Azure の AI 資格「 AI-900 」とは?難易度や学習方法を解説

投稿日: 06/28/2024
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「 AI-900 」( Azure AI Fundamentals )は、機械学習や AI (人工知能)に関する基礎知識、および Azure での実装についての知識が問われる Microsoft の認定資格です。 

Azure を導入済み、または導入予定の情報システム部門や開発部門のご担当の方は、Azureにおいて AI を有効活用するための知識を深めたいとお考えではないでしょうか。AI-900 の取得は、このような知識を身につけるために最適です。

本記事は AI-900 の試験概要や難易度、取得するメリット、求められるスキル(出題内容)、独学で学習する方法などを解説します。

Microsoft Azureの認定資格について解説した記事はこちら
Microsoft Azure 認定資格とは?職種別に一覧を解説

AI-900 ( Azure AI Fundamentals )とは

AI-900 とは、 Microsoft Azure を用いる AI エンジニアを対象とした Microsoft の認定資格です。正式名称は「 Azure AI Fundamentals 」といいます。 

Microsoft は、同社製品についての知識や技術を持つ個人を認定する世界共通の資格試験を実施しており、その中の 1 つが AI-900 です。 AI-900 を取得するには、 Azure の機械学習や AI (人工知能)などの概念と、これらに関連した Azure のサービスについて問われる試験を受験して合格する必要があります。

AI-900 は基本的には IT 人材向けの資格です。しかし、ソフトウェア開発者やデータサイエンティストといった専門職以外にも役立つ基礎知識が含まれることから、 AI ソリューションを扱う営業職やセールスエンジニアなどのなかにも資格取得を目指す人がいます。

AI-900 の試験概要

AI-900 の試験概要は以下のとおりです。 

試験名 Azure AI Fundamentals ( AI-900 )
レベル 初級
受験資格 特になし
評価スキル(出題範囲)

 

・AI ワークロードと考慮事項

・Azure での機械学習の基本原則

・Azure の Computer Vision ワークロードの機能

・Azure の自然言語処理( NLP )のワークロード

・Azure での生成AI ワークロードの特徴

 

※後ほど詳しく解説します

問題数 40~50問程度
試験時間 45分
試験方式 CBT (コンピュータを使った試験方式)
合否発表 試験終了後、パソコン画面に表示
受験料 13,750円(税込)

※2024年6月現在

AI-900 の難易度

Microsoft の認定資格は「初級」「中級」「上級」に分かれています。AI-900 は初級であり、クラウドや Azure の初級者、およびこれから学習する人向けの資格です。 

AI-900 で求められるスキルは、深い専門的な内容というより、 AI ソリューションおよび Azure の AI 機能の概要と全体像の理解となっています。そのため、 AI エンジニア向けの資格とされていますが、営業職などの非エンジニアでも取得を目指せるでしょう。

なお、同じ初級の資格としては、 Azure Fundamentals ( AZ-900 )や Azure Data Fundamentals ( DP-900 )などがあります。

AI-900 を受験するメリット

AI-900 を受験する主なメリットは次のとおりです。 

  • Azure を用いた AI サービスの全体像に関する知識や技術を証明できる
  • 資格取得のための学習を通じて、 Azure における AI サービスの知識や技術を学べる
  • 「 Azure Data Scientist Associate ( AI-100 )」や「 Azure AI Engineer Associate( AI-102 )」といった中級試験にトライするための準備になる

これにより自社業務に役立てたり、キャリアアップにつなげたりと、さまざまな効果が期待できます。

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AI-900 で求められるスキル

ここでは AI-900 で評価されるスキル(出題範囲)について解説します。出題分野は大きく分けて以下の 5 つです。

分野 出題割合
AI ワークロードと考慮事項 15~20%
Azure での機械学習の基本原則 20~25%
Azure の Computer Vision ワークロードの機能 15~20%
Azure の自然言語処理( NLP ) ワークロードの機能 15~20%
Azure での生成系 AI ワークロードの特徴 15~20%

 

各分野について解説します。

AI ワークロードと考慮事項

AI に関するワークロード(サーバーやアプリケーション、データなどの IT 資産の集まり)や、 AI ソリューションを実装する際の考慮事項などへの理解が求められます。

【AI に関するワークロード】

  • コンテンツ モデレーション(不快感を与える内容やリスクのある内容などを管理する AI サービス)とその個別化、最適化
  • Computer Vision (コンピュータが画像や映像内の人物や物を識別する技術)
  • 自然言語処理
  • ナレッジ マイニング(膨大なデータからの AI 学習する技術)
  • ドキュメント インテリジェンス(ドキュメントからキーワードや構造などを抽出する技術)

【考慮事項】

  • 公平性
  • 信頼性と安全性
  • プライバシーとセキュリティ
  • 包括性(すべてのユーザーを支援し利用できるようにする)
  • 透明性(すべてのユーザーが理解できる状態にする)
  • 説明責任(すべてのユーザーが AI システムに責任を持つ状態にする) 

