AI-901 完全ガイド｜Azure AI Fundamentals 新試験

AI-901: Microsoft Azure AI Fundamentals は、2026 年 4 月 15 日に beta 公開、2026 年 6 月の GA が予定されている新試験です。 位置付けは「AI-900 の後継」ですが、中身は単なる呼称変更ではありません。 旧 AI-900 が個別の Cognitive Service を概念レベルで紹介する試験だったのに対し、AI-901 はMicrosoft Foundry という統合プラットフォームの上で実際にコードを書く試験へと大きく舵を切りました。

受験を検討している方の多くがまず迷うのが「AI-900 と AI-901 のどちらを受けるか」「Python は必須か」「Microsoft Foundry は何が違うのか」の 3 点ではないでしょうか。 本記事では公式 Skills measured (2026-04-15 時点) を起点に、Microsoft Foundry の正体、Responsible AI 6 原則の試験出題傾向、AI-900 との具体的な違い、beta 中だけの 80% OFF クーポン、そして AI-103 への発展まで一気通貫で整理します。

AI-901 の試験基本仕様

AI-901 で取得できる認定は Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals。これは AI-900 で得られるものと同じバッジです。 違うのは試験内容と難易度。Microsoft 自身が公式 FAQ で「AI-900 は概念理解、AI-901 は Microsoft Foundry での実装」と明確に区別しています。 どちらか一方を取得すれば認定が手に入るため、両方受ける必要はありません。

合格点は Fundamentals 共通の 700 / 1000。試験時間と問題数は beta 段階ではページに明示されていませんが、Microsoft の Fundamentals 慣例である 45 分・40-60 問程度というのが妥当な予想値です。 受験料は「国・地域により異なる」とだけ書かれており、固定値は公開されていません。AI-900 の例では税込 13,750 円だったため、AI-901 も同水準と見るのが現実的です。 最も重要な情報の 1 つが、beta 中の 80% OFF キャンペーンです。最初の 300 名向けに AI901Medford というクーポンコードが配布されており、有効期限は 2026 年 5 月 6 日。 Turkey/Pakistan/India/China からの受験は除外されますが、それ以外の国であれば beta 中に受験するだけで実質 2,000 円台で済みます。

認定の有効期限は 1 年。Microsoft Learn 上の無料 renewal assessment で更新できます。 AZ-900 など他の Fundamentals が無期限なのに対し、AI-901 は年次更新が必要な点に注意が必要です。これは AI 領域の変化スピードが速いことを Microsoft が認めている証拠でもあります。

AI-900 と AI-901 の決定的な違い

AI-900 と AI-901 の最大の違いは「コーディングが必要かどうか」です。 AI-900 は技術職・非技術職を問わず誰でも受験できる概念試験で、Python の知識はゼロでも合格できる設計でした。 対して AI-901 はドメイン 2 (配点 55-60%) のほぼすべてが Microsoft Foundry SDK を使った実装問題で、Python の基本構文と pip install レベルの操作が前提になっています。

出題ドメインの数自体も変わりました。AI-900 は 5 ドメイン (各 15-25%) に分かれており、Cognitive Service の各機能 (Vision/Speech/Language/Decision/Generative AI) を個別に問う構成でした。 AI-901 はこれを 2 ドメインに集約し、ドメイン 1 で AI 全般の概念と Responsible AI 原則、ドメイン 2 で Microsoft Foundry 上の実装を問う構成に変わっています。 個別 Cognitive Services の名称は Foundry Tools に統一され、たとえば旧 Form Recognizer は Azure Content Understanding に統合されました。

生成 AI の比重も大幅に増えています。AI-900 では生成 AI は 20-25% の 1 ドメインに収まっていましたが、AI-901 ではドメイン 2 のほぼ全体が Foundry 上の生成 AI とエージェント実装で占められています。 プロンプトエンジニアリング、マルチモーダルモデル、シングルエージェント構築・テストといった近年の主流トピックが正面から問われます。

重要なのは、AI-900 を 2026 年 6 月 30 日の退役前に取得しておけば、その認定は永続的に有効である点です。 「概念だけ押さえたい」「Python は分からない」という人は AI-900 を急いで取る判断もアリで、Microsoft 自身が公式 FAQ で AI-900 と AI-901 の取得は同等扱いだと明言しています。

Microsoft Foundry とは何か

AI-901 を理解するためには、まず Microsoft Foundry が何者なのかを押さえる必要があります。 Foundry は 2026 年 1 月の Microsoft Product Terms で正式化された、エンタープライズ向け統合 AI プラットフォームです。 ややこしいのが命名の変遷で、旧 Azure AI Studio → Azure AI Foundry → Microsoft Foundry という 3 段階の改名を経て現在の名称に落ち着いています。 AI-900 で「Azure AI Studio」と書かれていた教材は、すべて「Microsoft Foundry」に読み替える必要があります。

