こんにちは。
エンジニアリングマネージャーのモノマネをして生計を立てている者です。
この度、とある事情で必要に駆られて表題の資格を取得したため、大した話は無いですが受験を経て感じたことを参考程度に記しておこうと思います。
事前に見ていた情報と体感が異なっていたというのも動機の1つです。
AI102に限らず、Microsoft認定資格全般に対して有用な記事になると嬉しいです。
結果
814/1000で合格しました。
体感としては若干の上振れがある気はしますが、5回受けたら4回くらいは受かる状態になっていそうです。
感想としては広くAIソリューションについて知れたので、シンプルにためになりました。
もう少し深掘りしたいサービスもあったので、上級資格が出るなら是非挑戦したいです。
事前知識
現職在籍期間 = AIエンジニア歴 = Azure歴 = 10ヶ月ほどです。
バックエンドエンジニアとしてのバックボーンはありますが、Azure以外も含めクラウドリソースの構築はこれまでほとんどやってきませんでした。
AI周りのリソースで触れたことがあったのは、
- Azure AI Speech
- バッチ文字起こし、翻訳
- Azure OpenAI
- API実行周り
くらいです。
記事全体を通して全くの初心者エンジニアが取ることを想定した内容ではないので、そこは留意いただけたらと思います。
勉強を始める前に「練習評価を受ける」から練習問題を解いたところ、68%の正答率となりました。
ここでは4択の問題しか出ませんが本番では思っていた以上に並べ替え問題が多かったので、これで十分ということは無いです。
ただし、世の中の記事でよく見る(当社比)「MicrosoftLearnの内容と練習問題は最低限で、これの他にUdemyなどをやるべき」という言説には若干の疑問を呈したい気持ちがあります。
勉強内容
私が実施した勉強方法について記します。
因みに勉強時間は15時間程度です。
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MicrosoftLearnを読む
公式のMicrosoft Certified: Azure AI Engineer Associateで紹介されているコースをざっと読みました。
7時間という長時間が設定されているコースなどもあり若干ビビりますが、演習を全く実施しないことで時短に成功しました。 -
練習評価を受ける
上でも紹介した練習評価という模擬試験のようなものを何度か繰り返しました。
しかし、これは最後の詰めに使用するのがいいと思います。
問題数が少なすぎて2,3周もすると内容を覚えてしまうためです。
ここの内容を覚えてるだけで良い問題が若干あったので、最終的に90%以上で安定するようにしておいた方がいいと思います。
5回も繰り返せばそうなります。
当然ですが正解の選択肢を景色として覚えるのではなく、他の選択肢が何故NGなのかまで確認してください。
注意点として日本語の翻訳があまりにも低クオリティですが、試験本番はまともな日本語で出題されます。
基本的に、上記をちゃんとやれていれば受かると思います。
なので時短コースとして例えばノー勉ですでに試験前日、というようなケースであれば、
練習評価を受ける -> MicrosoftLearnを全部読む -> 練習評価を受ける -> 得点割合が低かった部分のMicrosoftLearnを見直す
とすると一晩(10h程度)での合格も視野に入ってくると思います。
(Azureを触ったことすらないというレベルだと厳しいかもしれないですが)
ただ当然資格を取るだけでなく正しく活用できたほうがいいので、各種演習を地道にやっていく方が絶対に良いです。
ラボまでしっかり実施できていれば、他の教材を購入したりする必要は無いと思います。
逆に、古い情報を含むものを手にしてしまう可能性があるので公式リソース内で完結させる方が良いのではと思っています。
事前に知りたかったこと
今回初めてのMicrosoft認定資格受験だったこともあり、事前に少し調べてはいましたが、これ知ってたら少し違ったかもなという点がいくつかあったので紹介します。これが本題です。
並び替え問題が多い
これはちょっと面食らいました、ちゃんと覚えてるわけではないですが、56問中15問くらい並び替え形式だった気がします。
内容としてはAという要件を満たすために必要な操作を順に並べろという形式の問題で、演習ちゃんとやってますか？というメッセージを感じました。
推理力で回答できるものもありますが、ここを意識して演習に取り組んでおくと得だと思います。
MicrosoftLearnの検索
試験本番はMicrosoftLearnを閲覧することができるんですが、検索に慣れてないと変に時間を取られます。
練習評価を何度か受けて内容を覚えてしまったら、その内容が書かれているページをMicrosoftLearn上で探し当てる練習に使う、などは有効そうです。
[この画面](https://learn.microsoft.com/ja-jp/search/]をそのまま触れるイメージです。
注意点として、操作しているうちに英語版のlearnに移動してしまって日本語記事がヒットしなくなる、ということがありました。
身分証が必要
テストセンターに行く際財布を持っておらず、身分証を要求されて焦りました。
20分ほど早く到着していたのでタクシーで一度帰宅してなんとかなりましたが、0回戦敗退の危機だったので気をつけましょう。
ケーススタディ
試験の後半6問が1つの要件に対して複数の検討を行うケーススタディ形式だったのですが、ケーススタディに移るためにはそれまでの問題の回答を確定させる必要があります。
そのため6問にどのくらいの時間を残しておくかを検討した上でそれ以外の時間を50問の見直しに使用する必要があり、そこの見積もりに戸惑いました。
結果30分残したのですが、10分程度余ったのでもう少し見直しをしても良かったなという印象です。
一緒に受けた同僚は最初にケーススタディが来ていたらしく、この辺りはランダム性があるようです。
最初の方が楽じゃない？
難易度感
事前に「かなり細かい内容を聞かれる」など難易度が高いという情報を目にして怯えていましたが、正直そこまで高度な印象は無いです。
確かにAPI実行時のパラメータやオプションなどの細部を聞かれる問題もありましたが、問題数としては多くなく、Learnを閲覧可能なこともあり詳細まで暗記しておく必要はなさそうです。
Udemyの問題集をやる時間があるなら、演習を何度か繰り返して「このケースではこのソリューションが有効」という知識をつけておくのが良いと思います。
まとめ
いつも通り何が言いたいのかよくわからない記事になってしまいましたが、通して思ったのは
社内でAzureを活用していてAIに触れる機会があるなら学んでおいて損はない
AzureAIソリューションを活用している人間にとっては難度の高い資格ではない
という2点です。
気軽に受けられる値段ではないかもしれませんが、1ヶ月程度学習期間が取れるなら申し込んでしまって良いと思います。
AIエンジニアの第一歩として取っておきましょう。