425試験解答はAI-102日本語最新版テストエンジン [Q44-Q68]

425試験解答はAI-102日本語最新版テストエンジン

合格確定AI-102日本語試験問最新のAI-102日本語試験問題集PDF2026年更新

質問 # 44
文を正しく完成させる答えを選択してください。

正解：

解説：

Explanation:

質問 # 45
ドラッグアンドドロップの質問
AI1 という名前の Azure OpenAI リソースを含む Azure サブスクリプションがあります。
テキストの説明を取得するには、画像を分析する必要があります。
Azure OpenAI Studio から順番に実行する必要がある 4 つのアクションはどれですか。回答するには、適切なアクションをアクションリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

正解：

解説：

Explanation:
1. Create a new deployment and select a DALL-E model. (DALL-E models are designed to work with image generation and analysis, which is necessary to obtain a text description from an image.)
2. In the System message field, enter 'You are an AI assistant that describes images.' (Setting up the system message clarifies the task for the model, specifying its role in the interaction.)
3. Open Chat playground and select the deployed model. (The playground allows you to interact with the deployed model.)
4. In the Chat session pane, enter a text prompt of 'Describe this image,' and upload an image by using the attachment button. (This step enables interaction with the model by providing the image and the instruction to describe it.)

質問 # 46
次のJSONを使用して、AzureCognitiveSearchのナレッジストアを作成します。

ドロップダウンメニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。注正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Explanation

質問 # 47
Custom Vision サービスを使用して分類子を構築します。
トレーニングが完了したら、分類器を評価する必要があります。
確認できる指標は 2 つありますか。正解ごとに完全なソリューションが提示されます。(2 つ選択してください。) 注: 正解を選択するごとに 1 ポイントが加算されます。

A. Fスコア
B. 曲線下面積（AUC）
C. リコール
D. 精度
E. 重み付けされた精度

正解：C、D

解説：
The question is about evaluating a Custom Vision classifier after training.
When you train an image classifier in Azure Custom Vision, the service automatically calculates performance metrics to help you evaluate the quality of the model.
Metrics Provided by Custom Vision:
Precision:
The percentage of correct positive predictions out of all positive predictions made.
Formula: Precision = TP / (TP + FP)
Helps determine how reliable positive predictions are.
Recall:
The percentage of actual positives that were correctly predicted.
Formula: Recall = TP / (TP + FN)
Helps determine how many of the true positives were captured.
These two metrics are explicitly shown in the Custom Vision portal and via API.
Option Analysis
A). Recall
Yes, Custom Vision reports recall.
Correct
B). F-score
Not directly reported in the Custom Vision portal.
Although it can be derived from precision and recall, it is not provided as a direct metric.
Incorrect
C). Weighted accuracy
Not reported by Custom Vision.
Incorrect
D). Precision
Yes, Custom Vision reports precision.
Correct
E). Area under the curve (AUC)
Not reported by Custom Vision.
More common in ROC curve analysis, not part of Custom Vision output.
Incorrect
The Answer: A. recall, D. precision
Microsoft References
Evaluate the prediction performance of your classifier in Custom Vision Custom Vision training and evaluation

質問 # 48
米国西部のAzureリージョンでホストされているcontoso1という名前のコンピュータービジョンリソースがあります。
スマートトリミング機能を使用して異なるサイズの製品写真を作成するには、contoso1を使用する必要があります。
API URLをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Explanation
westus.api.cognitive.microsoft.com
generateThumbnail
https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/computervision/3.1/generate-thumbnail/generate-thumbnail#examples POST
https://westus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v3.1/generateThumbnail?width=500&height=500&smartCropp Ocp-Apim-Subscription-Key: {API key}

質問 # 49
開発環境に acvdev という名前の Custom Vision リソースがあります。
運用環境に acvprod という名前の Custom Vision リソースがあります。
acvdev では、proj1 というプロジェクトに obj1 というオブジェクト検出モデルを構築します。
obj1 を acvprod に移動する必要があります。
順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか。回答するには、適切なアクションをアクションリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

正解：

解説：

Explanation:

