【2025年最新】MCP（マイクロソフト認定資格）でAI時代を勝ち抜く｜難易度・勉強法・実践活用まで徹底解説

（最終更新日: 2025年10月05日）

MCPって今も価値があるの？どの資格を選べばいい？AI時代のキャリアに本当に効く？と悩んでいませんか。

結論、古い噂では判断できません。最新のMicrosoft資格の姿と、仕事で役立つ学び方を押さえることが大切です。

本記事では、いまの資格の全体像、職種や目的別の最適ルート、難しさや勉強時間の目安をやさしく整理します。

さらに、CopilotなどAIツールとの連動、資格の生かし方、費用対効果まで、現場が思い浮かぶ実例で解説します。

内容は最新動向と公式情報を突き合わせ、専門家の視点も交えて更新しています。

読み終えるころには、迷わず自分に合う選択肢を選べる軸と、今日から動ける学習計画が手に入ります。

MCP（マイクロソフト認定資格）は今どうなってる？現行資格体系の全体像

当セクションでは、MCP（Microsoft Certification Program）の現在位置と、役割ベース認定資格とApplied Skillsで構成される現行資格体系の全体像を解説します。

なぜなら、従来「Microsoft Certified Professional」を指したMCPという呼称が、2025年現在はプログラム全体の通称へと意味を広げ、学習計画やキャリア設計の前提が大きく変わっているからです。

MCPとは？旧来のMCPと最新制度の違い
MCP資格の全体構造｜Fundamentals・Associate・Expert・Specialtyとは？
認定資格とApplied Skillsの違い

MCPとは？旧来のMCPと最新制度の違い

結論として、現在の「MCP」は個人資格名ではなく、Microsoftの役割ベース認定とApplied Skillsを束ねる「資格プログラム」全体を指します。

背景には、製品バージョンごとの知識証明から、職務（ロール）で成果を出せる実践力の検証へという企業ニーズの転換があります。

さらに、MicrosoftはIgniteやBuildでAI・Copilot・エージェント中心の戦略を明確化しており、資格体系も現場のAI活用スキルに直結する設計へ移行しました（参考: Microsoft Ignite 2024 Book of News）。

したがって「MCPを取りたい」という場合は、役割ベースの認定資格かApplied Skillsのどちらで何を証明するかを定義して、Microsoft Learnの資格情報ポータルで選定するのが出発点になります（参考: Microsoft 資格情報 | Microsoft Learn）。

参考: Microsoft 資格情報 | Microsoft Learn
参考: Microsoft Ignite 2024 Book of News

MCP資格の全体構造｜Fundamentals・Associate・Expert・Specialtyとは？

現行の資格体系は、Fundamentals・Associate・Expert・Specialtyの4層で構成され、初学から高度専門までの段階的な成長を支援します。

Fundamentalsはベンダー基礎の入口で有効期限がなく、一方で多くのAssociate/Expertは年次更新でスキルの鮮度を保つ設計です（参考: Certification Renewal）。

例えばAI分野では、入門のAI-900（Azure AI Fundamentals）から、現場構築力を示すAI-102（Azure AI Engineer Associate）へ進むのが代表的な流れです（参考: Microsoft 資格情報 | Microsoft Learn）。

上位レベルを目指す方は、プロジェクト実装や設計の実績と合わせ、関連領域のSpecialtyで差別化すると効果的です。

Fundamentals：基礎知識の証明（例：AI-900）。
Associate：職務の中核スキルを実務レベルで証明（例：AI-102）。
Expert：複雑な設計・運用を担える上級スキル。
Specialty：ニッチ領域の深い専門性で補強。

認定資格とApplied Skillsの違い

要点は、認定資格は「ロール全体をカバーする体系的スキル」、Applied Skillsは「特定タスクを短期に証明する実践スキル」という補完関係にあることです。

理由は、採用や昇格ではロールの総合力が重視される一方、現場プロジェクトでは“今必要なスキル”の即応証明が価値を持つからです。

例えば「Azure OpenAIで生成AIソリューションを開発する」はApplied Skillsとしてシナリオ型のラボ評価で確認でき、短期間で戦力性を示せます（出典: Microsoft Applied Skills）。

