AIFAIとMLの基礎
大手通信会社のカスタマーサポートチームが、毎日届く数万件の顧客メール（テキストデータ）を自動分析したいと考えています。具体的には、顧客感情（ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル）の判定、メール内の製品名・地名の自動抽出、よく言及される不満テーマの分類を実現したいと考えています。機械学習の専門知識はなく、モデルのトレーニングも行いたくありません。最も適切なAWSサービスはどれですか？
AAmazon Rekognition：画像や動画からオブジェクト・顔・シーンを検出するコンピュータービジョン向けサービス
Amazon Rekognitionは画像・動画のビジュアル分析サービスであり、テキストメールのセンチメント分析・エンティティ抽出・トピック分類には対応していない。テキストNLPタスクの要件を満たさない。
BAmazon Comprehend：テキストのセンチメント分析・エンティティ抽出・トピック検出をAPIで提供するNLPサービス
✓ 正解
Amazon Comprehendはセンチメント分析・エンティティ認識・トピックモデリングをAPIで提供するNLPマネージドサービス。モデルトレーニング不要で3つの要件すべてに対応でき、数万件規模のメール分析に最適。
CAmazon Textract：スキャン文書や画像からテキスト・テーブル・フォームデータを抽出するOCRサービス
Amazon Textractはスキャン文書や画像からテキストを抽出するOCRサービス。デジタルテキスト形式のメールを処理する用途ではなく、感情分析・エンティティ抽出・トピック検出の機能も持たない。
DAmazon Transcribe：音声ファイルをテキストに変換する自動音声認識（ASR）マネージドサービス
Amazon Transcribeは音声をテキストに変換するASRサービス。テキスト形式のメールデータに対するセンチメント分析やエンティティ抽出の機能は提供しておらず、本問の要件に適合しない。
解説
Amazon Comprehendは自然言語処理（NLP）のマネージドサービスで、機械学習の専門知識なしにテキスト分析が可能です。センチメント分析（感情判定）、エンティティ認識（人名・地名・製品名の抽出）、トピックモデリング（よく出るテーマの自動分類）を提供しており、本問の3つの要件すべてをAPIで実現できます。
選択肢AのAmazon Rekognitionは画像・動画のビジュアル分析に特化したサービスであり、テキストメールの感情分析・エンティティ抽出・トピック分類は行えません。
選択肢CのAmazon Textractは手書き・スキャン文書からのテキスト抽出（OCR）に特化しており、すでにデジタルテキストとして存在するメールデータへのNLP分析機能は持っていません。
選択肢DのAmazon Transcribeは音声をテキストに変換するASRサービスであり、テキスト形式のメールデータのセンチメント分析や情報抽出の機能は提供していません。
ドメイン別正答率・予想スコアでリアルタイムに実力把握
無限ノックでAIFを徹底対策。全問AI生成のオリジナル問題。
無料で演習を始める →