Azure AI Apps and Agents Developer Associate(AI-103)とは?試験範囲・難易度を解説

Azure AI Apps and Agents Developer Associateは、Microsoft Azure上でAIアプリやAIエージェントを設計・開発・展開するスキルを評価するMicrosoftの認定資格です。対応する試験コードはAI-103で、Microsoft FoundryとPythonを使った実装能力が中心となります。

Microsoft公式のレベルは「中級」です。ただし、生成AIだけでなくRAG、AIエージェント、ツール連携、画像・テキスト処理。情報抽出、監視やResponsible AIまで扱うため、AzureやPythonでの開発経験がない人には難しく感じやすい試験です。

旧AI-102は2026年6月30日に終了しているため、これからAzureのAI開発者向け資格を目指す場合は。AI-103の最新範囲を基準に準備する必要があります。

Azure AI Apps and Agents Developer Associate(AI-103)の結論

Azure AI Apps and Agents Developer Associate(AI-103)は、Microsoft FoundryとPythonを使い、生成AIアプリケーションやAIエージェントを設計・開発・展開する能力を証明する資格です。

生成AIの基礎知識だけを確認する試験ではありません。RAG、AIエージェント、自然言語処理、画像分析、情報抽出などをAzure上で実装する中級レベルの開発者向け資格です。

試験コード
AI-103
Azure AI開発者向け
難易度
中級
Python開発経験を推奨
試験時間
120分
監督付き試験
表示価格
165米ドル
国・地域によって異なる
主な試験範囲
  • Azure AIソリューションの計画と管理
  • 生成AIアプリケーションとAIエージェントの実装
  • コンピュータービジョンソリューションの実装
  • テキスト分析ソリューションの実装
  • ドキュメントなどからの情報抽出
特に重要な生成AI・エージェント分野
  • Microsoft Foundryを使ったモデル選択と接続
  • RAGを利用した生成AIアプリケーション
  • ツールや検索機能と連携するAIエージェント
  • マルチエージェントと承認フローの設計
  • モデル・アプリの品質、安全性、回答精度の評価
  • 展開後の監視とエラー分析
この資格が向いている人
  • Azure上で生成AIアプリを開発したい
  • Microsoft Foundryの利用経験がある
  • Pythonを使ったアプリ開発経験がある
  • RAGやAIエージェントを実装したい
  • Azure AIエンジニアとして専門性を示したい

難易度の注意点: AI-103は中級レベルに位置づけられています。Pythonのコードを理解し、Azureサービスや生成AIの基本機能を使った開発経験が求められるため、Azureやプログラミングの完全な初心者が最初に選ぶ資格ではありません。

勉強方法のポイント
  1. AI-103の公式学習ガイドで出題範囲を確認する
  2. Microsoft Learnの学習パスを進める
  3. PythonとMicrosoft Foundryで生成AIアプリを作る
  4. RAGやAIエージェントを実際に実装する
  5. Practice AssessmentとExam Sandboxを活用する

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目次

AI-103とは?AzureのAIアプリ・エージェント開発者向け資格

また、AI-103は、Microsoft Foundryを利用してAIソリューションやAIエージェントを構築する開発者向けの資格です。

Microsoftは受験者像として、Pythonによるアプリ開発経験があり、一般的なAI、生成AI。Azureサービスに関する知識を持つ人を想定しています。厳格な受験資格や特定資格の取得が必須とは案内されていませんが、プログラミングを初めて学ぶ人向けの入門試験ではありません。

項目内容
資格Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate
試験コードAI-103
運営Microsoft
公式レベル中級
主な対象AIエンジニア、開発者
主な開発言語Python
主なプラットフォームAzure、Microsoft Foundry
試験時間120分
日本語受験対応
合格基準700点以上のスケールドスコア
有効期間Associate資格は1年間
更新対象期間内のオンライン更新評価

また、Microsoftの技術試験では700点以上が合格基準ですが。700点は正答率70%を意味するものではありません。難易度調整を行ったスケールドスコアです。

AI-103はAI-102終了後に推奨される資格

AI-102「Azure AI Engineer Associate」は2026年6月30日に終了しました。Microsoftは資格ポートフォリオの更新情報で。AI-102に対する新しい推奨資格としてAI-103を案内しています。