Azure での機械学習の基本原則

Azure を用いた機械学習の手法、概念、機能についての理解が求められます。具体的には次のような項目です。 

【手法】

  • 回帰機械学習
  • 分類機械学習
  • クラスタリング機械学習
  • ディープ ラーニング手法

【概念】

  • データセット内の特徴量とラベル
  • トレーニングおよび検証用のデータセットを使用する方法

【機能】

  • 自動機械学習機能
  • データ サイエンスと機械学習のデータとコンピューティング サービス
  • Azure Machine Learning (機械学習プロジェクトを効率化、管理するクラウドサービス)でのモデルの管理と配備機能

Azure の Computer Vision ワークロードの機能

Computer Vision (コンピュータが画像や映像内の人や物を識別する技術)のワークロードに関する理解が求められます。出題範囲は一般的な画像解析と Azure のサービスの 2 つです。 

【一般的な画像解析】

  • 画像分類ソリューション
  • 物体検出ソリューション
  • 光学式文字認識ソリューション
  • 顔検出および顔分析ソリューション

【Azure の機能】

  • Azure AI Vision サービス(画像タグ付けや文字認識によるテキスト抽出などの機能がパッケージ化されたもの)
  • Azure AI 顔検出サービス 

Azure の自然言語処理( NLP ) ワークロードの機能

自然言語処理( NLP )ワークロードでは、一般的な NLP 技術と Azure の機能への理解が求められます。 

【一般的な NLP 技術】

  • キーワード、フレーズ抽出
  • エンティティ認識(特定の氏名、地域名、日時などを抽出)
  • 感情分析(テキストから書き手の感情を分析)
  • 言語モデリング
  • 音声認識、合成
  • 翻訳

【Azure の NLP 技術】

  • Azure AI Language サービス( NLP アプリケーションを開発するためのサービス)
  • Azure AI 音声サービス(音声認識や翻訳といった音声対応アプリケーションを開発するためのサービス)

Azure での生成系 AI ワークロードの特徴

文章や画像などのコンテンツを生成できる生成系 AI についての知識も問われます。出題分野は一般的な技術と Azure の機能の 2 つです。

【一般的な生成系 AI 技術】

  • キーワード、フレーズ抽出
  • 生成系 AI モデルの特徴
  • 生成系 AI の一般的なシナリオ
  • 生成系 AI を作成する際の考慮事項(「 AI ワークロードと考慮事項」の見出し参照)

【Azure の機能】

  • Azure OpenAI Service の自然言語生成機能
  • Azure OpenAI Service のプログラミングコード生成機能
  • Azure OpenAI Service の画像生成機能

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AI-900 を取得するための学習方法

AI-900 の取得を目指す際は、独学を選ぶ人がほとんどです。そこでここでは、 AI-900の資格取得に向けた学習方法として、 MS Learnと Microsoft 公式ウェビナーの 2 つを紹介します。いずれもオンラインで無料で利用できるので、上手に活用していきましょう。

MS Learn

MS Learn (正式名称: Microsoft Learn )は、 Microsoft がオンライン上で無料提供している学習用カリキュラムです。 AI-900 の試験対策としては、以下のコースが挙げられます。 

  • Microsoft Azure AI Fundamentals:AI の概要
  • Microsoft Azure AI Fundamentals:Computer Vision
  • Microsoft Azure AI Fundamentals :自然言語処理
  • Microsoft Azure AI Fundamentals :ドキュメント インテリジェンスとナレッジ マイニング
  • Microsoft Azure AI Fundamentals :生成  AI

参考:Microsoft「Microsoft Azure AI Fundamentals」

Microsoft アカウントを作成すれば利用でき、試験に必要な知識やスキルを学習できます。

Microsoft 公式ウェビナー

Microsoft 公式ウェビナーは、無料のオンライントレーニングです。 AI-900 の試験対策オンデマンド講座も不定期で実施されています。過去に実施された講座では、 Microsoft 認定トレーナーが講師となり、演習問題の解説をしていました。試験にすぐに役立つ知識が得られるため、ぜひチェックしてみてください。

そのほか、クラウドサービスの開発や Azure Web アプリケーションの基礎など、さまざまな内容があるので、興味のあるウェビナーに参加してみてはいかがでしょうか。

参考:Microsoft「ウェビナーコンテンツ一覧」

AI-900 を取得して Azure での AI スキルを高めよう

AI-900 は、 Azure を使う AI エンジニアを中心に取得されている Microsoft の認定資格です。試験に合格できればスキルの証明になるほか、学習を通じて Azure での AI スキルを高められることがメリットです。

AI-900 の難易度は初級となっており、ほかの AI 関連の Microsoft 認定資格の登竜門的な位置づけとなっています。 AI の基礎知識が学べるため、技術者以外で Azure に携わる方にもおすすめの認定資格です。

独学での取得も可能で、 Microsoft の無料学習コンテンツも利用できます。ぜひ AI-900 の取得を目指して学習を始めてみてはいかがでしょうか。

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