AI‐102とはどのような資格？基本情報や取得するメリットを解説

AIについて調べる中で「AI-102」という言葉を耳にしたことはあるが、

・試験内容が分からない…。
・難易度が知りたい…。

と疑問をもたれている方も多いのではないでしょうか。そこでこの記事では

・AI-102の受験内容や取得するメリット
・難易度や出題範囲、合格に向けた勉強方法

について解説します。

この資格は、AzureのAIサービスを活用したソリューション設計・構築に関するスキルを証明するものです。AI-102の資格に興味がある方はぜひ参考にしてください。

AI‐102とは：Microsoft認定資格の1つ

「AI-102」とは、Microsoft認定資格の1つである「Azure AI Engineer Associate」のことです。AI-102は試験番号であり、資格の名称ではありません。

AI-102では、Azureを使用してAIソリューションを設計・実装するスキルが問われます。同様のAIエンジニア向け資格に「AI-900（Microsoft Azure AI Fundamentals）」があります。それぞれの特徴は以下の通りです。

試験	難易度	出題内容
AI-900	初級レベル	・機械学習 ・人工知能 ・上記に関連するAzureサービスの基礎知識
AI-102	中級レベル	・人工知能やAzureに関するより深い知識 ・Azureサービスを扱う方法

　

AI-900については、「Microsoft認定資格「AI-900」とは？難易度や出題内容を解説！」で詳しく解説しています。

また、Microsoft認定資格は「AI-102」「AI-900」以外にも多くの種類があります。気になる方は「Microsoft Azure認定資格を一覧で解説！難易度や勉強方法は？」をご覧ください。

　

AI‐102の試験形式

2025年5月29日時点でのAI-102の試験形式は以下の通りです。

試験時間	140分
試験方法	パソコンを使用
試験場所	テストセンターまたは自宅
問題数	50前後
合格点	700/1000
合否発表	試験終了後すぐ通知
受験料	￥20,300（税込）

出典：マイクロソフト認定: Azure AI エンジニア アソシエイト

　

AI‐102に必要とされる勉強時間の目安は30～50時間

AI-102勉強時間は、現時点での基礎知識やスキルによって異なります。すでにある程度の知識とスキルがある場合の勉強時間の目安は30時間前後で、約3週間で学習が可能です。前提知識がない場合には、50時間程度、約1か月が学習期間の目安となります。

　

AI‐102の難易度は中級レベル（AzureやAIの基礎知識が求められる）

AI-102の難易度は中級レベルで、Azureの具体的なサービス内容などについて問われるため、知識の暗記だけではない実践的な学習が必要です。

Microsoftの公式ページに用意されている本試験向けのトレーニングでは、サンドボックス環境での動作デモや確認テストを通じて試験対策ができます。また、練習評価を受けて、その時点での知識の定着具合を確認することも可能です。

　

出題範囲をセクションごとに解説

AI-102では、以下のような範囲から問題が出題されます。

• Azure AIソリューションの計画と管理（15～20％）
• コンテンツ モデレーション ソリューションの実装（10～15％）
• コンピューター ビジョン ソリューションを実装（15～20％）
• 自然言語処理のソリューションの実装（30～35％）
• ナレッジ マイニングとドキュメント インテリジェンス ソリューションを実装する（10～15％）
• 生成AIソリューションを実装する（10～15％）

ここでは、各セクションの内容について解説します。

Azure AIソリューションの計画と管理（15～20％）

「Azure AIソリューションの計画と管理」の出題内容は以下の通りです。

テーマ	内容
適切なAzure AIサービスを選択する	・Azure AI Vision｜画像の分類や物体検出、テキスト抽出など ・Azure AI Language｜感情分析やキーフレーズ抽出、エンティティ認識などの自然言語処理 ・Azure AI Speech｜音声認識や音声合成、翻訳などの音声処理・Azure OpenAI Service｜自然言語やコードの生成、画像生成（DALL·E） ・Azure AI Document Intelligence｜フォーム認識やドキュメントからのデータ抽出 ・Azure AI Search｜検索インデックスの作成やカスタムスキルの実装などのナレッジマイニング
Azure AIサービスの計画、作成、デプロイ	・責任あるAIの原則（公平性、信頼性、安全性、プライバシー、包括性、透明性、説明責任）の考慮 ・Azure AIリソースの作成とエンドポイントの設定 ・CI/CDパイプラインへの統合やコンテナデプロイの計画と実装
Azure AIサービスの管理、監視、セキュリティ保護	・診断ログの構成とリソースの監視 ・コスト管理やアカウントキーの管理、Azure Key Vaultを使用したキーの保護 ・認証とプライベート通信の管理

　