Comprehensive Detailed ExplanationYou trained an object detection model obj1 inside project proj1 on the acvdev Custom Vision resource and need to move it to the acvprod resource.
Moving a model between Custom Vision resources is done by exporting the project (not an iteration) from the source resource and importing it into the target resource.
* Step 1: GetProjects (acvdev)Retrieve the list of projects on the development resource to obtain the project ID of proj1. The export operation requires the project ID.
* Step 2: ExportProject (acvdev)Call the Export Project API on the development resource to generate the portable project package (includes tags, images' metadata, iterations, settings). This is specifically intended for moving/cloning a project across resources or regions.
* Step 3: ImportProject (acvprod)Use the Import Project API on the production resource to create a new project from the exported package. This recreates the project (and associated iterations/metadata) under acvprod.
Notes:
* ExportIteration is for exporting a trained iteration to formats for edge/container or mobile use, not for transferring to another Custom Vision resource.
* UpdateProject is for changing metadata (name, description, domain) of an existing project and is not part of the move workflow.
* Custom Vision REST API - Projects: Export/Importhttps://learn.microsoft.com/azure/ai-services
/custom-vision-service/export-import-project
* Custom Vision REST API - Projects API (Get projects)https://learn.microsoft.com/rest/api
/customvision/training/projects
* Custom Vision - Export model vs. Export project guidancehttps://learn.microsoft.com/azure/ai-services
/custom-vision-service/export-your-model (describes iteration export purpose versus project portability) References (Microsoft Azure AI Solution)

質問 # 50
コンテナーの基本イメージを含む Host1 という名前の Docker ホストがあります。
model1 という名前のカスタム音声テキスト変換モデルを含む Azure サブスクリプションがあります。
Host1 で model1 を実行する必要があります。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。

正解：

解説：

Explanation
According to the course AI-102T00: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution1, the correct sequence of actions to run model1 on Host1 is:
Export model1 to Host1
Run the container
Configure disk logging
The explanation and references are as follows:
Export model1 to Host1: This step is required to deploy the custom speech-to-text model to the Docker host. You can use the Azure portal or the Azure CLI to export the model as a container image2.
Run the container: This step is required to start the container and run the model on the Docker host. You can use the Docker CLI to run the container image3.
Configure disk logging: This step is optional but recommended to monitor the performance and health of the container. You can use the Docker CLI to configure disk logging for the container4.

質問 # 51
契約書類を認識するためにカスタムAzure AI Document Intelligenceモデルを使用するApp1というアプリがあります。このモデルが追加の契約書形式をサポートしていることを確認する必要があります。ソリューションは開発工数を最小限に抑える必要があります。どうすればよいでしょうか？

A. 既存のトレーニングセットに追加の契約形式を追加します。モデルを再トレーニングします。
B. 新しいトレーニングセットを作成し、追加のコントラクト形式を新しいトレーニングセットに追加します。
C. 新しいカスタムモデルを作成してトレーニングします。
D. App1 の精度しきい値を下げます。
E. App1 の信頼スコアのしきい値を下げます。

正解：A

解説：
* A. Lower the confidence score threshold of App1
* Would just accept more low-confidence predictions, but won't add support for a new format. #
* B. Lower the accuracy threshold of App1
* Similar reasoning: affects prediction acceptance, not model capabilities. #
* C. Add the additional contract format to the existing training set and retrain the model
* Correct approach. You extend the training data to include the new format, retrain, and reuse the same model. #
* D. Create a new training set and add the additional contract format
* This means starting from scratch, which requires more effort. Not minimal. #
* E. Create and train a new custom model
* Same as D, higher effort than necessary. #
The answer:
C). Add the additional contract format to the existing training set. Retrain the model.
Microsoft Reference:
* Azure AI Document Intelligence - Custom models

質問 # 52
チャットボットのデザインを確認しています。チャットボットには、次のフラグメントを含む言語生成ファイルが含まれています。
# Greet(user)
- ${Greeting()}, ${user.name}
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/composer/how-to-ask-for-user-input

質問 # 53
文を正しく完成させる答えを選択してください。

正解：

解説：

質問 # 54
カスタムニューラル音声を使用するテキスト読み上げアプリを構築しています。
アプリ用のSSMLファイルを作成する必要があります。ソリューションでは、音声プロファイルが以下の要件を満たしていることを確認する必要があります。
* 落ち着いた口調を表現する
* 若い成人女性の声を真似る
コードをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答の中で適切なオプションを選択してください。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

正解：

解説：

Explanation:

