【AI-200】Azure AI Cloud Developer 問題集・模擬試験対策

Azure AI Cloud Developer
(AI-200)完全対策
ASSOCIATE 500 問収録
ドメイン別問題演習

AI-200 の出題範囲に沿って、公式 4 つのドメインから集中的に学習できます。推論ワークロードのコンテナー化(Azure Container Registry・App Service・Container Apps・AKS)から、AI アプリケーションを支えるデータ基盤(Cosmos DB のベクトル検索・PostgreSQL の pgvector・Azure Managed Redis による RAG)、メッセージングとサーバーレスによる連携(Service Bus・Event Grid・Azure Functions)、そして安全な運用と可観測性(Key Vault・App Configuration・OpenTelemetry・KQL)までを体系的に習得できます。CloudCamp 完全オリジナルの 500 問 規模で、Microsoft Learn 公式図・Python / KQL / JSON / YAML 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。「この要件をどのサービス・どの構成で実装するか」を問う実践型で、Azure 上の AI アプリケーション開発を手を動かしながら対策できます。

一部無料
Domain 1 ・ 20-25%
コンテナー ソリューションの開発
Azure Container Registry / ACR Tasks(クイック・自動・マルチステップ) / App Service(コンテナー) / Container Apps の環境・リビジョン・Ingress・シークレット / KEDA によるイベント駆動スケール / AKS マニフェスト / ログとイベントによる切り分け ── 全 116 問
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Domain 2 ・ 25-30%
データ管理サービスによる AI ソリューション開発
Cosmos DB for NoSQL(RU・インデックス作成ポリシー・整合性・ベクトル ポリシーと VectorDistance・変更フィード) / Azure Database for PostgreSQL(pgvector・インデックス戦略・接続プーリング・RAG) / Azure Managed Redis(有効期限・無効化・ベクトル インデックス) ── 全 136 問
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Domain 3 ・ 20-25%
Azure サービスへの接続と利用
Service Bus のキュー・トピック・サブスクリプション / 配信不能キュー(DLQ)・ピークロック・セッション・重複検出 / Event Grid のフィルター・再試行・デッドレター / Azure Functions のトリガーとバインド・Flex 従量課金プラン・デプロイ ── 全 112 問
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Domain 4 ・ 20-25%
セキュリティ・監視・トラブルシューティング
Key Vault のシークレット取得とローテーション / マネージド ID・RBAC・Key Vault 参照 / App Configuration のラベル・機能フラグ・動的更新 / Azure Monitor OpenTelemetry Distro による分散トレース / KQL による失敗率・待機時間の分析 ── 全 112 問
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ケーススタディ ・ 8セット
ケーススタディ(連問)
本番形式の連問。RAG チャットボット / 画像推論基盤 / SaaS マルチテナント / リアルタイム推薦 / モノリスのコンテナー移行 / グローバル配信 / 可観測性刷新 / セキュリティ強化 の 8 シナリオを収録。共通シナリオに沿って設計~実装~運用を横断的に判断 ── 全 24 問
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60問・120分・合格ライン 70%(本番と同じ採点ルール)
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CloudCampの特徴
公式試験ガイド準拠
出題範囲・比率を Microsoft Learn 公式 Study Guide 準拠で 4 ドメインに配分
オリジナル問題集
CloudCamp 完全オリジナルの 500 問。正解の根拠・比較表・不正解理由まで詳しく解説
コードで学ぶ実装力
Python SDK・KQL・JSON(インデックス作成ポリシー)・YAML(AKS・KEDA)を、実際のコードを読みながら実践的に習得
公式図と豊富な表で実践的
Microsoft Learn 公式の図解と、プラン比較・インデックス種別比較・整合性レベル比較などのオリジナル表で直感的に理解
ケーススタディ対応
本番の Case Study 形式を再現。RAG チャットボットや画像推論基盤など実務シナリオの連問で実戦力を養成
有料会員
24時間AIメンター
疑問点をいつでもAIに質問
有料会員
本番試験形式準拠の模擬試験
タイマー付き模試で実力測定
最新トピック対応
Cosmos DB のベクトル検索、pgvector、Azure Managed Redis、Container Apps と KEDA、Functions の Flex 従量課金プラン、OpenTelemetry Distro など最新トピックに対応
Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate(AI-200)とは

