AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装 問26
Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装／情報抽出次の4つの要件のうち、単なる文字起こしや OCR では満たせず、Azure Content Understanding のアナライザーによる構造化抽出が必要になるものはどれですか。
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会議の録音から、字幕表示用に発話内容を時系列のテキストとして起こす
- B道路標識を撮影した写真から、写っている文字列をそのまま読み取って表示する
- Cスキャンした書類の画像を、全文検索用に文字列へ変換してインデックスへ登録する
- D保険の申込書 PDF から、契約者名・保険金額・特約の有無を、あらかじめ決めた項目名の JSON として取り出す
正解：D
解説
音声を時系列のテキストにするだけなら Azure Speech の音声認識、画像内の文字を読み取るだけなら Azure Vision の OCR（Read）で足ります。一方、書類から契約者名や保険金額といった意味のある項目を、決めた項目名の構造化データとして取り出すには、フィールドを定義して抽出する Content Understanding のアナライザーが適しています。出力は定義したスキーマに沿った JSON で、信頼度や抽出元の位置情報も得られます。全文検索用に文字列化するだけの用途も、項目の構造化は不要なので OCR で十分です。
選択肢ごとの解説
- A誤り。発話をテキストに起こすだけなら、音声認識（文字起こし）で足ります。項目の構造化抽出は求められていません。
- B誤り。写っている文字列をそのまま読み取るだけなら、OCR（Read）で足ります。定義した項目への構造化は求められていません。
- C誤り。全文検索用に文字列へ変換するだけなら、OCR で足ります。項目ごとの構造化抽出は必要ありません。
- D正しい。決めた項目名の JSON として値を取り出す要件は、フィールドを定義して抽出する Content Understanding のアナライザーが必要になります。