AI-103：Developing AI Apps and Agents on Azure Azure AI ソリューションの計画と管理 問4
Azure AI ソリューションの計画と管理／Foundry での AI ソリューション構成ある開発チームが、Microsoft Foundry で構築した生成AIアプリとモデルのデプロイ構成を、開発・検証・本番の3環境へ変更履歴を残しながら段階的に反映したいと考えています。本番環境の構成を誰かが画面操作で直接書き換えることは避け、検証での合否をもとに本番へ進める運用にします。構成方法として適切なものはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AI-103：Developing AI Apps and Agents on Azureの出題範囲「Azure AI ソリューションの計画と管理」に対応。実際の試験問題ではありません）
- A本番の Foundry ポータルに管理者が直接サインインして、検証環境で試した設定を画面操作で手作業で再現する
- B1つの Foundry プロジェクトを3環境で共有し、デプロイ名の末尾に環境名を付けて運用する
- C開発環境のプレイグラウンドで調整した内容を、検証・本番の環境でも自動的に同期されるものとして運用する
- D環境ごとに Foundry のリソースとプロジェクトを分け、Bicep などのコードで定義した構成を CI/CD パイプラインで環境ごとのパラメーターを変えて順にデプロイする
正解：D
解説
環境ごとにリソースとプロジェクトを分離し、インフラやモデルのデプロイ構成を Bicep などのコードとしてリポジトリで管理して、CI/CD パイプラインで段階的に展開するのが基本的な設計です。変更履歴の追跡、再現性、検証結果に基づく昇格、本番の手作業変更の排除を同時に満たせます。環境間でアクセス制御やクォータも分けられます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。手作業での再現は、設定の漏れや差異を生み、変更履歴も残りません。本番を画面操作で直接変更しない方針にも反します。
- B誤り。1つのプロジェクトを共有すると、環境間でアクセス制御やクォータ、データを分離できません。デプロイ名の命名だけでは分離にならず、昇格の管理もできません。
- C誤り。プレイグラウンドでの調整は環境間で自動同期されません。構成の反映は、コードとパイプラインなど明示的な仕組みで行う必要があります。
- D正しい。環境を分離し、コードで定義した構成をパイプラインで順次デプロイすることで、履歴・再現性・段階的な昇格を満たせます。