こんにちは、Dynamics 365 未経験のまま AB 系ラストに突っ込んだ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！
Agentic AI の設計観点を体系的に押さえたい
Copilot Studio / Power Platform / Microsoft Foundry を横断して理解したい
AB 系を最後まで取り切りたい
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-100 : Agentic AI Business Solutions Architect」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 (取得済 ✅)
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-731 合格体験記 -
AB-100 : Agentic AI Business Solutions Architect (今回合格！ 🎉)
今回紹介する試験！ Copilot Studio / Dynamics 365 / Power Platform / Microsoft Foundry を横断して、AI を活用したビジネスソリューションの設計・展開を問う上級向け試験です。
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
- AB-100 に 806 点 で合格しました！ (合格ライン 700 点) 🎉
- Azure AI Engineer Associate を保有しているので、AB-100 の 前提資格要件も満たしています
- これで AB 系 4 冠 (AB-900 / AB-730 / AB-731 / AB-100) 達成です
- 公式の配点は 計画 25〜30% / 設計 25〜30% / デプロイ 40〜45%。特にデプロイ領域の比重が大きいです
- 学習は 約 1 週間、MS Learn と Practice Assessment をメイン に進めました
- 体感で一番難しかったのは Dynamics 365 関連。少し Purview を連想するようなガバナンス寄りの観点 も気を抜けませんでした
背景
AB-730、AB-900、AB-731 と続けてきて、残る 1 つが AB-100 でした。AB 系の中ではいちばん「アーキテクトっぽい」範囲で、プロンプトを触るというより、どの製品をどう組み合わせて設計し、どう運用に載せるか を問われる印象でした。
今回の受験は テストセンター です。落ち着いて受けられたので、個人的にはこの形式で良かったです。
AB-100 は、試験合格に加えて、所定の前提資格のいずれかを保有していること が認定条件です。私は Azure AI Engineer Associate を保有しているので、前提資格要件も満たした状態 で今回の AB-100 に合格しました。
認定条件の詳細は、公式の認定ページで確認できます。
AB 系 4 冠達成！
| 試験 | 名称 | スコア |
|---|---|---|
| AB-900 | Microsoft 365 Copilot and Agent Administration Fundamentals | 820 |
| AB-730 | AI Business Professional | 815 |
| AB-731 | AI Transformation Leader | 855 |
| AB-100 | Agentic AI Business Solutions Architect | 806 |
AB 系 4 つを通して見ると、AB-730 / AB-900 が「使い方・管理の入口」、AB-731 が「導入戦略」、AB-100 が「設計と展開の本丸」という感じでした。
試験概要
AB-100: Agentic AI Business Solutions Architect は、AI を活用したビジネスソリューションを 計画・設計・展開 するための知識を問う上級試験です。対象製品は Dynamics 365 / Microsoft Copilot / Microsoft Power Platform にまたがっていて、Copilot Studio、Microsoft 365 Copilot、Microsoft Foundry、Power Apps、各種エージェントの設計観点がまとめて問われます。
試験ページは下記です。
試験の基本情報
- 試験時間: 100 分
- 合格点: 700 点 (1000 点満点)
- 受験料: 20,300 JPY (2026/05 時点の Microsoft Learn 表示)
- 試験形式: 監督付き試験
- 受験方法: Pearson VUE 経由 (今回はテストセンター)
- 提供言語: 英語
- レベル: 上級
出題範囲 (Skills Measured)
公式の Study Guide に基づく出題範囲の日本語要約です。
| ドメイン | 内容 | 配点 |
|---|---|---|
| ドメイン 1 | AI を活用したビジネス ソリューションの計画 | 25〜30% |
| ドメイン 2 | AI を活用したビジネス ソリューションの設計 | 25〜30% |
| ドメイン 3 | AI を活用したビジネス ソリューションのデプロイ | 40〜45% |
ドメイン 3 のデプロイ領域が最大配点 です。設計試験っぽい名前ですが、実際は 監視、テスト、ALM (Application Lifecycle Management)、ガバナンス、セキュリティ までしっかり見られます。
ref: 試験 AB-100 の学習ガイド - MS Learn
各ドメインのざっくり整理
ドメイン 1: 計画 (25〜30%)
- エージェントを業務にどう使うか
- grounding 用データの品質、可用性、鮮度の見極め
- build / buy / extend の判断
- ROI (投資対効果)、TCO (総保有コスト)、プロンプト ライブラリ、AI 導入戦略
- Microsoft 365 Copilot / Copilot Studio / Microsoft Foundry の使い分け
ドメイン 2: 設計 (25〜30%)
- Copilot Studio のエージェント、トピック、アクション、拡張性
