シナリオ問題誤り発見
オンラインショップが商品レビュー画像から品質問題を自動検出し、リアルタイムで対応するシステムについて、以下の記述で誤っているものはどれか？
A.Azure Computer Vision の物体検出機能を使用して、画像に写った破損・汚損などを自動識別できます。
✓ この記述は正しい。Computer Vision の物体検出は製品画像の品質問題検出に適しています。
B.顧客がアップロードした画像の感情分析を Azure Text Analytics で実施し、ネガティブな評価を自動抽出できます。
✓ この記述は正しい。Text Analytics の感情分析はレビュー評価の自動抽出に活用できます。
C.検出されたすべての問題は機械学習の判定に100%信頼でき、人間によるレビュー確認は削減できます。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、機械学習の判定には誤判定リスクが存在するため、重要な品質判定には人間による確認・検証が必須です。100%信頼は不適切です。
D.Azure Event Grid で画像アップロードイベントをトリガーし、複数のAIサービスを連携させて処理パイプラインを構築できます。
✓ この記述は正しい。Event Grid はイベント駆動型のパイプライン構築に優れています。
この問題のポイント
この記述が誤りで、機械学習の判定には誤判定リスクが存在するため、重要な品質判定には人間による確認・検証が必須です。100%信頼は不適切です。
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AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
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