Agentic AI Business Solutions Architect (AB-100)
AB-100
AI・エージェントファーストのビジネスソリューションを設計するソリューションアーキテクト向けの、アーキテクトレベルのMicrosoft資格です。要件からAI戦略・ROIへと進む計画、Copilot Studio・Microsoft Foundry・Dynamics 365上でのエージェントとソリューションの設計、そしてモニタリング・テスト・ALMと責任あるAI・セキュリティ・ガバナンスを伴うデプロイまで、ライフサイクル全体を扱います。複数エージェントのオーケストレーションやA2A・MCPなどの開放標準も含みます。
50
120 分
700/ 1000
202+
対象者
Microsoftのビジネスアプリケーション(Dynamics 365、Power Platform、Copilot Studio、Microsoft Foundry、Microsoft 365 Copilot)全体で、拡張性が高く安全な統合AI・エージェントソリューションを設計する、経験豊富なソリューションアーキテクト。
前提条件
初心者向けではありません。AI・生成AIソリューションのアーキテクチャ設計と、Copilot Studio・Microsoft Foundry・Microsoft 365 Copilotでのエージェント構築の実務経験、加えてDynamics 365、Power Platform、開放プロトコル(A2A・MCP)、責任あるAIの知識を前提とします。
問題形式
言語と認定範囲
公式試験の対応言語
PasslyExam対応言語
資格の認定範囲
Microsoft Certified: Agentic AI Business Solutions Architect — 世界的に認められるアーキテクトレベルの資格(現在ベータ、無料オンライン評価で毎年更新)。
出題範囲
AIを活用したビジネスソリューションの計画
AIを活用したビジネスソリューションの設計
AIを活用したビジネスソリューションのデプロイ
推奨学習プラン
- 第1週(計画): エージェントが適切かを判断する基準を固めます — task/autonomous/prompt-and-responseエージェントの区別、グラウンディングデータの品質(正確性・関連性・鮮度・整合性・可用性)、そして「M365 Copilot拡張 vs カスタムエージェント vs カスタムモデル」の選択基準を整理します。
- 第2週(設計): プラットフォームごとの役割を身につけます — Copilot Studio(トピック・fallback・agent flow・generative orchestration対クラシックNLP/CLU)、Microsoft Foundry(カスタムモデル・model router)、Dynamics 365 Copilot、拡張(MCP)・Computer Use・Teams/SharePoint配置。
- 第3週(デプロイ・最大比重): 運用を重点的に — モニタリング・テレメトリ解釈、エージェントのテスト・検証基準、ALM(環境戦略・Copilot Studio・Foundry Agent Service・カスタムモデル)、責任あるAI・セキュリティ・ガバナンス(prompt manipulation対策・データレジデンシー・監査証跡)。
- 第4週: 標準・プロトコルを確実に — A2A(エージェント間相互運用)とMCP(ツール・データ接続)の違い、ROI/TCOとbuild-buy-extendの判断。
- 試験直前: アーキテクト試験らしく「要件・制約が与えられたらどのプラットフォーム・エージェントパターン・統制を選び、なぜか」を説明する練習で仕上げます。
問題検証プロセス
実践的な問題を実際に解いて、本番との類似度をご自身で確認してください。
よくある質問 (FAQ)
Q. AB-100はどんな試験ですか？
A. Microsoftのアーキテクトレベル(スペシャリティ)資格で、AI・エージェント基盤のビジネスソリューションを計画・設計・デプロイする能力を検証します(現在ベータ)。Copilot Studio、Microsoft Foundry、Dynamics 365、Power Platform、Microsoft 365 Copilotを横断し、マルチエージェントのオーケストレーションやA2A・MCPなどの開放標準を扱います。暗記ではなく「要件と制約に対して最適な設計を選ぶ」判断が中心です。
Q. AB-900と何が違いますか？
A. コードは似ていますが全く別の試験です。AB-900はM365 Copilot・エージェントの「管理」に焦点を当てた入門(fundamentals)試験、AB-100はソリューションを「設計」するアーキテクトレベル試験です。AB-100ははるかに深く、シナリオベースの設計トレードオフ(プラットフォーム・エージェントパターン・モデル選択)とデプロイ・ガバナンスの比重が大きいです。初学者はまずAB-900を。
Q. 最も比重が大きい領域と注意点は？
A. デプロイが40〜45%で最大です — モニタリング・テレメトリ、テスト・検証、ALM、責任あるAI・セキュリティ・ガバナンス。頻出の落とし穴は(1)A2AとMCPの混同(A2A=エージェント間相互運用、MCP=ツール・データ接続)、(2)「M365 Copilot拡張 vs カスタムエージェント vs カスタムモデル」の誤選択、(3)Copilot Studioのgenerative orchestrationとクラシックNLP/CLUの混同、(4)prompt manipulation対策をデータレジデンシー・監査証跡と取り違えることです。
Q. A2AとMCPは具体的にどう違いますか？
A. A2A(Agent2Agent)は異なるフレームワーク・ベンダーのエージェントが互いを発見し通信するための「エージェント間」開放プロトコルです。MCP(Model Context Protocol)はエージェント/モデルを外部ツール・データ・知識ソースに標準的な方法で接続するプロトコルです。一言で:A2Aはエージェント↔エージェント、MCPはエージェント↔ツール・データ。両者を入れ替えた誤答が頻出です。
Q. task・autonomous・prompt-and-responseエージェントはどう見分けますか？
A. taskエージェントは明確に定義された単一のタスクを実行します。autonomous(自律)エージェントはイベント・トリガーで自ら実行し、複数ステップを推論して人の介入を最小化します。prompt-and-responseエージェントは知識ソースに基づく対話型Q&Aです。試験はシナリオを与えて「この要件ならどのタイプか」を選ばせるので、起動方法(人が尋ねるのか、イベントで始まるのか)と自律性の度合いで判断する習慣をつけましょう。
Q. いつM365 Copilotを拡張し、いつカスタムエージェントやモデルを作りますか？
A. 既存のM365生産性体験(Word・Teamsなど)に機能を足すならMicrosoft 365 Copilotの拡張が適切です。独立した、または特化したワークフローが必要ならCopilot StudioやMicrosoft Foundryでカスタムエージェントを作ります。カスタムモデルは、事前構築・基盤モデルでドメインや精度の要件を満たせない場合にのみ作成します。プラットフォーム選択の目安は、ローコードの業務シナリオはCopilot Studio、プロコード・高度なオーケストレーション・モデルルーティングはMicrosoft Foundryです。
Q. どう準備すべきですか？(ベータの注意点)
A. 実務アーキテクト向けなので、Copilot Studio・Microsoft Foundryで実際にエージェントを作り、Dynamics 365/Power PlatformのAI機能を触るのが効果的です。GAだけでなく広く使われるPreview機能も出題されうるベータ試験なので最新ドキュメントも確認しましょう。合格点は1000点満点中700点、毎年無料のオンライン評価で更新します。
Q. 練習問題と本番形式の模擬試験はどう使い分けますか？
A. 練習問題は分野別に解いて誤答解説で弱点を補う学習用、模擬試験はタイマーで本番のように解く仕上げ用です。どちらもオリジナル問題で、AIチューター解説付きです。
Q. これは試験ダンプと似ていますか？
A. PasslyExamは流出ダンプを提供しません。コンテンツは公式ガイドと公開された試験目標に基づいて作成し、現実的な問題パターンと難易度分布を反映するよう調整しています。焦点は暗記ではなく、解説ベースの学習による実践的な準備です。