You are creating an SSML file for a text-to-speech app using a custom neural voice.
Requirements:
* Expresses a calm tone # corresponds to style (e.g., "gentle").
* Imitates the voice of a young adult female # corresponds to role (e.g., "YoungAdultFemale").
Key Knowledge:In Speech Synthesis Markup Language (SSML) with Microsoft Azure TTS:
* <mstts:express-as> supports attributes such as style, role, styledegree, voice, etc.
* role # controls persona/age/gender (e.g., "YoungAdultFemale").
* style # controls the speaking tone/intonation (e.g., "gentle", "calm", "chat").
Code Completion:<mstts:express-as role="YoungAdultFemale" style="gentle"> How can I assist you?
</mstts:express-as>
* First dropdown: role
* Second dropdown: style
Verified Answer:
Microsoft References:
* Azure Speech SSML - express-as element
* Speech synthesis styles and roles
# Final Answer:
* role = "YoungAdultFemale"
* style = "gentle"

質問 # 55
SO 層に Aldoc1 という名前の Azure Al Document Intelligence リソースが含まれる Azure サブスクリプションがあります。
次の表に示すような嘘があります。

AIdoc1 を使用してカスタム抽出モデルをトレーニングする必要があります。
Document Intelligence Studio にアップロードできるファイルはどれですか?

A. ファイル2、ファイル4、ファイル5のみ
B. ファイル1、ファイル2、ファイル4のみ
C. ファイル1とファイル5のみ
D. ファイル1、ファイル2、ファイル3、ファイル4、ファイル5
E. ファイル1とファイル2のみ

正解：E

解説：
You have an Azure AI Document Intelligence resource named AIDoc1 in the S0 tier .
You need to identify which files can be uploaded to Document Intelligence Studio for training a custom extraction model.
Supported formats: PDF, TIFF, JPG, PNG, BMP.
Maximum file size: 500 MB per document.
Password-protected documents: Not supported.
S0 tier limits: Same as above (50 pages per document limit also applies).
Now checking the given files:
File1 (JPG, 400 MB, No password) # Supported (under 500 MB, allowed format).
File2 (PDF, 250 MB, No password) # Supported.
File3 (PNG, 180 MB, Password-protected) # Not supported (password locked).
File4 (XLSX, 900 MB) # Not supported (format not supported, exceeds 500 MB).
File5 (PDF, 160 MB, Password-protected) # Not supported (password locked).
The Answer: C. File1, File2, and File4 only # Wait, check again: XLSX is not supported, so File4 is invalid. Only File1 and File2 are valid.
Correct Final Answer: A. File1, and File2 only

質問 # 56
次の要件を満たすチャットボットを構築する必要があります。
チットチャット、ナレッジベース、および多言語モデルをサポートします
ユーザーメッセージの感情分析を実行します
最適な言語モデルを自動的に選択します
チャットボットに何を統合する必要がありますか？

A. 翻訳者、スピーチ、派遣
B. テキスト分析、翻訳者、派遣
C. QnAメーカー、言語理解、および派遣
D. 言語理解、テキスト分析、QnAメーカー

正解：D

解説：
Explanation
Language Understanding: An AI service that allows users to interact with your applications, bots, and IoT devices by using natural language.
QnA Maker is a cloud-based Natural Language Processing (NLP) service that allows you to create a natural conversational layer over your data. It is used to find the most appropriate answer for any input from your custom knowledge base (KB) of information.
Text Analytics: Mine insights in unstructured text using natural language processing (NLP)-no machine learning expertise required. Gain a deeper understanding of customer opinions with sentiment analysis. The Language Detection feature of the Azure Text Analytics REST API evaluates text input Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/overview
Topic 2, Wide World Importers
Case study
This is a case study. Case studies are not timed separately. You can use as much exam time as you would like to complete each case. However, there may be additional case studies and sections on this exam. You must manage your time to ensure that you are able to complete all questions included on this exam in the time provided.
To answer the questions included in a case study, you will need to reference information that is provided in the case study. Case studies might contain exhibits and other resources that provide more information about the scenario that is described in the case study. Each question is independent of the other questions in this case study.
At the end of this case study, a review screen will appear. This screen allows you to review your answers and to make changes before you move to the next section of the exam. After you begin a new section, you cannot return to this section.
To start the case study
To display the first question in this case study, click the Next button. Use the buttons in the left pane to explore the content of the case study before you answer the questions. Clicking these buttons displays information such as business requirements, existing environment, and problem statements. If the case study has an All Information tab, note that the information displayed is identical to the information displayed on the subsequent tabs. When you are ready to answer a question, click the Question button to return to the question.
Overview
Existing Environment
A company named Wide World Importers is developing an e-commerce platform.
You are working with a solutions architect to design and implement the features of the e-commerce platform.
The platform will use microservices and a serverless environment built on Azure.
Wide World Importers has a customer base that includes English, Spanish, and Portuguese speakers.
Applications
Wide World Importers has an App Service plan that contains the web apps shown in the following table.

