Tip
プラクティス評価は、新しいアップグレードされたエクスペリエンスを備えた AI Skills Navigator で利用できます。
AI Skills Navigator に移動してください |Microsoft認定: SQL AI Developer Associate 認定ページで、実際の評価を受けることができます。
注: プラクティス評価を起動できるようにするには、AI Skills Navigator にサインインする必要があります。
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、試験の準備をする際に研究に集中するのに役立ちます。
| 便利なリンク | 説明 |
|---|---|
| 認定資格を取得する方法 | 認定資格の中には、1 つの試験に合格するだけで済むものもあれば、複数の試験に合格する必要があるものもあります。 |
| 認定資格の更新 | Microsoftアソシエイト、エキスパート、および専門認定資格は、毎年有効期限が切れます。 Microsoft Learn で free オンライン評価に合格することで更新できます。 |
| あなたの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と更新、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。 |
| 配慮を求める | 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 | 試験の準備に役立つ練習用の質問でスキルをテストします。 |
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は、記載されている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していますが、このスケジュールでローカライズされたバージョンの試験が更新されない場合があります。 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。
注
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。
注
ほとんどの質問では、一般提供 (GA) の機能について説明します。 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。 REST API、SDK、および CLI について理解している必要があります。
2026年4月15日時点で測定されたスキル
視聴者プロフィール
このMicrosoft認定の候補として、あなたは AI ソリューション開発のキャリアの始まりです。
この試験では、Azureの AI ソリューションに関する概念的な知識と、それらを操作するための基本的な技術的スキルが必要です。 また、Pythonのコーディング構文とプログラミング手法に関する知識も必要であり、Azureリソースに精通している必要があります。
スキルの概要
AI の概念と機能を特定する (40 ~ 45%)
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する (55 ~ 60%)
AI の概念と機能を特定する (40 ~ 45%)
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に関する考慮事項について説明する
AI ソリューションの信頼性と安全性に関する考慮事項について説明する
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について説明する
AI ソリューションの包括性に関する考慮事項について説明する
AI ソリューションの透明性に関する考慮事項について説明する
AI ソリューションの説明責任に関する考慮事項について説明する
AI モデルのコンポーネントと構成を特定する
生成 AI モデルのしくみについて説明する
機能に基づいて適切な AI モデルを特定する
適切なモデル デプロイ オプションと構成パラメーターを特定する
AI ワークロードを特定する
生成型 AI とエージェント型 AI、テキスト分析、音声、コンピューター ビジョン、情報抽出など、一般的な AI ワークロードのシナリオを特定する
キーワード抽出、エンティティ検出、センチメント分析、要約など、一般的なテキスト分析手法について説明する
音声認識と音声合成の特徴と機能を特定する
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を特定する
テキスト、画像、オーディオ、ビデオから情報を抽出する手法を特定する
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する (55 ~ 60%)
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 モデルの効果的なシステムプロンプトとユーザー プロンプトを作成する
Foundry ポータルでモデルをデプロイして操作する
Foundry SDK を使用して軽量チャット クライアント アプリケーションを作成する
Foundry ポータルで単一エージェント ソリューションを作成してテストする
エージェント用の軽量クライアント アプリケーションを作成する
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
テキスト分析を含む軽量アプリケーションを構築する
デプロイされたマルチモーダル モデルを使用して、音声プロンプトに応答する
Foundry Tools で Azure Speech を使用して軽量アプリケーションを構築する
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
デプロイされたマルチモーダル モデルを使用してプロンプト内の視覚的な入力を解釈する
生成モデルを使用して新しいビジュアル出力を作成する
ビジョン機能を含む軽量アプリケーションを構築する
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
Foundry Tools で Azure Content Understanding を使用してドキュメントとフォームから情報を抽出する
Content Understanding を使用して画像から情報を抽出する
Content Understanding を使用してオーディオとビデオから情報を抽出する
Content Understanding を使用して情報抽出機能を備えた軽量アプリケーションを構築する
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 | 学習と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 |
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