Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
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AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals

高評価の問題順

No.1 Foundry のモデルデプロイに既定で適用されるコンテンツフィルター
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.2 オフラインの小型端末で言語モデルを動かす際のモデル選択
AI の概念と機能を特定する
No.3 責任ある AI の公平性（Fairness）を与信 AI に適用する例
AI の概念と機能を特定する
No.4 生成 AI の応答をスキーマどおりに受け取る対策
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.5 1 ファイルに混在する複数種類の書類を種別ごとに抽出する構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.6 画像分類モデルが返した「みかん 88%」の読み方
AI の概念と機能を特定する
No.7 生成 AI が入力文をモデルへ渡す前に行う前処理
AI の概念と機能を特定する
No.8 レビュー文から人名・組織名と個人情報を取り出す実装
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.9 視覚対応モデルへのテキストと画像の同時送信方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.10 添付した表データの集計とグラフ化をエージェントに行わせるツール
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.11 会話を使ったエージェント呼び出しで 2 ターン目に送る内容
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.12 画像分類方式と物体検出方式のいずれにも当てはまる性質
AI の概念と機能を特定する
No.13 画質低下時の誤検出増加に必要な責任あるAI原則
AI の概念と機能を特定する
No.14 撮影画像の性質に応じた Content Understanding のベースアナライザーの選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.15 夜間の大量要約処理に適した Foundry のデプロイの種類
AI の概念と機能を特定する
No.16 画像応答アプリに重機の位置表示と台数集計を追加する構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.17 マルチモーダルモデルへの画像入力の渡し方
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.18 文章を扱う生成モデルの土台にある仕組み
AI の概念と機能を特定する
No.19 通話録音の要約に適した構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.20 物件写真から決まった項目を取り出す方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.21 デプロイ前にモデルを絞り込む手段の選択
AI の概念と機能を特定する
No.22 Foundry のモデル呼び出しで返る 404 とセキュリティ方針への対応
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.23 研修動画から自動抽出できるメタデータ ─ Content Understanding の適用範囲
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.24 エージェント型 AI のユースケースの識別
AI の概念と機能を特定する
No.25 透明性（Transparency）原則が定める目標
AI の概念と機能を特定する
No.26 採用選考 AI の却下理由表示と責任ある AI の原則
AI の概念と機能を特定する
No.27 請求書の自動登録と音声での確認に必要な AI ワークロードの組み合わせ
AI の概念と機能を特定する
No.28 音声認識オブジェクト構築に必要な Speech SDK クラスの組み合わせ
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.29 システムメッセージとユーザーメッセージの役割分担
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.30 窓口タブレットの住宅ローン案内アシスタントに見る責任ある AI の原則
AI の概念と機能を特定する

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No.31 現場音声のリアルタイム多言語字幕化に必要な音声処理の組み合わせ
AI の概念と機能を特定する
No.32 ガードレール回避を狙う入力をモデルの手前で止める機能
AI の概念と機能を特定する
No.33 動画ライブラリの検索性を高めるメタデータ生成の実現方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.34 頻繁に更新される社内文書を反映する生成 AI の構成
AI の概念と機能を特定する
No.35 責任ある AI の包摂性原則に沿った設計
AI の概念と機能を特定する
No.36 採用選考 AI の通過率格差と責任ある AI の原則
AI の概念と機能を特定する
No.37 表の多い技術文書 PDF を RAG の取得元にする取り込み構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.38 レビュー本文の評価傾向と話題語を取り出す機能の選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.39 低遅延の音声エージェントを少ない負荷で構築する構成の選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.40 完成まで時間がかかる画像生成機能の画面表示の改善
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.41 外部URLを持たないローカル画像をリクエストに含める方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.42 プロンプト調整で解決しないスタイル逸脱への対応
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.43 モデル再学習を避けた回答精度向上策の選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.44 マルチモーダルリクエストで画像データを渡すフィールド名
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.45 多言語問い合わせの振り分けと言及製品の特定に必要な技法
AI の概念と機能を特定する
No.46 生成モデルを Python から呼び出すときに与える値
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.47 自動運転支援 AI の多条件テストが体現する責任ある AI の原則
AI の概念と機能を特定する
No.48 継続的な音声認識を開始する SDK メソッドの選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.49 経費精算レシートの内容分類に適した Content Understanding のフィールド抽出方式
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.50 指示に記入例を添えて出力の書き方をそろえる用語
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.51 音声書き起こし用途に適した Foundry モデルの選定
AI の概念と機能を特定する
No.52 フライト変更受付の低遅延音声アシスタントに適したサービス
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.53 損保査定AIに求められるモデル特性の見極め
AI の概念と機能を特定する
No.54 プロンプト設計で出力フォーマットを明示する効果
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.55 temperature を最小にしてもなお残る応答のばらつきへの対処
AI の概念と機能を特定する
No.56 Azure AI Vision の画像解析機能の識別
AI の概念と機能を特定する
No.57 Content Understanding が解析結果を出力できる形式
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.58 バックエンドサービスから Foundry のモデルへ接続するために必要な情報
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.59 自由記述テキストからの個人情報の自動検出とマスキング
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.60 録音ファイル一括処理における Speech サービス接続設定クラスの選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.61 Content Understanding によるマルチモーダルナレッジベース構築のメリット
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.62 認証情報を保持し使い回す Speech SDK クラス
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.63 業務チャットからエージェントを利用させるチャネル統合
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.64 Azure AI Language の PII 検出機能が返す応答内容
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.65 通話録音からトピックと感情を抽出する手法の識別
AI の概念と機能を特定する
No.66 顔の属性を分析する Computer Vision 機能
AI の概念と機能を特定する
No.67 監査向けアシスタントで再現性を確保する構成パラメーターの選定
AI の概念と機能を特定する
No.68 Content Understanding によるスキーマベースの帳票情報抽出
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.69 生成 AI アシスタントの口調・応答ルールを制御する設定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.70 多様な条件下での検証が示す責任あるAIの原則
AI の概念と機能を特定する

