--- title: AZ-900から学ぶ！データ案件の予算オーバーを防ぐAzureコスト管理機能についてご紹介 description: AZ-900の基本内容と案件効率化について image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/width_1200.png --- [![BI-LAB_01](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/BI-LAB_01.png?width=800&height=220&name=BI-LAB_01.png) ![BI-LAB_01](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/BI-LAB_01.png?width=800&height=220&name=BI-LAB_01.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi) [![ご相談・お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/interactive-160578501294.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLKhOrPXUlafWpqs3cjekyfLVJ8krQceqeB6kc1JbNUKyF0JQHUNMaDBB0G0K2d94nCS0HUhx8NbwAKmQI6AibranERH%2Fo2coWwBT3tHWrIZTLi0JhRuVlMLerVQXPT91mBuyyNKQdUhS%2FmF%2Bw8nHviIFRyeQ8WdbwSmi7OV8vd7mICUG5ZCAe83&webInteractiveContentId=160578501294&portalId=5935783) - サービス紹介 - [DATA-TERASU](https://service.insight-lab.co.jp/data-terasu) - [DATA-CONPASS](https://service.insight-lab.co.jp/data-conpass) - [Data Analytics Dojo](https://service.insight-lab.co.jp/data-DOJO) - 取り扱い製品 - [Snowflake](https://service.insight-lab.co.jp/snowflake) - [dbt](https://service.insight-lab.co.jp/dbt) - [TROCCO](https://service.insight-lab.co.jp/TROCCO) - [Qlik](https://service.insight-lab.co.jp/Qlik) - [Vizlib](https://service.insight-lab.co.jp/Vizlib) - [Sisense](https://service.insight-lab.co.jp/sisense) - [Tableau](https://service.insight-lab.co.jp/Tableau) - [導入事例](https://solution.insight-lab.co.jp/bi/download-case-studies) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/bi/download) - [ニュース](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%B9) ###### 4 分で読むことができます。 # [AZ-900から学ぶ！データ案件の予算オーバーを防ぐAzureコスト管理機能についてご紹介](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/az-900から学ぶデータ案件の予算オーバーを防ぐazureコスト管理について) 執筆者 [donut](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/donut) 更新日時 2026年9月3日 ###### Topics: [Microsoft](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/microsoft) [PMO](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/pmo) [Azure](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/azure) ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/width_1200.png) こんにちは、donutです。  データ分析基盤の開発や運用では、予期せぬデータ量の増加やリソースの消し忘れにより、 クラウド費用が高騰するリスクがあります。 本ナレッジでは、私が先日受験・合格した「AZ-900（Microsoft Azure Fundamentals）」で得た 知識をもとに、「各種案件で使えるコスト管理の実践手法」をPMO・エンジニアの両視点からまとめました。  ##  Microsoft Azure Fundamentals(AZ-900)とは  Azureのクラウドサービス、セキュリティ、プライバシー、および料金とサポートに関する 基礎知識を証明する Microsoft社の公認資格です。 技術的な実装スキルだけでなく、「クラウドを導入・運用する上でのコスト管理の仕組み」を 体系的に学べるため、プロジェクト管理(PMO)の視座を高める上でも有益な資格です。  ＜参考＞ ◆[Microsoft 認定: Azure Fundamentals](https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-fundamentals/?practice-assessment-type=certification)(Microsoft社より) > 【試験概要】 > 受験料：13,398円(税込み) > 試験時間：約45分 > 問題数：約35問前後 > 問題形式：選択問題やドラッグ＆ドロップ問題 > 合格基準：700点/1000点満点 > 試験会場：テストセンターまたはオンライン受験(ピアソンVUE) > > 受験当日は本人確認のため、有効な写真付き身分証明書(運転免許証やマイナンバー > カードなど)が必要なのでご注意ください。 > ※オンライン受験でも同様に本人確認が行われます。 AZ-900は、クラウドに関心のある方はもちろん、以下のような方にもおススメできる 試験だと思います。 > ・プロジェクトリーダー、PMO > 　→案件のコスト管理やセキュリティの共通ルールを理解し、 > 　　予算オーバーを未然に防止したい方。 > > ・AWSやSnowflakeを利用中のエンジニア > 　→「Azureではどうやるのか？」を把握し、マルチクラウドのスキルを広げたい方。 > > ・クラウド初心者や、これから案件に参画するメンバー > 　→案件で出てくるクラウド用語の基礎をマスターしたい方。   ## 受験・合格に至るまで 本試験に備え、主に以下の3点を中心に学習を行いました。 > **【使用した教材】** > > ・Microsoft Learn（公式の無料ラーニングパス） > 　→Azureの基本的な概念から理解したい人にオススメのMicrosoft公式サイトです。 > 　※文量が非常に多いため、分からない部分を補完するために読むことと、 > 　　後述するUdemyの学習と組み合わせた形で行う方法が良いと感じました。 > > ＜参考＞ > ◆[Azure のトレーニング | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/azure/)  > > ・模擬試験問題集（Udemy） > 　→主に出題傾向の把握と反復練習で使用しました。 > 　　※なお、Udemyでは月に数回セールを実施しているため、セール時に > 　　　あわせての購入がおススメです。 > > ＜使用した問題集＞ > [【2026年版】AZ-900 Microsoft Azure Fundamentals模擬試験問題集（6回分420問）](https://www.udemy.com/share/1042X83@oths7squHWPSrD5nt40tujL1aIdwJRAHAN_lqcomCgaIyVsJwH1N7cPMBOt9YEGLQA==/) > > ・参考書の購入 > →Udemyの問題集で不明な部分が出た際に、以下の参考書を読み、理解を > 　深めていきました。 > 　※Azureは機能アップデートによってサービス名が変更される場合が > 　　あるため、できるだけ最新版を買うことを推奨いたします。 > > ＜参考＞ > [独学合格 Microsoft認定資格 Azure Fundamentals［AZ-900］ テキスト＆問題集](https://www.kadokawa.co.jp/product/322405000985/) ### 学習方法 初めに、Microsoft Learnで学習項目にざっと目を通し、その後Udemyで問題を繰り返し解く方法で学習しました。Udemyの問題集は本番より少し難しく、Azureの最新機能に関する問題も多く 出題されていました。 模擬問題を始めた当初は、正答率が5割〜6割の状態が続き、成績が上がらない時期がありました。 参考書やMicrosoft Learnで把握したつもりでも、「問題の聞かれ方」や「Azureの最新機能」が 加わると「こんな機能Azureにあったっけ？」となり、答えられないこともありました。 そこで、間違えた問題の解説を読むこととあわせ、正解した問題でも「なぜこの選択肢なのか？」を考えながら、参考書やMicrosoft Learnのコンテンツと並行して学習を進めました。 6回分のUdemy問題集を各10周前後行った結果、正答率が8割に到達し、何とか本番に臨むことができました。 合否は試験終了後すぐに画面上で表示されます。 結果としては、無事に合格ラインの700点を超えて合格することができました。 「万が一落ちたとしても忘れないうちにもう一回受け直せる…」と脳内で再受験スケジュールを 組んでいましたが、その心配は杞憂に終わったので安心してこのナレッジを書いています。   ##  実務上の留意点(プロジェクトで役立つ実践情報) ここからは、AZ-900で学んだ機能を、私達が直面する案件においてどのように適用すべきか、 実践的な内容を一部ご紹介したいと思います。   ### 検証用リソースの削除失念対策（エンジニア向け） **【AZ-900の機能】**  Azure 仮想マシン(VM)の起動時間に応じた従量課金システム。 **【現場での実践例】**  データ分析やモデリングの検証用に立てた高性能なVMや、開発環境のデータベースが、 夜間や土日も起動されたままの状態があります。 **【対策アクション】** Azureの標準機能である「自動シャットダウン設定」を活用し、例として毎日19:00の業務終了後に 自動で停止するルールを検証環境に適用します。これを行うことで課金を約60%削減できます。 ＜参考＞ ◆[Azureの料金概要](https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing)(Microsoftより) ◆[Azure 仮想マシンの使用量について](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/virtual-machines/vm-usage)(Microsoftより) ### 料金計算ツールを用いた見積もり（PMO・設計者向け） **【AZ-900の機能】**  料金計算ツール(Pricing Calculator)による事前見積もり機能 **【現場での実践例】** 「新しいデータソースを取り込むためにストレージを増やしたい」 「検証用に一時的にスペックを上げたい」という要望が出た場合、金額を確認せずに構築して 後から「こんなにコストがかかってしまうのか...」と驚くことがあります。 【対策アクション】 変更作業を行う前に、料金計算ツールを用いて「データ容量（GB）× 期間」を入力し、 月額の差分を算出するプロセスを挟みます。これをPMOへの申請・承認の条件（型）とすることで、予算オーバーを未然に防ぎます。 ＜参考＞ ◆[Pricing calculator](https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/calculator/)(Microsoftより) ◆[Azure 料金計算ツールでコストを見積もる](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/cost-management-billing/costs/pricing-calculator)(Microsoftより)   ### Azure Cost Managementによる「予算アラート」の設定 **【AZ-900の機能】** Azure Cost Management ＆Billing、およびBudgets（予算設定）機能 **【現場での実践例】** データエンジニアリングの特性上、大量データのクエリや処理のミスにより、 想定外の課金が急増してしまうリスクが想定されます。 **【対策アクション】** プロジェクト全体の月間予算を登録し、例として「予算の80%に達した時点」で PM/PMO/リーダーへ自動でアラートメールを送信する設定を導入します。 これにより、万が一異常な課金が発生した際に即座に検知・原因究明ができる体制を整えることが 可能となります。 ＜参考＞ ◆[Microsoft Cost Management](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/cost-management)(Microsoftより) ◆[Microsoft Cost Management とは何か](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/cost-management-billing/costs/overview-cost-management) (Microsoftより) 今回は、AZ900の受験記と関連機能を用いた事例についてご紹介しました。 今後もAzureだけでなく、関連するクラウドツールの理解を深めるために、引き続き関連資格や 案件に役立つ機能について調査を進めていきたいと思います。 ここまでお読みいただき、ありがとうございました。   BIツールを体験してみませんか？ INSIGHT LABでは、BIツールの無料紹介セミナー（動画）を配信しています。初めてBIツールをご利用される方を対象に、BIツールの概要や、複数あるBIツールの違いについて分かりやすくご説明いたします。 [![セミナー一覧はこちら](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/28023fdf-0a76-48bf-9815-43744ce7a2b2.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/28023fdf-0a76-48bf-9815-43744ce7a2b2) - [Tweet](https://twitter.com/share) ![donut](https://app.hubspot.com/settings/avatar/9746bf38bdd9bb3768b9935b2e6265d8) #### 執筆者 [donut](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/donut) 生まれも育ちも新潟県新潟市。