日々の業務では、Copilot運用の準備やセキュリティ整備のApplied Skillsと合わせて、現場の生産性ツール理解を深めるためにMicrosoft 365 Copilotで“できること”完全ガイドを参照し、必要に応じてDMM 生成AI CAMPで実務演習を強化すると効果的です。

結局は「目的と期限」で選び分けるのが最適で、長期のキャリア証明は認定資格、短期の即戦力アピールはApplied Skillsという使い分けが現実解です。

参考: Microsoft Applied Skills
参考: Microsoft 資格情報 | Microsoft Learn

どのMCP資格を取得するのが正解？職種別・目的別の最適な選び方

当セクションでは、現在のMicrosoft資格体系を踏まえ、職種別・目的別に最適なMCP資格の選び方を解説します。

理由は、マイクロソフトの資格が「役割ベース認定」と「Applied Skills」に再編され、どの順番で取るかが学習効率と投資対効果を大きく左右するからです。

AI時代におすすめのMCP資格ロードマップ
業務の“AI化”で求められるスキルと資格
代表的なMCP資格の難易度・勉強時間・受験費用

AI時代におすすめのMCP資格ロードマップ

結論は、非エンジニアはAI-900で共通言語を作り、開発職はGH-300とAI-102で生産性と構築力を伸ばし、現場の即効性はApplied Skillsで補完する三層構えが最短ルートです。

これは、Microsoft 資格情報が役割ベース認定（Fundamentals/Associate/Expert）とApplied Skillsの二本柱で、人材の広がりと深さを同時に育成できる設計だからです（参考: Microsoft 資格情報）。

職種別の全体像は次のロードマップ図がイメージしやすいです。

あわせて、主力のAI関連資格は以下の表で要点を比較できます。

資格／試験コード	主対象	レベル	主要スキル	受験料（目安）
Azure AI Fundamentals（AI-900）	ビジネス全般／入門者	Fundamentals	AI基礎、Azure AIサービス、責任あるAI	約12,180円
GitHub Copilot（GH-300）	開発者／DevOps	Intermediate	コード生成、テスト、プロンプト設計、責任あるAI	約20,300円
Azure AI Engineer Associate（AI-102）	AIエンジニア／開発者	Associate	生成AI/RAG、Cognitive Services、設計〜運用	約20,300円
Microsoft Applied Skills（各種）	現場実務担当	Intermediate	「Azure OpenAIで生成AI実装」などシナリオ別	試験により異なる

受験料は地域や為替で変動します。最新情報は公式でご確認ください。

実務での連携イメージは、GH-300のスキルで日々の開発速度を底上げしつつ（関連: GitHub Copilot料金プラン徹底比較）、高度要件はAI-102の設計力でAzure上に実装、業務全体のAI活用はMicrosoft 365 CopilotとApplied Skillsで底上げする形が現場適合度が高いです。

より本格的に「創る側」に進む方は、プラットフォーム面の理解にAzure AI Foundryの使い方完全ガイドも併読すると道筋が明確になります。

業務の“AI化”で求められるスキルと資格

結論として、現場で成果を出すには知識偏重の筆記型より、役割ベース認定やApplied Skillsのようなハンズオン評価が有効です。

理由は、生成AIやCopilotの価値は「何を知っているか」ではなく「ワークフローにどう落とし込むか」で決まり、権限設計やガバナンスまで含めた実装力が問われるからです（参考: Microsoft 資格情報）。

例えばある企業ではAI-900の一斉受験だけでは業務が変わらず、部門横断のユースケース設計とApplied Skills演習に切り替えた途端、議事録生成→要約→意思決定プロセスが標準化して定着が進みました。

このとき効果が高かった打ち手は、①部門ごとに「Copilot導入の型」を作る、②AIチャンピオンにGH-300を推奨しプロンプトとレビューの作法を共有、③AI-102保有者がRAGとセキュリティ境界を設計する、という三点です。

あわせて、ハルシネーション抑制や評価基準づくりにはAIハルシネーション対策の全手法を参照し、責任あるAIの原則と組み合わせると運用が安定します。

最小コストで成果を出すなら、全社はAI-900＋Applied Skills、開発はGH-300→AI-102の二層体制で「使う×創る」を同時に回すことが近道です。

