Microsoft Azure AI Apps and Agents Developer Associate
225問の練習問題
最終確認：April 2026
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Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate (試験 AI-103: Developing AI Apps and Agents on Azure) は AI-102 に代わり、Microsoft Foundry を使用した生成アプリと agent の構築を中心に Azure AI エンジニアの役割を再定義します。これは、AI ソリューションを計画、構築、デプロイ、運用する開発者向けのシナリオ駆動型アソシエイト試験です。モデルと Foundry サービスを選択し、RAG と multi-agent のオーケストレーションを実装し、function-calling と会話メモリを連携させ、本番環境のすべてを保護および監視します。試験範囲は5つの領域にわたります — ソリューションの計画と管理、generative AI と agentic ソリューション、computer vision、テキスト分析、情報抽出 — generative-and-agentic コアに最も比重が置かれています。Foundry SDK、Azure AI Search、Azure Content Understanding、Azure Speech、Azure Translator を基盤とした Python 志向の質問が出題されると予想されます。
約25～30%。タスクに適した Foundry models とサービス (LLMs、small language models、multimodal models、Foundry Tools、grounding、vector search、agent workflows) を選択し、インフラストラクチャを設計し、モデルと agent のデプロイを構成し、CI/CD を統合します。また、運用とガバナンスもカバーします: クォータ、スケーリング、レート制限とコスト。パフォーマンス、ドリフト、安全性、grounding の品質の監視。managed identity、private networking、keyless credentials、RBAC ポリシーによるセキュリティ。safety filters、evaluators、trace logging、および agent 監視コントロールによる Responsible AI。
中核であり、約30～35%。generative アプリケーションを構築し (LLM/SLM/code/multimodal models のデプロイと利用、RAG の実装、tool-augmented および multistep reasoning workflows の設計、虚偽/関連性/品質/安全性の評価)、agent を構築します (役割、目標、tool schemas の定義。retrieval、function-calling、conversation memory の組み合わせ。multi-agent solutions のオーケストレーション。safeguards と承認フローの追加)。最適化と運用もカバーします: prompt engineering、reflection および self-critique loops、tracing、token analytics、safety signals、latency breakdowns による observability。
約10～15%。プロンプトから画像とビデオを生成・編集し (inpainting と mask-based edits を含む)、multimodal understanding workflows を構築し (captions、visual question-answering、アクセシビリティ alt-text、object/region detection、および single-task モードと pro モードでの Azure Content Understanding)、視覚コンテンツに Responsible AI を適用します — unsafe-content filters、text embedded in images からの indirect prompt-injection detection、watermarks や brand checks などの visual policy rules。
約10～15%。言語モデルを使用してエンティティ/トピック/要約の抽出と構造化 JSON 出力を行い、センチメント、トーン、機密コンテンツを検出し、Azure Translator または LLM-powered flows で翻訳します。音声関連では、agentic interactions 向けの speech-to-text と text-to-speech、agent modality としての音声 (custom speech models を含む)、オーディオからの multimodal reasoning、および speech translation をカバーします。
約10～15%。retrieval および grounding pipelines を構築します: ドキュメント、画像、オーディオ、ビデオの ingest および index。semantic search、hybrid search、vector search の構成。built-in または custom skills によるコンテンツの enrich。OCR を使用した RAG ingestion の実行。multimodal OCR + layout + field-extraction pipelines および Azure Content Understanding analyzers を使用してドキュメントから構造化コンテンツを抽出し、downstream agents 向けのクリーンで grounded な markdown または JSON 出力を生成します。
$110k–$155k–$215k USD 年収
2026年には、Generative-AI および agent-development のスキルが高く評価されます。この certification は信頼性のシグナルであり、給与範囲は本番環境の LLM および agent システムを出荷する応用 AI エンジニアを反映しています。AI-103 と Foundry、RAG、multi-agent プロジェクトの実証された経験を組み合わせることで、候補者は高水準に近づきます。主要な US tech hubs 以外の市場では低くなる傾向があります。
出典: levels.fyi 2025 AI/ML エンジニア職、U.S. BLS OEWS 2024年5月 (15-1252 ソフトウェア開発者、15-2051 データサイエンティスト)、Glassdoor 2025。数値は概算であり、実際の報酬は職務、地域、経験によって異なります。
