AIに関する知識がほとんどない状態から、基礎理解を目的に AI-900（Azure AI Fundamentals）を受験しました。約1か月の学習を経て、結果は810点で合格しました。
本記事では、学習を進める中で感じた難しさや反省点、試験対策として取り組んだ内容を整理しています。これから AI-900 の受験を検討している方にとって、参考になれば幸いです。
AI-900の試験内容について
AI-900は、AIの基礎を学ぶための入門の資格です。以下がAI-900の試験内容です。
試験 AI-900: Microsoft Azure AI の基礎の学習ガイド | Microsoft Learn
- AIのワークロードと考慮事項：責任あるAIの原則
- 機械学習の基本原則：回帰、分類、クラスタリング、回帰、ディープランニングの基礎
- Azure のコンピュータビジョン機能：画像分類、物体検出、OCR、顔検出
- Azure の自然言語処理 (NLP) 機能：感情分析、エンティティ認識、音声認識/合成、翻訳
必要な知識量は多くないので、このポイントを押さえておけば合格ラインにはしっかり届くと思います！
使用した教材
YouTube学習動画
約50分で試験範囲を分かりやすくまとめられている動画です。先ほど紹介した試験内容を、画像や図を使って丁寧に説明されていたので、理解がかなり進みました。
※2年前の動画のため、最新の情報ではありません。別途最新の資料で補足することをおすすめします。
Microsoft Learn
Microsoft公式の無料学習サイトです。AI-900に必要な知識がしっかり網羅されているので、ここを中心に勉強すれば試験対策は十分でした。模擬問題集を繰り返し解くことで、自然とポイントが身についていきました。
※下記リンクの[試験に向けた練習]の[練習評価を受ける]から問題を解くことができます。
学習方法
1週間目
YouTube学習動画
まず最初にこの動画を見ながら、気になった単語をメモしていきました。
AIの基礎から説明してくれているので、知識がなくてもとても理解しやすかったです。
Microsoft Learn 模擬問題集
動画の内容を踏まえて模擬問題を解いていきました。
「この単語、動画で出てきたけどどんなサービスだっけ？」と思うところがあったときは、動画を見直したり、Microsoft Learnで調べたりしていました。
2週間目
この週は、1週目の内容を繰り返し復習しました。
模擬問題を解いて、分からなかった単語やサービスをメモし、覚えて、また問題を解く、というサイクルを繰り返しました。どうしてもイメージがつかない部分は、ChatGPTに質問して補足してもらいながら理解を深めていきました。
反省点
生成AI関連の用語への意識が不足していた
学習時はAIの基本概念や従来のAzure AIサービスを中心に対策していましたが、今思えば、公式の試験範囲にもある「生成系AI」の項目をもっと深く確認しておくべきでした。
具体的には、大規模言語モデル（LLM）が自然な文章や画像を生成する仕組み、そしてAzure OpenAI Serviceの各モデルがどのような場面で役立つのかといった、概要レベルの整理です。単に用語を知っているだけでなく、それぞれの技術が「何を実現するためのものか」を自分の言葉で説明できるようにしておくべきでした。
まとめ
本記事では、AI-900（Azure AI Fundamentals）の受験を通して、試験内容の概要や使用した教材、学習の進め方、反省点についてまとめました。
AI-900は、AIやAzure AIサービスの基礎を幅広く問われる試験であり、用語の暗記だけでなく、「どのような技術なのか」「どんな場面で使われるのか」を意識して学習することが重要だと感じました。
これから受験を検討されている方にとって、本記事の内容が学習の進め方を考える際の参考になれば幸いです。
