AI901-Foundry#210
Audio analyzer で抽出した transcript / 業務フィールドに含まれる個人情報 (氏名 / 電話番号 / クレジット カード番号) を後段システムへ渡す前に伏字化したい場合、Microsoft が推奨する標準パターンはどれですか?
解説
【正解: B】の理由
Microsoft Learn の Audio analyzer Privacy and security ベスト プラクティスは、Audio analyzer で抽出した transcript / 業務フィールドに対し Azure AI Language の PII detection を組み合わせ、氏名 / 電話 / クレジット カード番号などを多言語で伏字化した安全文を後段業務システムに渡す多段ガード パイプラインを標準パターンとして案内しています。Foundry hub の connection で Content Understanding と Language を一元管理することで、運用負荷を抑えつつ Privacy and security と GDPR / 業界規制への対応を担保できます。
【他選択肢が違う理由】
Microsoft Learn の Audio analyzer Privacy and security ベスト プラクティスは、Audio analyzer で抽出した transcript / 業務フィールドに対し Azure AI Language の PII detection を組み合わせ、氏名 / 電話 / クレジット カード番号などを多言語で伏字化した安全文を後段業務システムに渡す多段ガード パイプラインを標準パターンとして案内しています。Foundry hub の connection で Content Understanding と Language を一元管理することで、運用負荷を抑えつつ Privacy and security と GDPR / 業界規制への対応を担保できます。
【他選択肢が違う理由】
- A: PII の取扱を放置するのは Privacy and security 違反です。
- C: LLM 単独では検出漏れ / 偽陽性の制御が困難で、専用 API のほうが信頼性が高いです。
- D: Storage アクセス層は PII 保護機能ではありません。

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