AI-901 模擬試験｜Azure AI Fundamentalsの日本語問題5問と解説【2026年版】
AI-901（Azure AI Fundamentals）の日本語模擬問題を5問掲載。Microsoft Foundry、生成AI、Azure AI Vision、Azure AI Language、責任あるAIなど、試験前に確認したいポイントを解説します。
AI-901 模擬試験｜Azure AI Fundamentalsの日本語問題5問と解説【2026年版】
AI-901（Azure AI Fundamentals）の対策をしていると、
「日本語で解けるAI-901の問題が少ない」
「Azure AI-901 問題の出題範囲がつかみにくい」
「Microsoft FoundryやAzure AIサービスの使い分けがあいまい」
と感じる人は多いと思います。
この記事では、AI-901 模擬試験として、日本語の模擬問題を5問掲載します。
なお、この記事の問題は公式問題・過去問ではありません。AI-901の試験範囲をもとに作成した、学習用のオリジナル模擬問題です。
AI-901 問題を日本語で少し解いてみたい人、Azure AI Fundamentals 問題の雰囲気を短時間でつかみたい人、AI-901 日本語の解説でサービスの使い分けを確認したい人向けに、つまずきやすいテーマを5つに絞りました。
この記事でわかること
この記事では、以下の内容を整理します。
- AI-901（Azure AI Fundamentals）の基本的な位置づけ
- AI-901で問われやすいAzure AIサービスの使い分け
- Microsoft Foundry、生成AI、ハルシネーション、Azure AI Vision、Azure AI Language、責任あるAIの模擬問題
- 5問解いたあとに復習したい頻出ポイント
- 追加で問題演習するときの考え方
5問だけなので、試験前の確認や、AI-901の学習を始めたばかりの人の腕試しに使いやすい構成です。
AI-901はどんな試験？
AI-901は、Microsoft Azure AI Fundamentalsの試験です。AIソリューション開発の入口にいる人に向けた、基礎レベルの資格です。
求められるのは、Azure上のAIソリューションに関する概念的な知識と、基礎的な技術スキルです。エンジニアだけでなく、生成AIやAIサービスをこれから業務で扱いたいビジネス職、企画職にも向いています。
2026年7月13日時点では、AI-901の試験予約画面で日本語を選択できることを確認しています。ただし、Microsoft Learnの公開試験ページでは言語欄が英語と表示される場合があるため、申し込み時に希望言語を確認してください。Microsoft FoundryやAzure AIサービスの製品名は英語表記のまま使われるので、日本語の模擬問題で概念を理解しつつ、主要用語の英語表記にも慣れておくと試験対策を進めやすくなります。
出題範囲は、大きく次の2つに整理されています。
- AIの概念と機能を理解する（Identify AI concepts and capabilities）
- Microsoft Foundry を使ってAIソリューションを実装する（Implement AI solutions by using Microsoft Foundry）
試験の詳細や最新の出題範囲は変わる可能性があるため、必ずMicrosoft Learn の AI-901 公式ページで確認してください。
AI-901の難易度や勉強法をもう少し詳しく知りたい人は、AI-901とは？Azure AI Fundamentalsの難易度・勉強法・AI-900との違いを解説も参考になります。
対応言語、試験時間、合格点を確認したい人は、AI-901は日本語で受験できる？試験時間・合格点・予約前の注意点もあわせて確認してください。
AI-901の問題傾向
AI-901では、AIや生成AIの基礎概念に加えて、Azure AIサービスの使い分けが問われます。まずは、用語やサービスの役割を結びつけて覚えましょう。
| 領域 | 覚え方 |
|---|---|
| Microsoft Foundry | 生成AIアプリ・エージェント開発の統合基盤 |
| 生成AI | 新しい文章・画像・コードなどを作るAI |
| ハルシネーション | もっともらしい誤情報を生成する現象 |
| Azure AI Vision | 画像・映像を分析する |
| Azure AI Language | テキストを分析する |
| Azure AI Speech | 音声認識・音声合成を扱う |
| 責任あるAI | 公平性、安全性、プライバシー、透明性などを考える |
