###■はじめに：
Microsoft Azure AI Engineer Associateの認定資格を取得した際の記録です。

###■きっかけ：
現在は、フリーで、IoT＋AIの社会実装をテーマに研究＆開発を軸に活動していますが、元々は、社会人として、

社内システム設計開発＝＞Webアプリケーション設計開発＝＞Linuxオンプレサーバ設計開発＆管理運用＝＞クラウドサーバ設計開発＆管理運用

を生業として20年以上、社会と関わってきましたが、キャリアの最終フェーズに突入したこともあり、2016年に会社を退職して大学院に進学（2018修了）、やり残した分野である、IoT+AIの社会実装へと舵を切りました。

###■活動内容：

いろいろやってますが、

・音声認識、音声合成とWebアプリケーション連携の研究開発/2017年
・Alexa スキルアワードファイナリスト/2018年
・超小型風力発電IoT装置の共同研究開発/2018年
・IoT（農業）の共同研究開発/2019年

IoTでセンシングしたデータを掻き集め、データを可視化した後のフェーズはAIですよね・・・・・。

###■保有認定資格：
ということもあり、2019年の秋に、JDLAのG検定を取得して基礎を固めつつ、クラウドAIの基礎をインプットしたいと考えていました。

・MCPC：IoTシステム技術検定（中級）/2017年
・AWS：クラウドプラクティショナー/2018年
・JDLA：G検定＃3/2019年
・Microsoft：Azure Fundamentals/2020年（8月）
・Microsoft：Azure AI Engineer Associate/2020年（8月）

###■Azure AI Engineer 資格について：
Microsoft Azure AI 関連の認定資格は、2020年９月現在、２種類あります。

●Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
試験 AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentalsに合格する必要があります。
＃英語版のみで受験可能

●Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate＜＝今回、こちらを受験しました
試験 AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solutionに合格する必要があります。
＃英語、日本語、簡体中国語、韓国語で受験可能

###■なぜAzure AIなのか？
クラウドAIの

・Azure
・AWS
・GCP
・IBM Watson

を色々と触ってみた結果、Azure AIが自分にフィットしたこともあり、Azure AIにフォーカスして知識を深めたいというのが、認定試験受験のきっかけです（2017年頃にAzure Machine Learning Studioを触っていましたので、親近感もありましたが）。

###■試験範囲：
Azure AI Engineer Associate認定試験【AI-100:Designing and Implementing an Azure AI Solution】の試験範囲ですが、

・ソリューション要件の分析(25-30%)
・AIソリューションの設計 (40-45%)
・AIソリューションの実装と監視 (25-30%)

アナウンスされています。詳細についてはPDF（英語版のみ）が公開されていますので、熟読しておき、学習方針や試験対策を練ります。

試験範囲に対応したMicrosoft Learnの学習コンテンツを紐づける対応表を作成して学習を行う他に、Azure AIの各種サービスのクイックスタートチュートリアルも確認しました。

###■合格までの道のり：
Microsoftの認定資格紹介ページでは、合格までのプロセスを分かりやすい形でPDFで公開しています。

###■学習リソース：
試験対策の参考書等はありませんので、以下の無料学習リソースをフル活用しました。

１．Microsoft Learn：まずは基本の学習コンテンツです
２．Microsoft AI 経験：モチベーション維持に最適です
３．Azure のアーキテクチャ（AI＋機械学習）：デザインパターンが色々と揃っています
４．Microsoft AI ビジネススクール：モチベーション維持に最適です
５．Microsoft AI for Good：モチベーション維持に最適です
６．親切なAI - Youtube Channel：韓国語版ですが韓国語学習も兼ねてチャンネル登録しています
７．Microsoft Developer - Youtube Channel：英語版動画が殆ど＆再生速度を落とす＆英語字幕で見ています
８．SlideShareの資料：【de:code 2020】学生諸君！ Azure であそぼう！～Microsoft の AI を自作アプリに取り入れるまで～：某RPG風なテイストで面白いですよ
９．Coursera：Andrew Ngさんのすべての人のためのAI：語り口が穏やかで良いですよ
１０．Azureのドキュメント（AI+Machine Learning）：概要やクイックスタートを必ず読みましょう