AI-200 は、Azure 上で AI アプリケーションを構築・デプロイ・運用する能力を証明する Associate 認定資格です。推論ワークロードのコンテナー化と自動スケール、埋め込みを格納するベクトル データベースと RAG パターンの実装、メッセージングとサーバーレスによる非同期処理、そしてシークレット管理と OpenTelemetry による可観測性までを評価します。「この要件をどの Azure サービス・どの構成で実装するか」という実装判断が問われます。Azure 上でアプリケーションを開発するクラウド開発者、AI アプリケーションの基盤を担うエンジニアに最適な資格です。

なぜ今、AI-200 が注目されているのか

生成 AI アプリケーションの普及により、モデルそのものよりも「モデルを支える基盤をどう作るか」を担える開発者の需要が急増しています。AI-200 は Azure 開発者アソシエイト(AZ-204)の後継として、コンテナー・メッセージング・サーバーレス・シークレット管理といった開発者の中核スキルを引き継ぎながら、ベクトル データベースと RAG、推論ワークロードのスケール、分散トレースによる可観測性を新たに評価する、実務直結の Associate 資格です。次の方におすすめです。

  • Azure アプリケーション開発者:AZ-204 の後継として開発スキルを証明
  • AI アプリケーション基盤のエンジニア:ベクトル検索・RAG の実装力を習得
  • バックエンド開発者:メッセージングとサーバーレスによる非同期設計を体系化
  • SRE・運用担当:OpenTelemetry と KQL による可観測性の実践
  • これから学ぶ方:AZ-900 を踏まえた Azure 開発の第一歩
AI-200 試験概要
項目内容
試験コードAI-200(Developing AI Cloud Solutions on Azure)
正式名称Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate
レベルASSOCIATE(アソシエイト・Intermediate)
受験料$165 USD 相当(アソシエイト標準。最新の受験料は公式でご確認ください)
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。公式ページ記載)
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(無料の更新アセスメントで延長)
練習アセスメント未提供(2026 年 8 月現在)
推奨経験Azure SDK・Python によるアプリケーション開発、Azure 上のコンテナー化アプリ、Azure データ管理サービスの実務経験
前提資格なし(AZ-900 の学習が役立ちます)
位置付けAZ-204(Azure Developer Associate)の後継
⚠️ 試験料・出題範囲・提供言語は変更される場合があります。最新情報は Microsoft Learn 公式 および 公式 Study Guide でご確認ください。
出題範囲:4 つのドメインを完全解説

AI-200 は公式に 4 つのドメインから出題されます。CloudCamp では公式 4 ドメイン (コンテナー / データ管理 / 接続と利用 / セキュリティと監視) 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 / 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・コードブロック・豊富な比較表で直感的に理解できます。

