Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
解説
正解はBです。Azure AI Document Intelligence は医療文書などの構造化・非構造化文書から情報を抽出するための事前学習済みモデルを提供しており、カスタムトレーニングなしで高精度な文書解析が可能です。Azure AI Language と組み合わせることで、抽出したテキストから医療用語の認識や重要情報の分類が実現でき、迅速な情報活用が可能になります。この構成はコスト効率が高く、既存モデルを活用するため開発期間も短縮できます。
選択肢 A：Azure AI Vision は画像認識に特化しており、医療文書のテキスト抽出には適していません。Azure AI Video Indexer は動画コンテンツの分析用であり、文書解析の要件には不適切です。
選択肢 C：Azure OpenAI Service は汎用的な自然言語処理が可能ですが、医療文書特有の構造化データ抽出には Azure AI Document Intelligence のほうが特化しています。Azure AI Speech は音声処理用であり、文書解析には不要です。
選択肢 D：Azure Machine Learning でカスタムモデルを開発する方法は高精度を実現できますが、問題文の「コストを抑えながら」「既存の学習済みモデルを活用」という要件に反します。開発リソースと時間が大幅に必要になります。
Azure AI Video Indexer
Azure AI Language
Azure AI Document Intelligence
選択肢 A：Azure AI Vision は画像認識に特化しており、医療文書のテキスト抽出には適していません。Azure AI Video Indexer は動画コンテンツの分析用であり、文書解析の要件には不適切です。
選択肢 C：Azure OpenAI Service は汎用的な自然言語処理が可能ですが、医療文書特有の構造化データ抽出には Azure AI Document Intelligence のほうが特化しています。Azure AI Speech は音声処理用であり、文書解析には不要です。
選択肢 D：Azure Machine Learning でカスタムモデルを開発する方法は高精度を実現できますが、問題文の「コストを抑えながら」「既存の学習済みモデルを活用」という要件に反します。開発リソースと時間が大幅に必要になります。
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No.38 解説
医療機関が、診療記録や患者情報を含む大量の医療文書をデジタル化し、必要な情報を迅速に抽出できるシステムの構築を検討しています。既存の学習済みモデルを活用し、コストを抑えながら高精度の文書解析を実現したいと考えています。この要件に最も適した Azure サービスの組み合わせはどれですか。
- Azure AI Vision + Azure AI Video Indexer
- Azure AI Document Intelligence + Azure AI Language
- Azure OpenAI Service + Azure AI Speech
- Azure Machine Learning + カスタムモデル開発環境