AI-103 · LESSON 4
テキスト分析ソリューションの実装10–15% · 2項目
言語モデルによるテキスト分析と、音声のソリューション（音声認識・音声合成・翻訳）を学びます。
4.1言語モデルでテキスト分析を行う
Apply language model text analysis
概念
テキストの分析は、LLM に指示して行う方法と、Azure AI Language の事前構築の機能（感情分析・キーフレーズ抽出・固有表現認識・PII の検出・要約・言語の検出）を使う方法があります。決まった出力で大量に処理するなら専用の機能、柔軟な分析なら LLM が向きます。
仕組み・手順
- 分析の目的（感情・分類・抽出・要約）と出力の形式を決める
- 定型の処理は Azure AI Language の機能、独自の分類は LLM か カスタムのモデルを選ぶ
- LLM では出力を JSON スキーマで固定する
- PII を含む文書は検出・マスキングしてから扱う
- 評価データで精度を確かめる
業務での例
顧客アンケートの自由回答を、感情分析とキーフレーズ抽出で集計し、気になる回答だけ LLM で詳しく要約する。
紛らわしい点・試験の注意
- PII の検出は Azure AI Language に専用の機能がある
- Translator は翻訳、Language は分析。役割が違う
- LLM の分析は確率的なので、大量の定型処理では結果の一貫性を確認する
ミニクイズ
Q1. 問い合わせメールから「顧客名」「製品名」「要望」を抽出し、後続システムに渡したい。最も適切な出力形式はどれか。
- スキーマを指定した構造化 JSON 出力
- 項目ごとに改行した自由形式のテキスト
- 項目名を見出しにした Markdown の表
- JSON モードで、形式を指定しない出力
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正解：A スキーマを指定した構造化 JSON 出力
後工程で機械処理するなら、スキーマ付きの構造化出力が扱いやすい。 【他の選択肢】Markdown や自由形式は後続システムで解析しにくい。スキーマを指定しない JSON モードでは、項目名や型が揃う保証がない。
Q2. 顧客の声の中から、不満度の高い問い合わせを優先的に扱いたい。適切な機能はどれか。
- 言語の検出
- 感情・トーンの検出
- 固有表現の認識
- キーフレーズの抽出
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正解：B 感情・トーンの検出
感情・トーン検出で優先度付けや振り分けができる。 【他の選択肢】キーフレーズや固有表現は内容の要素を取り出すもので、不満の度合いは示さない。言語の検出も優先度の判断に使えない。
参考リンク
4.2音声のソリューションを実装する
Implement speech solutions
概念
Azure AI Speech は、音声認識（Speech to Text：リアルタイム・バッチ・話者の分離）、音声合成（Text to Speech：ニューラル音声・SSML で読み方や間を調整）、音声翻訳を提供します。リアルタイムの音声対話には、音声のリアルタイム API（Voice Live など）も使えます。
仕組み・手順
- 用途（字幕・議事録・コールセンターの分析・音声応答）を決める
- リアルタイムかバッチかを選ぶ（大量の録音はバッチの文字起こし）
- 専門用語はフレーズリストやカスタム音声認識で精度を上げる
- 合成の読み方や速度は SSML で調整する
- 話者の分離（diarization）で発言者を区別する
業務での例
コールセンターの録音を毎晩バッチで文字起こしして話者を分離し、LLM で要約と対応の評価を作る。
紛らわしい点・試験の注意
- 大量の録音にリアルタイムの API を使うとコストと手間が増える（バッチが向く）
- SSML は音声合成の調整に使うもので、音声認識には使わない
- カスタムニューラル音声（特定人物の声の再現）は制限付きの機能
ミニクイズ
Q1. 製造業の専門用語が多い会議録音で、文字起こしの誤りが多い。改善策として最も適切なものはどれか。
- カスタム音声モデルで専門用語の認識を改善する
- 音声翻訳に切り替え、英語の訳文から用語を確認する
- 録音のサンプリング レートを下げてファイルを軽くする
- 文字起こしの後に、LLM で誤りを推測して修正する
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正解：A カスタム音声モデルで専門用語の認識を改善する
業界用語・社内用語にはカスタム音声モデルが有効。 【他の選択肢】後からの推測修正は誤りの原因を直さない。翻訳に切り替えても認識の誤りは残る。サンプリング レートを下げると精度はかえって落ちる。
Q2. 日本語で話した内容を、海外拠点向けに英語の音声で伝えたい。適切な機能はどれか。
- 音声合成のみ
- 音声翻訳
- 音声認識と感情分析
- テキストの翻訳
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正解：B 音声翻訳
音声翻訳で、話し言葉を他言語に変換できる。 【他の選択肢】音声認識と感情分析では翻訳しない。テキスト翻訳は音声の入出力を扱わない。音声合成だけでは日本語の音声を理解できない。
参考リンク
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