DP-800 は、SQL で AI 対応のデータベース ソリューションを開発する力を問う Associate 認定試験です。対象は SQL Server・Azure SQL・SQL database in Microsoft Fabric の 3 プラットフォーム。ベクター検索や埋め込み、RAG といった AI 機能だけでなく、テーブルとインデックスの設計、プログラミング オブジェクト、高度な T-SQL、Always Encrypted・動的データ マスク・行レベル セキュリティ、クエリ ストアによる最適化、SQL Database プロジェクトによる CI/CD、Data API builder による API 公開までが正面から評価されます。CloudCamp では公式 3 つのドメインに沿って、500 問 規模のオリジナル問題で体系的に習得できます。Microsoft Learn 公式図・T-SQL のコード演習・豊富な比較表を備えた演習、実務を模したケーススタディ（連問）、本番試験形式準拠の模擬試験を提供します。なお DP-800 の受験言語は英語のみです（2026 年 8 月現在・公式認定ページ記載）。CloudCamp の問題集と解説はすべて日本語なので、日本語で概念と実装判断を固めてから英語の本番に臨めます。
DP-800 は、SQL Server・Azure SQL・SQL database in Microsoft Fabric の各プラットフォーム上で、AI 機能を組み込んだデータベース ソリューションを設計・開発する能力を証明する Associate 認定資格です。テーブルとプログラミング オブジェクトの設計、高度な T-SQL の記述、データのセキュリティとコンプライアンス、パフォーマンスの最適化、SQL Database プロジェクトによる CI/CD、Azure サービスとの統合に加えて、外部モデルと埋め込み、ベクター検索を用いたインテリジェント検索、RAG（検索拡張生成）の実装までが評価対象です。「構造化データと半構造化データを扱いながら、AI 機能をどう組み込むか」という実装判断が問われる、SQL 開発者向けの新しい認定です。
生成 AI の活用が進むにつれ、社内データを AI に安全に渡す仕組みをどこに置くかが実務の焦点になりました。ベクター データ型と埋め込み生成、ベクター検索がデータベース側に入ったことで、データを外部へ持ち出さずに RAG を構成できるようになり、SQL 開発者の担当範囲がそのまま広がっています。DP-800 は、この「AI 機能を載せた SQL 開発」を 1 つの試験で評価する Microsoft の新しい Associate 認定です。ただし出題の中心は AI だけではありません。公式の配分では AI 機能の実装は 25〜30% で、残る 70〜75% は設計・開発とセキュリティ・最適化・デプロイという従来型の SQL 開発領域です。AI の論点だけを追うと合格から遠ざかる点が、この試験の最大の特徴です。次の方におすすめです。
- SQL 開発者：T-SQL の実装力に加えて AI 機能の組み込みまでを証明
- アプリケーション開発者：Data API builder による REST / GraphQL 公開と SQL の連携を習得
- データ エンジニア：埋め込みの生成と維持、変更イベントとの連携を体系化
- DevOps 志向の方：SQL Database プロジェクトによるテストとデプロイ パイプラインを整理
- これから学ぶ方：DP-900 で基礎を固めてからのステップアップ先として
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 試験コード | DP-800（Developing AI-Enabled Database Solutions） |
| 正式名称 | Microsoft Certified: SQL AI Developer Associate（Microsoft 認定: SQL AI 開発者アソシエイト） |
| レベル | ASSOCIATE（アソシエイト・Intermediate / 公式日本語ページは「中級」） |
| 試験時間 | 120 分（公式明記） |
| 問題数 | 公式では非公開（多肢選択 + Yes/No / HOTSPOT / ドラッグ&ドロップ / ケーススタディ） |
| 合格スコア | 700 / 1000（70%・公式明記） |
| 受験言語 | 英語のみ（2026 年 8 月現在。公式認定ページに「This exam is offered in the following languages: English」と記載） |
