Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
解説
正解はCです。製薬会社が扱う医療論文は専門性が高く、化合物名や治験結果といった業界固有の情報抽出が必要です。このような特定ドメインに特化した要件では、Azure AI Document Intelligenceのカスタムモデル機能を使用し、ラベル付きサンプルデータで学習させることが最も効果的です。これにより、企業固有の文書形式や専門用語に対応した高精度な抽出が可能になります。
選択肢A：Read APIは文字認識（OCR）機能を提供しますが、特定の情報を自動的に分類・抽出する機能は持ちません。抽出後の処理を全て手動またはルールベースで実装する必要があり、効率的ではありません。
選択肢B：事前構築済みモデルは請求書や領収書など一般的な文書形式には有効ですが、医療論文のような専門的かつ非定型な文書から特定情報を抽出する用途には適していません。
選択肢D：Layout APIは文書の構造（表、段落、見出しなど）を解析する機能ですが、それだけでは特定の化合物名や治験結果といったセマンティックな情報抽出は実現できません。
選択肢A：Read APIは文字認識（OCR）機能を提供しますが、特定の情報を自動的に分類・抽出する機能は持ちません。抽出後の処理を全て手動またはルールベースで実装する必要があり、効率的ではありません。
選択肢B：事前構築済みモデルは請求書や領収書など一般的な文書形式には有効ですが、医療論文のような専門的かつ非定型な文書から特定情報を抽出する用途には適していません。
選択肢D：Layout APIは文書の構造（表、段落、見出しなど）を解析する機能ですが、それだけでは特定の化合物名や治験結果といったセマンティックな情報抽出は実現できません。
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Azure AI Document Intelligence＋ 質問 / コメント
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正答率 0%
No.5 解説
ある製薬会社では、医療論文から特定の化合物名や治験結果を自動抽出したいと考えています。文書は多様な形式で記述されており、既存の汎用的なモデルでは十分な精度が得られません。この要件を満たすために最も適切なDocument Intelligenceの活用方法はどれですか。
- Read APIのみを利用してテキスト抽出を実施する
- 事前構築済みモデルを複数組み合わせて処理する
- カスタムモデルをラベル付きデータで学習させる
- Layout APIで構造解析のみを行う