ただし、AI-103はAI-102の試験名だけを変更したものではありません。

AI-102では生成AIとエージェントソリューションが別の領域として扱われていました。一方。AI-103では「生成AIとエージェント型AIソリューションの実装」が**30〜35%**を占めています。Microsoft Foundryを使ったエージェント開発が試験設計の中心へ移った点は重要な違いです。

AI-103の試験範囲と難易度

AI-103の試験範囲は5分野

AI-103では、AIソリューションの設計から生成AI・エージェント、画像、テキスト。情報抽出まで5分野が評価されます。特に配点比率が高いのは「生成AIとエージェント型AI」と「AIソリューションの計画・管理」です。

試験分野出題比率
AIソリューションを計画・管理する25〜30%
生成AIとエージェント型AIソリューションを実装する30〜35%
コンピュータービジョンソリューションを実装する10〜15%
テキスト分析ソリューションを実装する10〜15%
情報抽出ソリューションを実装する10〜15%
AI-103とAI-102の違い・勉強方法

AIソリューションを計画・管理する

この領域では、用途に適したモデルやサービスを選択し、AIソリューションを安全にデプロイ・運用する能力が問われます。

なお、LLMや小規模言語モデル、マルチモーダルモデルの選択だけでなく、検索、インデックス、メモリ、ツール。ナレッジの統合も対象です。さらに、セキュリティ、監視、Responsible AI、ガードレールなども含まれます。

生成AIとエージェント型AIソリューションを実装する

なお、AI-103で最も比重が大きい領域です。

生成AIモデルの展開に加えて、RAG、ツール呼び出し、メモリ。Function Callingなどを利用し、実用的なAIエージェントを構築する能力が求められます。

単一エージェントだけではありません。複数のエージェントを組み合わせるオーケストレーションや。自律・半自律ワークフロー、人による承認、安全性評価、トレース、監視も試験範囲です。

そのため、エージェンティックAIの概念を理解するだけでなく。Microsoft Foundry上でどのように実装するかまで学ぶ必要があります。

コンピュータービジョンソリューションを実装する

画像や動画を扱うAI機能が対象です。

画像・動画の生成や編集、マルチモーダルモデルを使った視覚情報の解析、コンテンツ理解。安全性への対応などが含まれます。単純な画像認識だけを学べばよい試験ではありません。

テキスト分析ソリューションを実装する

文章から情報を抽出する処理、感情やトーンの分析、安全性・機密情報への対応などが対象です。

さらに、さらに、翻訳や音声関連の処理も学習ガイドに含まれています。Azureの個別サービス名を暗記するだけでなく。目的に応じたサービス選択と実装方法を押さえることが大切です。

情報抽出ソリューションを実装する

情報抽出では、検索とRAGに関係する実装能力が問われます。

セマンティック検索、ハイブリッド検索、ベクトル検索のほか。OCRを含むデータ取り込みやMicrosoft FoundryのContent Understandingを利用した構造化データの抽出などが対象です。

AI-103の難易度は?公式は中級

Microsoftが示すAI-103の公式レベルは**中級(Intermediate)**です。

一方、実際の学習負荷は受験者の経験によって大きく変わります。

AzureとPythonを使ってAIアプリを開発した経験がある人なら。既存知識をMicrosoft Foundryの最新構成へ整理することで対応しやすいでしょう。

反対に、Python、Azure、生成AI開発のいずれも未経験の場合は難易度が高くなります。理由は。試験範囲が単なる生成AIの基礎知識ではなく、RAGやエージェント、マルチエージェント、モデル評価、セキュリティ、監視まで広がっているためです。

一方、なお、AI-103の公式な合格率は確認できません。第三者の体験談だけを根拠に「合格率○%」と判断するのは避けましょう。

AI-103の受験料・試験時間・対応言語

一方、AI-103はMicrosoftの監督付き試験として提供され。試験ページからPearson VUEの予約へ進めます。試験時間は120分で。日本語にも対応しています。

2026年8月23日に取得できたMicrosoft公式ページの日本向け価格表示では。受験料は20,300円です。ただし。Microsoftは試験料金が国・地域によって異なることを案内しており、税の扱いを含む最終金額は予約時に確認する必要があります。

