AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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正解

A. Amazon Textract

Amazon Textract は、スキャンした文書やPDFから印刷文字だけでなく手書き文字も抽出できるOCR／文書解析サービスです。
単なる文字認識にとどまらず、フォーム（キーと値のペア）やテーブル（表）の構造まで機械学習で抽出できる点が特徴です。
「スキャンした文書」「手書きの単語や文字」という要件にそのまま合致する唯一の選択肢です。

B. Amazon Rekognition

Amazon Rekognition は、画像・動画の分析（物体検出、顔認識、有害コンテンツ検出など）を行うサービスです。
画像内の文字を検出する DetectText 機能はありますが、これは看板やナンバープレートなど短いテキスト向けで、文書ページ全体や手書きの本格的な読み取りには設計されていません。
文書からのテキスト抽出という要件では Textract が正しい選択です。

C. Amazon Kendra

Amazon Kendra は、社内ドキュメントを横断して検索できるインテリジェント検索サービスです。
すでにテキスト化された文書から「必要な情報を探す」ことが役割であり、スキャン画像から文字を読み取る機能はありません。
Textract で抽出したテキストを Kendra で検索する、という後段のサービスと理解しておくと混同しません。

D. Amazon Transcribe

Amazon Transcribe は、音声をテキストに変換する（文字起こし）サービスです。
会議録音やコールセンター通話の書き起こしに使うもので、扱う入力は音声であり、スキャン文書ではありません。
「文字起こし」という語感が紛らわしいだけで、本問の要件とは入力メディアが根本的に異なります。

正解への思考ルート

問題文から要件を抽出し、選択肢の適否を判断するのがポイントです。

要件	判断ポイント
スキャンした文書（紙・PDF）が入力である	文書からのテキスト抽出に特化しているのは Amazon Textract。音声入力の Transcribe は対象外 →選択肢（D）を消す
手書きの単語や文字を抽出する	Textract は手書き文字（Handwriting）の抽出に対応。汎用画像分析の Rekognition では文書の手書き読み取りは担えない →選択肢（A）が正解／選択肢（B）を消す
求めているのは「抽出」であって「検索」ではない	Amazon Kendra は既存テキストを検索するサービスで、画像から文字を起こす機能はない →選択肢（C）を消す
機械学習搭載のマネージドサービスで実現したい	Textract はフォームやテーブル構造まで抽出でき、独自OCRの構築が不要 →選択肢（A）が正解

ひっかけポイント

• Amazon Rekognition にも文字検出（DetectText）があるため紛らわしいが、看板・標識など画像中の短いテキスト向け。文書の手書き読み取りは Textract と切り分ける
• Amazon Transcribe の「文字起こし」という語に引かれるのが罠。入力が音声か文書かで即座に判別できる
• Amazon Kendra は文書を扱うサービスなので選びたくなるが、役割は検索であって抽出ではない。Textract →（テキスト化）→ Kendra という順序関係を覚える
• 「手書き」というキーワードは Textract を指すほぼ決定打。印刷文字だけでなく手書きにも対応する点が試験で問われる

出題バリエーション

同じ知識が本番では条件を変えて出題されます。

問題文がこう変わったら	正解はこう変わる
「録音した顧客との通話をテキスト化したい」	Amazon Transcribe が正解に変わる。
「画像から人物や物体、不適切コンテンツを検出したい」	Amazon Rekognition が正解に変わる。
「抽出済みの社内文書から自然言語で答えを検索したい」	Amazon Kendra が正解軸に。
「抽出したテキストから固有名詞や感情を分析したい」	Amazon Comprehend が正解軸に（Textract の後段処理）。
「請求書や領収書から金額・日付などの項目を自動で取り出したい」	Amazon Textract の請求書・領収書解析（AnalyzeExpense）が論点になる。

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