AI-300 の出題範囲に沿って、公式 5 つのドメインから集中的に学習できます。Associate レベルの MLOps / GenAIOps の設計・運用に対応した実践的なオリジナル演習を提供。MLOps インフラの設計、機械学習モデルのライフサイクルと運用、Microsoft Foundry での生成 AI 運用 (GenAIOps)、品質保証・可観測性、モデル性能の最適化までを体系的に習得できます。CloudCamp 第 3 の 1000 問 規模で、Microsoft Learn 公式 Study Guide に準拠した演習と本番試験形式準拠の模擬試験を提供します。
AI-300 は、Azure 上で機械学習と生成 AI ソリューションを運用 (Operationalize) するスキルを証明する Associate 認定資格です。Azure Machine Learning と Microsoft Foundry を用いた MLOps / GenAIOps の基盤設計、モデルのライフサイクル管理 (登録・バージョン管理・デプロイ・監視)、RAG や fine-tuning による生成 AI の品質改善、評価・可観測性・安全性、コストとレイテンシの最適化までを評価します。データ サイエンティストの開発成果を、再現可能・監査可能・安全な本番運用へとつなぐ AI 運用エンジニアのための資格です。
生成 AI の本格的な業務導入が進む中で、モデルを「作る」だけでなく「安全に運用し続ける」MLOps / GenAIOps の重要性が急速に高まっています。AI-300 は、退役する DP-100 (Azure Data Scientist Associate) の後継として位置づけられ、従来の機械学習運用に加えて Microsoft Foundry を中心とした生成 AI の運用 (デプロイ・評価・可観測性・安全性) を体系的に証明できます。RAG や fine-tuning、エージェントの運用など最先端のトピックを含み、AI エンジニア人材の需要拡大に直結する資格です。
- MLOps エンジニア：学習・デプロイ・監視の自動化
- AI エンジニア：Microsoft Foundry での生成 AI 運用
- データ サイエンティスト：DP-100 からの移行・運用スキル強化
- クラウド/プラットフォーム エンジニア：AI 基盤のガバナンスと自動化
- これから学ぶ方：AI-900 → AI-102 → AI-300 へのステップアップ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 試験コード | AI-300 |
| 正式名称 | Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate |
| 試験名 | Operationalizing Machine Learning and Generative AI Solutions |
| レベル | ASSOCIATE（アソシエイト） |
| 受験料 | $165 USD（税抜 / 日本では税込 21,103 円相当） |
| 試験時間 | 約 120 分 |
| 問題数 | 約 40〜60 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 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（無料のオンライン更新で延長） |
| 推奨経験 | Azure Machine Learning / 生成 AI の運用に関する実務経験 |
| 前提資格 | なし（DP-100 の後継資格。AI-900・AI-102 取得後が望ましい） |
AI-300 は公式に 5 つのドメインから出題されます。CloudCamp では公式 5 ドメイン (MLOps インフラ / モデルのライフサイクルと運用 / GenAIOps インフラ / 品質保証と可観測性 / 性能の最適化) を、計 1000 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 / ドラッグ&ドロップ / 画像 / 表 / Case Study）を網羅しています。
- Azure Machine Learning：ワークスペース / コンピューティング ターゲット (autoscale) / データストア
- リソース自動化：GitHub Actions / Bicep / Azure CLI / Python SDK v2 / 環境アセット
- セキュリティ：マネージド ID / private endpoint / ネットワーク分離 / 長期シークレットの回避
- 学習の自動化：パイプライン / command job / 実験追跡 (MLflow) / 再現性
- モデル管理：モデル登録 / バージョン管理 / メタデータ / レジストリ
- デプロイ：managed online endpoint / batch endpoint / トラフィック分割 / ロールバック
- 監視：データ ドリフト / モデル パフォーマンス / アラートと再学習トリガー
- Microsoft Foundry：プロジェクト / モデル カタログ / デプロイ タイプ (グローバル/リージョン)
- RAG：Azure AI Search によるインデックス / prompt flow / グラウンディング
- セキュリティ：マネージド仮想ネットワーク / public access の無効化 / コンテンツ安全性
- 評価：評価データセット / メトリック (グラウンドネス・関連性・流暢性) / リリース前検証
- 可観測性：Tracing / トークン使用量・レイテンシの記録 / 本番モニタリング
- 安全性：コンテンツ フィルター / 安全性評価 / リグレッション防止
- プロンプト最適化：プロンプト エンジニアリング / プロンプト バリアントの比較
- fine-tuning：JSONL (prompt-completion) / preference comparison データ / 適用判断
- 最適化：モデル選定 / RAG 品質改善 / コスト最適化 / レイテンシ最適化
| あなたの状況 | 想定勉強時間 | 勉強期間の目安 |
|---|---|---|
| 機械学習・クラウド初学者 | 60〜90 時間 | 2〜3 ヶ月 |
| Azure ML を業務で利用 | 40〜60 時間 | 1〜1.5 ヶ月 |
| MLOps / 生成 AI 運用の実務経験あり | 20〜35 時間 | 2〜4 週間 |
Microsoft Learn 公式の AI-300 試験ガイド と Azure Machine Learning / Microsoft Foundry のドキュメントを通読。MLOps / GenAIOps の全体像、モデルのライフサイクル、評価と可観測性を把握します。
Azure Machine Learning スタジオと Microsoft Foundry で、ワークスペース作成・パイプライン実行・managed online endpoint へのデプロイ・prompt flow の評価を実際に試します。
AI-300 は「要件・制約から最適な運用設計を選ぶ」判断型の問題が中心。CloudCamp の AI-300 問題集（1000 問）はオリジナル問題で公式 5 ドメインを完全網羅し、MLOps / GenAIOps の判断力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
本試験は約 120 分。CloudCamp の本番試験形式準拠の模擬試験でペース配分と弱点を確認しましょう。
AI-300 は、退役する DP-100 (Azure Data Scientist Associate) の流れを汲み、機械学習の運用 (MLOps) に加えて生成 AI の運用 (GenAIOps) を中心に据えた新しい Associate 資格です。モデルの開発よりも「本番運用・自動化・評価・可観測性」に重点があり、Azure Machine Learning と Microsoft Foundry の両方を扱います。
AI-102 (Azure AI Engineer Associate) は Azure AI サービスを使ったアプリ開発が中心、AI-300 は機械学習と生成 AI の運用 (MLOps / GenAIOps) が中心です。両方を取得すると、AI アプリの構築と本番運用の双方を証明でき、AI エンジニアとしての市場価値を大きく高められます。
- AI 入門から運用まで：AI-900 → AI-102 → AI-300
- データ サイエンスから移行：(DP-100) → AI-300
- クラウド基盤と組み合わせ：AZ-900 → AI-900 → AI-300