Exam Name: Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版)
Certification Provider: Microsoft
Corresponding Certification: Azure AI Engineer Associate
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Check Updated on: Sep 12, 2026
No. of Questions: 159 Questions & Answers with Exam Engine
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- Updated on: Sep 12, 2026
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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 |
| Implement Computer Vision Solutions | - OCR and document intelligence - Image classification and object detection |
| Knowledge Mining and Information Retrieval | - RAG (Retrieval Augmented Generation) patterns - Azure AI Search configuration - Indexing and semantic search |
| Plan and Manage Azure AI Solutions | - Model selection and lifecycle management - Azure AI resource provisioning and configuration - Responsible AI principles and governance |
| Develop Generative AI Applications and Agents | - Azure OpenAI Service integration
|
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:
ドラッグアンドドロップ問題
あなたは、工場生産ラインで製造された不良部品を検出するアプリケーションを開発しています。これらの部品は、あなたのビジネスに特有のものです。
一般的な障害を検出するには、Azure Custom Vision API を使用する必要があります。
どの3つの行動を順番に実行すべきでしょうか？回答するには、行動リストから適切な行動を回答欄に移動させ、正しい順序に並べ替えてください。
Explanation:
Step 1: Create a project
You must first set up a new project in the Custom Vision portal or via the SDK to store your data and configuration.
Step 2: Upload and tag images
Next, you need to upload photos of your specific factory components and draw bounding boxes around the faults to tag them.
Step 3: Train the object detection model
Because you need to identify and locate specific, localizable faults on a component, you must train an object detection model rather than a general classifier model.
Reference:
https://thegroundtruth.blog/tag/computervision/
Microsoft Foundry プロジェクトで画像編集ワークフローを作成しています。
ワークフローは以下の要件を満たす必要があります。
- マスクを適用することで背景オブジェクトを削除できることを確認してください。
インペインティング編集に基づいています。
編集後の画像の元の照明とスタイルを維持する。
- カスタムモデルではなく、内蔵の画像編集コントロールを使用してください。
画像編集は、マスクされた領域内のみに適用されるようにする必要があります。
ワークフローはどのように設定すればよいでしょうか？
- A. mask_inpaintingを有効にし、入力画像と、画像内のどの部分を変更するかを示すマスクの両方を指定します。
- B. プロンプトに基づいて完全な画像を再生成するには、image_to_image モードと高強度値を有効にします。
- C. テキストから画像への変換モードを有効にし、希望する背景除去方法を説明するプロンプトを表示します。
- D. 生成モードをimage_variationに設定し、元の画像を参照として提供します。
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エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
スキャンされたテキスト、表、複数列レイアウトを含む、様々な形式のドキュメントを処理する必要があります。抽出されたコンテンツはドキュメントの構造を保持し、後続の処理のためにMarkdown形式に変換する必要があります。
最初に何を設定すべきですか？
- A. マルチモーダルモデルを使用するAzure OpenAI Responses API呼び出し
- B. Foundry Tools のテキスト分析モデル展開における Azure 言語
- C. 生成型チャット完了リクエスト
- D. Foundry Tools の Azure コンテンツ理解アナライザー
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. 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。
- B. 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。
- C. 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。
- D. 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。
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Microsoft Foundry プロジェクトがあり、Azure Blob Storage に保存されているスキャンされた PDF 請求書を取り込んでいます。各請求書には印刷された細則が含まれており、表形式のレイアウトになっています。
抽出された結果は構造化されたJSON形式で保存され、検索拡張生成(RAG)ソリューションにおけるエージェントの基礎データとして使用されます。
以下の要件を満たす単一のアナライザーを作成する必要があります。
請求書番号、請求書日付、ベンダー名、合計金額を抽出します。
さまざまなテンプレートにわたる金額
- 信頼度スコアを返します。信頼度が0.80未満の結果
上司によるレビューのために回送することができます
何を使うべきでしょうか？
- A. Foundry Tools の Azure Content Understanding 事前構築済みレイアウトアナライザー
- B. Foundry Tools のカスタム Azure Content Understanding アナライザー。必要なフィールドを抽出フィールドとして定義し、ルーティングのために信頼度スコアを返します。
- C. Foundry Tools の Azure Content Understanding の事前構築済み documentSearch アナライザーと、ルーティング用の Azure AI Search 結果からの search.score
- D. 請求書フィールドと信頼度スコアを抽出するために、グラウンディングガードレールが有効になっているFoundryエージェント
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