この記事を書いた人
Shota｜Udemyベストセラー講師
Spring Boot・Supabaseなどバックエンド開発の実践講座を多数リリース。2025年にAI-900を取得し、自身の受験経験をもとにAI-900模擬問題集をUdemyで公開中。
「AI-900って難しいの？」「IT未経験でも受かる？」
これからAI-900の受験を考えている方が、まず気になるのが難易度ではないでしょうか。
私自身、2025年にAI-900を受験して合格しました。この記事では、実際に受験した経験をもとに、AI-900の難易度を正直にお伝えします。
AI-900の基本情報
まず、試験の基本スペックを整理しておきます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 正式名称 | Microsoft Azure AI Fundamentals |
| 問題数 | 35〜50問（受験回によって変動） |
| 試験時間 | 45分 |
| 合格点 | 700点（1000点満点） |
| 受験料 | 13,200円（税込） |
| 受験方法 | テストセンターまたは自宅オンライン |
合格ラインは7割。Microsoft認定資格の中では「Fundamentals」カテゴリに分類される、最も基礎的なレベルの試験です。
結論：AI-900の難易度は「やさしい」寄り。ただし油断は禁物
率直に言うと、AI-900はMicrosoft認定資格の中では簡単な部類に入ります。IT未経験の方でも、しっかり準備すれば1〜2週間で合格できるレベルです。
ただし「簡単」と聞いて何も対策せずに受けると、普通に落ちます。特に最近の試験では、生成AI分野の出題が増えており、ここを甘く見ると痛い目にあいます。
AI-900の出題範囲と各分野の難しさ
AI-900は5つの分野から出題されます。それぞれの配分と、私が感じた難易度を共有します。
1. AIワークロードと考慮事項（15〜20%）
AIの基本概念と、責任あるAIの6原則（公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、アカウンタビリティ）が中心です。常識的に考えれば解ける問題が多く、最も取りやすい分野です。
2. 機械学習の基本原則（15〜20%）
回帰、分類、クラスタリングといった機械学習の基本手法と、Azure Machine Learningの機能が問われます。「教師あり学習と教師なし学習の違い」など、概念の正確な理解がカギになります。
3. Computer Visionワークロード（15〜20%）
画像分類、物体検出、OCR（光学式文字認識）、顔検出などのComputer Vision技術と、Azure AI Visionサービスの機能が出題されます。各技術が「何をするものか」を押さえておけば対応できます。
4. 自然言語処理（NLP）ワークロード（15〜20%）
キーフレーズ抽出、エンティティ認識、感情分析、翻訳、音声認識・合成などのNLP技術と、Azure AI Language・Azure AI 音声サービスの機能が範囲です。似たような機能名が多いので、それぞれの違いを整理しておく必要があります。
5. 生成AIワークロード（20〜25%）【要注意】
この分野が最も配分が大きく、かつ最近の試験で出題が増えているエリアです。Azure AI Foundry（旧Azure AI Studio）、Azure OpenAI Service、Microsoft Copilotなど、新しいサービスに関する問題が出ます。
私が受験した際も、この分野の問題に「知らない用語」が出てきて焦った記憶があります。他の4分野で点を稼いでも、ここで大きく落とすと合格ラインに届かない可能性があります。
AI-900で不合格になる人の典型パターン
私の周囲やUdemyの受講者の声を聞いていると、不合格になる人にはいくつかの共通点があります。
「Fundamentalsだから」と対策を軽視する。 基礎レベルとはいえ、AI・機械学習の専門用語が大量に出てきます。ノー勉で受かる試験ではありません。
生成AI分野の対策が薄い。 古い参考書や問題集では、Azure AI FoundryやCopilotに関する問題がカバーされていないことがあります。試験範囲は定期的にアップデートされるので、最新の範囲に対応した教材を使うことが重要です。
用語を「なんとなく」で覚えている。 似た機能（たとえば「キーフレーズ抽出」と「エンティティ認識」）の違いを正確に区別できないと、選択肢で迷って間違えます。
おすすめの勉強法：いきなり模試から始める
ここからは、私が実際にやった勉強法を共有します。よくある勉強法は「まずテキストを読んでから問題を解く」という順番ですが、私のおすすめは逆です。最初から模擬試験を解いてください。
ステップ1：いきなり模擬試験を解く
最初は解けなくて当然です。目的は「どんな問題が出るのか」「自分は何がわからないのか」を把握すること。テキストを先に読んでも、どこが試験に出るのかわからない状態で読むと効率が悪い。先に問題を見ることで、知識のインプットにメリハリがつきます。
私が自身の受験経験をもとに作成した模擬問題集は、全問に正解・不正解の理由を含む日本語解説を付けています。300問（50問×6回分）で、2026年の最新試験範囲に対応。生成AI・Azure AI Foundry・Copilotの分野も重点的にカバーしています。
【2026年版】AI-900 模擬問題集｜生成AI・Copilot・Foundry完全対応｜全問丁寧な日本語解説付き
https://www.udemy.com/course/2026ai-900-aicopilotfoundry/
ステップ2：間違えた問題の解説を読み込み、足りない知識をMicrosoft Learnで補う
模擬試験を解いたら、間違えた問題の解説をしっかり読みます。解説を読めばその場で理解できるものも多いですが、「そもそもこの分野の前提知識が足りない」と感じた場合は、Microsoft Learnの該当セクションで補いましょう。
公式ラーニングパス（無料・全14モジュール）：
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/introduction-to-ai-on-azure/
全部を最初から読む必要はありません。模擬試験で弱点が明確になっているので、その分野だけ集中して読めば十分です。
ステップ3：苦手分野を集中的に潰す
分野別の絞り込み機能を使って、苦手な分野だけを繰り返し解きます。不正解フィルタと組み合わせれば、自分が間違えた問題だけを効率よく復習できます。安定して80%以上取れるようになれば、本番でも合格ラインを超えられます。
この「模試→解説→弱点補強→模試」のサイクルを回すのが、最短で合格する勉強法です。
AI-900の試験範囲（公式リンク）
試験範囲の詳細は、Microsoft公式の学習ガイドで確認できます。問題作成のもとになっている文書なので、受験前に必ず目を通しておきましょう。
試験範囲（学習ガイド）：
https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/resources/study-guides/ai-900
まとめ
AI-900は、Microsoft認定資格の中では難易度が低い試験です。ただし、最近の試験では生成AI分野の比重が増しており、最新の教材で対策することが合格のカギになります。
勉強の流れとしては、いきなり模擬試験を解く → 解説を読み込み弱点を把握 → 苦手分野を集中的に潰す、の3ステップ。1〜2週間あれば十分に合格を狙えます。
これからAI-900を受ける方の参考になれば幸いです。