料金や対応言語は変更される可能性があるため、受験直前にも公式試験ページを確認してください。

AI-103の有効期限・更新・再受験

MicrosoftのAssociate、Expert、Specialty認定資格は原則として取得から1年間有効です。

そのため、更新可能期間に入ると、Microsoft Learn上の無料オンライン評価によって更新できます。更新評価は監督付きの本試験とは異なり。オンラインで受けられます。

不合格だった場合の再受験にもルールがあります。初回の不合格後は24時間待つ必要があり。その後の不合格では14日間の待機期間が設定されます。また。12か月間で受験できる回数にも上限があります。

AI-103の勉強方法

そのため、AI-103対策では、試験範囲を読むだけでなく、Microsoft Foundryを実際に操作する学習が重要です。

まずPythonでAzureのAIサービスへ接続する基本を確認します。そのうえで。生成AIアプリ、RAG、AIエージェントの順に進むと理解しやすくなります。

さらに、特に重点的に学びたいのは、モデルの選択と展開、RAG、ツール連携、Function Calling。メモリ、マルチエージェント、評価・監視、安全性です。これらは配点の大きい2領域にまたがっています。

Microsoft LearnにはAI-103に対応する自己学習コンテンツが用意されています。公式学習パスを進めながら。Microsoft Foundryで実際にエージェントやRAGアプリを構築すると、知識と実装を結び付けやすくなります。

最後に公式のPractice Assessmentなどで弱点を確認し、不足している分野へ戻る方法が効率的です。

AI-103を取得すると仕事にどう役立つ?

Azure AI Apps and Agents Developer Associate(AI-103)を取得すると、Microsoft Azure上でAIアプリケーションやAIエージェントを開発するための知識を、体系的に身につけていることを示しやすくなります。

特に、Microsoft Foundry、生成AI、RAG、AIエージェント、画像・テキスト処理などを扱う業務と相性のよい資格です。

ただし、資格を取得しただけで転職や昇給が保証されるわけではありません。資格学習で得た知識を、実際の開発経験や成果物と組み合わせることが重要です。

Azureを使ったAI開発の専門性を示しやすくなる

AI-103では、生成AIの用語を覚えるだけでなく、Azure上でAIソリューションを計画・実装・管理する能力が問われます。

Microsoft Foundryを使ったモデル選択、生成AIアプリの構築、AIエージェント、RAG、検索、評価、監視、安全性などが試験範囲です。

そのため、資格を取得すれば、Azureと生成AIの両方について一定の知識を学んだことを、勤務先や採用担当者、取引先へ説明しやすくなります。

生成AIアプリやRAGの開発業務に活かせる

企業が生成AIを導入する場合、ChatGPTのような既存サービスを使うだけでなく、社内データや業務システムと連携した独自アプリを開発することがあります。

AI-103の学習内容は、次のような業務に活かせます。

  • Microsoft Foundryを使った生成AIアプリの開発
  • 社内文書を検索するRAGシステムの構築
  • Azure AI Searchを使った検索機能の実装
  • AIの回答を業務システムへ組み込むAPI連携
  • モデルの回答品質や安全性の評価
  • 生成AIアプリの展開後の監視・改善

特に、Microsoft Azureを利用している企業では、既存環境と生成AIを連携させる仕事へ知識をつなげやすいでしょう。

AIエージェントの設計・開発に役立つ

AI-103では、AIエージェントの実装が重要な試験分野です。

単純なチャットボットだけでなく、外部ツールの呼び出し、検索、会話メモリ、Function Calling、複数エージェントの連携、人による承認なども対象になります。

そのため、次のようなAIエージェント開発に必要な知識を整理できます。

  • 社内情報を検索して回答するエージェント
  • 外部APIや業務システムを操作するエージェント
  • 複数の処理を順番に実行するワークフロー
  • 人の承認を挟む半自律型エージェント
  • 複数エージェントを組み合わせたシステム
  • エージェントの動作を評価・監視する仕組み

今後、Microsoft Foundryを使ったAIエージェント開発を担当したい人にとって、資格の学習範囲と実務を結びつけやすいでしょう。

画像・文章・文書を扱うAI開発にも応用できる

AI-103は、生成AIとAIエージェントだけに限定された試験ではありません。

コンピュータービジョン、テキスト分析、音声・翻訳、OCR、情報抽出なども試験範囲に含まれています。

そのため、次のような業務システムの開発にも学習内容を応用できます。

  • 画像や動画の内容を分析するシステム
  • 文書の感情や重要情報を分析するシステム
  • 請求書や申込書から情報を抽出するシステム
  • 音声をテキストへ変換するシステム
  • 多言語の文章を翻訳するシステム
  • 大量の社内資料を検索・整理するシステム

