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AI-900（Azure AI Fundamentals）は 2026年6月30日 をもって廃止され、後継試験 AI-901 に置き換わりました（認定名は同じ「Azure AI の基礎」）。本記事は、2024年2月に AI-900 に合格した筆者が 2026年8月に AI-901 を受験し、900点で合格した体験をもとに全面的に書き直したものです。
AI-901 は「AI の概念と機能を特定する（40〜45%）」「Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する（55〜60%）」の2ドメイン構成で、知識中心だった AI-900 から、Python と Foundry での実装を問う実践的な試験に変わっています。初回受験（AI-900）の記録は記事後半の「初回受験（AI-900・2024年2月）の記録」に残しています。
本記事では、AI-901 に約1週間の学習で合格した勉強方法（2026年8月受験）をもとに、AI-900 から何が変わったのか、Microsoft Foundry のハンズオンをどこまでやればよいのか、出費を抑えて演習する方法、おすすめの教材を解説します。
「AI-900 の延長だと思っていたら Foundry の出題が多くて面食らった」というのが正直な感想です。これから AI-901 を受験する方が同じ失敗をしないように、実際に受けて感じたポイントを具体的に紹介します。
- AI-901 の概要と、AI-900 から出題範囲がどう変わったか（AI-900 の知識がどこまで使えるか）
- 1週間で 900点合格できた学習手順（動画教材 → Microsoft Learn と Foundry ハンズオン → 模擬問題集）
- 無料サンドボックス廃止後に、自分の Azure サブスクリプションで Foundry 演習の出費を抑えるコツ
- 日本語で学べるおすすめの Udemy 動画教材と模擬問題集
私の受験時の状況とスコア（AI-901・2026年8月）
- 2024年2月に旧試験の AI-900 に合格済み（AI の基礎概念・責任ある AI などの知識はある状態）
- Python は普段の業務で使っている（コードを読んで何をしているか分かるレベル）
- Microsoft Foundry は触ったことがなかった
- Azure の基礎資格 AZ-900 と AZ-104 は取得済み（クラウドの基本知識はあり）
学習期間は約1週間です。Microsoft Learn の座学に2日ほど、Microsoft Foundry のハンズオンに半日、残りは動画教材と模擬問題集の解説を読み込む時間にあてました。結果は900点（合格点 700点）で合格でした。
ただし、私の場合は AI-900 の前提知識と Python の経験があったうえでの1週間です。AI や Azure が初めての方は 1〜3ヶ月程度を見ておくのが現実的だと思います。AI-901 は基礎レベルの資格なので、AI や Azure が初めての人にもとっつきやすい試験である点は AI-900 から変わっていません。
まず AI-901 とは？（AI-900 から何が変わったか）
AI-901（Microsoft Azure AI の基礎）は、Microsoft が提供する AI 分野の入門資格「Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals」の試験です。2026年6月30日 に廃止された AI-900 の後継で、認定名は同じですが、試験の中身は「知識を問う試験」から「Microsoft Foundry で AI ソリューションを実装できるかを問う試験」に大きく変わりました。
| 出題範囲 | AI の概念と機能を特定する（40〜45%）／Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する（55〜60%） |
| 出題形式 | 選択問題（Python コードや SDK の使い方を読み取る問題を含む） |
| 合格ライン | 700点/1000点 |
| 受験料 | 12,500円（税抜）／13,750円（税込） |
| 提供言語 | 日本語あり（英語版は 2026年4月15日 に更新。日本語版は約8週間後に反映） |
| 有効期限 | 無し（基礎レベルの認定は更新不要） |
