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 Document Intelligenceでは、標準モデルが一般的な文書やテキストに対応していますが、業界固有の専門用語や独特な表記には最適化されていません。カスタムモデルをトレーニングすることで、保険業界特有の用語パターンや手書き文字の特徴を学習させ、認識精度を大幅に向上させることができます。
選択肢 B：画像の前処理は読み取り品質の向上に寄与しますが、専門用語そのものの認識精度向上には直接的な効果が限定的です。モデル自体が用語を理解していなければ、画像が鮮明でも誤認識が発生します。
選択肢 C：Azure AI Languageは抽出後のテキストに対する文脈理解や感情分析に有効ですが、OCR段階での文字認識精度そのものを改善するものではありません。誤って抽出された文字列を後から修正する仕組みではないため、根本的な解決策にはなりません。
選択肢 D：手書き文字はAzure AI Document Intelligenceの対応範囲であり、処理対象外ではありません。業務要件として手書き書類の受付が必要な場合、システム側での対応が求められます。
選択肢 B：画像の前処理は読み取り品質の向上に寄与しますが、専門用語そのものの認識精度向上には直接的な効果が限定的です。モデル自体が用語を理解していなければ、画像が鮮明でも誤認識が発生します。
選択肢 C：Azure AI Languageは抽出後のテキストに対する文脈理解や感情分析に有効ですが、OCR段階での文字認識精度そのものを改善するものではありません。誤って抽出された文字列を後から修正する仕組みではないため、根本的な解決策にはなりません。
選択肢 D：手書き文字はAzure AI Document Intelligenceの対応範囲であり、処理対象外ではありません。業務要件として手書き書類の受付が必要な場合、システム側での対応が求められます。
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Azure AI Document Intelligence＋ 質問 / コメント
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正答率 %
No.43 解説
ある保険会社では、顧客から郵送された手書きの請求書をデジタル化しています。Azure AI Document Intelligenceを使用してテキストを抽出していますが、「Beneficiary」や「Deductible」といった特定の保険用語の読み取り精度が不十分です。この問題に対処するため、最も効果的な改善策はどれですか。
- 業界特化用語に対応したカスタムモデルをトレーニングする
- OCR処理前に画像のコントラストと明るさを自動調整する
- Azure AI Languageを追加して用語の文脈解析を行う
- 手書き文字は処理対象外として印刷フォームへの切り替えを提案する