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No.71 顔照合による本人確認に適したコンピュータービジョン機能の選択
AI の概念と機能を特定する
No.72 Azure AI Translator の主要機能（越境 EC サイトの多言語対応）
AI の概念と機能を特定する
No.73 問い合わせテキストの言語判定と個人情報検出を担う Azure AI Language の機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.74 Azure AI Content Safety が既定でスコアリングする 4 つの危害カテゴリ
AI の概念と機能を特定する
No.75 Content Understanding の信頼度スコアの解釈
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.76 音声合成結果の出力先を指定するクラス
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.77 AIチャットボットの利用条件の明示が示す責任あるAIの原則
AI の概念と機能を特定する
No.78 モデルリーダーボードで比較できる内容
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.79 テキストからの人物・組織・地名の自動検出
AI の概念と機能を特定する
No.80 博物館の音声ガイドアプリで解説文を読み上げる機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.81 特定のユーザー層を排除する設計と責任あるAIの原則
AI の概念と機能を特定する
No.82 透明性の原則に該当するシナリオの識別
AI の概念と機能を特定する
No.83 Microsoft Foundry モデルカタログの提供ベンダー
AI の概念と機能を特定する
No.84 予約サポートチャットのシステムプロンプト設計
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.85 応答を安定させるプロンプト設計の工夫
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.86 責任ある AI の原則として正しいものの識別
AI の概念と機能を特定する
No.87 視覚入力の解釈が生きる業務シーンの選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.88 テキストから自然な音声を生成する機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.89 人材紹介会社での生成 AI の出力バイアス軽減策
AI の概念と機能を特定する
No.90 通話モニタリングに適した音声認識 API 機能の選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.91 AI 査定システムにおける説明責任の確保
AI の概念と機能を特定する
No.92 Foundry ポータルでモデルを対話的に試す画面の選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.93 ライブ字幕生成に使う音声処理機能の識別
AI の概念と機能を特定する
No.94 コンテンツフィルターにブロックされた画像生成要求の扱い
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.95 音声ガイドアプリで Azure AI Speech と Voice Live が担える用途
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.96 ニューラル機械翻訳で訳文が自然になる理由
AI の概念と機能を特定する
No.97 画像分類が完全な解決策になるユースケースの識別
AI の概念と機能を特定する
No.98 生成 AI アシスタントの応答品質を評価する Foundry 機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.99 Voice Live API による音声対話パイプライン統合の利点
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.100 画像・音声・動画からの情報抽出に対応する Azure サービスの選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.101 エージェントを Microsoft Teams や Microsoft 365 Copilot で利用可能にする手順
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.102 責任あるAI「信頼性と安全性」原則の目標
AI の概念と機能を特定する
No.103 モデル比較から公開までを一か所で行える Azure のサービス
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.104 施工前後の写真を比較させるマルチモーダル活用
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.105 Content Understanding アナライザーのライフサイクル
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.106 Content Understanding と Azure OpenAI リソースの役割の違い
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.107 責任あるAIにおける「説明責任」原則の目的
AI の概念と機能を特定する
No.108 デプロイ済み生成 AI モデルとの対話・検証方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.109 Foundry のモデルを本番アプリから呼び出す際の資格情報の扱い
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.110 生成AIのグラウンディングによる利点
AI の概念と機能を特定する

