを実装する (15 - 20%)
テキストを分析および翻訳する
キー フレーズとエンティティを抽出する
テキストの感情を判断する
テキストで使用される言語を検出する
テキスト内の個人を特定できる情報 (PII) を検出する
Foundry Tools サービスで Azure Translator を使用してテキストとドキュメントを翻訳する
音声を処理および翻訳する
生成 AI スピーキング機能をアプリケーションに統合する
Foundry Tools で Azure Speech を使用してテキスト読み上げと音声変換を実装する
音声合成マークアップ言語 (SSML) を使用して、テキスト読み上げを改善する
Foundry Tools で Azure Speech を使用してカスタム音声ソリューションを実装する
Foundry Tools で Azure Speech を使用して意図とキーワードの認識を実装する
Foundry Tools サービスで Azure Speech を使用して音声変換と音声テキスト変換を翻訳する
カスタム言語モデルを実装する
意図、エンティティを作成して発話を追加する
言語理解モデルをトレーニングし、評価し、デプロイし、テストする
言語理解モデルを最適化、バックアップ、回復する
クライアント アプリケーションから言語モデルを使用する
カスタムの質問応答プロジェクトを作成する
質問と回答のペアを追加し、質問回答用のソースをインポートする
ナレッジ ベースをトレーニング、テスト、公開する
マルチターン会話を作成する
ナレッジ ベースに代替フレージングとおしゃべりを追加する
ナレッジ ベースをエクスポートする
多言語の質問応答ソリューションを作成する
カスタム モデルのトレーニング、改善、発行など、カスタム翻訳を実装する
ナレッジ マイニングと情報抽出ソリューションを実装する (15 - 20%)
Azure AI 検索ソリューションを実装する
Azure AI Search リソースのプロビジョニング、インデックスの作成、スキルセットの定義を行う
データ ソースとインデクサーを作成する
カスタム スキルを実装し、スキルセットに含める
インデクサーの作成と実行
構文、並べ替え、フィルター処理、ワイルドカードなどを含むインデックスのクエリを実行する
ファイル、オブジェクト、テーブル プロジェクションを含む、ナレッジ ストア プロジェクションを管理する
セマンティック ストア ソリューションとベクター ストア ソリューションを実装する
Foundry Tools ソリューションで Azure ドキュメント インテリジェンスを実装する
ドキュメント インテリジェンス リソースをプロビジョニングする
事前構築済みモデルを使用してドキュメントからデータを抽出する
カスタム ドキュメント インテリジェンス モデルを実装する
カスタム ドキュメント インテリジェンス モデルのトレーニング、テスト、発行を行う
構成済みのドキュメント インテリジェンス モデルを作成する
Foundry Tools で Azure Content Understanding を使用して情報を抽出する
画像とドキュメントからテキストを抽出する OCR パイプラインを作成する
ドキュメントの属性を要約、分類、検出する
ドキュメントからエンティティ、テーブル、画像を抽出する
Foundry Tools で Azure Content Understanding を使用してドキュメント、画像、ビデオ、オーディオを処理および取り込む
学習リソース
試験を受ける前に、トレーニングを行い、実践的な経験を積むことをお勧めします。 自己学習のオプションとクラスルーム トレーニングのほか、ドキュメント、コミュニティ サイト、ビデオへのリンクも提供しています。
| 学習リソース | ラーニングおよびドキュメントへのリンク |
|---|---|
| トレーニングを受けよう | マイペースで進められるラーニング パスとモジュールを選択するか、講師による指導付きコースを受講する |
| ドキュメントを検索する |
Azure AI サービス Azure AI Vision Azure AI Video Indexer Azure AI Language Azure AI 音声 Azure AI 検索 Azure OpenAI Azure AI ドキュメント インテリジェンス |
| 質問をする | Microsoft Q&A | Microsoft Docs |
| コミュニティ サポートを受ける |
AI - Machine Learning - Microsoft Tech Community AI - Machine Learning ブログ - Microsoft Tech Community |
| Microsoft Learn をフォローする | Microsoft Learn - Microsoft Tech Community |
| ビデオを見つける |
AI Show 他の Microsoft Learn ショーを参照する |
ログの変更
次の表は、評価されるスキルの現在のバージョンと以前のバージョン間の変更をまとめたものです。 機能グループは太字の書体で示され、各グループの目標がその後に続きます。 表は、この試験で評価されるスキルの以前と現在のバージョンを比較したもので、3 番目の列は変更の程度を示しています。
| 2025 年 12 月 23 日より前のスキル領域 | 2025年12月23日時点のスキル領域 | 変更 |
|---|---|---|
| Azure AI ソリューションの計画と管理 | Azure AI ソリューションの計画と管理 | 変更なし |
| 適切な Azure AI Foundry サービスを選択する | 適切な Microsoft Foundry Services を選択する | マイナー |
| Azure AI Foundry サービスを計画、作成、デプロイする | Microsoft Foundry サービスの計画、作成、デプロイ | マイナー |
| Azure AI Foundry サービスの管理、監視、セキュリティ保護を行う | Microsoft Foundry サービスの管理、監視、セキュリティ保護 | マイナー |
| 生成 AI ソリューションを実装する | 生成 AI ソリューションを実装する | 変更なし |
| Azure AI Foundry を使用して生成 AI ソリューションを構築する | Microsoft Foundry を使用して生成 AI ソリューションを構築する | マイナー |
| Azure OpenAI in Foundry Models を使用してコンテンツを生成する | Azure OpenAI in Foundry Models を使用してコンテンツを生成する | マイナー |
| エージェント ソリューションを実装する | エージェント ソリューションを実装する | 変更なし |
| カスタム エージェントを作成する | カスタム エージェントを作成する | マイナー |
| コンピューター ビジョン ソリューションを実装する | コンピューター ビジョン ソリューションを実装する | 変更なし |
| 画像を分析する | 画像を分析する | マイナー |
| カスタム ビジョン モデルを実装する | カスタム ビジョン モデルを実装する | マイナー |
| ビデオを分析する | ビデオを分析する | マイナー |
| 自然言語処理のソリューションを実装する | 自然言語処理のソリューションを実装する | 変更なし |
| テキストを分析および翻訳する | テキストを分析および翻訳する | マイナー |
| ナレッジ マイニングと情報抽出ソリューションを実装する | ナレッジ マイニングと情報抽出ソリューションを実装する | 変更なし |
| Azure AI Document Intelligence ソリューションを実装する | Foundry Tools ソリューションで Azure ドキュメント インテリジェンスを実装する | マイナー |
| Azure AI コンテンツ解釈を使用して情報を抽出する | Foundry Tools で Azure Content Understanding を使用して情報を抽出する | マイナー |