Microsoft : AI-103日本語 Questions & Answers
Last Updated: Sep 20, 2026
No. of Questions: 159 Questions & Answers with Testing Engine
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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Implement Natural Language Processing Solutions | - Language understanding and intent recognition - Text analytics and summarization - Translation and multilingual support |
| Knowledge Mining and Information Retrieval | - Indexing and semantic search - RAG (Retrieval Augmented Generation) patterns - Azure AI Search configuration |
| Implement Computer Vision Solutions | - OCR and document intelligence - Image classification and object detection |
| Develop Generative AI Applications and Agents | - Azure OpenAI Service integration
|
| Plan and Manage Azure AI Solutions | - Model selection and lifecycle management - Azure AI resource provisioning and configuration - Responsible AI principles and governance |
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:
Microsoft Foundry エージェントが、以下の内容を含む Azure Search インデックスからの応答を解析します。
- 商品名と商品コードを検索できるテキストフィールド
- 製品説明の埋め込みを格納するベクトル場
ユーザーが以下の方法でインデックスを照会できるようにする必要があります。
- 正確な製品名またはコード
- 製品の自然言語による説明
何を設定すればよいですか？
- A. 意味検索のみ
- B. キーワード検索のみ
- C. ハイブリッド検索
- D. ベクター検索のみ
Correct Answer: C 🗳️
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あなたは、複数のエージェントを含む「Project1」という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトを計画しています。
各エージェントは同じAzure AI Searchリソースにアクセスします。
Project1内でAzure AI Searchの認証情報を一元管理するためのソリューションを提案してください。このソリューションは、すべてのエージェントに実装する必要があります。
何をおすすめしますか？
- A. Azure AI Search リソースに接続するマネージド プライベート エンドポイントを作成します。
- B. Azure AI Search リソースのキーベースのアクセス制御を無効にします。
- C. Azure AI Search リソースへの接続を追加します。
- D. Azure AI Search リソースに対してロールベースのアクセス制御 (RBAC) を有効にします。
Correct Answer: C 🗳️
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Foundry Tools の Azure Speech リソースがあり、そこにカスタムの音声認識モデルがカスタムエンドポイントにデプロイされています。エージェントはこのエンドポイントを使用して、リアルタイムの音声認識を実行します。
お客様のカスタム音声認識モデルの有効期限が近づいています。
モデルの有効期限が切れた場合、どのような動作が想定されますか？
- A. 音声認識リクエストは、モデルが手動で削除されるまで、期限切れのカスタムモデルを引き続き使用します。
- B. 音声認識要求は、同じロケールの最新の基本モデルにフォールバックします。
- C. カスタムモデルは、モデルの有効期限が切れると自動的に削除されます。
- D. 新しいカスタムモデルがデプロイされるまで、音声認識リクエストは4xxエラーを返します。
Correct Answer: B 🗳️
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あるチームは、Foundryカタログからモデルを可能な限り迅速にセットアップし、消費したトークン分だけを支払い、仮想マシン(VM)の割り当て量を一切設定せずにデプロイしたいと考えています。どのデプロイオプションが最適でしょうか？
- A. マネージドコンピューティング(マネージドエンドポイント)の展開
- B. サーバーレスAPIデプロイメント、別名モデル・アズ・ア・サービス(MaaS)
- C. 開発者ワークステーション上で実行されるローカルコンテナ
- D. Azure Kubernetes Service 上でのセルフホスト型デプロイメント
Correct Answer: B 🗳️
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ホットスポットに関する質問
あなたは、検索拡張生成(RAG)ソリューションを含むMicrosoft Founcyプロジェクトを持っています。
クエリ、コンテキスト、レスポンス、正解データを含むラベル付きCSVデータセットを使用して、本番環境前の評価を実行する必要があります。評価では、以下の項目を測定する必要があります。
- 回答がユーザーの質問に対応しているかどうか
- 回答が提供された文脈によって裏付けられているかどうか
回答に機密情報または専有情報が含まれているかどうか
どのAI品質評価指標を使用すべきでしょうか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: Groundedness and Relevance
The two best AI quality evaluation metrics for your pre-production evaluation in Microsoft Foundry are Relevance and Groundedness.
Microsoft Foundry provides built-in, AI-assisted quality evaluators specifically designed to measure these two critical dimensions of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system:
Relevance: This metric directly addresses your first requirement: whether responses address the user query. It evaluates how well the gens.nerated response aligns with and answers the initial user query.
Groundedness: This metric directly addresses your second requirement: whether responses are supported by the provided context. It evaluates the degree to which the generated response is factually supported by and derived strictly from the retrieved context, which helps capture model hallucinatio Box 2: Protected material The best AI quality evaluation metric for this scenario is Protected material.
Direct alignment: The Protected material metric specifically checks whether an AI model outputs copyrighted text, proprietary data, or sensitive information that matches its training data or internal context.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/concepts/observability
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/how-to/develop/langchain-middleware
Vivien
Antoine
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