※受験料は2026年9月時点の情報です。価格は改定されることがあるため、申込前に必ず公式サイトで最新情報を確認してください。
試験 AI-901 の学習ガイド（Microsoft Learn）
AI-900 の「5分野を広く浅く」から、AI-901 は「2分野を深く」に
AI-900 では AI ワークロード、機械学習、コンピュータービジョン、自然言語処理、生成 AI の5分野が問われていましたが、AI-901 は2分野で、それぞれを深く理解しておくことが求められていると感じました。特に試験範囲の半分以上を占める Microsoft Foundry は、実際に触っておくことが一番の近道です。
AI-900 の知識はどこまで使える？（ドメイン1 の中身）
ドメイン1「AI の概念と機能を特定する」は、AI-900 の知識の大半が引き続き有効でした。ただし全部ではありません。私が受験して感じた「使える／使えない」の切り分けは次のとおりです。
- 責任ある AI の6原則（公平性、信頼性・安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、説明責任）
- ビジョン／言語／音声／生成 AI といった AI ワークロードの見分け方
- エージェント型 AI のしくみ
- モデルのデプロイ方式と構成パラメーター、能力に応じたモデル選定
- 画像生成
- テキストだけでなく画像・音声・動画まで含む情報抽出
- AI-900 の機械学習パート（回帰・分類・クラスタリング、特徴量とラベル、訓練／検証、Azure Machine Learning / AutoML）
- 翻訳や言語モデリング、Face / OCR を独立したタイプとして切り分ける説明
- Vision / Language / Speech / OpenAI をサービス名で説明させる問題
【結論】AI-901 は Foundry を実際に触るのが一番の近道
AI-901 は「AI-900 の延長」だと思って受けると面食らいます。私も思ったより Foundry の出題が多かったので、演習で実際に触っておいて本当に良かったと感じました。一方で、ゴリゴリにコードを書く必要はなく、コードを見て何をやっているのかが何となく分かるレベルで十分でした。
以下の表が、私が実際に使った教材と学習の流れです。動画で全体像をつかんでから Foundry を触り、模擬問題集の解説で知識を補完するという順番で、1週間で合格できました。
合格までに使った教材と学習方法一覧（まとめ表）
| ステップ | 目的 | 教材・リソース |
|---|---|---|
| STEP1 | 動画で AI-901 の全体像と Foundry の操作イメージをつかむ | Udemy 動画教材（講師の Foundry 操作を見られる） |
| STEP2 | 座学で知識を固め、Foundry を実際に触る | Microsoft Learn（座学 2日）、公式ハンズオン（半日） |
| STEP3 | 出題形式に慣れ、解説で知識を補完する | Udemy 模擬問題集（日本語解説付き） |
私は Microsoft Learn を読んでから動画教材を見つけたのですが、結論としては、Microsoft Learn より先に動画教材を見たほうが良かったと思っています。次のパートでは、その理由も含めて順番に解説していきます。
【STEP1】まずは動画で AI-901 の全体像をつかむ（インプット学習）
Microsoft Learn は無料で公式の情報が得られる反面、文字をずっと読むことになるので集中力を要します。私は先に Microsoft Learn を読み、その後にこの動画教材を見つけて視聴しましたが、動画のほうが取り組みやすく、先に見ておけば座学の理解も早かったと感じました。
AI-901 対応の Udemy 動画教材
AI-901 が公開されてからそれほど時間が経っていないにもかかわらず、日本語で AI-901 に対応した講座があるのは非常にありがたいです。
【2026年最新版】はじめから効率よく学ぶ！AI-901試験対策講座
- 内容: 講義動画 約2時間44分・47レクチャー（試験概要、AI の概念、AI エージェントと Microsoft Foundry、生成 AI、自然言語処理、音声、コンピュータービジョン、情報抽出など）
- レビュースコア: (4.3 / 5・2026年9月時点)
- 価格: 定価は変動するためリンク先でご確認ください（Udemy は月に数回セールがあります）。リンク先で無料プレビュー視聴ができます
- 最終更新: 2026年9月（2026年9月時点）