全体の15～20％が、「Azure AIソリューションの計画と管理」のセクションから出題されます。

コンテンツ モデレーション ソリューションの実装（10～15％）

「コンテンツ モデレーション ソリューションの実装」の出題内容は以下の通りです。

テーマ	内容
コンテンツ配信用のソリューション作成	・Azure AI Content Safetyを使ったテキストや画像のモデレーションの実装 ・暴力的表現や嫌がらせ、露骨な画像といった不適切なコンテンツの検出による安全性の確保

　

「コンテンツ モデレーション ソリューションの実装」のセクションからは、全体の10～15％が出題されます。

コンピューター ビジョン ソリューションを実装（15～20％）

「コンピューター ビジョン ソリューションを実装」の出題内容は以下の通りです。

テーマ	内容
画像の分析	・画像処理の要件に応じた、物体検出や画像タグの生成、画像分析などのビジュアル機能の選択 ・Azure AI Visionによる画像からのテキスト抽出や、手書き文字のテキストデータへの変換
カスタム コンピューター ビジョン モデルの実装	・画像分類や物体検出モデルの選択、ラベル付け、トレーニング、評価、発行、使用
ビデオの分析	・Azure AI Video Indexerによるビデオやライブストリームからの分析情報の抽出 ・Azure AI Visionを使った空間分析によるビデオ内の人物の検出など

　

全体の15～20％が、「コンピューター ビジョン ソリューションを実装」のセクションから出題されます。

自然言語処理のソリューションの実装（30～35％）

「自然言語処理のソリューションの実装」の出題内容は以下の通りです。

テーマ	内容
Azure AI Languageを使用したテキストの分析	・キーフレーズやエンティティの抽出、感情分析、言語の検出、PII（個人識別情報）の検出
Azure AI Speechを使用した音声の処理	・テキスト読み上げや音声からテキストへの変換、SSMLの使用、カスタム音声ソリューションの実装
意図認識とキーワード認識の実装	・意図と発話の作成、エンティティの作成、モデルのトレーニング、評価、デプロイ、テスト、最適化
言語の翻訳	・Azure AI翻訳サービスを使用したテキストとドキュメントの翻訳 ・カスタム翻訳の実装 ・音声間翻訳、音声からテキストへの翻訳、複数言語への同時変換
カスタムの質問応答ソリューションの作成	・プロジェクトの作成、質問と回答のペアの追加、ソースのインポート、ナレッジベースのトレーニング、テスト、公開 ・マルチターン会話、代替候補フレージング、おしゃべりの追加、ナレッジベースのエクスポート、多言語対応

　

「自然言語処理のソリューションの実装」のセクションは出題内容が幅広く、全体の30～35％を占めます。

ナレッジ マイニングとドキュメント インテリジェンス ソリューションを実装する（10～15％）

「ナレッジ マイニングとドキュメント インテリジェンス ソリューションを実装する」の出題内容は以下の通りです。

テーマ	内容
Azure AI検索ソリューションの実装	・リソースのプロビジョニング、データソースの作成、インデックスの作成、スキルセットの定義、カスタムスキルの実装、インデクサーの作成と実行 ・インデックスのクエリ実行、ナレッジストアプロジェクションの管理
Azure AI Document Intelligence ソリューションの実装	・リソースのプロビジョニング、構築済みのモデルを使用したデータ抽出 ・カスタムモデルの実装、トレーニング、テスト、発行 ・構築済みモデルの作成、カスタムAzure AI検索スキルとしての実装

　

全体の10～15％が、「ナレッジ マイニングとドキュメント インテリジェンス ソリューションを実装する」のセクションから出題されます。

生成AI ソリューションを実装する（10～15％）

「生成AI ソリューションを実装する」の出題内容は以下の通りです。

テーマ	内容
Azure OpenAI Serviceを使用したコンテンツの生成	・リソースのプロビジョニング、モデルの選択とデプロイ ・自然言語やコードの生成、DALL-Eモデルを使用した画像の生成 ・APIを使用したプロンプトの送信と応答の受信 ・大規模マルチモーダルモデルの使用
生成AIの最適化	・生成動作を制御するパラメーターの構成 ・プロンプトエンジニアリング手法の適用 ・独自データの使用、モデルの微調整

　

全体の10～15％が、「生成 AI ソリューションを実装する」のセクションから出題されます。

　

AI‐102を取得するメリット

AI-102を取得する主なメリットとして、以下のようなものが挙げられます。

• キャリアアップ：AIの普及による需要拡大
• 実務で役立つスキル：AIソリューションの開発・運用
• コスト削減・効率化：AI技術の活用でリソースの最適化
• AIのビジネス活用：予測分析、顧客満足度の向上

キャリアアップ：AIの普及による専門人材のニーズ拡大

近年は、企業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）が推進される中で、AIエンジニアや導入コンサルタントといったAI人材の需要が高まっています。