| 受験方法 | Pearson VUE で予約・監督（プロクター）付き（公式認定ページに「Schedule through Pearson Vue」「This exam will be proctored.」と記載） |
| 認定有効期間 | 年次更新（公式 Study Guide に「Microsoft のアソシエイト、エキスパート、および専門認定資格は、毎年有効期限が切れます」と記載。Microsoft Learn の無料オンライン評価に合格して更新） |
| 試験の状態 | ベータ期間は終了（2026 年 8 月現在、公式認定ページと Study Guide に本試験がベータであるという記載はありません）。正式提供（GA）の開始日は公式に明示されていません |
| 練習アセスメント | AI Skills Navigator で提供（要サインイン・公式認定ページ記載） |
| 公式トレーニング | コース DP-800T00-A「Develop AI-enabled database solutions（AI 対応データベース ソリューションの開発）」（3 日間）。コースは日本語を含む 10 言語で提供 |
| 対象プラットフォーム | SQL Server / Azure SQL / SQL database in Microsoft Fabric（公式 Study Guide の対象者像に明記） |
| 前提資格 | なし（DP-900 / DP-300 の学習が役立ちます） |
| 出題範囲の基準日 | 2026 年 3 月 12 日現在（公式 Study Guide に「Skills measured as of March 12, 2026」と記載） |
DP-800 は公式に 3 つのドメインから出題されます。CloudCamp では公式 3 ドメイン (設計と開発 / セキュリティ保護・最適化・デプロイ / AI 機能の実装) を、計 500 問で完全網羅し実戦力を仕上げます。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 / ドロップダウン（T-SQL 穴埋め含む）/ ドラッグ&ドロップ（並べ替え・マッチング）/ ケーススタディ）を網羅し、Microsoft Learn 公式図・T-SQL のコードブロック・豊富な比較表で直感的に理解できます。
- データベース オブジェクト：テーブルとインデックスの設計 / 列ストア インデックス / メモリ最適化・テンポラル・外部・台帳・グラフの特殊テーブル / JSON データ型と JSON 列 / 制約・SEQUENCE・パーティション分割
- プログラミング オブジェクト：ビュー / ユーザー定義関数 / ストアド プロシージャ / トリガー / 実装の選択と再利用性
- 高度な T-SQL：CTE と再帰 / 窓関数 / 相関サブクエリ / エラー処理とトランザクション / 正規表現関数 / あいまい文字列一致関数（プレビュー）/ graph の MATCH / JSON 関数
- AI 支援ツール：GitHub Copilot と Copilot in Fabric の有効化 / モデルと MCP ツールの選択 / Copilot instruction ファイル / MCP エンドポイントへの接続 / AI 支援ツールのセキュリティ影響の解釈
- データのセキュリティとコンプライアンス：Always Encrypted（確定的暗号化とランダム化暗号化・キーの管理）/ 動的データ マスク / 行レベル セキュリティ（フィルター述語とブロック述語）/ データの分類 / 監査 / 台帳による改ざん検出
- パフォーマンスの最適化：実行プランの読解 / インデックス設計と欠落インデックス / クエリ ストア / DMV による待ち事象の切り分け / 統計とパラメーター スニッフィング
- SQL Database プロジェクトによる CI/CD：単体テストと統合テスト / 参照データのソース管理 / SDK スタイルのプロジェクト / ブランチ・プル リクエスト・コンフリクト解決 / シークレット管理 / スキーマ ドリフトの検出 / デプロイ パイプラインの統制（ブランチ ポリシー・承認・コード所有者）
- Azure サービスとの統合：Data API builder の構成ファイル / REST と GraphQL のエンティティ設定・キャッシュ・ページング・検索・フィルター / ストアド プロシージャとビューの公開 / Azure Functions の SQL トリガー バインド / 変更データ キャプチャと変更追跡 / Logic Apps 連携
