AI-900で覚えるべきAzure AIサービス一覧表｜Azure AI-900対策

この記事でわかること

この記事では、AI-900（Azure AI Fundamentals）試験で

「どのAzure AIサービスを、どこまで理解すべきか」

を、Microsoft公式シラバスに沿って一覧表形式で整理します。

個別サービスの細かいAPI仕様ではなく、

・何ができるサービスか
・どのAIワークロードに該当するか
・どんなユースケースで使うか

を理解することを目的としています。

AI-900における「サービス理解」の考え方

AI-900では、

「この課題には、このAzureサービスが適切」

と判断できるかが問われます。

そのため、

• 実装手順
• SDKコード
• 詳細な設定項目

は試験範囲外です。

サービス名 × 役割 × 得意分野

を結びつけて覚えることが重要です。

Azure AIサービス 全体マップ

AI-900で扱うAzure AIサービスは、主に次の4カテゴリに分かれます。

• 機械学習（Machine Learning）
• Computer Vision（画像AI）
• 自然言語処理（NLP）
• 生成AI（Azure OpenAI）

以下でカテゴリごとに整理します。

① 機械学習系サービス

サービス名	役割	試験でのポイント
Azure Machine Learning	機械学習モデルの構築・学習・管理	モデル作成・AutoML・MLOpsの基盤
AutoML	自動で最適なモデルを探索	アルゴリズム選定を自動化できる

ここでは、

「自分でモデルを作る場合はAzure Machine Learning」

という理解ができていれば十分です。

② Computer Vision系サービス

サービス名	主な機能	代表的ユースケース
Azure AI Vision	画像解析全般	物体検出・画像分類
Face	顔検出・顔認識	本人確認・入退室管理
OCR（Read API）	文字認識	請求書・帳票のデジタル化

試験では、

「画像を理解したい → Vision系サービス」

と即答できるかが重要です。

③ 自然言語処理（Azure AI Language）

機能	できること	試験での着眼点
感情分析	文章の感情を判定	ポジティブ／ネガティブ
キーフレーズ抽出	重要語句の抽出	要点把握
エンティティ認識	人名・場所・組織の抽出	固有名詞理解
翻訳	多言語翻訳	言語変換

ここでは、

「文章を理解・分析したい → Azure AI Language」

という紐づけが重要です。

④ 生成AI（Azure OpenAI）

サービス	特徴	試験でのポイント
Azure OpenAI	GPTなどの大規模言語モデル	生成AI・自然な文章生成

試験では、

• ChatGPTとの違い
• 企業向けセキュリティ
• ハルシネーションの注意

といった考え方が問われます。

サービス選択の典型問題パターン

AI-900では次のような問題がよく出題されます。

• 画像から文字を読み取りたい → OCR
• レビューの感情を分析したい → 感情分析
• 独自データで予測モデルを作りたい → Azure Machine Learning
• 自然な文章を生成したい → Azure OpenAI

要件 → サービスを即座に結びつける練習が重要です。

まとめ

AI-900で覚えるべきAzure AIサービスは、

数は多くありませんが、役割の切り分けが重要

です。

サービス名を暗記するのではなく、

「どんな課題に、どのサービスを使うのか」

という選択思考を身につけることで、 試験問題は一気に解きやすくなります。

この記事を総整理として活用し、 個別サービスの記事で理解を深めていくのが AI-900合格への最短ルートです。