Question#236(AI-900)

正解：B, C

スマートデバイスが自然言語質問を理解し、適切な応答を返すには、音声認識 (Speech-to-Text) と意図解析 (NLP) が必要です。AzureのSpeechサービスやLUISがこれをサポートします。「天気」という意図を抽出し、外部APIと連携して応答するプロセスがNLPの典型例です。
ユーザーの質問を解析し、ナレッジベース（例: QnA Maker）から回答を返すプロセスはNLPのワークロードです。質問の意図を理解し、関連データをマッチングします。例えば「返品ポリシー？」を解析し、適切な回答を提供するチャットボットが該当します。
自然言語処理 (NLP) ワークロードは、テキストや音声から意図や情報を理解・処理するタスクを指します。選択肢Bは音声質問の理解と応答、選択肢Cはナレッジベースからのテキストベースの対話処理であり、両方ともNLPの適用例です。