生成AIだけでなく、AzureのさまざまなAI機能を組み合わせる開発者にも役立ちます。

転職やキャリアアップで学習実績を示せる

AI-103は、Microsoftが中級レベルに位置づけるAIエンジニア・開発者向け資格です。

そのため、次のような職種を目指す場合に、Azure AIを学んだ実績の一つとして活用できます。

  • Azure AIエンジニア
  • 生成AIエンジニア
  • AIアプリケーション開発者
  • クラウドエンジニア
  • AIエージェント開発者
  • DX・生成AI導入エンジニア
  • 技術コンサルタント

ただし、資格は実務経験そのものではありません。

転職活動では資格名だけでなく、Microsoft Foundryで作成したRAGアプリやAIエージェント、Pythonのソースコード、システム構成図なども提示できると、実装能力を説明しやすくなります。

資格だけで年収や報酬が上がるとは限らない

Microsoftは、AI-103を取得した人に対する一律の昇給額や年収上昇を保証していません。

資格手当や評価制度の対象になるかどうかも勤務先によって異なります。また、資格を取得しただけで転職や案件獲得が決まるわけではありません。

報酬やキャリアアップにつなげるには、資格取得後に実際の業務でAIアプリやエージェントを開発し、作業時間の短縮、検索精度の改善、問い合わせ対応の自動化など、具体的な成果を作ることが重要です。

AI-103は、取得するだけで収入が上がる資格というより、Azure上のAI開発に必要な知識を整理し、実務経験や成果物を補強するための資格と考えるのが適切です。

AI-103が向いている人・向いていない人

AI-103が向いているのは、Azureを使って生成AIアプリやAIエージェントを開発したい人です。

また、Pythonによる開発経験があり、今後Microsoft Foundry、RAG。エージェント開発を実務へ取り入れたい場合は、資格学習と実務スキルの方向性を合わせやすいでしょう。

たとえば、一方、プログラミング経験がなく「生成AIの基礎だけを学びたい」という場合は。いきなりAI-103へ進む必要はありません。AIやAzureの基礎知識を身につけてから、PythonとFoundryのハンズオンへ進むほうが理解しやすくなります。

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※上記はAI-103専用の試験対策講座ではありません。AI-103の試験範囲・出題内容はMicrosoft公式情報とMicrosoft Learnでご確認ください。各セミナーの内容・特典・開催条件は変更される場合があり、無料セミナー内で有料サービスが案内される場合があります。

AI-103に関するよくある質問

AI-103はAI-102の後継資格ですか?

Microsoftは、2026年6月30日に終了したAzure AI Engineer Associate/AI-102に対し。Azure AI Apps and Agents Developer Associate/AI-103を推奨される新資格として案内しています。

ただし、出題範囲はそのままではありません。AI-103ではMicrosoft Foundryを使った生成AI・AIエージェント開発の比重が高まっています。

AI-103は日本語で受験できますか?

なお、はい。2026年8月23日時点の公式資格ページでは、日本語が対応言語に含まれています。

AI-103の合格点は何点ですか?

Microsoftの技術試験は700点以上のスケールドスコアが合格基準です。700点は単純な正答率70%ではありません。

AI-103の合格率はどれくらいですか?

Microsoft公式情報では、AI-103固有の合格率は確認できません。公開されていない数値を推測して難易度判断に使うのは避けたほうがよいでしょう。

AI初心者でもAI-103を受験できますか?

受験自体に厳格な資格要件は確認できませんが、MicrosoftはPythonによるアプリ開発経験と、一般的なAI・生成AI・Azureサービスへの理解を受験者像として示しています。公式レベルも中級のため、完全初心者は基礎とハンズオンから始めるのがおすすめです。

AI-103の資格取得に役立つ生成AI用語はありますか?