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No.111 PDF 帳票から業務システム向けに項目を取り出す構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.112 複数インシデントの対応優先度と責任あるAIの原則
AI の概念と機能を特定する
No.113 マルチモーダル解析パイプラインの実行モデル
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.114 Foundry でのモデルデプロイ前にファインチューニングは必須か
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.115 経費承認フローに組み込む生成 AI 出力への責任ある AI 対応
AI の概念と機能を特定する
No.116 Foundry の評価機能が測定する生成 AI 品質メトリクス
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.117 human-in-the-loop が説明責任(Accountability)を支える理由
AI の概念と機能を特定する
No.118 begin_ から始まる Azure SDK メソッドの戻り値の扱い
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.119 マルチモーダルモデルへのテキストと画像の同時送信
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.120 研修動画の区間ごとの要約と索引付けに適した構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.121 キーフレーズ抽出結果の実務的な活用方法
AI の概念と機能を特定する
No.122 Foundry デプロイ済みモデルのエンドポイントキーの安全な取得方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.123 Azure AI Language の PII エンティティ検出メソッドが返す情報
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.124 コードを書く前にデプロイ済みモデルの応答を確認する方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.125 モデルカタログから選べるモデルの用途
AI の概念と機能を特定する
No.126 説明文から図解イラストを自動生成する AI ワークロード
AI の概念と機能を特定する
No.127 Content Understanding の Document モダリティにおける構造抽出
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.128 属性グループ間の性能差の是正が示す責任ある AI の原則
AI の概念と機能を特定する
No.129 蓄積した放送音源を検索可能にする軽量アプリの中核機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.130 マルチターン会話における文脈保持の実装方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.131 人による最終承認プロセスに対応する責任あるAIの原則
AI の概念と機能を特定する
No.132 ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングの違い
AI の概念と機能を特定する
No.133 音声 (Speech) 機能の実用例として適切なシナリオの選定
AI の概念と機能を特定する
No.134 セマンティックセグメンテーションと物体検出の技術的な違い
AI の概念と機能を特定する
No.135 エンティティリンキングとエンティティ認識の違い
AI の概念と機能を特定する
No.136 音声操作システムにおける包摂性原則の適用
AI の概念と機能を特定する
No.137 音声対話アシスタントの実装方式
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.138 人物単位で区切った書き起こしを自動化する Azure AI Speech の処理
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.139 録音済み講義音声アーカイブを一括でテキスト化する Speech 機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.140 コードを書かずにエージェントを試作する場所
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.141 オピニオンマイニングと通常のセンチメント分析の違い
AI の概念と機能を特定する
No.142 システムプロンプトとユーザープロンプトの役割の違い
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.143 音声の質問に音声と文字の両方で回答させるリクエストの指定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.144 マイク音声を継続的にテキスト化する Speech SDK クラス
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.145 デプロイ済み生成 AI モデルへの推論時の動作
AI の概念と機能を特定する
No.146 資格情報を保持せずに Foundry のモデルを呼び出す構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.147 Microsoft Foundry の位置づけの理解
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.148 生成 AI モデルの性質として正しい記述
AI の概念と機能を特定する
No.149 人間による最終確認を経て意思決定する仕組みの名称
AI の概念と機能を特定する
No.150 Foundry プロジェクトへのアクセス制御を担う技術
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.151 Content Understanding の非同期解析ジョブの開始方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.152 生成AIモデルの出力に多様性を持たせる構成パラメーターの選定
AI の概念と機能を特定する
No.153 書類と動画から同一項目を抽出するアナライザーの構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.154 エージェントから回答を得るために不足している呼び出し
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.155 独自区分への振り分けと独自語句の抽出を担う学習モデル
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.156 長尺動画の解析を組み込むバックエンドの実装方式
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.157 画像入力に対応するマルチモーダルモデルの典型シナリオ
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.158 ストレージに蓄積した講義音声を夜間にまとめてテキスト化する方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.159 キーフレーズ抽出で得られる出力の特定
AI の概念と機能を特定する
No.160 音声認識と音声合成を組み合わせたソリューションの識別
AI の概念と機能を特定する

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No.161 画像生成モデルのデプロイとアプリからの参照
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.162 グラフやエラー画面のスクリーンショットを解釈するアシスタントの実装方針
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.163 Foundry の生成 AI アプリを社内アプリから呼び出すための最初の操作
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.164 音声プロンプトに直接応答するマルチモーダル実装
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.165 言語検出機能が返す出力の内容
AI の概念と機能を特定する
No.166 Content Understanding アナライザー実行に必要なモデルデプロイ
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.167 実在しない規程を断定口調で返した生成 AI の呼称
AI の概念と機能を特定する
No.168 本人確認書類向けドメイン固有アナライザーの選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.169 オフライン環境での画像データのリクエスト埋め込み方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.170 エージェントの振る舞いを一度だけ定義する仕組み
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.171 画像からの構造化フィールド抽出に適したサービス選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.172 画像入力の形式・サイズ制限に起因する失敗への対処
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.173 Azure AI Language でテキスト分析を行う際の Python パッケージ
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.174 カスタム翻訳モデルを構築する目的
AI の概念と機能を特定する
No.175 モデルカタログの役割（基盤モデルの比較・選定）
AI の概念と機能を特定する
No.176 モデルの再学習と入力の工夫の使い分け
AI の概念と機能を特定する
No.177 長時間対話で序盤の内容が無視される生成 AI の制約
AI の概念と機能を特定する
No.178 Azure OpenAI エンベディングモデルの正しい用途
AI の概念と機能を特定する
No.179 写真を商品区分へ振り分けるビジョンタスクの選定
AI の概念と機能を特定する
No.180 音声の入出力を直接処理するマルチモーダルモデルの活用
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.181 指示に基づき新しいコンテンツを生成するワークロードの識別
AI の概念と機能を特定する
No.182 保管済み音源からの文字起こしと項目抽出をまとめて行う方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.183 ハンズフリー入力を実現する AI 技術の識別
AI の概念と機能を特定する
No.184 Content Understanding での構造化データ抽出設計
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.185 音声読み上げに適した Azure AI Speech 機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.186 情報抽出ワークロードの出力形式
AI の概念と機能を特定する
No.187 風景写真に写り込んだ文字をメタデータ化するサービス選定
AI の概念と機能を特定する
No.188 生成 AI アシスタントを支える基盤技術の組み合わせ
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.189 センチメント分析の「Mixed」判定が示す内容
AI の概念と機能を特定する
No.190 推論時に指定できるモデルパラメーター
AI の概念と機能を特定する

