AI901-Foundry#201
Content Understanding の Image analyzer で、画像中の「レイアウト分析」(例: 図 / 表 / 見出し / 段落の位置) を活用する代表的な目的として、最も適切なものはどれですか?
解説
【正解: A】の理由
Content Understanding の Image analyzer は、画像中のテキストや業務フィールドを単に抽出するだけでなく、図 / 表 / 見出し / 段落のレイアウト構造と紐付けて構造化 JSON を返せます。これにより後段の業務システムや生成 AI への入力として「セクションごとに分けたテキスト」「表のセル単位データ」「見出し階層」を活用でき、複雑な書類や報告書の分析パイプラインを Microsoft 推奨パターンで構築できます。Document Intelligence の layout 機能の上位に位置する抽象化です。
【他選択肢が違う理由】
Content Understanding の Image analyzer は、画像中のテキストや業務フィールドを単に抽出するだけでなく、図 / 表 / 見出し / 段落のレイアウト構造と紐付けて構造化 JSON を返せます。これにより後段の業務システムや生成 AI への入力として「セクションごとに分けたテキスト」「表のセル単位データ」「見出し階層」を活用でき、複雑な書類や報告書の分析パイプラインを Microsoft 推奨パターンで構築できます。Document Intelligence の layout 機能の上位に位置する抽象化です。
【他選択肢が違う理由】
- B / C / D: いずれも別領域の機能で、画像レイアウト分析の目的とは無関係です。

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