Agent および generative-app の開発は、2026年に向けて最も急速に成長しているエンジニアリング分野の1つであり、AI-103 はそのための主要な Azure 資格として位置付けられています — Microsoft は、企業が出荷を急いでいるパターンである Foundry、agents、RAG を中心に試験を直接構築しました。LLMs を運用しているチーム、すなわち private data での grounding、multi-agent workflows のオーケストレーション、security および responsible-AI の要件を満たしている場所で需要が最も強いです。広く保持されている AI-102 を置き換えるため、その試験の recruiter recognition を引き継ぎつつ、最新の agent-era skills を示すことが期待されます。
正式な前提条件はありませんが、AI-103 は真のアソシエイトレベルの開発者試験です。Python でアプリを構築することに慣れており、一般的な AI、generative AI、およびコアな Azure サービスに精通している必要があります。実際には、Azure AI services (Language、Vision、Speech、Search、Azure OpenAI) に以前から触れており、Microsoft Foundry portal と SDK で実践的な経験がある候補者は有利です。
Microsoft の無料の Microsoft Learn パスと AI-103T00 講師主導コースは、5つのドメインに直接対応しています。以前に AI-102 に合格している場合は、基礎を再学習するのではなく、agent-centric model、multi-agent orchestration、Azure Content Understanding、および Foundry SDK と tooling といった変更された新しい内容を学ぶための時間を確保してください。AWS から来る場合、最も近い類似物は Generative AI Developer – Professional track (Bedrock Agents、Knowledge Bases) です。概念は共通しますが、SDKs とサービス名が異なります。
AI-103 は Associate-level の試験であり、Fundamentals よりも明らかに難易度が高いです。Azure AI の背景知識がある開発者の場合、40～70時間の学習時間を確保し、Foundry と agents の経験が初めての場合はさらに多くの時間を計画してください。試験時間は約100分で、多肢選択、複数応答、ドラッグ＆ドロップによる順序付け、および短時間のケーススタディなど、Microsoft の様々な形式で40～60問が出題されます。その多くは「このシナリオに最適なサービス/アプローチを選択してください」という形式です。
最も難しいのはその広範さです。この試験では、model selection、RAG、agents、security、monitoring、vision、speech、および information extraction のすべてにおいて、Foundry ecosystem 内での実務知識が求められます。試験とプラットフォームは2026年に新しくなったため、学習資料はまだ成熟段階にあります。agent と Content Understanding の内容はカバーされていない古い AI-102 のコンテンツではなく、公式の Microsoft Learn パス、AI-103 学習ガイド、および実践的な Foundry labs を参考にしてください。
AI-102 に代わる新しいアソシエイト試験 — Developing AI Apps and Agents on Azure。agent-centric で Microsoft Foundry を中心に構築されており、計画/管理、generative & agentic solutions、computer vision、テキスト分析、情報抽出の5つのドメインにわたります。英語版は2026年4月16日に更新され、ベータ版としてリリースされ、2026年に一般提供に移行します。
AI-103 が置き換える Azure AI Engineer Associate 試験。Azure AI services (Vision、Language、Speech、Document Intelligence、Azure OpenAI) の実装と generative-AI solutions を中心に構成されており、agent-first、multi-agent、Content Understanding には焦点を当てていません。2026年6月30日に廃止されます。
AI-103 (Microsoft Azure AI Apps and Agents Developer Associate) は、実践的な実務経験とベストプラクティスに関するしっかりとした理解を期待される、中程度の難易度の試験 Associateレベルの試験です。ほとんどの受験者は、アソシエイトレベルの試験に6〜12週間かけて80〜150時間の学習を必要とします。 練習試験で合格基準を安定して上回るスコアを獲得している受験者のほとんどは、初回で合格しています。
ほとんどの受験者は、アソシエイトレベルの試験に6〜12週間かけて80〜150時間の学習を必要とします。 合格までの時間は、これまでの経験によって大きく異なります。基礎となるテクノロジーでの実践的な本番経験を持つエンジニアは通常、より少ない時間で済みますが、プラットフォームに初めて触れる受験者は、この範囲の上限を目安に計画を立てる必要があります。
AI-103は、Azureエコシステムで認められた資格であり、雇用主、リクルーター、クライアントに検証済みの知識を示します。あなたにとって時間と費用をかける価値があるかどうかは、あなたの役割と目標によります。通常、Azureを日常的に扱っている、またはそのような役割に就きたいと考えているクラウドエンジニア、アーキテクト、コンサルタントにとって最も報われる傾向があります。
AI-103の合格点は700 / 1000です。試験には50問の問題が含まれており、所要時間は1 時間 40 分です。
AI-103試験の受験料は$165 USDです。受験料はAzureによって設定されており、地域によって異なる場合があります。予約する前に、常にAzureの公式認定ページで現在の価格を確認してください。
Microsoftロールベース認定は1年後に期限切れになりますが、失効の6か月前からMicrosoft Learnで監督なしのオンライン評価を介して無料で更新できます。
はい。試験はオンライン（プロバイダーのセキュアブラウザを介して監督され、ほとんどの地域で24時間年中無休で利用可能）または営業時間内のピアソンVUE試験センターで対面で受験できます。どちらの形式も同じ問題、時間制限、合格点を使用します。
CertLabProでは、AI-103の練習問題バンクで15の学習モードを提供しています。試験シミュレーションモードは、実際の試験を反映しており、1 時間 40 分で50問、合格基準は700 / 1000と同じです。ブラウズモードでは、すべてのQ&Aを静的に読むことができます。