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No.191 良品/不良品判定に適したコンピュータービジョンのワークロード
AI の概念と機能を特定する
No.192 Foundry のシステムメッセージの挙動
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.193 ビジョン機能を持つ軽量アプリの処理フローと責務
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.194 Azure AI Language 要約機能の特徴
AI の概念と機能を特定する
No.195 Content Understanding が利用できない原因の特定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.196 OCR が実行する処理の識別
AI の概念と機能を特定する
No.197 エージェントとのやり取りの経緯を複数ターンにわたって保持するもの
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.198 生成 AI モデルの応答生成メカニズム
AI の概念と機能を特定する
No.199 プロンプトの指示（instructions）セクションの役割
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.200 AI トリアージアシスタントにおけるプライバシーとセキュリティの原則
AI の概念と機能を特定する

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No.201 多言語の運航報告に対する言語判別と固有表現の取り出し
AI の概念と機能を特定する
No.202 写真に基づく質問応答をマルチモーダルモデルで実装する
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.203 Azure AI Translator の言語コード形式
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.204 手書きアンケート用紙の画像から項目を構造化データとして取り出す方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.205 顔認識機能を利用する際の責任あるAIの要件
AI の概念と機能を特定する
No.206 統合 AI プラットフォームへの移行
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.207 更新頻度の高い社内文書に基づく回答生成パターン
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.208 Foundry プロジェクトへアクセスする Python SDK
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.209 Foundry エージェントのツール呼び出し制御設定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.210 軽量ビジョンアプリでの印刷・手書き文字抽出に適した機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.211 マルチモーダルモデルの判定結果を毎回同じ形式で受け取る
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.212 多言語の投稿を人手レビュー待ち行列へ振り分ける前処理
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.213 頻繁に改訂される社内マニュアルの Q&A に適したアーキテクチャ
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.214 AI ワークロードに該当する業務の識別
AI の概念と機能を特定する
No.215 レイアウトが異なる報告書から一定の構造で値を抽出する設定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.216 生成される応答の最大トークン数を制御する設定
AI の概念と機能を特定する
No.217 AI人材マッチングシステムにおける個人情報保護の取り組み
AI の概念と機能を特定する
No.218 デプロイ済みチャットモデルをアプリから呼び出す方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.219 フィールド値の生成方式（そのまま抜き出す／内容から作る）の使い分け
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.220 物体検出の出力から読み取れる情報
AI の概念と機能を特定する

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No.221 生成AIチャットボットの責任ある運用対策
AI の概念と機能を特定する
No.222 Foundry Agent Service を呼び出すクライアント実装の方針
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.223 SNS投稿から話題のキーワードを洗い出すテキスト分析機能
AI の概念と機能を特定する
No.224 意見メールの要約と個人情報の伏せ字化を担うテキスト分析サービス
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.225 声で受け答えする接客スタンドに適した機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.226 複雑な推論と多段階計画に適したモデルファミリーの選定
AI の概念と機能を特定する
No.227 マルチモーダルモデルによる画像解釈の適用シナリオ
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.228 通話録音からの項目抽出でアナライザーに必要な定義
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.229 顔検出と顔分析の機能面の違い
AI の概念と機能を特定する
No.230 プロンプトに含めた業務データの二次利用と処理される場所
AI の概念と機能を特定する

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No.231 融資審査 AI における公平性原則の適用
AI の概念と機能を特定する
No.232 既存写真の一部を差し替える画像編集の実現方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.233 確信度に応じた自動化と人による確認の設計（信頼性と安全性）
AI の概念と機能を特定する
No.234 音声コンテンツを検索可能にするContent Understandingアナライザーの選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.235 GPT-Image デプロイでの画像生成に使う API
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.236 写真ライブラリを自然文で検索できるようにする Content Understanding アナライザーの選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.237 意図に近い画像を得るためのプロンプトの書き方
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.238 システムプロンプトとユーザープロンプトの役割分担
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.239 Microsoft Foundry の評価機能でできること
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.240 カタログのモデルをアプリから呼び出すまでの準備作業
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.241 レート上限で失敗する生成要求への対応
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.242 Foundry SDK でエージェントをコードから作成する処理
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.243 シナリオに該当する生成AIワークロードの識別
AI の概念と機能を特定する
No.244 有害な入力と応答をブロックする Foundry の機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.245 マルチモーダルモデルへの画像入力形式
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.246 スキャン資料を全文検索可能にする機能の選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.247 生成画像に付与される来歴情報（Content Credentials）の役割
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.248 身分証明書からの主要フィールド抽出（事前構築済みアナライザー）
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.249 アクセシビリティ向けテキスト読み上げに適した Foundry Tools の選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.250 個人情報の暗号化とアクセス制限が示す責任あるAIの原則
AI の概念と機能を特定する