Foundry の本質は 「Azure OpenAI + Cognitive Services + Hub リソース」の統合です。 従来は Azure OpenAI Service・各種 Cognitive Services・Hub リソースなどを別々に作成して連携させる必要がありましたが、Foundry では単一の Foundry リソースからすべてを扱えるようになりました。 モデルカタログには 1,900 以上のモデルが並んでおり、Microsoft 製の Phi-4、OpenAI の GPT-5 / GPT-4.1、Anthropic Claude、xAI Grok、Mistral、DeepSeek-R1、Meta Llama などを統一インターフェースで呼び出せます。

API も大きく進化しました。旧 Assistants API (v0.5 / v1) は Responses API (Agents v2) に置き換わり、SDK は azure-ai-projects 2.x と OpenAI() クライアントの統一に収束しました。 既存の Azure OpenAI リソースは Foundry リソースにアップグレード可能で、エンドポイント・API キー・状態を保ったまま移行できます。

試験対策としては Foundry portal (https://ai.azure.com) を実際に開いて、モデルをデプロイし、Foundry Tools の Azure Speech / Azure Content Understanding を触っておくことが必須です。 画面の構造を知らずに問題文を読むと、選択肢のスクリーンショット風記述 (「Foundry portal のどのタブから何を選ぶか」) で迷います。

ドメイン 1: AI 概念と能力の識別 (40-45%)

本ドメインは Responsible AI 原則、AI モデルコンポーネント、そして AI ワークロードのシナリオ識別の 3 本柱で構成されています。

Responsible AI 6 原則

Microsoft の Responsible AI Standard で定義された 6 原則を、それぞれ「なぜ重要か」「どんな実装上の考慮が必要か」のレベルで説明できるかが問われます。 順番は Fairness (公平性) → Reliability and safety (信頼性と安全性) → Privacy and security (プライバシーとセキュリティ) → Inclusiveness (包括性) → Transparency (透明性) → Accountability (アカウンタビリティ) の 6 つ。 AZ-900 でも 1-2 問は出題されますが、AI-901 ではより深く、シナリオを示して「この場面でどの原則が最も問題になるか」を選ばせる問題が中心になります。

AI モデルコンポーネントと構成

生成 AI モデルの仕組み (Transformer・トークン・コンテキストウィンドウ)、能力に基づくモデル選定、デプロイオプションと構成パラメータ (temperature / top_p / max_tokens など) を理解しているかが問われます。 Foundry の Model Garden を実際に開いて、各モデルの特徴 (高速 vs 高精度、コスト) を比較しておくと、実装シナリオ問題に対応しやすくなります。

AI ワークロードのシナリオ識別

生成 AI / エージェント AI、テキスト分析 (キーワード抽出・エンティティ検出・感情分析・要約)、音声認識・音声合成、コンピュータビジョン・画像生成、テキスト/画像/音声/動画からの情報抽出。 これらのワークロードについて、「このビジネス課題にはどの技術が最適か」「マルチモーダルが必要かどうか」を判断する問題が出ます。 AI-900 と内容は近いものの、出題粒度が「具体的な Foundry サービス選定」レベルまで踏み込んでいる点が違います。

ドメイン 2: Microsoft Foundry での AI ソリューション実装 (55-60%)

配点が最も大きい本ドメインは、Foundry SDK を使った実装スキルの実演です。 本ドメインは 4 つのサブ領域に分かれています。

生成 AI アプリとエージェントの実装

効果的なシステムプロンプトとユーザープロンプトの作成、Foundry portal でのモデルデプロイと対話、Foundry SDK による軽量チャットクライアントの作成、シングルエージェントソリューションの構築とテスト。 プロンプトエンジニアリングは試験対策本ではなく、実際に Foundry portal でプロンプトを変えながら出力を比較した経験が活きる領域です。

テキストと音声の実装

テキスト分析を含む軽量アプリの構築、マルチモーダルモデルでの音声プロンプト応答、Foundry Tools の Azure Speech を使った音声アプリの構築。 AI-900 で個別 Speech to Text / Text to Speech / Speech Translation として扱われていたものが、Foundry Tools 配下の Azure Speech に統合されています。

コンピュータビジョンと画像生成

マルチモーダルモデルでの視覚入力解釈、生成モデルによる視覚出力作成、ビジョン機能を含む軽量アプリ構築。 旧 Computer Vision API の代わりに、Foundry のマルチモーダルモデル (GPT-4.1 など) を使って画像を入力として解釈するパターンが中心になります。

