AI901-Foundry#174
次の要件「商品 SKU を bounding box で検出し、棚画像から欠品を判定する。新製品の SKU が頻繁に追加されるため、業務固有の認識精度を継続的に向上させたい」に最も適した Azure AI サービスはどれですか?
解説
【正解: A】の理由
ブランド / 業務固有の SKU レベル物体検出は、汎用 Image Analysis では認識できない領域で、Microsoft Learn の Retail Shelf Analytics ガイドは Custom Vision の object detection を継続改善 (continuous improvement) で運用するパターンを推奨しています。Custom Vision Portal / Foundry 統合で SKU ラベル付き画像を継続的にアップロードし、新 SKU を追加学習することで、新製品ローンチに追従して認識精度を維持できます。Edge デプロイ (ONNX) も可能で、店舗内 PC でのオフライン推論にも対応できる柔軟性があります。
【他選択肢が違う理由】
ブランド / 業務固有の SKU レベル物体検出は、汎用 Image Analysis では認識できない領域で、Microsoft Learn の Retail Shelf Analytics ガイドは Custom Vision の object detection を継続改善 (continuous improvement) で運用するパターンを推奨しています。Custom Vision Portal / Foundry 統合で SKU ラベル付き画像を継続的にアップロードし、新 SKU を追加学習することで、新製品ローンチに追従して認識精度を維持できます。Edge デプロイ (ONNX) も可能で、店舗内 PC でのオフライン推論にも対応できる柔軟性があります。
【他選択肢が違う理由】
- B: GPT-4o は高単価で、1 日大量の SKU 判定をコスト効率良く処理できません。
- C: OCR は文字認識で、bounding box ベースの SKU 検出には不適です。
- D: Face は顔関連サービスで、SKU 検出機能はありません。
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