###■Microsoft Learnコレクション：
今回の認定試験に際して受講したMicrosoft Learnコンテンツのコレクションを貼り付けておきます。

・Microsoft Learn:AI-100：AI Engineer
・Microsoft Learn:AIビジネススクール

###■Microsoft Learnの学習コンテンツ：
Microsoft Learnの学習コンテンツですが、日本語訳が途中で終わっていたり、機械的な日本語訳コンテンツがあって戸惑いましたが、英語に関してはGoogle翻訳とDeepL翻訳を駆使すれば大丈夫かと思います。

座学形式のコンテンツの他、実際に手を動かす演習も含まれますが、演習は重要ですのでしっかり取り組んだほうが良いと思いました。

なお、実際にAzureのリソースを消費しましたので、4,950円＋消費税491円＝5,441円となりました。
（無料期間がある人が羨ましいです）

###■学習期間：
１ヶ月半、１日あたり４〜５時間を学習に割り当てていましたが、前掲の Microsoft Learn の学習コンテンツを全てやり切ることに加えて、Azure AIサービスの全体像を把握するため、

・Azure のアーキテクチャ（AI＋機械学習）図を見ておく
・それをもとにMindMapを作成してAzure AIサービス全体像を把握
・追い込みの試験直前の１０日間は、学習のまとめ作業

を行うと同時に、Azure Fundamentalsの認定試験の学習も行っていました（6月30日に取得済み）。

その他、Microsoft のオンラインイベント**de:code 2020**に参加して情報収集なども行っていました。

###■試験申し込み：
インターネットで、近所の会場（自宅から20分位の所）を選択して、申し込みました。

###■試験当日：
試験会場では、受付を済ませた後、個人の持ち物は全てコインロッカーにしまっておきます。その後、本人確認作業、写真撮影を行います。なお、Covid-19対策でマスクを着用していたため、一旦マスクを取って本人確認すると同時に、マスクの裏側のチェックまで行います。

割り当てられた席に着席して、専用端末で試験が行われます。当日（８月１０日）は猛暑日だったこともあり、冷房が物凄い効いていて、暑がり体質には快適でした。

なお、途中退室は出来ないので、事前にトイレに行っておくなどの準備は予めしておきましょう（前日の深酒や激辛料理は避けましょう）。

###■試験内容：
試験内容については、守秘義務がありますので、記載できませんが、前掲したMicrosoft Learn 学習コレクションを学習すれば大丈夫かと思います。

・Microsoft Learn:AI-100：AI Engineer

###■試験結果：
今時の試験って、試験終了後すぐに結果がわかるのが良いところですね。試験結果は、無事、一発で合格したものの、８００点を目標ラインとしていましたが、結果は７３０点でした・・・・・。

ショボーンとしながら会場を後にして、試験会場の真向かいのヨドバシカメラやイエローサブマリンで気分転換した後、帰宅しました。

###■反省点：
**Microsoft AI ビジネススクールのコンテンツも学習に加えて、Azure Fundamentals**の認定資格試験の学習も行っていたため（6月30日取得済み）、１ヶ月半という期間を要してしまいました。認定資格取得にフォーカスすれば、もっと早く取得できたかもしれません。

###■認定通知：
試験に合格すると、登録した自分のメアドに通知が届きますので、ダッシュボードで確認、認定証のダウンロードと**バッジ**の申請を行いました。

###■最後に：AI for Good
Microsoft の**AI for Good**のWebサイトを見ると、AI の社会貢献について４つの領域について、記載しています。

###■AI for Good:
**・AI for Earth：**AI for Earth (地球のための AI) は、地球の気象問題の解決に取り組んでいる人々に AI テクノロジとクラウドソフトウェアを提供しています
**・AI for Health：**AI for Health は、世界中の人々や地域社会の健康を改善するために、AI で研究者や組織を支援します
**・AI for Accessibility：**AI のパワーを利用して人の能力を高め、世界各国、障がいを持つ 10 億人の人々を支援しています
**・AI for Humanitarian Action：**Microsoft は "AI for Humanitarian Action (人道支援における AI)” プログラムを通じて非営利団体や人道支援組織と連携し、災害対策、児童保護、難民支援、人権保護にあたっています
**・AI for Cultural Heritage：**AI は、文化遺産の保存と充実のために働く人々や組織を支援します

特に、AI for Earthの中のAg-Analytics、AI for Accessibilityの中のSeeing AIについては、IoT＋AIの社会実装のテーマの中でも取り組みたい領域ですので、Azure AIを駆使して取り組んでいきたいと思います。