ドメイン 1:コンテナー ソリューションの開発
出題比率 約 20〜25%
頻出キーワード
  • イメージ管理:Azure Container Registry / ACR Tasks(クイック・自動・マルチステップ)/ タグ付けとリテンション / ベースイメージ更新トリガー
  • 実行基盤:App Service(コンテナー)/ Azure Container Apps の環境・リビジョン管理・トラフィック分割・Ingress・シークレット / KEDA によるイベント駆動スケール
  • Kubernetes と切り分け:AKS のマニフェスト(Deployment・Service・ConfigMap・Secret・HPA)/ イメージ取得の認証 / ログ・イベント・接続性のトラブルシューティング
💡 学習のコツ:「App Service・Container Apps・AKS のどれを選ぶか」「このスケール要件に KEDA のどのスケーラーか」を要件から選べるように整理するのが頻出です。
ドメイン 2:データ管理サービスによる AI ソリューション開発
出題比率 約 25〜30%
頻出キーワード
  • Azure Cosmos DB for NoSQL:SDK 接続とクエリ / RU・インデックス作成ポリシー・整合性レベルによる最適化 / ベクトル ポリシーと VectorDistance による類似性検索 / 変更フィード プロセッサーとリース コンテナー
  • Azure Database for PostgreSQL:スキーマ設計とデータ型選択 / インデックス戦略 / pgvector による類似性検索とメタデータ フィルターを用いた RAG / 接続プーリング
  • Azure Managed Redis:キャッシュの有効期限と無効化 / ベクトル インデックスによる類似性検索 / レベル(メモリ最適化・バランス・コンピューティング最適化・フラッシュ最適化)の選定
💡 学習のコツ:AI-200 の中核はこのドメインです。「埋め込みをどこに格納し、どの距離関数・どのインデックスで検索するか」を Cosmos DB・PostgreSQL・Redis の 3 択で比較できるようにしましょう。
ドメイン 3:Azure サービスへの接続と利用
出題比率 約 20〜25%
頻出キーワード
  • メッセージング:Azure Service Bus のキュー・トピック・サブスクリプション / 配信不能キュー(DLQ)処理 / ピークロックと受信完了 / セッション / 重複検出
  • イベント駆動:Azure Event Grid のフィルター / カスタム イベント / 再試行とデッドレター / イベント サブスクリプションとハンドラー
  • サーバーレス:Azure Functions のトリガーとバインド(HTTP・Queue・Blob・Timer・Service Bus・Cosmos DB)/ Flex 従量課金プラン(インスタンス メモリ・コンカレンシー・最大インスタンス数)/ アプリ設定とデプロイ
💡 学習のコツ:「長時間かかる処理をどうキューイングし、失敗をどこで受けるか」= Service Bus の DLQ と Event Grid のデッドレターの使い分けが頻出です。
ドメイン 4:セキュリティ・監視・トラブルシューティング
出題比率 約 20〜25%
頻出キーワード
  • シークレット管理:Azure Key Vault のシークレット取得とローテーション / マネージド ID と RBAC / App Service・Functions からの Key Vault 参照 / 論理削除と消去保護
  • 構成管理:Azure App Configuration のラベルとキー フィルター / 機能フラグ / Key Vault 参照 / スナップショット / 構成の動的更新
  • 可観測性:Azure Monitor OpenTelemetry Distro(.NET・Java・Node.js・Python)/ 分散トレースとカスタム テレメトリ / クラウド ロール名とサンプリング / KQL による失敗率・待機時間の分析
💡 学習のコツ:「接続文字列をコードに書かずにどう供給するか」(マネージド ID + Key Vault 参照)と、「取得から応答までの遅延をどのテーブル・どの KQL で特定するか」がセットで問われます。
📘 CloudCamp の AI-200 問題集は公式 4 ドメインを 500 問で完全網羅。さらに本番同様のケーススタディ(連問)、Microsoft Learn の公式図Python / KQL / JSON / YAML のコードブロック、プラン比較・インデックス種別比較などのオリジナル表を備え、コードと図表で実践的に学べます。
学習レベル別・想定勉強時間
あなたの状況想定勉強時間勉強期間の目安
クラウド開発 初学者80〜110 時間3〜4 ヶ月
IT・プログラミングの経験あり55〜80 時間2〜3 ヶ月
Azure アプリ開発の実務経験者(AZ-204 相当)30〜50 時間3〜6 週間
合格までの最短勉強法(4 ステップ)
STEP 1:Microsoft Learn の公式 Study Guide と学習パスを通読(25〜35 時間)

公式 Study Guide で 4 ドメインの Skills measured を確認し、コンテナー、Cosmos DB・PostgreSQL・Redis のデータ管理、メッセージングとサーバーレス、Key Vault と OpenTelemetry の全体像を把握します。AI-200 は AZ-204 の後継のため、Azure 開発者向けの学習パスが土台になります。

STEP 2:Azure を実際に触る(20〜30 時間)

無料試用環境で、ACR へのイメージ プッシュと Container Apps へのデプロイ、Cosmos DB のベクトル ポリシー設定と VectorDistance クエリ、PostgreSQL の pgvector、Functions のトリガーとバインド、Key Vault 参照、OpenTelemetry Distro の組み込みを体験します。手を動かすことで知識が定着します。

STEP 3:問題演習で知識を定着(25〜40 時間)── 最重要

AI-200 は「要件に対して適切なサービス・構成・実装を選ぶ」実践型の問題が中心。CloudCamp の AI-200 問題集(500 問)はオリジナル問題で公式 4 ドメインを完全網羅し、ケーススタディ・公式図・コードブロック・比較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
STEP 4:模擬試験で時間配分を体感(3〜5 時間)

本試験は 120 分でケーススタディを含みます。CloudCamp の本番試験形式準拠の模擬試験(60問・120分)で、ケーススタディを含むペース配分と弱点を確認しましょう。

関連資格との違いと、おすすめ取得順序
AI-200 と AZ-204

AI-200 は AZ-204(Azure Developer Associate)の後継にあたる試験です。Azure SDK、コンテナー、メッセージング、サーバーレス、シークレット管理といった開発者の中核スキルは引き継がれており、そこにベクトル データベースと RAG、推論ワークロードのイベント駆動スケール、OpenTelemetry による可観測性が加わっています。AZ-204 を学習していた方は、その知識の大半をそのまま活かせます。

