AI-103：Developing AI Apps and Agents on Azure 生成 AI とエージェント ソリューションの実装 問9
生成 AI とエージェント ソリューションの実装／Foundry での生成アプリ構築受注メールから品目・数量・納期を取り出し、基幹システムの受注 API へそのまま渡すアプリを作っています。API は決まったフィールドと型の JSON しか受け付けず、フィールドの欠落や型の不一致があると処理が失敗します。モデル デプロイの出力をこの API に確実に適合させる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「生成 AI とエージェント ソリューションの実装」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aプロンプトに出力形式の例を3件載せ、「必ずこの形式で出力すること」と指示する
- B応答形式を JSON モードにして、有効な JSON として出力させる
- C応答形式に JSON スキーマを指定する構造化出力を使い、出力をスキーマへ適合させる
- D出力を正規表現で解析し、API に合わなければ同じ要求を最大回数まで再実行する
正解：C
解説
下流の API が決まったスキーマの JSON しか受け付けない場合は、応答形式に JSON スキーマを指定する構造化出力を使います。モデルの出力がスキーマ（必須フィールドや型）に適合するよう制約されるため、欠落や型の不一致による失敗を防げます。JSON モードは構文的に有効な JSON を保証するだけで、スキーマへの適合までは保証しません。プロンプトでの指示や再実行は、確率的に成功率を上げるだけです。
選択肢ごとの解説
- A誤り。例示と指示は出力を誘導するだけで、フィールドの欠落や型の不一致を確実には防げません。
- B誤り。JSON モードは有効な JSON であることを保証しますが、必須フィールドや型などスキーマへの適合は保証しません。
- C正しい。JSON スキーマを指定する構造化出力により、出力がスキーマに適合し、API の受け付け形式を満たせます。
- D誤り。事後の解析と再実行は失敗を検知して回避するだけで、適合を保証せず、再実行でコストと待ち時間も増えます。