学習の体系化には書籍生成AI 最速仕事術のプロンプト設計術も合わせて活用すると、現場適用が加速します。

代表的なMCP資格の難易度・勉強時間・受験費用

結論は、AI-900はIT初心者でも狙いやすく、AI-102とGH-300は実務スキルの下支えが必要で、表の目安時間と費用を基準に逆算して選ぶのが安全です。

理由は、各試験で求める深さが異なり、AI-102は設計〜運用まで広く、GH-300は日々の開発フロー統合力が問われる一方、AI-900は概念理解が中心だからです。

主要資格の比較は次のとおりです。

資格	想定難易度	前提スキル	学習時間の目安	受験料（目安）	合格率
AI-900	低〜中	不要（基礎ITリテラシーが望ましい）	15〜30時間	約12,180円	非公開
GH-300（GitHub Copilot）	中	Git/GitHub、任意の言語での開発経験	30〜50時間	約20,300円	非公開
AI-102	中〜高	Python/C#、Azure基礎、API/RAGの理解	60〜120時間	約20,300円	非公開
Applied Skills（例: Azure OpenAIで生成AI実装）	中	Azureポータル操作、基本的なクラウド知識	10〜20時間	試験により異なる	非公開

難易度と学習時間は編集部の目安です。出題範囲・料金は公式で最新を確認してください。

未経験から失敗しにくい順序は、AI-900で土台→GH-300で日次業務の生産性を可視化→興味と要件に応じてAI-102やApplied Skillsで専門性を追加する流れです。

学習の行き詰まりを防ぐには、公式スキルアウトラインと実務に直結する演習を往復し、必要に応じて内部統制やセキュリティの観点もチェックすると安定します。

さらに、開発者視点の費用対効果を知りたい方はGitHub Copilot料金プラン徹底比較も参考になります。

MCP資格は本当にキャリアに役立つ？AI・DX時代の現実的メリット

当セクションでは、AI・DX時代にMCP資格（Microsoft Certifications／Applied Skills／GitHub Copilot認定）がキャリアに与える実利を、転職・昇進・年収、導入企業事例、継続学習の3観点で解説します。

理由は、企業のAI投資が本格化するなかで、資格が「即戦力スキルの客観的証明」として採用・評価のシグナルになっているためです。

MCP資格保有者の転職・昇進・年収アップ事例
企業導入事例：Copilot・Azure AI Foundryで業績を伸ばしたケース
資格取得だけで終わらない！AI活用スキルのアップデート方法

MCP資格保有者の転職・昇進・年収アップ事例

結論として、MCP資格は選考通過率とオファー年収の交渉力を底上げする「評価の共通言語」になります。

理由は、求人票や評価基準にAzure／Microsoft 365／GitHub Copilotといったスキル要件が明示され、役割ベース資格が採用スクリーニングの指標として機能しているからです。

例えば、開発者はGitHub Copilot認定（GH-300）でAI拡張開発の実践力を示し、面接でペアプロやテスト自動化の具体策を語れるようになります（参考: GitHub Copilot – Certifications）。

また、非エンジニアはAI-900で共通言語を獲得し、営業や企画でもCopilotを絡めた提案の説得力が増し、社内の横断プロジェクトで機会を得やすくなります（参考: Microsoft 資格情報）。

転職市場の需給でも、AIスキルやクラウド資格の重要度は継続的に高まっており、相場観の把握と資格の併用が市場価値の見える化に有効です（参考: doda 転職求人倍率レポート）。

参考: Microsoft 資格情報（Microsoft Learn）
参考: GitHub Copilot – Certifications（Microsoft Learn）
参考: doda 転職求人倍率レポート

企業導入事例：Copilot・Azure AI Foundryで業績を伸ばしたケース

結論は、Copilotの全社展開とAzure AI Foundryのカスタム開発をつなぐ人材こそが「AI推進の要」であり、MCP系資格がその適任者を見極める目印になります。

理由は、Fortune 500の約7割がCopilotを活用する潮流の中で、Buy（Copilot）とBuild（Foundry）を橋渡しできるスキルがROIを左右するからです（出典: Microsoft 公式ブログ）。

社内サポート部門では、Microsoftが自社導入で「スーパーエージェント化」を実現し、対応時間短縮と品質向上を報告しています（出典: Microsoft Customer Story）。

金融のFlash.coはAzure AI FoundryとAzure MLで不正検知を刷新し、ROI366%という成果を示しました（出典: Nucleus Research）。