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No.251 SNS レビュー分析パイプラインでの言語判定機能の選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.252 パレット積載確認とナンバープレート読み取りに必要な CV 機能
AI の概念と機能を特定する
No.253 声紋認証を用いた本人確認と責任ある AI の原則
AI の概念と機能を特定する
No.254 画像を解釈し自然文で応答するマルチモーダルモデルの活用
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.255 プレイグラウンドでの画像入力の事前検証
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.256 Foundry の評価で確認できる出力品質の観点
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.257 Microsoft Foundry を使い始める際の最初の手順
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.258 Microsoft Foundry ポータル単体で完結できる作業の識別
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.259 モデルカタログでのデプロイ前性能確認
AI の概念と機能を特定する
No.260 エンティティ認識が実行するタスクの特定
AI の概念と機能を特定する

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No.261 ビジョン対応マルチモーダルモデルの画像入力に関する正しい記述
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.262 多言語問い合わせの自動振り分けに使う言語検出機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.263 モデルデプロイ時のリージョン選択がもたらす効果
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.264 リアルタイム文字起こしと高速文字起こしの違い（動画配信の字幕生成）
AI の概念と機能を特定する
No.265 ビジョン対応モデルへの画像提供方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.266 利用が断続的なモデルに適した Foundry のデプロイ方法
AI の概念と機能を特定する
No.267 求人マッチングAIにおける公平性の確保策
AI の概念と機能を特定する
No.268 LLM が応答を生成する際に予測する基本単位
AI の概念と機能を特定する
No.269 人間によるレビューと承認が示す責任ある AI 原則
AI の概念と機能を特定する
No.270 画像の自由な質問応答に適したモデル種別の選定
AI の概念と機能を特定する

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No.271 下書きと仕上げで使い分ける画像生成の quality 設定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.272 読める概要文が必要な場合に選ぶテキスト分析手法
AI の概念と機能を特定する
No.273 Foundry でのノーコードエージェント構築機能の識別
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.274 Azure Speech SDK の Python パッケージ名
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.275 マルチモーダルモデルへの画像入力の標準的な渡し方
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.276 Content Understanding を使い始めるための前提条件
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.277 点検動画から項目を取り出す Content Understanding の実装
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.278 公開済みエージェントをモバイルアプリから呼び出す方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.279 Azure AI Speech による読み上げアプリの実装
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.280 生成AIの有害コンテンツ防止に有効な対策
AI の概念と機能を特定する

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No.281 画像入力の detail 設定とトークン消費のトレードオフ
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.282 生成 AI の言語モデルで実現できる機能の選定
AI の概念と機能を特定する
No.283 画像入力への長い応答を段階的に画面表示する実装方針
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.284 顔検出が失敗しやすい条件（コンサート会場の入場管理）
AI の概念と機能を特定する
No.285 蔵書カードの撮影画像をテキスト化する Vision の機能
AI の概念と機能を特定する
No.286 独自フォーマット点検表からの情報抽出、最初に行うべき準備
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.287 生成 AI アシスタント公開時のリリース完了条件
AI の概念と機能を特定する
No.288 文書・音声・画像をまとめて扱う情報抽出の構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.289 マルチモーダルモデルに任せるべきでない用途の識別
AI の概念と機能を特定する
No.290 画像生成リクエストで指定する出力サイズと生成枚数
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.291 判断根拠の開示に対応する責任あるAIの原則
AI の概念と機能を特定する
No.292 マルチモーダルリクエストにおける画像コンテンツ型の指定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.293 自律的に行動を選択する AI エージェントの特徴
AI の概念と機能を特定する
No.294 Azure AI Face で取得できる顔属性
AI の概念と機能を特定する
No.295 ドキュメント全体分析とオピニオンマイニングの結果差異
AI の概念と機能を特定する
No.296 複数プロバイダーのモデルを比較・デプロイする機能
AI の概念と機能を特定する
No.297 生成画像を公開前に検査する軽量アプリの役割分担
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.298 1 回の生成量に確実な頭打ちを設けるモデル呼び出し設定
AI の概念と機能を特定する
No.299 青果選別ラインの不良品検知とラベル読み取りに必要な AI Vision 機能
AI の概念と機能を特定する
No.300 写真に関する自由形式の質問に答えるチャットボットの実装方針
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

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No.301 紙文書を検索可能な PDF にするコンピュータービジョン技術
AI の概念と機能を特定する
No.302 モデルカタログ・Azure OpenAI サービス・Foundry の役割分担
AI の概念と機能を特定する
No.303 生成 AI アプリの入出力から有害な内容を検出してブロックする仕組み
AI の概念と機能を特定する
No.304 Foundry のモデルデプロイでデータゾーン内に処理を限定するタイプ
AI の概念と機能を特定する
No.305 音声合成結果をファイル保存するための Speech SDK 構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.306 記事本文をナレーション音声にする Azure AI Speech の機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.307 作業報告書のスキャン画像から定型項目を取り出す構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.308 監査可能なログと責任の所在を定める組織の仕組み
AI の概念と機能を特定する
No.309 LRO ポーラーから最終的な解析結果を取得する方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.310 音声認識（Speech-to-Text）機能の説明
AI の概念と機能を特定する

