AI901-Foundry#202
Content Understanding の Image analyzer と Azure AI Vision の Image Analysis API の使い分けに関する最も適切な説明はどれですか?
解説
【正解: A】の理由
Microsoft Learn は両者の関係を「Image Analysis API は下位 API、Image analyzer は上位スキーマ抽象化」として位置付けています。Image Analysis は features パラメータ (Objects / Tags / Caption / DenseCaptions / Read 等) を直接指定する汎用 API で、定型タスクに最短のパスを提供します。一方 Image analyzer は業務スキーマを宣言的に定義し、複数下位機能の組み合わせや LLM ベース推論を内包する上位サービスで、業務ユース ケースに合った構造化抽出を実装するのに向きます。
【他選択肢が違う理由】
Microsoft Learn は両者の関係を「Image Analysis API は下位 API、Image analyzer は上位スキーマ抽象化」として位置付けています。Image Analysis は features パラメータ (Objects / Tags / Caption / DenseCaptions / Read 等) を直接指定する汎用 API で、定型タスクに最短のパスを提供します。一方 Image analyzer は業務スキーマを宣言的に定義し、複数下位機能の組み合わせや LLM ベース推論を内包する上位サービスで、業務ユース ケースに合った構造化抽出を実装するのに向きます。
【他選択肢が違う理由】
- B: 両者とも提供されています。
- C: メディアの違いではなくレイヤーの違いです。
- D: 両者とも画像 (および Image analyzer は他メディアも) を扱います。
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