国内でも株式会社内田洋行が日々の小さな効率化の積み上げで全社生産性を高める実例を公開しており、まずはCopilotの活用深度を高めることが現実解です（参考: 内田洋行 ITレポート）。

導入を検討中の方は、機能や価格の全体像を把握できる解説記事も併せてご覧ください（参考: Microsoft 365 Copilotで“できること”完全ガイド／Azure AI Foundryの使い方完全ガイド）。

資格取得だけで終わらない！AI活用スキルのアップデート方法

結論は、資格は取得後が本番であり、年次更新とコミュニティ学習の両輪が「継続的な市場価値」を生み続けます。

理由は、役割ベースのMicrosoft認定資格の多くが年次更新制で、無料のオンライン更新評価により最新スキルの維持が求められるためです（参考: Microsoft Certification Renewal）。

実践の厚みはApplied Skillsのラボ評価やGH-300のようなプロダクティビティ系認定で補強でき、M365やCopilotの短サイクル更新に追随する設計が有効です（参考: Microsoft Applied Skills／GitHub Copilot – Certifications）。

私のおすすめは、四半期ごとにCopilotとAzureの更新点を整理し、Applied Skillsのハンズオンで詰め、社内LTや勉強会でアウトプットする習慣です（参考: プロンプトエンジニアリング入門／AIエージェント市場徹底比較）。

体系的に学び直すなら、実務直結カリキュラムのオンライン講座も有効です（例: DMM 生成AI CAMP／AI CONNECT）。

再結論として、更新制度×実践ラボ×コミュニティの「学習フライホイール」を回し続けることが、市場での希少性と年収レンジを押し上げます。

参考: Microsoft Certification Renewal
参考: Applied Skills – Develop generative AI solutions with Azure OpenAI Service
参考: GitHub Copilot – Certifications

最新MCP資格でよくあるQ&A｜難易度・勉強法・未来性など疑問を総ざらい

当セクションでは、最新のMCP（Microsoft 資格情報/認定資格）について「難易度・勉強時間・将来性・受験方法・今後の増設見込み」をQ&A形式で整理します。

制度が役割ベースとApplied Skillsに進化し、AIやCopilot関連の選択肢が急拡大しているため、最新情報をひとまとめに確認する価値が高いからです。

Q. MCPの難易度はどのくらい？
Q. MCPの勉強時間の目安は？
Q. MCP資格は今後も役立つ？
Q. MCPはどこで受験できる？
Q. マイクロソフトAI/コパイロット等の資格が今後増える見込みは？

Q. MCPの難易度はどのくらい？

結論から言うと、Fundamentals（例：AI-900）は入門レベル、Associate/Expertは実務スキル前提で中～上級、GitHub Copilot（GH-300）は中級相当です。

現行の資格は役割ベースで設計され、Associate以上は設計・実装・運用といった実務寄りの出題やケーススタディ、ラボ的演習が含まれることがあるためです（参考: Microsoft 資格情報）。

具体例として、AI-900はAIの基本概念やAzureの主要サービス、責任あるAIの原則などの基礎理解を問う一方、AI-102はAzure AIサービスを使った生成AI/RAG/検索/デプロイまでの一連の実装力が求められ、GH-300はCopilotを活用したコーディング生産性と責任あるAIの実務活用が焦点です（参考: AI engineer – Microsoft Learn）。

なお、合格率は公式に公開されていないため、模擬問題やハンズオンで出題形式への慣れを重視すると効率的です（出典: Microsoft 資格情報）。

はじめての方はAI-900で共通言語を固め、現場でAIを「作る」ならAI-102、「使って高速化する」ならGH-300という順に進むと無理がありません（参考: Azure AI Foundryの使い方完全ガイド、GitHub Copilot料金プラン徹底比較）。

Q. MCPの勉強時間の目安は？

目安はAI-900で20〜30時間、AI-102はバックグラウンドにより60〜120時間以上、GH-300は現役開発者で30〜60時間が基準です。

理由は、AI-900は概念とサービス概要が中心なのに対し、AI-102は設計・開発・評価・運用の一連のスキルが必要で、GH-300は日常的なコーディング習慣が学習効率に直結するからです（参考: GitHub Copilot – Certifications、AI engineer – Microsoft Learn）。