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No.311 技術的なガードレールの具体例（コンテンツフィルター）
AI の概念と機能を特定する
No.312 セマンティックセグメンテーションとオブジェクト検出の違い
AI の概念と機能を特定する
No.313 モデル構成パラメーター temperature の設定タイミング
AI の概念と機能を特定する
No.314 Foundry SDK 呼び出しにおけるデプロイ名の指定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.315 Azure OpenAI Service が担う機能と他サービスが担う機能の切り分け(3つ)
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No.316 導入前に機能の限界と推奨用途を確認できる公開文書
AI の概念と機能を特定する
No.317 プロンプト指示では構成できないインフラ設定
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No.318 既存の公開URLを使った画像の参照方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.319 責任ある AI の「包摂性」に該当する取り組み
AI の概念と機能を特定する
No.320 会話言語理解（CLU）プロジェクトで定義する主要素
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No.321 大規模事前学習済みの汎用モデルを指す総称
AI の概念と機能を特定する
No.322 伝票からの項目抽出に適した技法
AI の概念と機能を特定する
No.323 Azure AI Speech SDK による単発音声認識メソッドの選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.324 作業マニュアルの音声読み上げに適した Speech 機能の選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.325 生成AIワークロードとエージェントAIワークロードの違い
AI の概念と機能を特定する
No.326 撮影済み写真をマルチモーダルモデルへ渡す実装
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.327 報告書内のグラフや図の内容を質問応答に使えるようにする抽出手法
AI の概念と機能を特定する
No.328 OpenAI モデルを REST API で利用できるサービスの特定
AI の概念と機能を特定する
No.329 Content Understanding を用いた多様な形式の情報抽出で共通する実装方針
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.330 物体検出に該当するユースケースの識別
AI の概念と機能を特定する

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No.331 保険 AI アシスタントの開示が体現する責任ある AI の原則
AI の概念と機能を特定する
No.332 従業員満足度調査コメントの感情極性判定に適した技法
AI の概念と機能を特定する
No.333 複数デプロイへのリクエスト振り分け方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.334 Azure Content Understanding のカスタムアナライザーの処理モデル
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.335 Foundry 画像生成モデルの業務活用ユースケース
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No.336 録音通話を検索可能なテキストに変換する AI 能力の識別
AI の概念と機能を特定する
No.337 モデルデプロイのレート制限（429 エラー）への対処
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.338 顔の位置検出と顔属性の分析に適したサービス
AI の概念と機能を特定する
No.339 信頼度スコアのしきい値による人手確認への振り分け設計
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No.340 流出が疑われる API キーをサービスを止めずに入れ替える手順
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No.341 商品カタログの代替テキストを自動生成する実装方針
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No.342 Content Understanding における動画解析の共通利点
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No.343 音声翻訳で異なる言語のテキストへ変換できるか
AI の概念と機能を特定する
No.344 一貫したトーンと出力形式を維持するための構成
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.345 Foundry モデルカタログで推奨される画像生成モデルファミリーの選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.346 Microsoft Foundry のバッチ処理で画像の解析結果を受け取る流れ
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.347 自律的な発注判断を行うAIワークロードの識別
AI の概念と機能を特定する
No.348 画像生成モデルを Python SDK から利用するスクリプトの書き方(2つ)
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No.349 音声モダリティの Content Understanding アナライザー起動前の準備
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No.350 Foundry SDKでのマルチモーダルメッセージ構成
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No.351 チャット補完で応答方針を固定する方法
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No.352 マルチモーダルリクエストにおけるテキストコンテンツ型の指定
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No.353 検品カメラ映像から複数の荷物を個別識別するCVタスク
AI の概念と機能を特定する
No.354 顔の有無判定に必要な最小限のCV機能
AI の概念と機能を特定する
No.355 医薬品パッケージからの構造化情報抽出
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.356 判例文の意味的検索に用いるモデルの種類
AI の概念と機能を特定する
No.357 オリジナルコンテンツを作り出す AI システムの分類
AI の概念と機能を特定する
No.358 テキスト読み上げの声質・速度制御
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.359 医療記録 AI システムにおけるプライバシーとセキュリティ原則
AI の概念と機能を特定する
No.360 病害範囲の面積算出に向けた教師データの注釈
AI の概念と機能を特定する

