AIF基盤モデルのアプリケーション
コールセンターでは通話を自動で文字起こしし、会話内容を要約してオペレーターへ提示したいと考えています。この要件を最も適切に満たすAI技術の組み合わせはどれですか。
A音声認識と大規模言語モデルによる要約
✓ 正解
音声をテキストへ変換するには音声認識、生成されたテキストを要約するにはLLMが適しています。コールセンター業務で広く採用される構成です。
B画像分類と異常検知モデルの組み合わせ
画像分類や異常検知は画像や異常データを対象とする技術です。音声データの文字起こしや要約には利用されません。
Cレコメンドモデルとクラスタリングの組み合わせ
レコメンドやクラスタリングは商品の推薦やデータ分析で利用されます。会話内容の文字起こしや要約には適した技術ではありません。
D回帰モデルと時系列予測モデルの組み合わせ
回帰や時系列予測は数値予測を目的としたモデルです。音声を理解して要約するタスクとは目的が異なります。
解説
音声データから文字起こしを行うには自動音声認識（ASR）が必要です。その後、文字データを要約するには大規模言語モデル（LLM）などの生成AIが適しています。Amazon Connect Contact LensやAmazon Transcribe、Amazon Bedrockなどのサービスでも同様の構成が利用されます。一方、画像分類や回帰モデル、レコメンドモデルは音声の文字起こしや会話要約には適していません。AIF試験では、複数のAI技術を組み合わせて業務要件を満たす構成を選択できることが重要です。
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