Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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• タスクステートメント1.3：AI ワークロードを特定する

分野1：AI の概念と機能を特定する

• No.6 画像分類モデルが返した「みかん 88%」の読み方
• 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
• 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
• No.24 エージェント型 AI のユースケースの識別
• 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
• 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
• 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
• 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
• No.56 Azure AI Vision の画像解析機能の識別
• 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
• No.66 顔の属性を分析する Computer Vision 機能
• 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
• No.72 Azure AI Translator の主要機能（越境 EC サイトの多言語対応）
• No.79 テキストからの人物・組織・地名の自動検出
• No.93 ライブ字幕生成に使う音声処理機能の識別
• No.96 ニューラル機械翻訳で訳文が自然になる理由
• 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
• No.121 キーフレーズ抽出結果の実務的な活用方法
• 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
• No.133 音声 (Speech) 機能の実用例として適切なシナリオの選定
• 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
• 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
• 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
• No.159 キーフレーズ抽出で得られる出力の特定
• 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
• No.165 言語検出機能が返す出力の内容
• No.174 カスタム翻訳モデルを構築する目的
• 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
• 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
• No.183 ハンズフリー入力を実現する AI 技術の識別
• No.186 情報抽出ワークロードの出力形式
• 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
• No.189 センチメント分析の「Mixed」判定が示す内容
• 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
• No.194 Azure AI Language 要約機能の特徴
• No.196 OCR が実行する処理の識別
• 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
• No.214 AI ワークロードに該当する業務の識別
• No.220 物体検出の出力から読み取れる情報
• 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
• 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
• No.229 顔検出と顔分析の機能面の違い
• No.243 シナリオに該当する生成AIワークロードの識別
• 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
• No.260 エンティティ認識が実行するタスクの特定
• 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
• 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）
• 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
• No.282 生成 AI の言語モデルで実現できる機能の選定
• 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）
• No.285 蔵書カードの撮影画像をテキスト化する Vision の機能
• No.293 自律的に行動を選択する AI エージェントの特徴
• No.294 Azure AI Face で取得できる顔属性
• 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
• 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
• 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
• No.310 音声認識（Speech-to-Text）機能の説明
• 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
• No.322 伝票からの項目抽出に適した技法
• 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
• 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
• No.330 物体検出に該当するユースケースの識別
• 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
• 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
• No.338 顔の位置検出と顔属性の分析に適したサービス
• No.343 音声翻訳で異なる言語のテキストへ変換できるか
• No.347 自律的な発注判断を行うAIワークロードの識別
• 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
• No.354 顔の有無判定に必要な最小限のCV機能
• 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
• No.360 病害範囲の面積算出に向けた教師データの注釈
• 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）
• No.367 テキストを音声化する Azure AI Speech の機能
• 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
• No.377 キーフレーズ抽出だけで対応できる要件の見極め
• No.379 生成AIの主な目的ー人事部門での活用例
• 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
• 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
• No.396 名簿と照合して写真の人物を特定する
• 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
• 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
• 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
• 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
• No.419 説明文から架空の景観イメージを作る手段の選定
• 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
• 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
• No.430 Azure AI Search の役割
• 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
• 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
• No.463 契約書内の重要項目を識別する Azure AI Language 機能
• 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
• 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
• No.481 分野ラベル振り分けに適したテキスト分析技法
• 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
• No.493 センチメント分析の効果的な活用シーンの識別
• 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
• 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