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No.361 制限されたネットワークでの画像データの受け渡し方式
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No.362 マルチモーダルモデルへの画像とテキストの同時入力
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No.363 Microsoft Foundry ポータルが提供する機能の識別
AI の概念と機能を特定する
No.364 情報抽出ワークロードの識別（保険金請求書類の検索可能化）
AI の概念と機能を特定する
No.365 Foundry Agent Service でエージェントの振る舞いを定義する基本要素
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.366 統合済み音声対話 API の選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.367 テキストを音声化する Azure AI Speech の機能
AI の概念と機能を特定する
No.368 Foundry のモデルカタログをプレイグラウンドで試す前提条件
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No.369 Content Understanding の解析結果に含まれる 2 種類の内容
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No.370 基盤モデルの比較・デプロイを行う Foundry の機能
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No.371 エージェントが外部システムへ実行時アクセスする仕組み
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No.372 口コミ本文から施設名・地名を種類別に取り出す機能の選定
AI の概念と機能を特定する
No.373 非同期解析ジョブ完了後の抽出結果取得方法
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No.374 Microsoft Foundry の柱（pillar）構成
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No.375 Foundry でのモデルデプロイ名と基盤モデル名の違い
AI の概念と機能を特定する
No.376 Azure OpenAI エンドポイントの構成（リソース名の特定）
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No.377 キーフレーズ抽出だけで対応できる要件の見極め
AI の概念と機能を特定する
No.378 責任あるAIの説明責任(Accountability)原則ー設備保守AIの事例
AI の概念と機能を特定する
No.379 生成AIの主な目的ー人事部門での活用例
AI の概念と機能を特定する
No.380 自然文の質問に文書から回答するワークロードの識別
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No.381 生成画像の受け取り形式と長期保存を両立する実装
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No.382 通話ログの個人情報を検出・秘匿化する Azure AI Language 機能
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No.383 通話記録テキストの分析に用いる Azure AI Language の機能の組み合わせ
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No.384 LRO ポーラーから解析結果を取得する SDK メソッド
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No.385 様式が異なる作業報告書から項目値を取り出す構成
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No.386 画像を解釈する要件と画像を作る要件でのモデル種別の組み合わせ
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No.387 Content Understanding による点検動画からの構造化情報抽出
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.388 生成 AI モデルの推論時の応答生成の仕組み
AI の概念と機能を特定する
No.389 採用選考 AI の公平性を確認する取り組み
AI の概念と機能を特定する
No.390 責任ある生成 AI の「測定」段階で行う作業
AI の概念と機能を特定する

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No.391 通話録音の非同期解析を開始する SDK メソッド
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No.392 長い契約書を 1 回の要求で渡す用途でのモデル選定の判断基準
AI の概念と機能を特定する
No.393 録音済み通話をまとめて文字起こしする機能の選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.394 果実を 1 個ずつ数えて位置を得るビジョンモデルの選定
AI の概念と機能を特定する
No.395 一定で大量のリクエストと安定した応答時間が求められる場合のデプロイの種類
AI の概念と機能を特定する
No.396 名簿と照合して写真の人物を特定する
AI の概念と機能を特定する
No.397 音声メモをテキスト化する用途に適した Speech to Text の活用シナリオ
AI の概念と機能を特定する
No.398 Content Understanding を呼び出すアプリの認証方式の選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.399 前処理なしで音声プロンプトを扱うモデルの選定
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No.400 Foundry のビジョン機能を使った軽量アプリ構成
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No.401 Content Understanding 音声アナライザーの機能
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No.402 窓口録音の文字起こしと読み上げに使う音声機能
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No.403 Foundry エージェントへのナレッジソース接続
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No.404 メール本文から固有表現を抽出する Azure AI Language の機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.405 責任ある AI の原則ー包摂性の具体例
AI の概念と機能を特定する
No.406 動画の内容を扱う要件ごとの手段の使い分け
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No.407 台本から映像とナレーションを作る際のモデル選定
AI の概念と機能を特定する
No.408 研修動画から音声と画面表示テキストを一括抽出する機能
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No.409 Voice Live API が備える機能の選択
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No.410 音声で受け答えする案内アプリの前段・後段の処理
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No.411 モデル選定前の性能比較機能の特定
AI の概念と機能を特定する
No.412 自然言語の説明から画像を生成する AI ワークロードの特定
AI の概念と機能を特定する
No.413 商品検品システムにおけるコンピュータービジョンの技術
AI の概念と機能を特定する
No.414 生成 AI モデルによるテキスト生成の基本原理
AI の概念と機能を特定する
No.415 Content Understanding のスキーマで定義する内容（フィールドの型・構造）
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.416 手書きを含む申込書からの情報抽出に適した Content Understanding 機能
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.417 モデルカタログとデプロイの関係
AI の概念と機能を特定する
No.418 大容量・長尺の動画が解析できないときの対処
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No.419 説明文から架空の景観イメージを作る手段の選定
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No.420 Content Understanding のベースアナライザーの識別
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No.421 Foundry SDK でモデル推論とエージェント操作を行う起点
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.422 Foundry SDK でチャットモデルへ送るメッセージ構造の理解
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.423 Content Understanding SDK の非同期処理の挙動
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.424 動画コンテンツ向けプレビルドアナライザーの選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.425 用途で選ぶ Azure OpenAI の文章生成モデルと画像生成モデル
AI の概念と機能を特定する
No.426 研修動画の検索用メタデータ作成に組み合わせる抽出手法
AI の概念と機能を特定する
No.427 社内報アーカイブからの社員名・部署名・拠点名の識別
AI の概念と機能を特定する
No.428 生成 AI アシスタント公開後の運用体制の整備
AI の概念と機能を特定する
No.429 Foundry エージェントの Tools と Knowledge の分類（IT ヘルプデスク）
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No.430 Azure AI Search の役割
AI の概念と機能を特定する

