Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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• 知識項目2.4.1：Foundry Tools の Azure Content Understanding を使用した文書・フォームからの情報抽出

分野2：Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

タスクステートメント2.4：Foundry を使用して情報抽出用の 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
• 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
• 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
• 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
• No.57 Content Understanding が解析結果を出力できる形式
• 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
• No.68 Content Understanding によるスキーマベースの帳票情報抽出
• No.75 Content Understanding の信頼度スコアの解釈
• 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
• No.105 Content Understanding アナライザーのライフサイクル
• No.106 Content Understanding と Azure OpenAI リソースの役割の違い
• 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
• No.127 Content Understanding の Document モダリティにおける構造抽出
• No.151 Content Understanding の非同期解析ジョブの開始方法
• 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
• 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
• No.184 Content Understanding での構造化データ抽出設計
• 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
• 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
• 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
• 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）
• No.276 Content Understanding を使い始めるための前提条件
• 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
• 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
• 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
• 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）
• 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
• 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）
• 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
• No.475 Content Understanding の利用に必要な前提リソース
• No.478 Content Understanding と Document Intelligence の使い分け
• 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
• 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