はじめに
先日、Microsoft認定: Azure AI アプリとエージェント開発者アソシエイト（Azure AI Apps and Agents Developer Associate）を獲得しました。
Azure（と云うかAIカテゴリですが）の認定試験を受けるのが久しぶりで、そして一発合格できたので記録しておこうと思います。
なおMicrosoft 365系の試験も受けてはみたものの、ことごとく不合格。Microsoft 365系はつくづく相性が悪いみたいです（言い訳）。
目指すところ
FDEという役割
FDE（Forward Deployed Engineering）は、エンジニアが顧客の現場に入り込み、AIシステムの設計から展開、継続的な改善までを顧客と共同で進めるモデルです。
この流れを受けて、Microsoftも2026年7月に6,000人規模の専門家を顧客の現場に配置するMicrosoft Frontier Companyを発表しました。
エージェント時代のメインストリームであり、そのスキル・ノウハウは必要になってくるでしょう。
Frontier Transformation Engineerバッジ
Microsoftのパートナー向けには、FDEやHVE（Hypervelocity Engineering）型のエンジニアを育成するための個人向けバッジとして、Frontier Transformation Engineer（以下FTE）が用意されています。
その案内においてFTEバッジはゴールではなく、FDEやHVE型のエンジニアへの入口という位置づけで説明されています。
認定資格、Project Ready、Frontier CoEの3つのマイルストーンを順に進めて取得します。
| # | マイルストーン | 内容 |
|---|---|---|
| 1 | 認定資格 | GH-300（GitHub Copilot）、AI-102またはAI-103、AB-100（Agentic AI Business Solutions Architect） |
| 2 | Project Ready | Project Readyのコースとアセスメント |
| 3 | Frontier CoE | Frontier CoEとHypervelocity Engineering（HVE） |
AI-103は、FTEバッジの1つ目のマイルストーン（認定資格）に含まれる認定資格の1つです。
昨年2025年2月にAI-102を取得済みでしたが、こちらも代替として認められることを知らず学習を始めてしまったので、そのままチャレンジした次第です。
バッジの条件を満たすついでに、Microsoft AIソリューションまわりを体系的に見直すことも目的にしました。
試験について
概要
本記事の試験に関する情報は、2026年11月に受験した時点のものです。試験の内容や出題範囲は更新されることがあるため、受験の際は最新の学習ガイドをご確認ください。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 認定資格 | Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate |
| Level | 中級 |
| Product | Azure、Microsoft Foundry |
| 役割 | AI エンジニア、開発者 |
| 試験時間 | 120分 |
| 合格スコア | 700（1000点満点） |
学習ガイドによると、想定する受験者はMicrosoft Foundryを使ってエージェントとAIソリューションを構築、管理、デプロイするAzure AIエンジニアで、Pythonでアプリを開発した経験が前提。
ほとんどの設問は一般提供の機能が対象ですが、よく使われているプレビュー機能が出題されることもあるそうです。
採点されるカテゴリ
学習ガイドの「スキルの概要」に、採点される5つのカテゴリと配点が載っています。
| カテゴリ | 配点 | 学習ガイドに書かれている主な内容 |
|---|---|---|
| Azure AI ソリューションの計画と管理 | 25〜30% | Foundryサービスやモデルの選択、デプロイとインフラの設計、クォータや監視、マネージドIDやキーレス資格情報などのセキュリティ、責任あるAI（安全フィルター、ガードレール、評価、監査） |
| 生成 AI とエージェント ソリューションの実装 | 30〜35% | RAGやワークフローによる生成アプリの構築と評価、ツールやメモリを持つエージェントの構築、マルチエージェント、承認フロー、最適化と運用化 |