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No.431 システム指示（システムプロンプト）の役割
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.432 Foundry Tools の Azure AI Speech で講演動画をバッチ文字起こしする機能の選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.433 Foundry Agent Service の tool_choice パラメーターの動作
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.434 宿泊レビューのセンチメント判定バッチの実装方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.435 定型応答のみを返すチャットボットとAIエージェントの違い
AI の概念と機能を特定する
No.436 Foundry SDK による軽量チャットクライアントの基本実装
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.437 モデルカタログによるモデル比較機能
AI の概念と機能を特定する
No.438 想定外の状況下でも安全に動作する要件が示す責任あるAIの原則
AI の概念と機能を特定する
No.439 毎月改訂される社内規程に沿った応答を作らせる方針
AI の概念と機能を特定する
No.440 Azure AI Voice Live が自動化する会話パイプライン
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No.441 音声合成を実行するクラスの選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.442 来場者が写り込む写真を扱う案内アプリのプライバシー対策
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.443 Content Understanding と基本的な OCR の違い（スキーマ駆動の構造化抽出）
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.444 責任ある生成 AI の「緩和」段階で行う作業の識別
AI の概念と機能を特定する
No.445 マルチモーダル画像解析アプリの実装に関する正しい記述
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.446 議会中継の録画から項目を構造化して取り出す仕組み
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.447 画像生成モデル呼び出し時の model パラメーター
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.448 Azure OpenAI Service が提供するモデルの組み合わせ
AI の概念と機能を特定する
No.449 テキストから画像を生成する生成AIモデルの種別
AI の概念と機能を特定する
No.450 候補者評価要約の自動生成と透明性の原則
AI の概念と機能を特定する

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No.451 指示文だけから新しい絵柄を作るモデルの選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.452 頻繁に更新される情報をRAGで反映する利点
AI の概念と機能を特定する
No.453 モデルカタログのデプロイ方式の選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.454 応答を信頼できるデータに根拠付ける概念
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.455 エージェントへの社内文書検索機能の追加
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.456 言語間のテキスト自動変換に対応するNLP機能の選択
AI の概念と機能を特定する
No.457 公平性(Fairness)原則に沿った検証項目の選定
AI の概念と機能を特定する
No.458 Azure Content Understanding の動画分析ジョブ送信直後の応答
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.459 Content Understanding を用いた大量文書のバックグラウンド処理設計
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.460 Foundry エージェントの動作確認に適した機能
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No.461 画像と要約指示を同時に処理するマルチモーダル実装
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.462 現場点検報告書からのフィールド抽出に適したサービス
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.463 契約書内の重要項目を識別する Azure AI Language 機能
AI の概念と機能を特定する
No.464 撮影した帳票から定型項目を構造化抽出する手段の選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.465 閉域接続と監査が要件の生成 AI 導入方式
AI の概念と機能を特定する
No.466 音声合成（テキスト読み上げ）を行う Speech SDK クラスの選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.467 Foundry 画像生成モデルの用途識別
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.468 Foundry モデルカタログの画像生成モデル
AI の概念と機能を特定する
No.469 Azure AI Speech への接続を初期化する Speech SDK クラス
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.470 temperature パラメータが制御する内容
AI の概念と機能を特定する

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No.471 自動車保険の保険料算出における属性差別と責任あるAIの原則
AI の概念と機能を特定する
No.472 箇条書きから商品紹介文を生成する用途に適したサービスの選択
AI の概念と機能を特定する
No.473 顧客レビューの感情・キーワード集計に該当するAIワークロード
AI の概念と機能を特定する
No.474 責任ある AI の検討を始めるタイミング：生命保険の請求査定 AI
AI の概念と機能を特定する
No.475 Content Understanding の利用に必要な前提リソース
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.476 モデル応答の最大長を制御するパラメーター
AI の概念と機能を特定する
No.477 会話全体で一貫した応答スタイルを維持する設定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.478 Content Understanding と Document Intelligence の使い分け
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.479 抽出フィールドに型を定義することで後続の業務処理が得る利点
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.480 プロンプトに具体例を含める手法の名称
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No.481 分野ラベル振り分けに適したテキスト分析技法
AI の概念と機能を特定する
No.482 生成される案文の振れ幅を広げる設定
AI の概念と機能を特定する
No.483 デプロイ後にアプリケーションが接続する先
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.484 録音ファイル一括処理における音声入力元指定クラスの選定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.485 抽出結果を基幹システムへ登録する前に行う後処理の設計
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.486 自由記述の個人情報を伏せてから外部分析へ渡す方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.487 マルチモーダルリクエストでテキストと画像をまとめて送信する方法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.488 追加学習なしで分類精度を高めるプロンプト技法
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.489 会話履歴に含めるモデル応答のロール指定
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.490 Microsoft Foundry における「プロジェクト」の役割
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No.491 交通量調査の静止画解析に用いるビジョン機能の選定
AI の概念と機能を特定する
No.492 同じ依頼から毎回違う言い回しの案を得るための設定
AI の概念と機能を特定する
No.493 センチメント分析の効果的な活用シーンの識別
AI の概念と機能を特定する
No.494 長い監査報告書を読める短文にまとめる機能の選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.495 短い要点から詳細な文章を自動生成するワークロードの識別
AI の概念と機能を特定する
No.496 Content Understanding でカスタムアナライザーの構築が正当化されるケース
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.497 単発の音声コマンドをブロッキングで受け取る SDK メソッドの選択
Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する
No.498 棚画像から商品の位置を得るモデルに付けるラベル
AI の概念と機能を特定する
No.499 責任ある AI の原則: 包摂性を体現する機能
AI の概念と機能を特定する
No.500 生成 AI アプリ開発を一元化するプラットフォームの選定
AI の概念と機能を特定する

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