ビッグデータを基盤としたINSIGHT LABのビジョンや新潟の活性化事業に惹かれ、入社。趣味はカフェ巡りとゲーム、水族館にも行きたいです。 ###### [前の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/snowflake-world-tour-tokyo-2026) [![Snowflake World Tour Tokyo 2026](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/%E3%83%A1%E3%83%AB%E3%83%9E%E3%82%AC%E7%94%A8%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%BC_SWTT-1.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/snowflake-world-tour-tokyo-2026) ###### [Snowflake World Tour Tokyo 2026に出展いたします！](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/snowflake-world-tour-tokyo-2026)   ## 最新記事 ###### 3 分で読むことができます。 #### [AZ-900から学ぶ！データ案件の予算オーバーを防ぐAzureコスト管理機能についてご紹介](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/az-900から学ぶデータ案件の予算オーバーを防ぐazureコスト管理について) ###### 2026年 9月 3日 ###### 5 分で読むことができます。 #### [Snowflake World Tour Tokyo 2026に出展いたします！](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/snowflake-world-tour-tokyo-2026) ###### 2026年 8月 21日 ###### 5 分で読むことができます。 #### [【2026年6月版】ビジネス視点で紐解くDatabricks最新機能！現場のデータ運用が劇的に楽になるポイント解説](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/databricks-update-june) ###### 2026年 7月 5日 ##### サービス サービス - [DATA-CONPASS](https://service.insight-lab.co.jp/data-conpass) - [DATA-TERASU](https://service.insight-lab.co.jp/data-terasu) - [DATA-ANALYTICS-DOJO](https://service.insight-lab.co.jp/data-analytics-dojo) - [Data Knowledge Library](https://knowledge.insight-lab.co.jp/) - [セミナーアーカイブ](https://download.insight-lab.co.jp/seminar-archive) ##### データ活用ツール データ活用ツール - [Snowflake](https://service.insight-lab.co.jp/snowflake) - [dbt](https://service.insight-lab.co.jp/dbt) - [TROCCO](https://service.insight-lab.co.jp/TROCCO) - [Qlik](https://service.insight-lab.co.jp/Qlik) - [Vizlib](https://service.insight-lab.co.jp/Vizlib) - [Sisense](https://service.insight-lab.co.jp/sisense) - [Tableau](https://service.insight-lab.co.jp/Tableau) ##### 実績・事例 実績・事例 - [トヨタ自動車北海道](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/toyota) - [テレビ東京コミュニケーションズ](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/tv-tokyo) - [プラントフォーム](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/plantform) - [スタイルブレッド](https://download.insight-lab.co.jp/ja/bi/case-studies/style-bread) - [協和企画](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/kk) - [Jマテ．カッパープロダクツ](https://listen-web.com/story/isao-tooyama2/) ##### 運営会社 運営会社 - [会社概要](https://insight-lab.co.jp/about/) - [サイト運営責任者](https://twitter.com/Kajiwara81) - [お問い合わせ](https://contact.insight-lab.co.jp/main) [![Logo_yoko_C+W-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Logo_yoko_C+W-1.png?width=500&height=133&name=Logo_yoko_C+W-1.png "Logo_yoko_C+W-1")](https://www.insight-lab.co.jp/) - [個人情報保護方針/個人情報の取り扱いについて](https://insight-lab.co.jp/privacy/) Copyright © ＩＮＳＩＧＨＴ ＬＡＢ, Inc．All Rights Reserved. ```json { "@context" : "https://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "donut", "url" : "https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/donut" }, "dateModified" : "2026-09-03T08:20:24.022Z", "datePublished" : "2026-09-03T08:20:24.000Z", "headline" : "AZ-900から学ぶ！データ案件の予算オーバーを防ぐAzureコスト管理機能についてご紹介", "image" : [ "https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/width_1200.png" ], "mainEntityOfPage" : { "@id" : "https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/az-900から学ぶデータ案件の予算オーバーを防ぐazureコスト管理について", "@type" : "WebPage" }, "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Logo_tate-2.png" }, "name" : "INSIGHT LAB" } } ```