- モデルと埋め込み：CREATE EXTERNAL MODEL による外部モデルの登録と認証 / AI_GENERATE_EMBEDDINGS による埋め込みの生成 / チャンク設計と埋め込み対象列の選定 / 元データが変わったときの埋め込みの維持方法の選択
- インテリジェント検索：ベクター データ型と VECTOR_DISTANCE / メトリック（コサイン・ユークリッド・内積）の選択 / ベクター インデックスと近似検索（プレビュー）/ 全文検索・セマンティック ベクター検索・ハイブリッド検索 / RRF による結果の統合 / あいまい文字列一致（プレビュー）
- RAG（検索拡張生成）：取得と再ランク付けの設計 / sp_invoke_external_rest_endpoint によるプロンプト生成と応答の解析 / グラウンディングとコンテキストの組み立て / 応答品質の評価
| あなたの状況 | 想定勉強時間 | 勉強期間の目安 |
|---|---|---|
| データベース 初学者 | 100〜130 時間 | 4〜5 ヶ月 |
| T-SQL の実務経験あり（AI 機能は未経験） | 60〜85 時間 | 2〜3 ヶ月 |
| SQL 開発と Azure SQL の実務経験あり | 40〜60 時間 | 1.5〜2 ヶ月 |
| DP-300 / DP-420 など他のデータベース資格の学習経験者 | 35〜50 時間 | 1〜2 ヶ月 |
公式 Study Guide で 3 ドメインの Skills measured を確認し、設計と開発・セキュリティと最適化とデプロイ・AI 機能の実装の全体像を把握します。DP-800 は公式トレーニング コース DP-800T00-A が提供されているため、Study Guide と併せて学習の骨格を作れます。用語は SQL Server と Azure SQL の製品ドキュメントで裏取りしましょう。
テーブルとインデックスを設計し、テンポラル テーブルや JSON 列を試し、動的データ マスクと行レベル セキュリティを構成します。続いて外部モデルを登録して埋め込みを生成し、ベクター検索とハイブリッド検索を動かし、Data API builder で REST エンドポイントを公開し、SQL Database プロジェクトでデプロイまで一巡すると、要件から機能への対応づけが体に入ります。
DP-800 は「要件に対して適切な機能・構文・順序を選ぶ」実践型の問題が中心。CloudCamp の DP-800 問題集（500 問）はオリジナル問題で公式 3 ドメインを完全網羅し、ケーススタディ・公式図・T-SQL のコード・exhibit 表で実装判断を鍛えられます。
- 1 周目：全問を解いて解説と図表・コードを熟読
- 2 周目：間違えた問題とケーススタディ・コード問題を再演習
- 3 周目：正答率 85% 以上を目指して総仕上げ
本試験は 120 分でケーススタディを含み、しかも英語での出題です。CloudCamp の本番試験形式準拠の模擬試験（60問・120分）でペース配分と弱点を確認し、併せて公式 Study Guide の英語表記で T-SQL の関数名と用語を最終確認しておくと安心です。
どちらも SQL を対象とする Associate 資格ですが、立場が異なります。DP-300 はデータベース管理者向けで、デプロイと構成、可用性とディザスター リカバリー、監視とトラブルシューティング、自動化といった運用が中心です。DP-800 は開発者向けで、テーブルとプログラミング オブジェクトの設計、高度な T-SQL、CI/CD、そして AI 機能の実装が中心になります。パフォーマンス最適化とセキュリティは両方に登場する共通領域なので、片方を学んだ知識はもう片方でも活きます。
AI-103 のような AI 開発の資格が「AI サービス側から見た実装」を問うのに対し、DP-800 は「データベース側から見た AI の組み込み」を問います。埋め込みの生成とベクター検索をデータベース内で完結させ、データを外部へ持ち出さずに RAG を構成する設計が主題です。アプリケーション側で AI サービスを呼ぶ設計と、データベース側で AI 機能を持つ設計は補完関係にあるため、両方を押さえると提案できる構成の幅が広がります。
- データベース 初学者：DP-900 → DP-800
- SQL 開発者：DP-800（直接受験）
- 運用から開発へ広げる：DP-300 → DP-800
- AI 側へ広げる：DP-800 → AI-103