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8
Azure AI ソリューションの計画と管理／生成AI/エージェントに適した Foundry サービスの選択ある保険会社が、請求書の PDF、スキャンした申込書、顧客との通話録音、現場の動画といった種類の異なるコンテンツから、契約番号・金額・要点などの項目を、共通のスキーマで構造化データとして抽出したいと考えています。項目は業務に合わせて独自に定義し、文書から抽出した値には信頼度も得たい要件です。Foundry のサービスの選択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）
- AAzure Speech のバッチ文字起こしを使い、通話録音を文字起こししたテキストから項目を取り出す
- BAzure Vision の画像分析を使い、スキャン画像や動画のフレームから項目を取り出す
- CAzure Content Understanding を使い、独自のフィールドスキーマでアナライザーを定義して、各種コンテンツから項目を抽出する
- DAzure Language のエンティティ認識を使い、各コンテンツから得たテキストから項目を取り出す
正解：C
解説
Azure Content Understanding は、文書・画像・音声・動画などの多様なコンテンツを、利用者が定義したフィールドスキーマに従って構造化データへ変換する Foundry Tools のサービスです。アナライザーに抽出したい項目を定義すると、モダリティが異なるコンテンツにも同じ考え方で適用でき、文書の抽出値には信頼度（0〜1）も付けて取得できます。音声の文字起こしや画像分析、テキスト分析のサービスは、それぞれ単一のモダリティや処理に特化しています。
選択肢ごとの解説
- A誤り。Speech は音声の文字起こしには適しますが、PDF・スキャン画像・動画は対象外で、複数種類のコンテンツから共通スキーマで項目を抽出する要件を単独では満たしません。
- B誤り。Vision の画像分析はキャプションやタグ付け、OCR などを提供しますが、独自スキーマでの項目抽出や、通話録音への対応という要件を満たしません。
- C正しい。Content Understanding なら、独自のフィールドスキーマを定義して各種コンテンツから項目を構造化して抽出でき、文書の抽出値には信頼度も得られます。
- D誤り。Language のエンティティ認識は、テキストに含まれる固有表現を抽出するもので、入力はテキストに限られます。独自の項目定義や、元のコンテンツからの直接の抽出という要件に合いません。