AI-103 の出題範囲に沿って、5 つの公式ドメインから集中的に学習できます。Associate レベルの Azure 上での生成 AI アプリケーション・エージェント開発・運用問題に対応した実践的な演習を提供。Microsoft Foundry / Azure AI Agent Service / Azure OpenAI / Content Understanding を中心に、計画と管理 / 生成 AI とエージェント / コンピューター ビジョン / テキスト分析 / 情報抽出 の設計判断力を養います。2026 年 4 月リリースの最新試験 (AI-102 の後継) に完全対応。CloudCamp はすべてのドメインで Microsoft Learn 公式 Study Guide に準拠した演習を提供します。
AI-103 は、Microsoft Azure 上で生成 AI アプリケーションと AI エージェントを設計・実装・運用する開発者向けの Associate 認定資格です。Microsoft Foundry を基盤に、Azure OpenAI / Foundry Models の選定とデプロイ、RAG (検索拡張生成)、Azure AI Agent Service によるエージェント開発 (threads・runs・tools・function calling)、コンピューター ビジョン (Azure AI Vision・Custom Vision・Document Intelligence)、テキスト分析 (Azure AI Language)、情報抽出 (Azure AI Search のナレッジ マイニング) までを横断的に評価します。Python / C# の SDK 読解力、マネージド ID・RBAC・ネットワーク分離などのセキュリティ、Responsible AI の実践も問われます。2026 年 4 月にリリースされた AI-102 (Azure AI Engineer Associate) の後継試験です。
生成 AI とエージェントの実務導入が急速に進み、Azure 上で RAG・エージェント・マルチモーダル AI を安全に構築・運用できる開発者の需要が拡大しています。AI-103 は、Microsoft Foundry によるモデル選定とガバナンス、Azure OpenAI と RAG による根拠付き回答、Agent Service によるツール連携エージェント、コンテンツ安全性と Responsible AI を横断し、生成 AI アプリ開発の専門スキルを証明します。AI-900 (AI Fundamentals) や Azure 基礎、Python 開発経験が前提として推奨されます。
- AI アプリ開発者：Azure OpenAI・RAG・エージェントによる生成 AI アプリの設計・実装
- クラウド エンジニア：Foundry のインフラ・セキュリティ・監視・コスト設計
- データ/ML エンジニア：ナレッジ マイニング・情報抽出・評価パイプライン
- ソリューション アーキテクト：責任ある AI と安全性を備えた生成 AI 基盤の設計
- Azure 開発者：AI-900 からの生成 AI 開発ステップアップ、AI-102 からの移行
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 試験コード | AI-103 |
| 正式名称 | Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate (Developing AI Apps and Agents Using Microsoft Azure AI Services) |
| レベル | INTERMEDIATE / ASSOCIATE（アソシエイト） |
| 受験料 | $165 USD（税抜 / 日本では税込 21,000 円相当） |
| 試験時間 | 120 分 |
| 問題数 | 約 60 問（多肢選択 + Yes/No / HOTSPOT / ドラッグ&ドロップ / Case Study 等） |
| 合格スコア | 700 / 1000（70%） |
| 受験言語 | 英語、日本語 他 |
| 受験方法 | オンライン監督試験 / Pearson VUE テストセンター |
| 認定有効期間 | 1 年（Microsoft Learn 上で無料更新） |
| 推奨経験 | Azure 基礎 + Python (または C#) 開発経験 + Azure AI サービスの利用経験 |
| 前提資格 | なし（AI-900 取得・Azure 開発経験を推奨） |
| 位置づけ | AI-102 (Azure AI Engineer Associate) の後継 ※AI-102 は 2026/6/30 退役 |
AI-103 は 5 つの公式ドメインから出題されます。生成 AI とエージェントの実装 (32.6%) が中心で、計画と管理 (27.6%) が続きます。CloudCamp ではすべてのドメインで本番準拠の形式（単一選択 / 複数選択 / Yes/No シリーズ / HOTSPOT / ドラッグ&ドロップ / 画像 / 表 / Case Study）を網羅した、生成 AI とエージェントの設計判断型の演習を提供します。
- 計画・選定：Microsoft Foundry のリソース/プロジェクト階層 / モデル カタログとモデル選定 (SLM/LLM・マルチモーダル) / デプロイの種類 (Standard・Global Standard・Provisioned Throughput・Data Zone・Batch)
- セキュリティ：マネージド ID と Microsoft Entra ID 認証 (キーレス) / RBAC 最小権限 / プライベート エンドポイントとネットワーク分離 / Key Vault
- 運用：コスト管理 (Cost Management・予算)・監視 (Azure Monitor・Application Insights・トレース) / CI/CD / クォータと 429 対策
- Responsible AI：害の特定・測定・軽減・運用 / コンテンツ フィルターと severity / Prompt Shields / 不正使用の監視
- Azure OpenAI：Chat Completions・メッセージ ロール (system/user/assistant/tool) / パラメーター (temperature・top_p・max_tokens・stop) / ストリーミング / 構造化出力 (JSON スキーマ)
- RAG：On Your Data + Azure AI Search / 埋め込み (embeddings)・ベクトル/ハイブリッド検索・セマンティック ランカー / チャンク分割 / citations / 幻覚 (hallucination) の抑制