特に、Azure AI VisionとAzure AI Language、Azure AI LanguageとAzure AI Speechは混同しやすい組み合わせです。問題演習では、正解だけでなく、不正解の選択肢がなぜ違うのかも確認しましょう。
AI-901 模擬問題5問
ここから、AI-901対策用の想定問題を5問解いていきます。各問題の正解と解説は折りたたんでいるので、まずは自分で選択肢を考えてから開いてみてください。
問題1：Microsoft Foundry
Microsoft Foundry の役割を最もよく表しているのはどれですか。
A. 生成AIアプリやエージェントを、モデル選定・試行・評価・デプロイまで一貫して開発できる統合プラットフォーム
B. Azure OpenAI のモデルを呼び出すためだけの単一APIサービス
C. Azure AI services の Vision・Language・Speech だけをまとめた従来型AIサービス群
D. Azure Machine Learning の実験管理だけを行う従来型ML専用ワークスペース
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正解：A. 生成AIアプリやエージェントを、モデル選定・試行・評価・デプロイまで一貫して開発できる統合プラットフォーム
Microsoft Foundry は、生成AIアプリやAIエージェントを構築するための開発基盤です。モデル選定、プレイグラウンドでの試行、評価、デプロイ、Agent Service などを一連の流れで扱えます。
Bのように単一APIサービスというのは狭すぎる説明です。CやDは、Vision・Language・Speech などの従来型AIサービスやMLの実験管理だけに限定した説明で、生成AIアプリ・エージェントを一貫して開発できる統合プラットフォームというFoundryの本質を表していません。
問題2：ハルシネーション
生成AIが、事実とは異なるもっともらしい内容を、あたかも正しいかのように生成してしまう現象を何といいますか。
A. オーバーフィッティング
B. ハルシネーション（幻覚）
C. グラウンディング
D. トークン化
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正解：B. ハルシネーション（幻覚）
ハルシネーションは、生成AIが事実と異なる内容をもっともらしく生成してしまう現象です。対策としては、グラウンディング、RAG、出典確認、人間によるレビューなどを組み合わせて、誤情報のリスクを下げることが重要です。
オーバーフィッティングは、学習データに過度に適合してしまう過学習のことです。グラウンディングは、信頼できる情報源に回答を結びつけてハルシネーションを抑える手法そのものなので、現象の名前ではありません。トークン化は、テキストを処理単位（トークン）に分割する処理です。
問題3：Azure AI Vision
画像や映像から物体・顔・テキストなどを認識・分析するためのAzureのサービスはどれですか。
A. Azure AI Vision
B. Azure AI Translator
C. Azure AI Speech
D. Azure AI Search
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正解：A. Azure AI Vision
Azure AI Vision は、画像や映像を分析するコンピュータービジョン向けのサービスです。画像分類、物体検出、OCR（画像内の文字認識）、画像説明などに使えます。
Azure AI Translator はテキストの翻訳、Azure AI Speech は音声認識・音声合成、Azure AI Search はドキュメントやデータの検索を担当します。今回のキーワードは「画像や映像から物体・顔・テキストを認識・分析」なので、Visionが最も適切です。
問題4：Azure AI Language
テキストの感情分析・キーフレーズ抽出・固有表現の抽出・要約など、言葉を扱うAzureのサービスはどれですか。
A. Azure AI Vision
B. Azure AI Language
C. Azure AI Speech
D. Azure AI Content Safety
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正解：B. Azure AI Language
Azure AI Language は、テキストを扱う自然言語処理のサービスです。感情分析、キーフレーズ抽出、固有表現抽出、要約などを扱います。