| コンピューター ビジョン ソリューションの実装 | 10〜15% | 画像・動画の生成、マルチモーダル、Content Understanding |
| テキスト分析ソリューションの実装 | 10〜15% | エンティティ・感情・要約・翻訳、音声 |
| 情報抽出ソリューションの実装 | 10〜15% | ベクトル検索・ハイブリッド検索、Document Intelligence、OCR |
上位2つのカテゴリだけで55〜65%を占めるのでFoundryが軸。
テスト結果もこれらのカテゴリをセクションとして、各セクションでどれくらいの割合が獲得できたかがレポートされる。
学習の仕方
受験者スペック
- 有効なAzure AI Engineer Associate（AI-102）を保有
- Azureのインフラやアプリの構成設計を中心に仕事をしていて、Foundryも何となく分かっているつもりで、触ってきてはいるが全機能は使ったことがなく、監視や評価、コンテンツセーフティやガードレールといった実運用の機能ほど弱い
- コーディングエージェントがアプリを作ってくれるので、PythonもSDKも覚える必要はないと思っている（極端）
教材
Udemy Businessが利用できるので、以下の講座を2倍速で見ました。
2倍速で見るのは脳に良くない(？)とか云うのも聞いたことがありますが時短のため。
出張の移動中にも流していて、寝落ちしながらの睡眠学習も含みます。
大変ありがたいことにハンズオンコンテンツまで用意してくれていて、コードはGitHub - nomhiro/udemy-ai-103-handsonで公開されています。
配点の大きい上位2つのカテゴリを優先して、Foundryに関する部分だけを全部見ました。
残りの3つのカテゴリ（コンピューター ビジョン、テキスト分析、情報抽出）は、試験日までの時間切れと云うこともあり見ていません。
見ていない範囲でも、Document Intelligenceや、GPT Realtime（現在のVoice Live）は、アプリを作るときに実際に使っていたので、全く触れていないわけではなく、AI-102でも含んでいた記憶なので高を括りました。
またMicrosoft Learnは全く見ておらず、初見がないかのチェックのため試験の当日に1時間ほどほぼ読まずに流し読みしただけ。
所感
受験して感じたこと
- 即答できるものもありますが、1問ごとの問題文が長めで、読むだけで疲れました。（と云うか試験は疲れます）
- 前の問題に戻れない形式があるため、戻れる問題の見直しやLearnでの確認に時間を残せるよう、時間配分を決めて進めました。ただ、戻れない形式の問題はその場で回答を確定するしかなく、見直せたのは数問だけで、結果として20分弱時間を余らせてしまいました。
- Foundryの2つのカテゴリが大半だろうと思っていましたが、残りの3つのカテゴリも想定以上に比重があるという体感でした（実際はわかりません）
- 仕組みを理解していれば答えられるというだけでなく、サービスや機能そのものへの理解も求められると感じました
- 前の問題に戻れない形式で確実に間違えたと思い、不合格を覚悟しましたが、ギリギリで合格でした
Learnで確認しておく
受験後にLearnを確認しましたが、感覚的にはLearnだけでは足りないだろうと云う感覚。
一方で、Learnの学習コンテンツには、実環境ではすでに廃止されている、あるいは廃止が決まっているモデルが出てくるので、モデルのライフサイクルを試験対策として確認しておく必要があると思います。（動かせないモデルもLearnの学習コンテンツには残っている）
練習問題に取り組む
練習問題があれば取り組んで、勝率を上げるのが良いと思います。
今回全く使わなかったですが、AI Skills Navigatorで受けられる無料のPractice Assessmentがあり、かなり雰囲気が似ています。
次の機会に使ってみたいなと思います。（英語のみなのですが）
Foundry以外もちゃんとやる
今回ギリギリだった最大の反省はFoundry以外のカテゴリもきちんと学習すべきで、Foundryで最大でも65%なので何とかなるだろうという見立ては結果として楽観的でした。
捨て問などないですし当たり前ですが、試験範囲はちゃんと学習しましょう。
さいごに
認定試験は技術を体系的に学び、保有していることを証明するだけのもので、それを現場で活かしていくことが重要です。
もちろん逆に、既に活かされている方が後から取得するのも往々にしてありますが、自分もFDEとしての役割を目指し精進していきたいと思います。
具体的な試験内容に触れることはできないので歯切れの悪いところもあったかも知れませんが、最後までお読みいただきありがとうございました。