学習時間の目安と重点は以下が参考になります。

資格	学習時間の目安	重点領域	主要リソース
AI-900	20〜30時間	AI基礎/責任あるAI/Azure AIサービス概要	公式ラーニングパス（参考: Microsoft 資格情報）
AI-102	開発経験者 60〜120時間以上/非開発者 120〜200時間	RAG/評価/デプロイ/監視	公式Docs & ハンズオン（参考: AI engineer）
GH-300	30〜60時間	プロンプト設計/テスト自動化/責任あるAI	試験ガイド/実務プロジェクト（参考: GitHub Copilot 認定）
Applied Skills（例：M365 Copilotのセキュリティ準備）	10〜20時間	シナリオ別ハンズオン	Applied Skillsカタログ（参考: Microsoft 資格情報）

効率化のコツは「公式ラーニングパス＋ハンズオン＋模擬問」に加え、目的に応じた講座活用です（例：DMM 生成AI CAMP、Aidemy）。

学習時間は職務経験と英語ドキュメントの活用度で大きく変わるため、最初に到達目標と締切を決めて逆算の計画に落とし込むと継続しやすいです。

Q. MCP資格は今後も役立つ？

はい、AIとDXが中核化するなかで価値はむしろ上昇し、年次更新やApplied Skillsにより“時代遅れ”リスクも抑えられます。

マイクロソフトはIgnite/BuildでAI・Copilot・エージェントへの継続投資を公表しており、ロールベース資格は最新機能に合わせて更新される設計だからです（参考: Microsoft Ignite 2024、Microsoft Build 2025 Key Takeaways、Certification Renewal）。

事実として、Fortune 500の約7割がM365 Copilotを活用し、機能拡充は公式ロードマップで継続的に告知されています（参考: Ignite 2024 – Copilot導入動向、Microsoft 365 Roadmap）。

実務ではFundamentals＋Applied Skills＋ロール認定の三層でスキルを積むと陳腐化耐性が高く、最新Copilotの活用像は解説記事も参照ください（参考: Microsoft 365 Copilotで“できること”完全ガイド）。

Q. MCPはどこで受験できる？

受験はPearson VUEの認定テストセンターか、オンライン監督のどちらも選べます。

登録はMicrosoft Learnの資格ページから行い、試験の言語や日程、受験形式を選択する流れです（参考: Microsoft 資格情報）。

一般的な手順は次のとおりです。

Microsoft アカウントでサインインし、受験したい試験ページを開く。
「試験に登録」からテストセンター/オンラインを選ぶ。
日程と支払い方法を確定し、受験前チェック（身分証・システム要件）を完了。
当日はチェックイン手順に従い、本人確認と環境確認を経て受験。

企業受験ではバウチャー利用や団体申込も可能なため、ポリシーや前提条件は必ず公式記載を確認してください（出典: Microsoft 資格情報）。

Q. マイクロソフトAI/コパイロット等の資格が今後増える見込みは？

高い確度で増えます。

Ignite/Buildでは「Copilot活用スキル」「Applied Skillsの拡充」「エージェント時代の新しい役割」を示唆する発表が続いており、既にGH-300やM365 Copilot関連Applied Skillsなど前例が積み重なっているためです（参考: Microsoft Ignite 2024、Build 2025 – The Evolution of AI、GitHub Copilot 認定、Applied Skills）。

短期的にはCopilotの運用・セキュリティやエージェント連携の実務スキル検証が増え、中期的には人×AIの協働設計力を測る新パスが想定されます（参考: Microsoft 365 Roadmap）。

最新プログラムは公式のLearn/ロードマップ告知を定期チェックし、技術トレンドは関連記事も併読すると把握が速いです（参考: AIエージェント市場徹底比較、GitHub Copilot Agent徹底解説）。

実践事例で理解するAI時代のMCP活用｜資格取得のROIと現場成果

当セクションでは、マイクロソフト認定（現代的なMCP）で育成したスキルが、Microsoft 365 CopilotとAzure AI Foundryの現場活用でどのようにROIへ転化するかを、実践事例で解説します。

