AI-103：Developing AI Apps and Agents on Azure テキスト分析ソリューションの実装 問4
テキスト分析ソリューションの実装／言語モデルのテキスト分析保険会社が、毎月数十万件のコールセンター通話記録（文字起こし済み）を分析基盤に取り込む前に、氏名・電話番号・住所・口座番号などの個人情報を検出し、該当部分を伏せ字に置き換えたい状況です。検出する情報の種類は定番のものに限られ、判定ロジックの作り込みは避けたいと考えています。利用する機能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「テキスト分析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）
- AAzure Language の PII 検出を使い、検出結果と伏せ字に置換されたテキストを取得する
- BAzure Language のキーフレーズ抽出を使い、抽出された語句のうち個人情報に見えるものを除去する
- CAzure Language の感情分析を使い、否定的と判定された通話記録を個人情報を含むものとして扱う
- DAzure Language のエンティティ リンクを使い、ナレッジ ベースに該当するエンティティを個人情報として除去する
正解：A
解説
氏名・電話番号・住所・口座番号などの定番の個人情報カテゴリを検出して伏せ字に置き換えるには、Azure Language の PII 検出が適しています。検出された部分の種類と位置に加え、該当部分を置き換えたテキストも返せるため、取り込み前の匿名化に組み込めます。キーフレーズ抽出や感情分析、エンティティ リンクは、個人情報の検出や置換を目的とした機能ではありません。
選択肢ごとの解説
- A正しい。PII 検出は定番の個人情報カテゴリを検出し、伏せ字に置き換えたテキストを返せます。
- B誤り。キーフレーズ抽出は文の要点となる語句を取り出す機能で、個人情報かどうかは判定しません。
- C誤り。感情分析は肯定・否定などの傾向を判定する機能で、個人情報の有無とは関係がありません。
- D誤り。エンティティ リンクは語句をナレッジ ベースの項目に関連付ける機能で、個人の氏名や口座番号の検出には向きません。