シナリオ問題誤り発見
不動産企業が物件画像から特徴を自動抽出し、間取り・広さ・設備などを構造化データ化するプロジェクトについて、誤っている記述はどれか？
A.Azure Computer Vision の OCR 機能を使用して、物件情報チラシに記載されたテキスト（価格、面積など）を自動抽出できます。
✓ この記述は正しい。Computer Vision の OCR は物件情報チラシのテキスト抽出に有効です。
B.カスタムビジョンモデルを構築し、物件の「和室」「洋室」「キッチン」などの部屋タイプを自動分類できます。
✓ この記述は正しい。カスタムビジョンモデルで特定の部屋タイプの分類は実現できます。
C.一度モデルをトレーニングすれば、異なる物件企業や異なる国の物件画像でも追加学習なしで高精度を保証できます。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、異なる地域・企業・建築様式の物件画像では見た目特性が大きく異なるため、新しい環境には追加学習（ファインチューニング）が必須です。精度保証はできません。
D.Azure Form Recognizer で物件の見積書や契約書から金額・所有者情報などの構造化データを抽出できます。
✓ この記述は正しい。Form Recognizer は契約書や見積書などの文書から構造化データ抽出に適しています。
この問題のポイント
この記述が誤りで、異なる地域・企業・建築様式の物件画像では見た目特性が大きく異なるため、新しい環境には追加学習（ファインチューニング）が必須です。精度保証はできません。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。