※本記事はAI-900の資格試験対策用に私が勉強した内容を備忘録として残したものです。想定問題を解いていて重要だ、ここは忘れそうだと感じた部分をまとめています。網羅的な解説記事ではありませんのでご容赦ください。
はじめに
さて今回は、AI-900（Microsoft Certified：Azure AI Fundamentals）の資格試験対策として、Azureの検索系サービスについてまとめたいと思います。
資格試験に受かることだけを目標に、ポイントだけ抑えた記事となっていますので、詳しく知りたい方はMicrosoftの公式HPでしっかり学習してください。
それでは見ていきましょ～。
オススメ試験対策
オススメの試験対策用Udemy講座も載せておきますね。
以下は体系的に知識を学ぶのにぴったりです。
体系的に学習した後は、過去問を解きまくりましょう。以下の模擬問題集がオススメなので是非！
Azure AI 検索（Azure AI Search）
Azure AI Search は、Microsoft のクラウド検索サービスで、AIを活用してデータのインデックス化や検索機能を強化 できます。
| 機能 | 説明 | 用途例 |
|---|---|---|
| 全文検索 | データベースやドキュメント内のテキストを高速検索 | 社内ドキュメント検索 |
| ナレッジ マイニング | AIを活用してデータを分類・タグ付け 企業の大量のデータ（文書、画像、動画など）から有益な情報を自動抽出し、検索・分析可能にする技術 | 法律文書や医療データの検索最適化 |
| 自然言語検索 | 質問に対して適切な情報を検索 | FAQ検索システム |
検索ソリューションに必要な要素もまとめておきます。Azure AI Search は、以下の 検索パイプラインの要素 で構成されます。
検索の流れ（データ → インデックス → 検索）を理解することが重要です。
| 要素 | 説明 |
|---|---|
| データ ソース（Data Source） | 検索対象となるデータの保管場所 |
| インデクサー（Indexer） | データを取得し、自動で検索インデックスを作成するプロセス |
| ドキュメント解析（Document Cracking） | 非構造化データ（PDF、画像、Wordなど）からテキストを抽出 |
| エンリッチメント（ナレッジ ストア, Knowledge Store） | AI を活用してデータを強化し、検索結果をより豊かにする |
| インデックスへのプッシュ（Push to Index） | 検索インデックスにデータを追加する |
| 検索インデックス（Search Index） | 検索対象データが格納された最終的なデータ構造 |
ナレッジベース
ナレッジベース（Knowledge Base）は、よくある質問（FAQ）とその回答をデータベース化し、検索や自動応答に利用できる仕組み です。
- カスタマーサポートの自動化（「返品ポリシーは？」→ 自動応答）
- 社内ヘルプデスクのFAQ（「VPNの設定方法は？」→ 回答を提供）
- チャットボットの知識データとして活用
- 等・・・
ナレッジベースには、主にテキストベースのデータ をインポートできます。画像やオーディオファイルはそのままインプットすることができず、一度テキストに変換してからインプットする必要があります。
- 画像 → OCR
- 音声 → Speech-to-Text, STT
試験合格体験記
私の合格体験記も載せておきますので、是非参考になればと思います。
6時間程度の勉強で私は合格できました！
別に私がスゴイわけでもなく、誰でもこのくらいの時間で十分合格を狙えるはずです！
最後に
さて今回は、AI-900（Microsoft Certified：Azure AI Fundamentals）の資格試験対策として、Azureの検索系サービスについてまとめました。
あくまでも私の備忘録ですが、このメモが皆さんのお役に立てればとても嬉しいです！是非この記事を読んで資格に合格できた！！等あれば励みになりますのでコメントください～。
前回まとめた記事はこちらです。
本ブログでは、AI-900以外の勉強記事もあげていますのでそちらも是非！！
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