こんにちは、AI 変革をリードしたいけどまず自分の知識を変革したアーキテクトのやまぱん！です 😅
補足コメントや質問、いいね、拡散、ぜひお願いします 🥺！
間違っていたら 優しく 教えてください！
AI をビジネスに導入したいけど、何から手を付ければ？
Microsoft の AI サービスを戦略的に使いこなしたい
ビジネスリーダーとして AI リテラシーを証明したい
という方の参考になれば嬉しいです 🚀
本記事で取り上げる「AB-731 : AI Transformation Leader」は、Microsoft が提供する Applied Business (AB) 系認定資格 の 1 つです。AB 系は 2026 年に新設された AI / Copilot に特化した資格群で、現在 4 つの試験があります。
AB 系認定資格一覧
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AB-900 : Microsoft 365 Copilot and Agent Administration Fundamentals (取得済 ✅)
Microsoft 365 Copilot とエージェントの管理・運用の基礎を問う Fundamentals 資格。管理者向け。
AB-900 合格体験記 -
AB-730 : AI Business Professional (取得済 ✅)
生成 AI と Copilot を使ったプロンプト管理・エージェント作成・ビジネスコンテンツ生成を問う資格。ビジネスユーザー向け。
AB-730 合格体験記 -
AB-731 : AI Transformation Leader (今回取得！ 🎉)
今回紹介する資格！ AI 変革をリードするビジネスリーダー向けの資格。戦略立案・導入推進・Microsoft Foundry が対象。 -
AB-100 : Agentic AI Business Solutions Architect
エージェント AI を活用したビジネスソリューション設計を問う Expert レベルの資格。Copilot Studio / Dynamics 365 / Power Platform / Azure AI Foundry を横断する上級者向け。次はこれを取りたい！🔥
各資格の詳細や最新情報は MS Learn の認定資格ページ を参照してください。
TL;DR
- AI Transformation Leader (AB-731) に 855 点 で合格しました！ (合格ライン 700 点) 🎉
- これで AB 系 3 冠 (AB-900 / AB-730 / AB-731) 達成！残るは AB-100 のみ
- 配点が高いのは ドメイン 1: 生成 AI ソリューションのビジネス価値の特定 (35〜40%) と ドメイン 2: Microsoft の AI アプリとサービス (35〜40%)。この 2 つで全体の 7 割以上
- AB-730 がプロンプト操作寄りだったのに対し、AB-731 は 戦略・導入・ガバナンス の視点が中心
- 学習は Study Guide + Practice Assessment + AB-730 の知識 の組み合わせが効率的
背景
AB-730 の記事の最後に「次は AB-731 を狙います！」と書いたので、有言実行で受けてきました 💪
AB-730 は ビジネスユーザー向けの操作寄り の試験でしたが、AB-731 は AI をどう組織に導入して、変革をリードするか というリーダー目線の試験です。コードは一切書きません。
試験概要
Exam AB-731: AI Transformation Leader は、AI 変革の機会を見極め、Microsoft 365 Copilot や Azure AI サービスを活用して組織のイノベーションを推進する知識を問う試験です。ビジネスの意思決定者 が対象です。
試験予約ページは下記です。
試験の基本情報
- 試験時間: 120 分
- 問題数: 約 50 問
- 試験形式: 選択問題 (単一選択、複数選択)
- 合格点: 700 点 (1000 点満点)
- 受験料: 99 USD
- 受験方法: オンライン監督付き試験またはテストセンター
- 有効期限: 2 年間 (取得後 2 年間有効)
- レベル: 初級
出題範囲 (Skills Measured)
公式の Study Guide に基づく出題範囲の日本語訳です。
| ドメイン | 内容 | 配点 |
|---|---|---|
| ドメイン 1 | 生成 AI ソリューションのビジネス価値を特定する | 35〜40% |
| ドメイン 2 | Microsoft の AI アプリとサービスの利点、機能、機会を特定する | 35〜40% |
| ドメイン 3 | Microsoft の AI アプリとサービスの実装および導入戦略を特定する | 20〜25% |
ドメイン 1 と 2 で合計 70〜80% を占めるので、この 2 領域を重点的に押さえるのがポイントです。
ref: Study guide for AB-731 - MS Learn
各ドメインの詳細
ドメイン 1: 生成 AI ソリューションのビジネス価値を特定する (35〜40%)
- 生成 AI と他の AI の違い
- ビジネスニーズに応じた生成 AI ソリューションの選定
- ファインチューニングモデルと事前学習モデルの違い
- トークンや ROI を含むコスト要因
- ファブリケーション、信頼性、バイアスなどの課題
- プロンプトエンジニアリングの影響と技法
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) の仕組み
- データ品質がAI ソリューションに与える影響
- 機械学習のライフサイクル
- AI システムのセキュリティ考慮事項
ドメイン 2: Microsoft の AI アプリとサービスの利点、機能、機会を特定する (35〜40%)
- ビジネスプロセスと Copilot のマッピング
- Copilot のバージョン間の機能差異
- Microsoft 365 Copilot Chat の Web / モバイル体験
- Copilot Studio の機能
- Microsoft Graph の機能
- Copilot の Researcher / Analyst の使い分け
- 拡張フレームワーク (ビルド / 買う / 拡張) の判断基準
- Foundry Tools の機能 (Azure AI Search、Azure Vision、Microsoft Foundry)
- ビジネスニーズに応じた AI モデルの選定
ドメイン 3: 実装および導入戦略を特定する (20〜25%)
- 責任ある AI の原則 (公平性、信頼性、安全性、プライバシー、セキュリティ、包括性、透明性、説明責任)
- AI ガバナンス原則の策定
- AI 評議会 (AI Council) の設立
