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。Azure AI Services のマルチサービスリソースは、感情分析（Sentiment Analysis）、キーフレーズ抽出（Key Phrase Extraction）、言語翻訳（Translation）といった複数の自然言語処理機能を統合的に提供します。単一のエンドポイントとAPIキーで複数のAI機能にアクセスでき、開発工数を大幅に削減できるため、本要件に最適です。
選択肢 B：Azure Machine Learning Serviceは高度なカスタマイズが可能ですが、モデルの構築・学習・デプロイに時間とリソースが必要であり、「既存の学習済みモデルを活用し実装工数を最小化する」という要件には不適切です。
選択肢 C：Azure AI Visionは画像やドキュメントからのテキスト抽出（OCR）に特化しており、感情分析やキーフレーズ抽出といったNLP機能は提供しません。本要件には合致しません。
選択肢 D：Azure AI Translator 専用リソースは翻訳機能のみを提供するため、感情分析やキーフレーズ抽出といった他のNLP機能を含む要件全体をカバーできません。複数の単一サービスリソースを個別にデプロイすると管理が煩雑になります。
Azure AI Language
Azure AI Translator
選択肢 B：Azure Machine Learning Serviceは高度なカスタマイズが可能ですが、モデルの構築・学習・デプロイに時間とリソースが必要であり、「既存の学習済みモデルを活用し実装工数を最小化する」という要件には不適切です。
選択肢 C：Azure AI Visionは画像やドキュメントからのテキスト抽出（OCR）に特化しており、感情分析やキーフレーズ抽出といったNLP機能は提供しません。本要件には合致しません。
選択肢 D：Azure AI Translator 専用リソースは翻訳機能のみを提供するため、感情分析やキーフレーズ抽出といった他のNLP機能を含む要件全体をカバーできません。複数の単一サービスリソースを個別にデプロイすると管理が煩雑になります。
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No.4 解説
ある企業が、社内の問い合わせ窓口に寄せられる膨大なフィードバックを分析したいと考えています。具体的には、ユーザーの感情を判定し、重要なトピックを抽出し、さらに多言語での応答を可能にする必要があります。開発チームは既存の学習済みモデルを活用し、実装工数を最小化したいと考えています。
この要件を満たすために最も適切なAzureリソースはどれですか。
この要件を満たすために最も適切なAzureリソースはどれですか。
- Azure AI Services のマルチサービスリソースを用いて、複数のNLP機能を統合的に利用する
- Azure Machine Learning Serviceでカスタムモデルを構築し、独自の自然言語処理パイプラインを実装する
- Azure AI Vision リソースを使用して、OCRとテキスト抽出機能を組み合わせる
- Azure AI Translator 専用リソースを個別にデプロイし、翻訳処理に特化した構成とする