Azure AI Vision は画像、Azure AI Speech は音声を扱うサービスなので、テキストを分析する用途とは役割が異なります。Azure AI Content Safety は、有害なテキストや画像を検出して安全性を確保するためのサービスで、感情分析やキーフレーズ抽出といった一般的な言語処理が中心ではありません。「言葉（テキスト）を扱う」ならLanguageと覚えましょう。
問題5：責任あるAI
AIシステムが、誤った情報や有害な出力のリスクを低減し、想定外の状況でも安全に動作できるようにすることを目指す責任あるAIの原則はどれですか。
A. 公平性（Fairness）
B. 包括性（Inclusiveness）
C. プライバシーとセキュリティ（Privacy & Security）
D. 信頼性と安全性（Reliability & Safety）
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正解：D. 信頼性と安全性（Reliability & Safety）
信頼性と安全性は、AIシステムが安定して正しく動作し、誤情報や有害な出力のリスクを低減しながら、安全に振る舞えるようにする責任あるAIの原則です。
公平性は、特定のグループに偏った結果を出さないようにする原則です。包括性は、さまざまな人が等しくAIの恩恵を受けられるようにする考え方です。プライバシーとセキュリティは、データの保護と安全な取り扱いに関する原則です。問題文の「誤情報や有害な出力のリスクを低減し、想定外の状況でも安全に動作する」というキーワードは、信頼性と安全性に対応します。
5問解いたあとに確認したい頻出ポイント
5問を解いたら、キーワードからサービスや用語を思い出せるか確認しましょう。AI-901では、細かい実装手順よりも「何をしたいときに何を使うか」「この用語は何を意味するか」が重要です。
| 問題文のキーワード | 想起するもの |
|---|---|
| 生成AIアプリ・エージェントの統合開発 | Microsoft Foundry |
| もっともらしい誤情報を生成 | ハルシネーション |
| 回答を信頼できる情報源に結びつける | グラウンディング / RAG |
| 画像・映像を分析 | Azure AI Vision |
| テキストを分析（感情・要約・抽出） | Azure AI Language |
| 音声認識・音声合成 | Azure AI Speech |
| 安全に正しく動作させる | 責任あるAI（信頼性と安全性） |
まずは「入力」「処理」「出力」でAzure AIサービスを整理するのがおすすめです。画像を入れて分析するならVision、テキストを入れて分析するならLanguage、音声を扱うならSpeech、というように考えると選択肢を絞りやすくなります。
生成AI資格をどれから始めるか迷っている人は、生成AI資格はどれから取るべき？初心者向けおすすめ5選と選び方も参考になります。
もっと問題演習したい人へ
この記事では、AI-901の問題傾向をつかむために5問だけ掲載しました。
もっと演習したい場合は、AI-901 模擬試験アプリで、Microsoft Foundry、生成AI、Azure AI Vision、Azure AI Language、責任あるAIなどを分野別に復習できます。間違えたテーマは、用語やサービスの役割とセットで覚え直すのがおすすめです。
AI-901の問題演習に
Azure AI-901 模擬試験アプリ
Microsoft Foundry、生成AI、Azure AI Vision、Azure AI Language、責任あるAIなどを、スキマ時間の問題演習で分野別に復習できます。
AWS側のAI資格も気になる人は、AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）問題集｜日本語の模擬問題5問と解説や、AWS AI Practitionerに出るAWSサービス一覧と覚え方｜AIF-C01対策も参考になります。
まとめ：AI-901はFoundryとAzure AIサービスの使い分けを押さえよう
AI-901（Azure AI Fundamentals）は基礎レベルの資格ですが、Microsoft FoundryやAzure AIサービスの役割を知らないと、選択肢で迷いやすい試験です。
今回の5問では、Microsoft Foundry、ハルシネーション、Azure AI Vision、Azure AI Language、責任あるAIを扱いました。どれもAI-901の初学者が最初に押さえておきたいテーマです。
まずは短い日本語の模擬問題で問題形式に慣れ、正解理由と不正解選択肢の違いを確認しましょう。AI-901 問題を解くときは、用語の暗記だけでなく「何をしたいのか」「どのサービスの役割か」に注目すると、正解に近づきやすくなります。
なお、試験範囲や出題内容は変わる可能性があるため、最新情報は必ずMicrosoft Learn の公式ページで確認してください。