AI-102を取得すると、AI活用に関する専門知識やスキルを有していることを履歴書に記載できるため、就職や転職時のアピール材料になります。特に、AIに関する業務の未経験者がスキルのポテンシャルを証明する手段としてAI-102の取得が有効です。

実務で役立つスキル：AIソリューションの開発・運用

試験の準備過程を通じて、Azure AIサービスの基本から実装まで体系的に習得できることも、AI-102を取得するメリットとして挙げられます。Azure AI VisionやAzure AI Speech、Azure AI Document Intelligenceなど、幅広いサービスに関するスキルの習得が可能です。

また、チャットボットや画像認識、音声認識など、AIを用いたアプリケーションを開発するための知識も学べます。AIモデルの構築や最適化、デプロイなど、開発と運用のスキルをバランスよく身に付けられます。

コスト削減・効率化：AI技術の活用でリソースの最適化

AI-102で習得する知識やスキルは、業務の自動化や省力化といった実務上の改善にも貢献します。例えば、AIチャットボットを開発してカスタマーサポートの対応時間を短縮したり、手作業で行っていたデータ入力や分析をAIで自動化したりできます。

短縮できた時間を使って、より付加価値の高い業務に集中しやすくなることもAI-102を取得するメリットです。売上アップや顧客対応の迅速化など、ビジネスの成果向上が期待できます。

AIのビジネス活用：予測分析、顧客満足度の向上

AI-102で問われる知識は、データ分析による意思決定やパーソナライズされたサービスの提供などにも役立ちます。

例えば、売上や在庫の予測、顧客離反リスクの可視化などにAIを活用することで、定量的な判断が可能です。また、行動データを分析して顧客ごとに最適化したサービスを提供できれば、ユーザー満足度向上につながります。

これらのほか、マーケティングや営業、カスタマーサポートなど幅広い部門でAIを活用し、企業の競争力を高められることもメリットです。

　

AI-102取得におすすめの勉強方法

AI-102の資格取得に向けた勉強では、MS Learnの使い方に慣れることや、模擬試験、動画講座などを活用することがポイントです。

ここでは、AI-102の試験に向けた勉強方法について解説します。

MS Learnの検索方法に慣れる：試験中に使用可能

AI-102の試験は、Microsoftの公式ドキュメントである「Microsoft Learn」を確認できるオープンブック形式で実施されます。Microsoft Learn上での検索スキルが得点に直結するため、用語やサービス名での検索に慣れておくことが重要です。

また、Vision API、Language Studio、OpenAI Serviceなど、参照頻度の高いセクションの場所や内容を把握しておくと必要な情報に素早くたどり着けます。

講座・模擬試験を受ける

AI-102の試験で合格点を狙うためには、必要な知識を体系的に学べる講座の受講がおすすめです。また、模擬試験を受けて、時間配分や選択肢の傾向などを把握しておくことも重要です。

模擬試験で間違えた問題から、理解が不足している分野や自分の弱点を分析すると、優先順位の高い単元を特定して効率的に学習を進められます。

動画講座を受講する

AI-102に向けた学習では、映像と音声で学べる動画講座がおすすめです。特に、非エンジニアやAI活用の初心者の場合、動画講座を活用すると概念や用語をスムーズに理解できます。

倍速再生や繰り返しの視聴などで理解を定着しやすいことも、動画講座のメリットです。また、講師による実演を見てAzureポータルやAPIなどの使い方を把握すると、試験だけでなく実務にも役立ちます。

Microsoftが公式に提供している動画講座は、YouTubeのMicrosoft Learnのチャンネルで視聴可能です。

さらに、Udemyの講座では、AI-102の資格試験に役立つ実践的な内容が学べます。各章の小テストで理解度を確認しながら、自分のペースで効率的に学習できることもUdemy講座の特徴です。

　

Udemy講座でAI‐102に合格しよう！

AI-102（Azure AI Engineer Associate）は、AzureによるAIソリューションの設計・実装スキルを証明できるMicrosoft認定資格です。自然言語処理や画像分析、コンテンツの安全性の確保など、Azureの活用に関する問題が出題されます。

AI-102の資格取得に向けた実践的な内容を学びたい方には、以下のUdemy講座がおすすめです。

◆【AI-102 Azure AI Engineer Associate】試験対策講座

レビューの一部をご紹介

評価：★★★★★
コメント：実際に自分で実践することで実務にどのように応用するか考えながら知識を習得することができている

評価：★★★★★
コメント：実務でAzureに触れる機会が増えたので受講しました。丁寧な解説でクラウドに初めて触れる方にもおすすめの講座です。

動画講座の受講や模擬試験によるトレーニングなどの対策を行い、AI-102の試験に備えましょう！