Azure Resources
You have the following resources:
An Azure Active Directory (Azure AD) tenant
The tenant supports internal authentication.
All employees belong to a group named AllUsers.
Senior managers belong to a group named LeadershipTeam.
An Azure Functions resource
A function app posts to Azure Event Grid when stock levels of a product change between OK, Low Stock, and Out of Stock. The function app uses the Azure Cosmos DB change feed.
An Azure Cosmos DB account
The account uses the Core (SQL) API.
The account stores data for the Product Management app and the Inventory Tracking app.
An Azure Storage account
The account contains blob containers for assets related to products.
The assets include images, videos, and PDFs.
An Azure Cognitive Services resource named wwics
A Video Indexer resource named wwivi
Requirements
Business Goals
Wide World Importers wants to leverage AI technologies to differentiate itself from its competitors.
Planned Changes
Wide World Importers plans to start the following projects:
A product creation project: Help employees create accessible and multilingual product entries, while expediting product entry creation.
A smart e-commerce project: Implement an Azure Cognitive Search solution to display products for customers to browse.
A shopping on-the-go project: Build a chatbot that can be integrated into smart speakers to support customers.
Business Requirements
Wide World Importers identifies the following business requirements for all the projects:
Provide a multilingual customer experience that supports English, Spanish, and Portuguese.
Whenever possible, scale based on transaction volumes to ensure consistent performance.
Minimize costs.
Governance and Security Requirements
Wide World Importers identifies the following governance and security requirements:
Data storage and processing must occur in datacenters located in the United States.
Azure Cognitive Services must be inaccessible directly from the internet.
Accessibility Requirements
Wide World Importers identifies the following accessibility requirements:
All images must have relevant alt text.
All videos must have transcripts that are associated to the video and included in product descriptions.
Product descriptions, transcripts, and all text must be available in English, Spanish, and Portuguese.
Product Creation Requirements
Wide World Importers identifies the following requirements for improving the Product Management app:
Minimize how long it takes for employees to create products and add assets.
Remove the need for manual translations.
Smart E-Commerce Requirements
Wide World Importers identifies the following requirements for the smart e-commerce project:
Ensure that the Cognitive Search solution meets a Service Level Agreement (SLA) of 99.9% availability for searches and index writes.
Provide users with the ability to search insight gained from the images, manuals, and videos associated with the products.
Support autocompletion and autosuggestion based on all product name variants.
Store all raw insight data that was generated, so the data can be processed later.
Update the stock level field in the product index immediately upon changes.
Update the product index hourly.
Shopping On-the-Go Requirements
Wide World Importers identifies the following requirements for the shopping on-the-go chatbot:
Answer common questions.
Support interactions in English, Spanish, and Portuguese.
Replace an existing FAQ process so that all Q&A is managed from a central location.
Provide all employees with the ability to edit Q&As. Only senior managers must be able to publish updates.
Support purchases by providing information about relevant products to customers. Product displays must include images and warnings when stock levels are low or out of stock.
Product JSON Sample
You have the following JSON sample for a product.

質問 # 57
Azure Al Anomaly Detector サービスを使用する監視ソリューションがあります。
断続的にインターネットにアクセスできる Server! という名前のサーバーをプロビジョニングします。
Azure Al Anomaly Detector をサーバー 1 にデプロイする必要があります。
どの 4 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なアクションをアクションリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

正解：

解説：

Explanation:

