Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
解説
正解はAです。独自のテンプレート構造を持つドキュメントから特定フィールドを抽出する場合、Azure AI Document Intelligence のカスタムモデルをトレーニングすることで、テンプレートごとの配置位置やフォーマットを学習させ、高精度な抽出が可能になります。3種類のテンプレートそれぞれに対応したモデルを構築できます。
選択肢 B：Named Entity Recognitionは、テキストから人名・地名・組織名などの一般的なエンティティを抽出する機能です。ドキュメント内の特定位置にあるフィールドを構造的に抽出する用途には適していません。
選択肢 C：事前構築済みモデルは、請求書・領収書・IDカードなど一般的なドキュメント形式に対応していますが、病院固有の診療記録テンプレートには対応できません。独自フォーマットにはカスタムモデルが必要です。
選択肢 D：Azure AI Vision の OCR機能は文字認識を行いますが、抽出した文字列から特定フィールドを識別・分類する機能は持っていません。Document Intelligence はOCRに加えてドキュメント構造の理解と情報抽出が可能です。
選択肢 B：Named Entity Recognitionは、テキストから人名・地名・組織名などの一般的なエンティティを抽出する機能です。ドキュメント内の特定位置にあるフィールドを構造的に抽出する用途には適していません。
選択肢 C：事前構築済みモデルは、請求書・領収書・IDカードなど一般的なドキュメント形式に対応していますが、病院固有の診療記録テンプレートには対応できません。独自フォーマットにはカスタムモデルが必要です。
選択肢 D：Azure AI Vision の OCR機能は文字認識を行いますが、抽出した文字列から特定フィールドを識別・分類する機能は持っていません。Document Intelligence はOCRに加えてドキュメント構造の理解と情報抽出が可能です。
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Azure AI Document Intelligence＋ 質問 / コメント
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正答率 %
No.45 解説
ある病院では、過去10年分の診療記録PDFから患者IDと診断日を抽出したいと考えています。これらの記録は3種類の異なるテンプレートで構成されており、各テンプレートでフィールドの配置位置が異なります。最も適切なAzure AIサービスはどれですか。
- Azure AI Document Intelligence のカスタムモデルを構築する
- Azure AI Language の Named Entity Recognition機能を使用する
- Azure AI Document Intelligence の事前構築済みモデルを使用する
- Azure AI Vision の OCR機能を使用する