Azure AI Fundamentals（AI-901）の練習問題（当サイト作成）

正解：ウ（透明性）　当サイトの解答

• ア × 誤り 「判断」の話なので、公平性だと考えた

  公平性は、似た状況の人に同じ結果を出し、グループによって扱いを変えないことです。判断の理由を説明する話とは別の原則です。

• イ × 誤り AI の出力を信頼できることと、説明できることを同じだと考えた

  信頼性と安全性は、想定外の状況でも安全に、一貫して動くことです。判断理由の説明は含みません。

• ウ ○ 正しい

  透明性は、AI の判断がどう下されたかを人が理解できることです。判断理由の説明（解釈可能性）はその中心です。

• エ × 誤り 「説明」という語から、説明責任だと考えた

  説明責任は、AI を設計・運用する人が運用に責任を持ち、人が意味のある管理を保つことです。個々の判断理由を示すことではありません。

正解：エ（0.2 のような低い値にする。）　当サイトの解答

• ア × 誤り 値が高いほど丁寧で正確な回答になると考えた

  高い値は出力をよりランダムで多様にします。毎回同じ回答にしたい用途とは逆です。

• イ × 誤り temperature は回答のばらつきに影響しないと考えた

  temperature は出力のランダムさを変える設定で、低くすると回答が安定します。

• ウ × 誤り デプロイの種類が回答の安定さを決めると考えた

  デプロイの種類は、処理する場所や課金の方法などを決めます。回答のばらつきは temperature などのパラメーターで調整します。

• エ ○ 正しい

  低い値は出力を焦点の定まった具体的なものにします。FAQ のように、毎回近い回答を返したい用途に合います。

正解：イ（text to speech（テキストを音声にする））　当サイトの解答

• ア × 誤り 音声が関わるので、音声をテキストにする機能だと考えた

  speech to text は音声をテキストに変えます。今回は、テキストから音声を作りたい場面で、向きが逆です。

• イ ○ 正しい

  text to speech は、入力したテキストを、人のような合成音声に変えます。電子書籍をオーディオブックにする用途にも挙げられています。

• ウ × 誤り 音声を扱う機能なら、どれでも同じだと考えた

  speech translation は、話された音声をほかの言語に翻訳します。テキストを読み上げる機能ではありません。

• エ × 誤り 音声の周辺機能を、音声を作る機能と取り違えた

  language identification は、音声に含まれる言語を見分けます。音声を作る機能ではありません。

正解：ア（Data Zone Standard）　当サイトの解答

• ア ○ 正しい

  Data Zone Standard は、処理を指定したデータゾーン（US・EU・APAC）の中に限り、従量課金で使えます。

• イ × 誤り Global は広い範囲を守ってくれる、という印象で選んだ

  Global の種類は、任意の Azure リージョンで処理され得ます。処理をデータゾーン内に限る要件には合いません。

• ウ × 誤り Batch が安いので、データゾーンの要件にも合うと考えた

  Global Batch も処理場所は任意のリージョンです。しかも非同期で、24 時間を目標に処理する形で、通常の応答向きではありません。

• エ × 誤り 名前から、手軽に始められる標準の選択肢だと考えた

  Developer は、ファインチューニングしたモデルの評価用です。データ所在地の保証も SLA もなく、24 時間で削除されます。

正解：ア（システムメッセージに、指示として書く。）　当サイトの解答

• ア ○ 正しい

  チャット形式では、モデルへの指示はシステムメッセージに書きます。税金の質問だけに答える、という例も出典にあります。

• イ × 誤り 動作を変えるには再学習が必要だと考えた

  指示や例をプロンプトに入れれば、モデルを変えずに応答を方向づけられます。再学習は必須ではありません。

• ウ × 誤り temperature が、守らせるルールの強さを決めると考えた

  temperature は出力のランダムさを変える設定です。答える範囲を決める指示にはなりません。

• エ × 誤り アシスタントの役割の発言に、ルールを書くと考えた

  アシスタントの発言は、例の応答（few-shot）として使うものです。全体への指示はシステムメッセージに書きます。

正解：イ（Prompt agent）　当サイトの解答

• ア × 誤り 本格的な運用向けなので、いつもこちらが適切だと考えた