なぜなら、投資判断の焦点は「資格取得やトレーニングが実務で何分短縮し、どれだけ売上・コストに効くか」という具体的成果にあるからです。

M365 Copilotで実現した現場の生産性UP事例
Azure AI Foundry×MCPスキルによる業界別成功例

M365 Copilotで実現した現場の生産性UP事例

結論として、M365 Copilotは資格・スキル習得による日々の「数分の短縮」の積み上げを全社ROIに変えることができます。

理由は、TeamsやOutlook、Word、Excelなど日常アプリに業務文脈で溶け込む設計のため、現場の同時多発的な効率化が起きやすく、導入準備やガバナンスのスキルが効果を最大化するからです（参考: AI for Enterprise Productivity | Microsoft 365 Copilot）。

実例として、マイクロソフト社内のカスタマーサポートでは案件背景の把握時間を約50%短縮し、共感的なメール下書きで応対品質も向上しました（出典: How Microsoft customer service and support agents become super agents）。

日本の内田洋行では、情報収集や集計のショートカットなど日々の“小さな成功体験”を徹底し、地味な積み上げが組織全体の体感改善につながりました（参考: 生成AIの導入で変わる仕事の進め方｜内田洋行）。

導入はフォーチュン500企業の約7割に広がっており、現場スキルの習熟度が成果の分岐点になっています（参考: Ignite 2024: Why nearly 70% of the Fortune 500 now use Microsoft 365 Copilot）。

図の業務改善サイクル（パイロット→標準プロンプト整備→セキュリティ/コンプラ準備→全社展開→継続学習）を回すと再現性が高く、Applied Skillsでの運用準備スキル可視化も有効です（参考: Microsoft 資格情報）。

機能・料金や導入の具体策は解説記事（Microsoft 365 Copilotで“できること”完全ガイド）を参照し、短期のスキル定着にはオンライン講座の活用（例: DMM 生成AI CAMP）も検討すると実装速度が上がります。

Azure AI Foundry×MCPスキルによる業界別成功例

結論は、AI-102などの“ビルダー”資格を持つ人材がAzure AI Foundryで設計・実装すると、金融・ヘルスケア・EC/小売でROIが跳ね上がるということです。

理由は、モデル選定やRAG設計、責任あるAI、そして従量課金/予約枠/PTU・Batch運用までを横断管理するAIFinOpsの素養が、性能とコストを同時最適化するからです（参考: Azure AI Foundry | Microsoft Learn、Azure OpenAI Service – Pricing）。

金融では、Flash.coがFoundryとAzure Machine Learningで不正検知を自動化し、ROI 366%を達成するとともに不正10%削減・データ精度37%向上を実現しました（出典: Nucleus Research）。

主要業界のAI活用によるROI比較（代表例）
業界	ユースケース	主要成果	示唆/必須スキル
金融	不正検知自動化	ROI 366%、不正10%削減、精度+37%	AI-102、GenAIOps、AIFinOps
ヘルスケア	非構造化文書からの臨床インサイト抽出	数百万文書の高速処理で意思決定を迅速化	RAG設計、責任あるAI、評価指標運用
EC/小売	パーソナライズ推薦	エンゲージメントと体験の改善	検索×生成、プロンプト最適化、PTU活用

ヘルスケアではOntadaなどが巨量のがん関連文書から重要データを抽出し、臨床意思決定を加速しました（参考: Azure AI Services）。

EC/小売ではASOSがAzure OpenAIで推薦を高度化し、顧客体験を磨き込みました（参考: AI ケーススタディ（Microsoft））。

したがって、AI-900で共通言語を作りAI-102でビルダーを育成し、Foundryのパイロット→PTU/Batch最適化→評価自動化→本番展開の順で進めるのが王道です（実装の詳細: Azure AI Foundryの使い方完全ガイド、学習支援: Aidemy）。

まとめと次のアクション

マイクロソフトのAI戦略は「BuyのMicrosoft 365 Copilot」と「BuildのAzure AI Foundry」の二軸で、全社の効率化と独自価値の創出を両立します。

成功の鍵は人材育成で、AI-900やAI-102、GH-300、Applied Skillsを通じて役割別スキルを段階的に整備します。

まずは小さく試し、パイロットでROIを測りつつ、エージェント中心の働き方を見据えた業務設計に踏み出しましょう。

完璧を待たず、今日の一歩が明日の競争優位をつくります。

具体的には、学習と内製の両輪を今すぐ回し始めることが重要です。

実務直結で学ぶなら、Aidemyで基礎から実装までを集中習得しましょう。

ビジネスでの生成AI活用を体系化するなら、補助金も活用できるDMM 生成AI CAMPも有力な選択肢です。