AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装 問12
Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装／情報抽出経理部門が、さまざまな書式の請求書 PDF から、取引先名・請求日・合計金額・明細行を、あらかじめ定義した項目名の構造化データとして取り出し、会計システムへ取り込みたい状況です。利用するサービス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「Microsoft Foundry による AI 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 のエンティティ認識を PDF の画面イメージに適用する
- BAzure Content Understanding のアナライザー（請求書向けの事前構築済みアナライザーなど）で、定義したフィールドを抽出する
- CAzure Vision の画像分析で、PDF の各ページにタグを付与する
- DAzure Translator のドキュメント翻訳で、PDF の項目名を別の言語へ変換する
正解：B
解説
Azure Content Understanding は、文書などの非構造化コンテンツから、定義したフィールドのスキーマに沿って構造化データを抽出できます。請求書の取引先名・合計金額・明細行のような項目の取り出しに向いています。Azure Language はテキストの分析、画像分析はタグやキャプション、Translator は翻訳が目的で、文書のレイアウトを踏まえた項目抽出のサービスではありません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。Azure Language の入力はテキストで、レイアウトを含む文書から定義した項目を構造化して取り出す用途のサービスではありません。
- B正しい。アナライザーにフィールドを定義し（または請求書向けの事前構築済みアナライザーを使い）、請求書から構造化データとして抽出できます。
- C誤り。画像分析はタグやキャプションの取得が目的で、請求書の項目を構造化して抽出するものではありません。
- D誤り。ドキュメント翻訳は言語を変換するだけで、項目を取り出して構造化する機能ではありません。