AI-200 と AI-300 / DP-420

AI-300 は機械学習モデルの運用(MLOps)、DP-420 は Azure Cosmos DB の開発に特化した資格です。AI-200 は「AI アプリケーションを Azure 上でどう構築・接続・運用するか」を問うため、Cosmos DB のベクトル検索では DP-420 と、運用と可観測性では AI-300 と一部が重なります。開発者として AI 基盤を担うなら AI-200、データ層を深掘りするなら DP-420、モデルの運用まで広げるなら AI-300 が適しています。

おすすめ取得順序
  • クラウド開発 初学者:AZ-900 → AI-200
  • AZ-204 の学習経験者:AI-200(直接受験)
  • データ層を深掘り:AI-200 → DP-420
  • AI 運用まで広げる:AI-200 → AI-300
よくある質問(FAQ)
AI-200 は前提資格が必要ですか?
必須の前提資格はありません。ただし Associate レベルのため、Azure SDK を使ったアプリケーション開発や、コンテナー・データベースを扱った経験があると有利です。クラウドの基礎を問う AZ-900 を先に学ぶと、用語やサービスの位置づけが理解しやすくなります。
AI-200 の出題ドメインと比率は?
公式は 4 ドメイン構成です。①コンテナー ソリューションの開発 (約20〜25%) ②データ管理サービスによる AI ソリューション開発 (約25〜30%) ③Azure サービスへの接続と利用 (約20〜25%) ④セキュリティ・監視・トラブルシューティング (約20〜25%)。CloudCamp ではこの公式 4 ドメインを 500 問で完全網羅して対策します。
Azure OpenAI や Microsoft Foundry、AI エージェントも出題されますか?
公式 Study Guide の Skills measured には、モデルのデプロイ・プロンプト設計・エージェントに関する項目はありません。AI-200 が問うのは「AI アプリケーションを支える Azure 側の実装力」──すなわちベクトル データベースと RAG、推論ワークロードのコンテナー化とスケール、メッセージングとサーバーレス、シークレット管理、可観測性です。CloudCamp の問題集もこの公式スコープに厳密に合わせており、モデルの呼び出しやプロンプト設計を正解の主題にはしていません。
AZ-204 の学習内容は無駄になりますか?
いいえ。AI-200 は AZ-204 の後継として設計されており、コンテナー、Azure Functions、Service Bus・Event Grid、Key Vault・App Configuration、監視といった中核領域はそのまま引き継がれています。新たに加わるのは主にベクトル データベースと RAG、KEDA によるイベント駆動スケール、OpenTelemetry による分散トレースです。差分を埋める学習で対応できます。
AI-200 は日本語で受験できますか?
2026 年 8 月現在、公式ページでは提供言語が英語のみと案内されています。CloudCamp の問題集・解説はすべて日本語ですので、日本語で概念と実装判断を固めたうえで、英語の公式ドキュメントで用語を確認する進め方をおすすめします。提供言語は追加される場合がありますので、最新情報は公式ページでご確認ください。
Python は必須ですか?コードも出題されますか?
公式の対象者像には Python プログラミングと Azure SDK の利用が挙げられています。ただし言語仕様そのものではなく、SDK の使い方や構成の読み取りが問われます。CloudCamp の問題集では Python を中心に、KQL・JSON(インデックス作成ポリシー等)・YAML(AKS・KEDA)・SQL のコードブロックを出題し、実際のコードを読みながら判断する力を養えます。
ケーススタディ(Case Study)は出ますか?
はい。AI-200 では実務シナリオに沿ったケーススタディ(連問)が出題されます。CloudCamp の問題集は RAG チャットボット・画像推論基盤・SaaS マルチテナント・リアルタイム推薦・コンテナー移行など、本番形式のケーススタディを 8 セット収録しており、連問への対応力を養えます。
どんな出題形式ですか?
単一選択 / 複数選択 / Yes/No 連続問題 / HOTSPOT(ドロップダウン)/ ドラッグ&ドロップ(並べ替え・マッチング)/ ケーススタディです。CloudCamp の問題集はこれらすべての形式に対応した、本番試験形式準拠のオリジナル問題と、Microsoft Learn 公式図・コードブロック・比較表を提供します。
さあ、CloudCamp で AI-200 合格を目指しましょう