AI-103では、Microsoft Foundryを使った生成AIアプリやAIエージェントの設計・実装が問われます。特に、次の用語を理解しておくと、公式教材や試験範囲を読み進めやすくなります。

  • AIエージェント:目的に応じて計画を立て、ツールを利用しながら処理を進めるAIの仕組みです。
  • エージェンティックAI:AIが状況を判断し、複数の工程を自律的または半自律的に進める考え方です。
  • RAG:外部データを検索し、その情報を生成AIの回答に反映させる仕組みです。
  • グラウンディング:AIの回答を信頼できるデータや根拠に結び付ける考え方です。
  • マルチエージェント:複数のAIエージェントが役割を分担し、連携して処理する仕組みです。
  • オーケストレーション:モデル、エージェント、検索、ツールなどの処理順序や連携を管理する仕組みです。
  • MCP:AIアプリやエージェントを外部のツール、データへ接続するための共通仕様です。
  • Evals:生成AIの回答品質や安全性、正確性などを評価するための仕組みです。
  • Human in the Loop:AIの処理や判断に、人による確認・承認を組み込む考え方です。

用語の意味だけを暗記するのではなく、RAGで取得した情報をグラウンディングし、エージェントがツールを利用して処理し、人が必要に応じて承認する、といった関係まで整理すると理解しやすくなります。公式の学習ガイドやMicrosoft Learnとあわせて確認してください。

まとめ

一方、Azure AI Apps and Agents Developer Associate(AI-103)は、Microsoft Foundryを使って生成AIアプリやAIエージェントを開発する人向けのMicrosoft認定資格です。

旧AI-102の終了後に推奨される資格であり、特に生成AI・エージェント型AIの実装が30〜35%と大きな割合を占めています。

公式レベルは中級ですが、AzureやPythonの実装経験がない人にとっては難しめです。資格名やサービス名の暗記だけでなく、RAG、ツール連携、メモリ、マルチエージェント、評価・監視をMicrosoft Foundry上で実際に試しながら学ぶことが重要です。

資格全体を比較したい場合は、生成AI資格ガイドも確認してください。

Microsoft公式資格

Azureの生成AI・エージェント開発力を
AI-103で証明する

Azure AI Apps and Agents Developer Associateは、Microsoft FoundryとPythonを使い、生成AIアプリケーションやAIエージェントを設計・開発・展開する中級者向けの認定資格です。

試験コード
AI-103
難易度
中級
試験時間
120分
試験言語
日本語対応

受験前の確認ポイント:
AI-103では、生成AIやAIエージェントだけでなく、コンピュータービジョン、テキスト分析、情報抽出も試験範囲に含まれます。公式の学習ガイドで現在の開発経験と出題範囲を照らし合わせてから、学習計画を立てましょう。

Microsoft公式で試験範囲・申込方法を確認する

受験前に最新の料金・試験言語・出題範囲をご確認ください

出典・参考情報

そのため、資格情報:Microsoft Learn「Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate」

試験範囲:Microsoft Learn「試験 AI-103 の学習ガイド」

旧試験情報:Microsoft Learn「試験 AI-102 の学習ガイド」

更新情報:Microsoft「Microsoft Credentials roundup: June 2026」

さらに、更新制度:Microsoft Learn「Microsoft認定資格の更新」

スコア情報:Microsoft Learn「試験スコアとスコアレポート」

再受験情報:Microsoft Learn「認定資格試験の再受験ポリシー」

この記事を書いた人

田中和馬のアバター 田中和馬 株式会社エヌ・ケーパートナーズ/AIスクールガイド|AWL編集長

株式会社エヌ・ケーパートナーズが運営する「AIスクールガイド|AWL」編集長。10年以上にわたり、SEOメディアの立ち上げ・構築・運用に携わってきました。

2024年頃から生成AIを独学で学び始め、その後、生成AIスクールでも体系的に学習。現在はChatGPT、Gemini、Claudeなどを活用し、ディープリサーチによる情報収集、マーケティング企画、記事構成・文書作成、メール作成、業務自動化などに日常的に取り組んでいます。

また、生成AIをWebサイトの企画・制作、コーディング、デザインにも活用。エンジニアやデザイナーの業務領域を理解しながら、自らディレクションを行い、メディアの設計から制作・運用まで一貫して担当しています。生成AIスクール・講座の調査、比較基準の設計、記事編集・品質管理も担当しています。

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