AI-102（Azure AI Engineer Associate）試験の頻出サービスと要点を1枚に凝縮した無料チェックシートです。どのAzure AIサービスをどの用途で使うか、の判断ポイントを整理しました。最後にオリジナルのミニ模試5問（解説つき）も用意しました。
AI-102 要点チェックシート（2026）
1. Azure AI services の基盤
- 認証はキーまたはMicrosoft Entra ID、リソースごとのエンドポイントとリージョン。マルチサービスリソースで複数機能を集約。
- オンプレ要件はコンテナデプロイ、コスト/スロットリング、責任あるAI（コンテンツフィルター/監視）。
2. コンピュータービジョン
- Image Analysis（タグ/キャプション/物体検出）、Read（OCR）で印刷・手書き文字、Face（検出/照合）。
- 独自分類・検出はCustom Vision、動画は Video Indexer。
3. 自然言語・音声
- Azure AI Language：固有表現抽出（NER）、感情分析、キーフレーズ、言語検出、会話言語理解（CLU）、質問応答。
- Translator（翻訳）、Speech（音声認識STT/合成TTS/話者/翻訳）。
4. Azure OpenAI・生成AI
- モデルのデプロイ、プロンプト設計、埋め込み（embeddings）、RAG（社内文書に基づく回答）、コンテンツフィルター。
5. ナレッジマイニング & Document Intelligence
- Azure AI Search：インデクサー＋スキルセットで非構造化データを検索可能に（ベクトル検索/セマンティック）。
- Document Intelligence：prebuilt（請求書/領収書/ID）と custom モデルで帳票から項目抽出。
オリジナル・ミニ模試（5問）
本番の考え方に沿ったオリジナル問題です。解答・解説は各問の下に折りたたんでいます。
Q1. 請求書PDFから金額や日付などの項目を抽出したい。最も適切なサービスはどれか。
- ア. Azure AI Search
- イ. Azure AI Document Intelligence（prebuilt invoice）
- ウ. Translator
- エ. Custom Vision
解答・解説
答え：イ。帳票からの構造化抽出は Document Intelligence。AI Search は検索、Custom Vision は画像分類/検出。
Q2. 大量の社内文書を全文検索＋意味検索できるようにしたい。中心となるサービスはどれか。
- ア. Azure AI Search（インデクサー＋スキルセット）
- イ. Face
- ウ. Speech
- エ. Anomaly Detector
解答・解説
答え：ア。ナレッジマイニングは Azure AI Search。スキルセットで抽出・エンリッチしインデックス化する。
Q3. Azure OpenAI で「自社のFAQに基づいて」回答させたい。適切な手法はどれか。
- ア. モデルを毎回再学習する
- イ. RAG（埋め込みで関連文書を検索し、根拠として与える）
- ウ. コンテンツフィルターを無効化する
- エ. 温度を最大にする
解答・解説
答え：イ。自社知識の反映は RAG（retrieval-augmented generation）。再学習は不要・高コスト。
Q4. 画像内の手書きメモのテキストを読み取りたい。適切な機能はどれか。
- ア. Read（OCR）
- イ. 感情分析
- ウ. キーフレーズ抽出
- エ. 言語検出
解答・解説
答え：ア。印刷・手書き文字の読み取りは Read（OCR）。他は言語サービスの機能。
Q5. 生成AIアプリで有害・不適切な出力を抑制する標準機能はどれか。
- ア. コンテンツフィルター（Content Safety）
- イ. 価格レイヤーの変更
- ウ. リージョンの変更
- エ. キーのローテーション
解答・解説
答え：ア。責任あるAIの一環として、コンテンツフィルター/Content Safety で有害コンテンツを検出・ブロックする。
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