- Power Apps キャンバス アプリへの AI 組み込み
- Microsoft 365 Copilot や各種エージェントの設計
- MCP (Model Context Protocol) や Computer Use を含む拡張パターン
- Dynamics 365 の各アプリで Copilot / AI 機能をどう設計するか
ドメイン 3: デプロイ (40〜45%)
- 監視、メトリック、テレメトリ、ユーザーフィードバックの解釈
- エージェントや AI モデルのテスト戦略
- Copilot Studio / Foundry / モデル / データの ALM (Application Lifecycle Management)
- 責任ある AI、セキュリティ、ガバナンス、監査証跡
- プロンプト操作などの脆弱性と、その軽減策
結果
合格！！ 🎉
スコアは 806 点 でした！（合格ライン 700 点）
前提資格として必要な要件も、Azure AI Engineer Associate で満たしています。
セクションごとの成績
画像の棒グラフを見る限り、3 領域とも大きく崩れず、特にデプロイ領域が一番良さそう でした。
- 計画: 安定して取れていそう
- 設計: Dynamics 365 絡みで少し不安だった割には踏ん張れた印象
- デプロイ: 体感でも比較的解きやすく、結果も一番良さそう
※ スコアレポートは各ドメインの厳密な点数を出してくれないので、ここは 画像ベースのざっくり解釈 です。
学習方法
使用した教材
1. MS Learn の公式コンテンツ
今回のメインは MS Learn です。AB-100 は範囲が広いので、まず Study Guide を起点にして、知らない製品や用語を追いかける形が一番効率的でした。
- 認定ページ
- 学習ガイド
2. Practice Assessment
無料の Practice Assessment もかなり役立ちました。問題の聞き方に慣れるのにちょうど良いです。
3. Udemy の問題集
MS Learn と Practice Assessment で公式範囲を押さえたあと、横断的な問題演習として Udemy の問題集を使うと復習しやすいです。AB-100 は Copilot Studio、Dynamics 365、Power Platform、Microsoft Foundry が混ざるので、製品の使い分けや設計判断を短時間で反復したい方に向いています。
4. 実践経験
実際に触っていた範囲は、今回かなり助けになりました。
- Copilot Studio: エージェントを何個か作っていた
- Microsoft 365 Copilot: 日常的に触っていた
- Power Platform: ほんの少しだけ触っていた
- Microsoft Foundry: 触った経験あり（旧 Azure AI Foundry）
逆に、Dynamics 365 はほぼ未経験 でした。ここは MS Learn の記述ベースで追いかけるしかなく、やはり難所でした。
学習の進め方
今回は 約 1 週間 で、MS Learn と Practice Assessment をメイン に進めました。
私の進め方はこんな感じです。
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Study Guide を先に読む
まず何が出るかを把握する。AB-100 は製品横断なので、ここを飛ばすと迷子になります。 -
知らない領域を MS Learn で穴埋めする
特に Dynamics 365、ALM、ガバナンス、各製品の役割分担を補強しました。 -
Practice Assessment で聞かれ方に慣れる
「このシナリオならどの製品 / どの設計が適切か」を選ばせる問題に慣れるのが大事でした。
学習のコツ
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Dynamics 365 を後回しにしない
触ったことがないと、用語だけで一気に難しく感じます。Sales、Customer Service、Contact Center、Finance、Supply Chain の位置づけだけでも先に整理すると楽です。私はここを MS Learn ベースのざっくり役割整理 で覚えました。
製品 ざっくり役割 覚え方 Sales 営業活動、顧客との関係構築、案件を前に進める領域 商談を作って進める 側 Customer Service 問い合わせ対応、ケース管理、サポート品質の向上 売った後の支援 側 Contact Center 音声、チャットなど複数チャネルをまたぐ AI ファーストの窓口基盤 問い合わせ窓口そのもの Finance 財務可視化、会計、収益性の把握 お金を見る 領域 Supply Chain 調達、在庫、物流、生産、供給網の最適化 モノの流れを見る 領域 特に Sales / Customer Service / Contact Center は混ざりやすいです。私の理解では、Sales は営業活動、Customer Service はサポート業務、Contact Center はそのサポートを受ける窓口基盤 と分けると追いやすかったです。
もう 1 つ大事なのは、製品名で覚えるより業務シナリオで覚える ことです。
例えば「営業担当が案件を進めたい」なら Sales、「問い合わせをケースで追いたい」なら Customer Service、「チャネル横断で問い合わせ窓口を作りたい」なら Contact Center、「財務や収益性を見たい」なら Finance、「在庫や調達を最適化したい」なら Supply Chain、という切り分けです。 -
Copilot Studio は操作より設計観点で整理する
「作れる」だけではなく、topics、actions、extensibility、MCP、Computer Use、fallback をどう使い分けるかが大事です。ここも MS Learn ベースで役割の差 を先に押さえると整理しやすかったです。