この講座が良かった点は、Foundry のラボを講師が実際に操作しているところを見られることです。AI-901 に合格する知識をつけるだけなら、自分で触らなくても講師の操作を見ているだけでも十分かもしれない、と思えるくらい丁寧でした。
私は Udemy の個人サブスクリプションプランを契約していたので、1.5倍速で1周視聴して全体的な復習を行うイメージで使いました。Microsoft Learn の文章がとっつきにくいと感じる人は、この動画教材と後述の模擬問題集だけでも合格できる知識は身につけられると思います。
【STEP2】Microsoft Learn の座学と Foundry ハンズオンで知識を固める
動画で全体像をつかんだあとは、Microsoft Learn の座学で知識を固め、Microsoft Foundry を実際に触りました。私は座学に2日、Foundry のハンズオンに半日かけて感覚をつかみました。
Microsoft Learn の座学（AI-901T00）
Microsoft Learn は Microsoft が提供する無料の公式学習プラットフォームで、AI-901 用のコース AI-901T00「Azure での AI の概要」が用意されています。私は Python を普段業務で使っているので、Foundry を中心に学習しました。
コース AI-901T00-A: Azureでの AI の概要
文章が直訳調で読みにくい、テキストなので集中力が続きにくい、という AI-900 のころからの弱点は変わっていません。座学は動画教材で全体像をつかんでから取り組むと、知らない用語で止まる回数が減ってスムーズです。
Foundry ハンズオンは「02a」が本丸。無料サンドボックスは廃止済み
昔作ったアカウントだと無料の 200 ドル分クレジットはもう残っていないことが多く、私もそうでした。ラボの定額料金はなく、使った分だけの課金です。短時間・小型モデルなら少額で済みますが、リソースを残したままにすると高くなるので注意してください。
公式のハンズオン教材は GitHub Pages で公開されています。Microsoft Learn で紹介される 「Get started with generative AI and agents」（02a）が本丸で、プロンプト、モデルのデプロイ、単一エージェントの作成、SDK のコード表示までここで一通り触れます。
公式ハンズオン一覧（mslearn-ai-fundamentals）
02a: Get started with generative AI and agents（本丸の演習）
ただし 02a だけではドメイン2 の全部には足りません。私はテキスト分析・音声・ビジョン／画像生成・Content Understanding の別演習（03〜06）を短く足しました。Foundry IQ と動画生成（Sora）は AI-901 のスキル一覧にない、または料金が高いので省略してよいと思います。
- 先に Azure の予算アラートを低額で付けておく
- リソースグループとプロジェクトは1つだけ作り、あとは使い回す（各演習の冒頭で新規作成しない）
- チャットモデルは gpt-5-mini（だめなら nano）を1つだけ。大きいモデルや PTU、ファインチューニングは使わない
- プロジェクト作成時の「recommended resources」は外す
- 画像生成は1枚だけ。動画生成はスキップ。Content Understanding はサンプルを1〜2回。追加モデルを求められたら Cancel して用意済みの結果を見る（06 の手順どおり）
- SDK は画面に表示されるサンプルコードを読めば足りる。ローカルでアプリを完成させる必要はない
- 終わったらその日のうちにリソースグループごと削除する（各演習の Clean Up）
ここまでやっておくと、模擬問題や本番で Foundry の画面や SDK のコードが出てきても「あれのことか」と落ち着いて読めます。試験範囲の半分以上を占める Foundry を実際に触ることが、AI-901 合格への一番の近道だと思います。
【STEP3】模擬問題集で出題形式に慣れ、解説で知識を補完する（アウトプット学習）
AI-901 でも最も大切だったと感じた対策は「問題演習」です。知識の定着に加えて、Python コードや Foundry の操作がどのような形式で問われるのかに慣れておくことが重要でした。
日本語解説付きの Udemy 模擬問題集