情報抽出

Azure Content Understanding (Foundry Tools 配下) による文書・フォームからの情報抽出、画像・音声・動画からの情報抽出、Content Understanding を活用した軽量アプリ構築。 旧 Document Intelligence (Form Recognizer) は Content Understanding に統合されたため、古い教材で Form Recognizer を学んでいた場合は読み替えが必須です。

Responsible AI 6 原則の覚え方

Responsible AI 6 原則は AZ-900 や SC-900 でも問われますが、AI-901 では「順番」と「各原則の考慮事項」がより深く問われます。 覚えやすい順序として F-R-P-I-T-A (Fairness → Reliability → Privacy → Inclusiveness → Transparency → Accountability) を頭文字で記憶しておくと、問題文の選択肢を見るときに迷いません。

各原則の「考慮事項」とは、たとえば Fairness なら「学習データのバイアスが特定のグループに不利に働かないか」、Privacy なら「ユーザーが入力したデータが学習に再利用される可能性」、Accountability なら「AI の判断結果に最終責任を負う人間が誰か」といった具体的な懸念事項のことです。 単に原則名を覚えるだけでは、シナリオベースの選択肢で迷う原因になります。

公式学習リソース

AI-901 は beta 段階のため、利用可能な公式リソースは AZ-900 ほど豊富ではありませんが、基本セットは揃っています。

Practice Assessment が beta 中に存在しないため、サードパーティ問題集に手を出したくなる場面もあるはずです。 ただし AI-901 のような新試験は出題傾向の解析がまだ進んでおらず、不正確な問題集に時間を費やすリスクが高い時期です。 beta 中は公式 Study Guide と Foundry portal での実機操作に集中し、Practice Assessment が公開されたら反復するという二段構えが現実的です。

G 検定・E 資格との位置関係

日本市場で AI 関連認定として認知度が高いのは JDLA の G 検定と E 資格です。AI-901 はこの 2 つと立ち位置が大きく異なります。 G 検定はビジネス活用層向けの概念試験で、年 6 回開催、Python 不要、知名度は国内 SIer や事業会社で依然高い水準を保っています。 AI-901 はビジネス概念だけでなく Azure/Foundry での実装まで踏み込むため、G 検定よりも開発寄り。技術職の評価対象としては AI-901 の方が現場直結性で勝ります。

E 資格はさらに上位で、JDLA 認定講座の修了が受験前提、深層学習の数学・実装まで問う最高難度クラスです。AI-901 は E 資格の領域とは別物で、レベル感としては E 資格 ≫ AI-103 > AI-901 > G 検定 という並びになります。 コンサルや PM 職であれば「G 検定 (ビジネス理解) + AI-901 (Azure 実装)」、機械学習エンジニアであれば「E 資格 + AI-103」という併取が現場で効きます。

次のステップ: AI-103 とその先

AI-901 で基礎を固めた後の標準ルートは AI-103: Developing AI Apps and Agents on Azure です。 AI-103 は旧 AI-102 (Azure AI Engineer Associate) の後継試験で、2026 年 4 月 21 日に beta 開始、6 月の GA が予定されています。 取得できる認定名も新しく Azure AI App and Agent Developer Associate に変わり、より「AI アプリ・エージェント開発者」というポジションを明示する名称になりました。

AI-103 では AI-901 で学んだ Foundry SDK が前提知識となり、より高度なプロンプトエンジニアリング、マルチエージェントオーケストレーション、責任ある AI ガバナンスといった上級トピックを扱います。 AI-901 で書いた軽量チャットクライアントが、AI-103 では複数エージェントの協調動作・メモリ管理・ツール利用へと拡張されるイメージです。 旧 AI-102 は 2026 年 6 月 30 日に退役するため、これから AI Engineer ルートに進む人は AI-103 一択になります。

AI-901 → AI-103 が AI 開発者ルートですが、別の方向として AZ-104 (Administrator) や DP-203 (Data Engineer) と組み合わせて、AI 基盤の運用担当やデータパイプライン構築担当を目指す道もあります。 Microsoft Foundry がエンタープライズ AI 基盤として広がる流れの中で、「AI モデルを使う側」「AI 基盤を運用する側」「AI 用データを整える側」の三役がそれぞれ独立した認定群を持っているのが現在の Microsoft 認定全体像です。

よくある質問

本記事の用語・配点情報は Microsoft Learn 公式 AI-901 試験ページ および公式 Study Guide に基づいています。 本記事は Microsoft Corporation の公式商品ではなく、いかなる提携・後援関係もありません。 Microsoft、Azure、Microsoft Foundry、Microsoft Entra は Microsoft group of companies の商標です。 AI-901 は本記事公開時点で beta 段階にあり、出題範囲や試験仕様は GA までに変更される可能性があります。最新情報は必ず公式ページをご確認ください。 情報は 2026 年 5 月 24 日時点。