本記事は AI-900（Azure AI Fundamentals） 試験対策用の模擬問題集です。 各問題は回答をクリックすると正解と解説が表示されます。
Q1. 回帰（Regression）の目的として最も適切なものはどれか
A. カテゴリを分類する
B. 将来の数値を予測する
C. 異常を検知する
D. テキストを生成する ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
回帰は「売上予測」「需要予測」など連続値を予測するタスク。
Q2. 分類モデルの出力として正しいものはどれか
A. 実数値
B. カテゴリラベル
C. 音声データ
D. 座標情報 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
分類は「スパム / 非スパム」など離散的なラベルを出力する。
Q3. 強化学習の特徴として正しいものはどれか
A. 正解ラベルを使う
B. データをクラスタリングする
C. 行動と報酬に基づいて学習する
D. テキスト生成専用である ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
強化学習は試行錯誤しながら報酬を最大化する学習方法。
Q4. 過学習が発生したモデルの特徴はどれか
A. 学習データとテストデータの精度が高い
B. 学習データのみ精度が高い
C. データ量が多すぎる
D. モデルが単純すぎる ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
過学習では未知データへの汎化性能が低下する。
Q5. 推論（Inference）とは何を指すか
A. データ収集
B. モデルの学習
C. 学習済みモデルで予測すること
D. モデルの評価 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
推論は「実運用フェーズ」で行われる処理。
Q6. Azure Machine Learningの主な役割はどれか
A. 生成AI専用サービス
B. 機械学習の開発・管理基盤
C. OCR専用API
D. 音声認識のみ対応 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
Azure Machine LearningはMLライフサイクル全体を管理する。
Q7. AutoMLのメリットとして正しいものはどれか
A. 学習データが不要
B. モデル選択とチューニングを自動化
C. 推論が不要
D. 人手での評価が不要 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
AutoMLは初学者でも高品質なモデルを作成できる。
Q8. 画像分類と物体検出の違いとして正しいものはどれか
A. 処理速度
B. 出力が数値か文字か
C. 位置情報の有無
D. 使用するAIモデル ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
物体検出は位置（バウンディングボックス）を返す。
Q9. Azure AI Visionが苦手とするケースはどれか
A. 高品質な画像
B. 明確な被写体
C. 極端に暗い画像
D. 正面画像 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
低照度・ぼやけた画像は精度低下の原因。
Q10. NLPで「トークン」とは何を指すか
A. 文書全体
B. 単語や文字の単位
C. モデルの種類
D. 推論結果 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
トークンはモデルが処理する最小単位。
Q11. 翻訳AIで重要な要素はどれか
A. フォント
B. 文脈理解
C. 画像解像度
D. 音量 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
単語単位でなく文脈全体を理解する必要がある。
Q12. チャットボットにおいて「意図（Intent）」とは何か
A. ユーザーの感情
B. 発話の目的
C. 単語の数
D. 翻訳言語 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
Intentは「問い合わせ」「予約」などの目的を表す。
Q13. Azure OpenAIが企業利用で選ばれる理由はどれか
A. 無制限利用
B. 個人向け設計
C. データが学習に再利用されない
D. 無課金 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
入力データはモデル再学習に使われない点が重要。
Q14. 生成AIが文章を作成する際に基づくものはどれか
A. 正解データ
B. ルールベース
C. 次に来る確率の高いトークン
D. 人の判断 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
LLMは確率的に次の単語を予測して生成する。
Q15. プロンプトを工夫する目的はどれか
A. 学習時間短縮
B. 課金削減
C. 出力品質向上
D. モデル変更 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
明確な指示ほど期待通りの結果が得られる。
Q16. Responsible AIの「透明性」が意味するものはどれか
A. 高速処理
B. 仕組みの説明可能性
C. 無料提供
D. 自動最適化 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
なぜその判断になったか説明できることが重要。
Q17. AI利用時のプライバシー対策として正しいものはどれか
A. データを全公開
B. 不要な個人情報を含めない
C. 学習データを増やす
D. 推論回数を増やす ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：B
データ最小化は重要な設計原則。
Q18. AI導入時のリスクとして正しいものはどれか
A. 計算速度向上
B. 判断の完全自動化
C. 誤判定による業務影響
D. 人件費削減 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
AIは誤る前提で設計する必要がある。
Q19. AI-900試験で求められるレベルはどれか
A. 実装コード記述
B. 数学的証明
C. サービス選択と概念理解
D. モデル設計 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
「どのAzure AIサービスを使うか」を判断できれば十分。
Q20. AI-900対策として最も効果的な学習方法はどれか
A. 数式暗記
B. サービス名暗記
C. ユースケース理解
D. コーディング演習 ▶ 回答・解説
回答と解説
正解：C
AI-900は「どの課題にどのAIを使うか」が問われる。
16問以上正解 → 合格圏
