AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装 問25
Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装／情報抽出建設会社が、自社独自の書式の工事報告書から、「現場コード」「是正措置区分」「再点検期限」といった自社固有の項目を、決まった項目名で抽出したい状況です。これらの項目は事前構築済みのアナライザーの出力には含まれていません。Azure Content Understanding での対応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）
- A請求書向けの事前構築済みアナライザーをそのまま使い、自社固有の項目が出力に含まれるのを待つ
- B文書のレイアウト（ページ・段落・表）を取り出す事前構築済みアナライザーだけを使い、そのまま項目名付きで値を得る
- C抽出したいフィールドのスキーマを定義したカスタムアナライザーを作成し、それで報告書を処理する
- DAzure Language のエンティティ認識に報告書のテキストを渡し、自社固有の項目名で値が返るのを待つ
正解：C
解説
Content Understanding の事前構築済みアナライザーは、請求書や通話分析など、よくあるシナリオ向けにあらかじめ定義された項目を出力します。自社固有の項目を決まった名前で抽出したい場合は、抽出するフィールドのスキーマ（項目名、型、説明など）を定義したカスタムアナライザーを作成して使います。レイアウトを取り出す事前構築済みアナライザーは構造を返すもので、自社固有の項目は自動では出力されません。Azure Language のエンティティ認識は事前定義されたカテゴリのエンティティを返す機能で、自社独自の項目名では返りません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。請求書向けの事前構築済みアナライザーは、請求書に想定された項目を出力します。自社固有の項目が自然に増えることはありません。
- B誤り。レイアウト系の事前構築済みアナライザーは文書の構造を取り出すものです。自社固有の項目名で値を返すものではありません。
- C正しい。事前構築済みにない独自項目は、フィールドのスキーマを定義したカスタムアナライザーで抽出します。
- D誤り。エンティティ認識は事前定義されたカテゴリのエンティティを返す機能です。自社固有の項目名での構造化抽出は行いません。