製品 向いている場面 私の覚え方 Microsoft 365 Copilot Microsoft 365 の文脈で、個人や小さなチーム向けの軽量な Q&A (質問応答) や業務支援 まず使う既定の Copilot Copilot Studio 複数ステップ、外部システム連携、承認フロー、組織向けガバナンスが必要なエージェント 業務フローに乗せるエージェント基盤 Microsoft Foundry モデル選択、評価、独自データ連携、より自由度の高い AI ソリューション設計 自前色が強い本格構築 私の理解では、Microsoft 365 Copilot は既定の仕事場、Copilot Studio はその上に業務用エージェントを載せる場所、Microsoft Foundry はモデルや構成の自由度を取りに行く場所 と覚えると迷いにくかったです。
公式ドキュメントでも、Microsoft 365 Copilot は情報労働者向けの軽量なシナリオ、Copilot Studio は複雑なワークフローや業務システム連携向け、Microsoft Foundry はより高度なカスタム AI ソリューション向け という整理でした。
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ALM (Application Lifecycle Management) / ガバナンス / 責任ある AI を軽視しない
名前の印象より、かなりしっかり見られます。設計だけでなく、運用・監査まで含めて考える試験でした。特に ALM は、「あとで運用に載せるとき何を管理しないと危ないか」を意識すると覚えやすかったです。
私は次の 4 点で整理していました。
- 環境を分ける: 開発 / テスト / 本番を分けて、いきなり本番を触らない
- バージョンを管理する: エージェントの instructions、actions、connectors、knowledge の変更履歴を追えるようにする
- 依存関係をセットで見る: エージェント本体だけでなく、使うデータ、モデル、コネクタ、権限まで含めて移行や展開を考える
- 運用後に見返せるようにする: テレメトリ、監査証跡、ロールベースアクセス制御を前提に考える
つまり ALM は、単に「デプロイ手順」の話ではなく、変更を安全に出して、あとから追えて、問題が出たときに戻せる状態を作ること だと捉えると分かりやすかったです。
Copilot Studio でも、公式ドキュメント上で versioning、development / test / production environments、RBAC (ロールベースアクセス制御)、telemetry / analytics が強みとして整理されています。AB-100 でもこの感覚を持っておくと、単なる機能問題ではなく設計問題として読みやすくなりました。
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build / buy / extend の判断を言語化できるようにする
カスタムで作るべきか、既存 Copilot を拡張すべきか、事前構築済みエージェントで済むか。この判断軸が何回も出てきます。私はこれを次の 3 択で整理していました。
- buy / adopt: まず既存の Microsoft 365 Copilot や既成機能で足りるかを見る
- extend: 既存の Microsoft 365 Copilot をベースに、Copilot Studio のエージェント、knowledge、tools で用途特化させる
- build: 独自データ、独自オーケストレーション、外部 API、ブランドや UI まで含めて強く作り込みたいなら Copilot Studio や Microsoft Foundry で構築する
ざっくり言うと、まず既存機能で済むかを見る → 足りなければ拡張する → それでも足りなければ構築する の順です。
例えば、社内ドキュメントに答える FAQ (よくある質問) なら Microsoft 365 Copilot 側の軽量なエージェントで足りることがあります。
承認フローや外部システム連携 が必要なら Copilot Studio 寄り。
独自モデルや自前データ基盤まで含めて設計したい なら Microsoft Foundry 寄り、という感覚でした。 -
Practice Assessment は知識確認より思考整理に使う
正誤だけ見るより、「なぜそれが適切なのか」を自分の言葉で説明できるかを重視した方が本番で効きました。
受験の感想
AB-100 は、AB 系の中でいちばん アーキテクト試験らしい と思いました。単純に「この機能を知っているか」より、複数製品をまたいで、どう組み合わせて設計・展開するか を問われる感じです。
特に Dynamics 365 未経験 の状態で受けたので、そこは正直しんどかったです 😅
一方で、Copilot Studio や Microsoft 365 Copilot を触っていた経験はかなり効きました。Power Platform や Microsoft Foundry に少しでも触っていると、問題文のイメージが湧きやすいと思います。
あと、体感では Purview を連想するようなガバナンス寄りの観点 も少しありました。公式の大分類として Purview が前面に出ている試験ではないですが、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス の勘所はやはり大事だと感じました。
まとめ
AB-100 に合格して、これで AB 系 4 冠 です！ 🎉
AB-100 は、Copilot Studio や Microsoft 365 Copilot を触っているだけでは取り切れず、Dynamics 365、Power Platform、Foundry、ALM、ガバナンス まで含めて横断的に見る必要がありました。そのぶん、Agentic AI を業務システムへ本気で組み込むときの全体像を掴むにはかなり良い試験だと思います。
Dynamics 365 を普段触っていない方でも、Study Guide で範囲を固定 → MS Learn で穴埋め → Practice Assessment で聞かれ方に慣れる という流れなら十分戦えます。
参考
- Microsoft 認定: エージェント AI ビジネス ソリューション アーキテクト - MS Learn
- 試験 AB-100 の学習ガイド - MS Learn
- Practice Assessment - AB-100
- AB-100 Agentic AI Business Solutions Architect 問題集 - Udemy