模擬試験応用
ある企業がAzure AI Language サービスでテキスト分析パイプラインを構築し、顧客フィードバックから感情・キーフレーズ・固有表現を抽出しています。新しい業界用語が数百個増えたため、既存モデルでは認識されません。最小限の開発期間で解決する最適な方法はどれか？
A.Azure AI Language の Custom Named Entity Recognition（NER）を使い、新用語データセットで訓練する← 正解
✓ 正解です。Custom NERは新しい固有表現を教師あり学習で追加でき、既存パイプラインとの互換性を保ちながら高速に対応できます。
B.Azure Language Understanding（LUIS）を導入して、業界用語の意図認識を再構築する
✗ LUISは意図認識向けで、キーフレーズ・感情分析への拡張は開発工数が増加します。
C.ユーザーに対して既存モデルで認識されない用語は検索時に別のキーワード指定を強制する
✗ ユーザーに負担を強いるアプローチは問題解決ではなく、機能低下です。
D.新しいテキスト分析モデル全体を他社の汎用LLMに置き換える
✗ 全体置き換えは開発期間・運用リスク・コストが膨大です。
この問題のポイント
Custom NERは新しい固有表現を教師あり学習で追加でき、既存パイプラインとの互換性を保ちながら高速に対応できます。
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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。