- 導入チームの構築と AI チャンピオンプログラム
- 導入の障壁とその対処
- Copilot ライセンスタイプ (従量課金、月額、M365 サブスクリプション付属)
- Azure AI サービスのサブスクリプションモデル
結果
合格！！ 🎉
スコアは 855 点 でした！（合格ライン 700 点）
これで AB 系 3 冠 達成です！ (AB-900: 820 点 / AB-730: 815 点 / AB-731: 855 点)
セクションごとの成績 (理解度)
| ドメイン | 理解度 |
|---|---|
| 生成 AI ソリューションのビジネス価値を特定する (35〜40%) | ■■■■■■■■■□ |
| Microsoft の AI アプリとサービスの利点、機能、機会を特定する (35〜40%) | ■■■■■■■■□□ |
| Microsoft の AI アプリとサービスの実装および導入戦略を特定する (20〜25%) | ■■■■■■■■■□ |
ドメイン 1 (ビジネス価値の特定) が一番良い成績 でした。AI の基礎概念や RAG、プロンプトエンジニアリングは AB-730 の学習と普段の業務で身についていたのが活きました 💪
ドメイン 2 (Microsoft の AI アプリとサービス) は Foundry Tools や Copilot の Researcher / Analyst など、比較的新しい機能の知識が求められて少し苦戦 😅
AB-730 との違い
AB-730 と AB-731 は似ているようで、問われる視点が違います。
| 比較軸 | AB-730 (Business Professional) | AB-731 (Transformation Leader) |
|---|---|---|
| 対象 | ビジネスユーザー | ビジネス意思決定者 |
| 視点 | 操作・活用 | 戦略・導入推進 |
| プロンプト | 作り方、保存、共有 | 影響と技法（概念寄り） |
| エージェント | 作成手順、設定項目 | 使い分けの判断基準 |
| 導入・ガバナンス | 薄い | AI Council、チャンピオン等 |
| Foundry | 出ない | Foundry Tools の機能を問う |
| 難易度感 | 実操作を知ってれば解ける | 戦略判断のシナリオ問題が多い |
AB-730 を取得済みの方は、差分に集中すれば効率よく対策できます。
学習方法
使用した教材
1. MS Learn の公式ラーニングパス
AB-731 向けのラーニングパスを一通り流し読みしました。
2. Practice Assessment (無料模擬試験)
MS Learn の Practice Assessment を 2〜3 周しました。問題の傾向がそのまま本番に近いので、最低 2 周はやっておきたいです。
3. AB-730 + AI-900 の知識をベースにする
AB-730 で学んだ生成 AI の基礎概念やプロンプトエンジニアリングの知識は AB-731 でもそのまま使えます。特にドメイン 1 はかなり重複していました。
また、私は AI-900 (Azure AI Fundamentals) も取得済みだったので、責任ある AI の原則や機械学習のライフサイクルなどの知識がそのまま活きました。AB-731 のドメイン 3 で問われる「責任ある AI の 8 原則」や「ガバナンス」は、AI-900 で学んだ内容とかなり被っているので、持っている人は有利です！
AI-900 と AI-901 について
AI-900 の後継として AI-901 が 2026 年 4 月に登場しています。AI-901 は Python の知識が必須になり、出題の 55〜60% が Microsoft Foundry での実装（エージェント作成、SDK、Content Understanding）に変わっています。ただし「責任ある AI」の原則は AI-900 / AI-901 共通で含まれているので、どちらを持っていても AB-731 の対策に活かせます。
4. 実践経験
普段から AI 関連のサービスを業務で使っていたのが武器になりました。
- Microsoft 365 Copilot を日常業務で活用
- Copilot Studio でエージェントを作成した経験
- AI 導入の検討や提案を業務で行った経験
学習のコツ
- Foundry Tools はビジネスニーズとセットで覚える: Azure AI Search / Azure Vision / Microsoft Foundry の「何ができるか」ではなく「どのビジネス課題に使うか」で整理する
- 導入ステップの順序を押さえる: AI Council 設立 → チャンピオンプログラム → 全社展開。「まず何をすべきか」系の問題で効く
- 責任ある AI の 8 原則: 公平性、信頼性、安全性、プライバシー、セキュリティ、包括性、透明性、説明責任。AI-900 取得済みなら復習で OK
- Researcher vs Analyst の使い分け: Researcher は Web 検索ベースの調査、Analyst はデータ分析。シナリオを読んでどちらを選ぶか判断できるようにする
- ライセンスは組織規模で判断: 小規模は従量課金、中規模は月額、大規模は M365 付属。Practice Assessment で問われるパターンを覚えておく
受験の感想
テストセンターで受験しました。855 点は AB 系 3 試験で最高スコアで、体感でも一番手応えがありました。
AB-730 が「Copilot を使えますか？」なら、AB-731 は「Copilot を組織に広められますか？」を問う試験です。操作手順ではなくシナリオベースの判断問題が多く、「この状況でリーダーとしてまず何をすべきか？」のような問いが中心でした。
Foundry Tools や Researcher / Analyst の使い分けは AB-731 固有の論点なので、ここは Study Guide と Practice Assessment で重点的に押さえました。導入戦略やライセンスモデルの問題は、普段の業務で AI 導入の検討をしている人ならピンとくるはず。そういう経験がなくても MS Learn のラーニングパスを一通りやれば十分合格できる試験だと思います。
まとめ
AB-731 は AI を「使う人」から「広める人」にステップアップするための資格です。
これで AB 系は残り AB-100 (Agentic AI Business Solutions Architect) のみ。Expert レベルなので手強そうですが、AB 系全冠を目指して頑張ります 🚀
あと AI-901 (Azure AI Fundamentals) も取りたい。AI-900 の後継で Foundry 実装が入った新試験なので、AB-731 で学んだ Foundry の知識も活かせそうです💪