- エージェント：Azure AI Agent Service (threads・runs・messages) / ツール (Code Interpreter・File Search・Function・MCP) / 関数呼び出し (tools・tool_choice・parallel)
- 評価・最適化：prompt engineering (few-shot・chain-of-thought) / ファインチューニング (JSONL) / 評価メトリクス (groundedness・relevance・coherence) / プロンプト フロー・トレース
- Azure AI Vision：Image Analysis 4.0 (caption・tags・objects・smart crops・背景除去) / OCR (Read) による印刷・手書きテキスト抽出
- Custom Vision：画像分類 / 物体検出 (バウンディング ボックス) / トレーニング・公開・確率しきい値 / エッジ エクスポート (ONNX)
- Document Intelligence：prebuilt (invoice・receipt・idDocument・layout) / カスタム抽出モデル / 信頼度スコア
- その他：Azure AI Face (検出・識別・制限付きアクセス) / Video Indexer / gpt-4o ビジョン (マルチモーダル理解)
- Azure AI Language (事前構築)：感情分析・オピニオン マイニング / 固有表現認識 (NER) / キー フレーズ抽出 / 言語検出 / PII 検出 / 要約 (抽出的・抽象的・会話)
- カスタム：カスタム テキスト分類 (単一/複数ラベル) / カスタム NER / 会話言語理解 (CLU) / カスタム質問応答 / オーケストレーション ワークフロー
- 翻訳・専門：Azure AI Translator (翻訳・言語検出・音訳・Custom Translator) / Text Analytics for health
- 運用：コンテナーによるオンプレ実行 / 非同期の複数アクション分析 / マネージド ID 認証
- Azure AI Search：インデクサー / スキルセット (OCR・エンティティ認識・キー フレーズ・テキスト分割スキル) / ナレッジ ストア (table/object/file projection) / カスタム スキル (Web API)
- 検索の関連性：セマンティック ランカー (セマンティック構成) / ベクトル検索・統合ベクトル化 / ハイブリッド検索 / スコアリング プロファイル / シノニム マップ / ファセット
- ナレッジ マイニング：エンリッチメント パイプライン / RAG リトリーバー連携 / Document Intelligence 統合 / インクリメンタル エンリッチメント
- セキュリティ・運用：インデクサーのマネージド ID / クエリ キー vs 管理キー / セキュリティ トリミング / プライベート エンドポイント / インデクサー スケジュール
| あなたの状況 | 想定勉強時間 | 勉強期間の目安 |
|---|---|---|
| Azure / AI 初学者 | 120〜160 時間 | 3〜4 ヶ月 |
| AI-900 取得済 / Azure 開発経験あり | 60〜90 時間 | 1.5〜2.5 ヶ月 |
| Azure AI サービス実務経験あり | 40〜60 時間 | 1 ヶ月 |
| AI-102 取得済 / 生成 AI 開発実務経験あり | 20〜35 時間 | 2〜3 週間 |
Microsoft Learn 公式の AI-103 試験ガイド と「Microsoft Foundry」「Azure OpenAI」「Azure AI services」ドキュメントを通読。Foundry のモデル選定、RAG、エージェント、コンピューター ビジョン、テキスト分析、情報抽出、Responsible AI の設計原則を把握します。
Foundry プロジェクトの作成、モデルのデプロイ、On Your Data による RAG、Agent Service のツール連携、マネージド ID + プライベート エンドポイント、コンテンツ フィルターを実際に構成し、設計判断を体感します。
AI-103 は「要件→最適な Azure AI サービス/設計選定」「RAG・エージェント・安全性・運用の設計判断」を問う問題が中心。CloudCamp の AI-103 問題集（500 問）はオリジナル問題で 5 ドメインを完全網羅し、Foundry とエージェント固有の設計判断を実践的に演習できます。
- 1 周目：全問を解いて解説を熟読
- 2 周目：間違えた問題を再演習
- 3 周目：正答率 85% 以上を目指して総仕上げ
本試験は 120 分で約 60 問。Case Study / HOTSPOT / ドラッグ&ドロップ など読解と設計判断に時間のかかる形式が多いため、CloudCamp の模擬試験でペース配分を磨きましょう。
AI-103 は生成 AI とエージェント開発に特化した Associate 資格です。AI-900 (AI Fundamentals) で AI/機械学習の基礎を習得した後、Azure 開発経験 (Python/C#) を加えて AI-103 に進むのが王道です。AI-102 の後継として、生成 AI・エージェント・RAG に重点が置かれています。
AI-103 は AI-102 (Azure AI Engineer Associate) の後継試験です（AI-102 は 2026/6/30 退役）。従来の AI サービス実装に加え、Microsoft Foundry・Azure OpenAI・Azure AI Agent Service・RAG・Content Understanding といった生成 AI とエージェントのトピックが大幅に強化されています。AI-102 取得者は差分を中心に学習すると効率的です。
AZ-104 (Azure Administrator) は Azure インフラの運用・管理、AI-103 は生成 AI アプリ・エージェントの開発に特化。両方を取得すると、AI アプリ開発 (AI-103) とインフラ運用 (AZ-104) を兼ね備えた、生成 AI ソリューションを本番運用できる人材として評価されます。
- AI アプリ開発者：AI-900 → AI-103
- AI-102 取得者：差分学習で AI-103 へ移行
- インフラ志向：AI-103 + AZ-104（AI 開発 + インフラ運用）
- マルチクラウド：AI-103 + AIP-C01（Azure + AWS の生成 AI 開発）