AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals AI の概念と機能の識別 問15
AI の概念と機能の識別／AIモデルの構成要素と構成ある法務部門が、取引契約書の条項を読み、複数の条件が矛盾していないかを段階的に推論して、結論を出すアシスタントを作ります。応答までの時間が長くなっても、結論の論理的な正確さを優先したいと考えています。Microsoft Foundry のモデルカタログから選ぶモデルの種類として、適切なものはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentalsの出題範囲「AI の概念と機能の識別」に対応。実際の試験問題ではありません）
- A短い応答を素早く返すことを目的とした、小型のチャット補完モデル
- B複数の段階にわたる推論を行って回答を導く、推論に特化したモデル
- C文章をベクトルに変換して、意味の近さを比較するための埋め込みモデル
- Dテキストの指示から新しい画像を作り出すための画像生成モデル
正解：B
解説
複数の条件を段階的に検討して矛盾を見つけるような、論理的な推論が必要なタスクには、推論に特化したモデルが向いています。推論モデルは回答を出す前に内部で複数の段階を踏んで考えるため、応答に時間やトークンを多く使う代わりに、複雑な問題での正確さが高まります。単純な質問応答や要約のように推論の深さが要らないタスクでは、小型で高速なチャット補完モデルのほうが費用や遅延の面で有利です。モデルは、タスクの種類・精度・遅延・コストのバランスで選びます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。小型のチャット補完モデルは、素早く低コストで応答する用途に向きますが、複数段階の論理的な推論が必要な契約条項の矛盾検証では、正確さの面で推論特化モデルに劣ります。
- B正しい。推論に特化したモデルは、複数段階の思考を経て結論を導くため、応答に時間がかかっても論理的な正確さを重視する、条項間の矛盾検証のような課題に向きます。
- C誤り。埋め込みモデルは、テキストをベクトルに変換して意味の近さを比較するためのものです。文章を読んで論理的な結論を出す処理には使えません。
- D誤り。画像生成モデルは、テキストの指示から画像を作り出すためのものです。契約書の条項を推論して結論を出す用途には合いません。