The requirement:
* You are using Azure AI Anomaly Detector.
* You need to deploy it on Server1, which has intermittent internet access.
* This means you need to run the service locally using containers (Docker).
Step 1 - Install Docker Engine
* Before pulling or running any containers, Docker must be installed on Server1.
* Without Docker Engine, no container can be deployed.
Step 2 - Pull the container image
* Use docker pull to download the Anomaly Detector container image from Microsoft Container Registry.
* This requires internet access, so it should be done when connectivity is available.
Step 3 - Run the container
* After pulling the image, use docker run to start the Anomaly Detector container.
* This exposes a local REST API endpoint on Server1.
Step 4 - Query the local endpoint
* Once the container is running, you can query the prediction endpoint on Server1.
* This allows local inference without requiring continuous internet access.
Correct Sequence:
* Install the Docker Engine on Server1.
* From Server1, run the docker pull command.
* From Server1, run the docker run command.
* Query the prediction endpoint on Server1.
* Use Azure AI Anomaly Detector on containers
* Deploy Azure AI services in Docker containers
* Anomaly Detector container setup
Microsoft References

質問 # 58
あなたはチャットボットを構築しています。
攻撃的で露骨な性的表現を識別するには、Content Moderator API を使用する必要があります。
どの 3 つの設定を構成する必要がありますか?回答するには、回答領域で適切な設定を選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Explanation:

質問 # 59
AzureCognitiveSearchを使用するエンリッチメントパイプラインを作成しています。ナレッジストアには、構造化されていないJSONデータと、テキストを含むスキャンされたPDFドキュメントが含まれています。
各データ型にどの投影型を使用する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/knowledge-store-projection-overview

質問 # 60
個々のトランザクションが 1 回だけ実行され、完全に成功するかロールバックされることを保証するデータベーストランザクションプロパティはどれですか?

A. 一貫性
B. 耐久性
C. 原子性
D. 隔離

正解：A

質問 # 61
検索 1 という名前の Azure Cognitive Search リソースがあり、複数のアプリで使用されています。検索 1 をセキュリティで保護する必要があります。ソリューションは、次の要件を満たす必要があります。
* インターネットから Search1 へのアクセスを防止します。
* 各アプリのアクセスを特定のクエリに制限する
あなたは何をするべきか？答えるには、解答エリアで適切な選択肢を選択してください。注意正解ごとに 1 ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Explanation

質問 # 62
ドキュメント処理の要件を満たすために、管理簿記係グループ向けのソリューションを開発しています。ソリューションには、次のコンポーネントが含まれている必要があります。
認識元リソース
Form Recognizer サンプルラベル付けツールをホストする Azure Web アプリ
Management-Bookkeepers グループは、サンプルラベル付けツールを使用してカスタムテーブル抽出機能を作成する必要があります。
Management-Bookkeepers グループはどの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なコマンドレットをコマンドレットのリストから回答領域に移動し、正しい順序で並べます。

正解：

解説：

1 - Create a new project and load sample documents
2 - Label the sample documents
3 - Train a custom model.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/applied-ai-services/form-recognizer/label-tool

質問 # 63
文を正しく完成させる答えを選択してください。

正解：

解説：

Explanation

質問 # 64
カスタムのFormRecognizerモデルを作成します。
次の表に示すように、モデルのトレーニングに使用するサンプルファイルを受け取ります。

モデルのトレーニングに使用できる3つのファイルはどれですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。（3つ選択してください。）注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

A. ファイル1
B. File2
C. File5
D. File4
E. File3
F. File6

正解：A、C、D

解説：
Explanation
Input requirements
Form Recognizer works on input documents that meet these requirements:
Format must be JPG, PNG, PDF (text or scanned), or TIFF. Text-embedded PDFs are best because there's no possibility of error in character extraction and location.
File size must be less than 50 MB.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/form-recognizer/overview

質問 # 65
あなたはテキスト処理ソリューションを開発しています。
次の方法を開発します。

次のコードを使用してメソッドを呼び出します。
GetKeyPhrases（textAnalyticsClient、 "猫はマットの上に座っていました"）;
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-keyword-extraction

質問 # 66
次の図に示すように、Microsoft Bot Framework コンポーザを使用して構築されたボットがあります。

ドロップダウンメニュー 10 を使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完成させる回答の選択肢を選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。

正解：

解説：

質問 # 67
タスク追跡をサポートするチャットボットを構築することを計画しています。
lu1という名前の言語理解サービスを作成します。
チャットボットに統合するには、言語理解モデルを構築する必要があります。ソリューションは、モデルを構築するための開発時間を最小限に抑える必要があります。
順番に実行する必要がある4つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。（4つ選択してください。）