AIdoc1 という名前の Azure AI Document Intelligence リソースを含む Azure サブスクリプションがあります。
AIdoc1 を使用する App1 という名前のアプリがあります。App1 は、名刺（business card）モデル v2.1 を呼び出して名刺を分析しています。
App1 が QRコード を解釈（認識）できるようにアップデートする必要があります。このソリューションは、管理作業を最小限に抑える必要があります。
最初に何をすべきですか？
正解：B
1. 名刺モデルの致命的な制限
Microsoftの公式ドキュメントには、バーコードやQRコードを抽出するための「アドオン機能」について、以下の重要な例外が記載されています。
"Add-on capabilities are available for all models except the business card model." （アドオン機能は、名刺モデルを除くすべてのモデルで利用可能です。）
つまり、たとえ名刺モデルを v2.1 から v3.0 や v3.1 にアップグレードしたとしても、そのモデル自体がQRコード抽出オプション（features=barcodes）をサポートしていないため、QRコードを解釈することができません。これが「Aが不正解」となる最大の理由です。
2. Readモデルの柔軟性
一方で、Readモデルは文字認識（OCR）の基本モデルであり、以下の特徴を持っています。
QRコード/バーコード対応: v3.0以降、アドオン機能を有効にすることで、ドキュメント内のすべてのQRコードを検出し、その内容をデコードして出力できます。
汎用性: どのようなドキュメント形式（名刺、レター、チラシなど）でも読み取ることが可能です。
3. 「最小限の管理作業」の解釈
「新しいモデル（Readモデル）を実装するのは手間では？」と感じるかもしれませんが、試験のロジックでは以下のように考えます。
カスタムモデル（C）: 自分で学習データ（名刺の画像）を集め、QRコードの位置をタグ付けして学習させる必要があり、管理コストが非常に高い。
Readモデル（B）: Microsoftが提供している既存のAPI（Prebuilt）を呼び出すだけなので、独自の学習は不要。名刺モデルでQRが読めない以上、次に最も手軽な「既存の別のモデル」を使うのが正解となります。
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