  Hosted agent は、自分のコードをコンテナーなどで持ち込む形です。コードを管理しない要件には合いません。

• イ ○ 正しい

  Prompt agent は、指示・モデル・ツールを設定すれば Foundry が動かします。コードもコンテナーも管理しません。

• ウ × 誤り 「プロンプトで動くエージェント」なら音声用でも同じだと考えた

  Voice-based prompt agent は、リアルタイムの音声会話用です。今回は音声の要件がありません。

• エ × 誤り 手軽なので、コードを書く形も管理不要だと考えた

  この形は、エージェントの定義を自分のアプリのコード側に持ちます。設定だけで動かしたい要件とは違います。

正解：ウ（Azure Content Understanding in Foundry Tools）　当サイトの解答

• ア × 誤り PDF を読み上げる機能だと考えた

  text to speech は、テキストを音声にします。文書から項目を取り出す機能ではありません。

• イ × 誤り テキストから重要な語を抜くなら、項目抽出も同じだと考えた

  key phrase extraction は、テキストの主な概念を一覧で返します。項目ごとの値や信頼度を、スキーマで決めて取り出す機能ではありません。

• ウ ○ 正しい

  Content Understanding は、文書から、定義したスキーマに沿った項目を取り出し、信頼度スコアも付けます。請求書の処理が用途に挙がっています。

• エ × 誤り 「項目を取り出す」機能なら、固有表現抽出も同じだと考えた

  named entity recognition は、テキスト中の語句を決まった種類に分類します。スキーマを定義して、文書から項目を取り出す機能ではありません。

正解：エ（PII detection（個人を特定できる情報の検出））　当サイトの解答

• ア × 誤り チャットの記録を扱うので感情分析だと考えた

  sentiment analysis は、文章の肯定・否定などの感情を調べます。個人情報を見つける機能ではありません。

• イ × 誤り 目立つ語を抜く機能が、重要な情報の検出も兼ねると考えた

  key phrase extraction は、文章の主な概念を返します。個人情報かどうかを見分ける機能ではありません。

• ウ × 誤り テキストの前処理は、どれも同じだと考えた

  language detection は、テキストが何語で書かれているかを調べます。個人情報とは関係がありません。

• エ ○ 正しい

  PII detection は、テキストや会話の中から、個人に関連する情報を見つけ、伏せる用途に使えます。

正解：ア（batch transcription）　当サイトの解答

• ア ○ 正しい

  batch transcription は、大量の音声を非同期にまとめて処理する方法です。保存済みの録音を一括でテキストにしたい要件に合います。

• イ × 誤り 録音の文字起こしは、すべてリアルタイムの方法だと考えた

  real-time transcription は、ストリーミングの音声向けです。保存済みの録音を一括処理する用途とは違います。

• ウ × 誤り 音声とテキストの変換の向きを取り違えた

  text to speech は、テキストを音声にします。録音をテキストにする機能ではありません。

• エ × 誤り 文字起こしと翻訳を同じものだと考えた

  speech translation は、話された音声を別の言語に翻訳します。同じ言語のまま一括でテキストにする方法ではありません。

正解：ウ（Azure Content Understanding in Foundry Tools）　当サイトの解答

• ア × 誤り 動画に関わる機能なので、動画を解析できると考えた

  text-to-speech avatar は、テキストから、話す人物の動画を作る機能です。既存の動画を分析するものではありません。

• イ × 誤り 説明文の生成は、要約の機能に当たると考えた

  summarization は、テキストや会話の文字起こしを要約します。動画そのものを場面に分けて扱う機能ではありません。

• ウ ○ 正しい

  Content Understanding は、動画を場面に分割し、場面の説明などを生成できます。メディア資産管理の用途も挙がっています。

• エ × 誤り 動画の音声を扱えれば、場面の説明も作れると考えた

  speech translation は、話された音声を別の言語に翻訳します。動画を場面に分けて説明を作る機能ではありません。