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。Natural Language Processing（NLP）は、テキストデータを理解し、分類、感情分析、エンティティ抽出などを行うAIワークロードです。本問題では、メール本文というテキストを解析してカテゴリ分類を実施する必要があるため、NLPが最も適しています。Azure AI Languageなどのサービスを使用することで、テキスト分類機能を実装できます。
選択肢 A：Computer Visionは画像や動画の解析に特化したワークロードであり、テキスト分類には適していません。OCR機能でテキスト抽出は可能ですが、本問題ではメール本文は既にテキスト形式であるため不要です。
選択肢 B：生成AIは新しいコンテンツ（テキスト、画像など）を作成するワークロードであり、既存のテキストを分類する用途には過剰な機能です。問い合わせの分類という要件に対しては、NLPのテキスト分類機能の方が適切です。
選択肢 D：知識マイニングは大量の非構造化データから情報を抽出・整理するワークロードです。本問題は既に構造化されたメールテキストの分類が目的であり、知識マイニングの主目的とは異なります。
Azure AI Language
選択肢 A：Computer Visionは画像や動画の解析に特化したワークロードであり、テキスト分類には適していません。OCR機能でテキスト抽出は可能ですが、本問題ではメール本文は既にテキスト形式であるため不要です。
選択肢 B：生成AIは新しいコンテンツ（テキスト、画像など）を作成するワークロードであり、既存のテキストを分類する用途には過剰な機能です。問い合わせの分類という要件に対しては、NLPのテキスト分類機能の方が適切です。
選択肢 D：知識マイニングは大量の非構造化データから情報を抽出・整理するワークロードです。本問題は既に構造化されたメールテキストの分類が目的であり、知識マイニングの主目的とは異なります。
関連サービスの解説
Azure AI ServiceAzure AI Language
＋ 質問 / コメント
解答・解説に疑問がある場合や、よりよい解説がある場合など、お気軽にコメントください。ただし、短文コメントは表示されません。また、中傷などコメントの内容によっては、会員機能を停止させて頂きます。教え学び合える場になれば嬉しいです。（コメント投稿にはログインが必要です）
正答率 %
No.40 解説
ある企業では、顧客から寄せられる問い合わせメールを自動的に分類し、適切な担当部門へ振り分けるシステムの構築を検討しています。このシステムでは、メール本文の内容を解析して「請求に関する問い合わせ」「技術サポート」「返品・交換」などのカテゴリを自動判定する必要があります。このような要件に最も適したAIワークロードはどれですか。
- Computer Vision
- 生成AI
- Natural Language Processing (NLP)
- 知識マイニング