AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装 問5
Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装／テキストと音声の AI ソリューション商品レビューのテキストが大量に蓄積されています。機械学習モデルを自分で学習させず、スキーマ定義などの構成も行わずに、事前構築済みの API を呼ぶだけで、各レビューの肯定・否定の傾向の判定、含まれる商品名や地名の抽出、要点となる語句の抽出を行いたい状況です。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 Speech
- BAzure Content Understanding
- CAzure Language
- DAzure Translator
正解：C
解説
Azure Language には、感情分析、固有表現認識（エンティティの抽出）、キーフレーズ抽出などの事前構築済みのテキスト分析機能があり、モデルを学習させずに API で利用できます。Azure Speech は音声、Azure Translator はテキストの翻訳、Azure Content Understanding は文書・画像・音声・動画から定義したフィールドを取り出す用途のサービスで、レビューの感情分析が主目的の機能ではありません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。Azure Speech は音声の認識や合成を扱うサービスで、テキストの感情分析は主目的ではありません。
- B誤り。Content Understanding は文書・画像・音声・動画からスキーマを定義してフィールドを抽出・生成するサービスで、感情分析・固有表現認識・キーフレーズ抽出を事前構築済みの機能として提供する専用のテキスト分析サービスではありません。
- C正しい。Azure Language の感情分析・固有表現認識・キーフレーズ抽出で要件を満たせます。
- D誤り。Azure Translator は言語間の翻訳を行うサービスで、感情の判定や語句の抽出は行いません。