私が取り組んだのは次の模擬問題集です。AI-901 公開後それほど時間が経っていないのに、日本語の解説付き問題集があるのは非常にありがたいです。
AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals 模擬問題集
- 内容: 6セット・合計293問（生成 AI 基本問題 52問、Python 実装基礎問題 36問、模擬問題1〜4 各50〜53問）※2026年9月時点
- レビュースコア: (4.1 / 5・2026年9月時点)
- 価格: 定価は変動するためリンク先でご確認ください（セール時は大幅に安くなります）
- 最終更新: 2026年7月（2026年9月時点）
具体的には、STEP1 の講義講座を受講してからこの問題集に取り組むという使い方をしました。問題の精度は高く、解説文が丁寧に書かれているので、参考書としても活用できました。この問題集と Foundry のハンズオンだけで合格した人もいるようです。
私は模擬問題の1と2を解いて1周目で7割超の正解だったので、解説を熟読して知識を補完してから試験に臨みました。
効果的な問題演習のやり方（1問ずつ解いて振り返る・コードは上から順に追う）
私が実践したのは、AI-900 のときと同じ「1問ずつ解いて、その都度振り返る」という学習法です。記憶が新しいうちに解説を確認でき、理解の定着に効果的でした。
- 1問だけ解く
- すぐに答え合わせをして、なぜ正解・不正解だったかを確認
- 間違えた問題は、ノートアプリに記録して解説を詳しく読んでおく
正解した問題も、他の選択肢の誤り理由まで確認して理解しておく - コードが出てきたら、処理全体を上から順番に追いかけて「何をしているか」を理解する。こうしておくと、別の形式で問われても対応しやすくなります
- わからなかった用語やサービスは、ChatGPT や Microsoft Learn で調べて知識を補完する
- 間違えた問題は3日以上あけて再挑戦する（また間違えると悔しいので覚えやすくなる）
コードが出題されるので、人によってはちょっととっつきにくいかもしれません。ただしゴリゴリにコードを書かせる問題ではなく、読んで意味が分かれば解けるので、模擬問題でコードを追う練習をしておけば十分対応できます。
学習補助ツール: ChatGPT の活用方法を紹介
AI-901 の学習を進めていると、「この用語の意味がよくわからない」「このコードは何をしているのか」など、細かい疑問が出てきます。そういった時におすすめなのが、生成 AI ツールである ChatGPT の活用です。自分の理解レベルに応じて質問でき、素早く疑問を解消できます。AI の学習にも AI を活用できる時代です！
単に「〜とは何ですか？」と聞くだけでも答えてくれますが、以下のポイントを意識することで、より有益な回答を引き出せます。
- 誰になってほしいのかを示す。
- 例：「あなたは優秀な AI エンジニアです。」、「あなたは Azure に詳しいクラウドエンジニアです。」など
- 求める情報の粒度やレベルを示す。
- 例：「300文字以内で説明してください。」「初心者にもわかるように説明してください。」など
- コードは貼り付けて「1行ずつ何をしているか説明して」と頼む。
- 例：「次の Foundry SDK のコードが何をしているか、1行ずつ初心者向けに説明してください。」
- 解答が間違っている可能性があることを理解する
- 生成 AI は間違った情報を返すこともあります。Microsoft Learn や公式ドキュメントで裏どりするとベストです。特に Foundry は名称やサービス構成の変化が早いので注意してください。
参考までに、私が ChatGPT に教師あり学習と教師なし学習について聞いてみた応答を貼り付けておきます（AI-900 受験時のものです）。
上記のように非常にわかりやすい表形式で解答させることもできます。ただし ChatGPT は常に正しい情報を返してくれるわけではありません。AI が誤った解答をする可能性は意識しておきましょう。
AI-901 受験後の感想
「AI-900 の延長」のつもりで受けると面食らう
AI-901 は AI-900 の延長だと思っていましたが、思ったより Foundry の出題が多かったです。概念の暗記だけで通れた AI-900 のつもりで受けると面食らうと思います。演習で Foundry を触っておいて本当に良かったです。
コードは「読めれば」十分。ゴリゴリ書く必要はない
Python については、コードを見て何をやっているのかが何となく分かるくらいで問題ありませんでした。ゴリゴリにコードを書く必要はありません。SDK のサンプルコードを演習画面で眺めておく程度で十分対応できました。
サービス名の変更には引き続き注意
Azure ではサービス名が変わることが多く、古いサービス名で覚えていると混乱します。Microsoft Learn や情報更新が早い Udemy などの WEB 教材で勉強しておくと安心です。（名称変更例：Azure Form Recognizer→Azure AI Document Intelligence、Azure Cognitive Services→Azure AI Services、Azure AI Foundry→Microsoft Foundry）
AI や Azure が初めてでも取り組みやすい基礎資格
Foundry の比重が増えたとはいえ、AI-901 は基礎レベルの資格です。AI や Azure が初めての人にもとっつきやすい資格だと思います。予備知識がない状態なら 1〜3ヶ月くらいを目安に、動画教材 → Foundry ハンズオン → 模擬問題集の順で進めれば十分合格できるはずです。次は上位の AI-103（Azure AI Apps and Agents Developer Associate）に挑戦したいと思っています。
初回受験（AI-900・2024年2月）の記録
参考までに、旧試験 AI-900 を受験したときの記録も残しておきます。AI-900 は 2026年6月30日 に廃止され、新規受験はできません。
- Azure の実務経験は無し（AWS の実務経験はあり）。AI 系サービスの利用経験は無し
- 約1ヶ月（2時間×30日）学習し、782点で合格
- AI や機械学習の基本的な用語から学習する必要がある状態からのスタートだった
AI-900 のときは、AI 未経験者にとって学習初期から登場する専門用語につまずかないことが合格への鍵でした。初心者向けの Udemy 動画教材で全体像をつかみ、参考書「MCP教科書 Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-900）」で知識を補強し、MS 公式の練習問題と Udemy の模擬問題集で演習する、という流れで合格しました。
AI-900 は知識中心だったので、45分の試験時間に対して25分くらいで全問回答でき、難易度も簡単に感じました。この「知っていれば即答できる」感覚のまま AI-901 に臨むと、Foundry の実装問題で手が止まります。AI-900 の経験者ほど、Foundry のハンズオンを省略しないでください。
よくある質問
まとめ
- AI-901 は AI-900 の後継ですが、知識中心から Python と Microsoft Foundry での実装を問う実践的な試験に変わりました。「AI-900 の延長」のつもりで受けると面食らいます。
- AI-900 の知識は責任ある AI やワークロードの見分けには使えますが、機械学習パートは出題範囲外。AI-900 教材を全部持ち込まないのがコツです。
- 試験範囲の半分以上を占める Foundry を実際に触るのが一番の近道。無料サンドボックスは廃止されたので、自前サブスクリプションで小型モデル1つ・当日削除で出費を抑えましょう。
- 順番は「動画教材 → Microsoft Learn と Foundry ハンズオン → 模擬問題集」。Microsoft Learn より先に動画を見たほうが取り組みやすいです。
- コードはゴリゴリ書けなくても、模擬問題で上から順に読んで理解する練習をしておけば対応できます。
以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。
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システムエンジニア
AWSを中心としたクラウド案件に携わっています。
IoTシステムのバックエンド開発、Datadogを用いた監視開発など経験があります。
IT資格マニアでいろいろ取得しています。
AWS認定：SCS, ANS, AIP, SAP, DOP, SAA, DVA, SOA, CLF
Azure認定：AZ-104, AZ-300
ITIL Foundation
Oracle Master Bronze (DBA)
Oracle Master Silver (SQL)
Oracle Java Silver SE
■略歴
理系の大学院を卒業
IT企業に就職
AWSのシステム導入のプロジェクトを担当
