クイズの説明
Step 2で学んだ画像認識・生成・編集の業務活用について理解度をチェックします。
- 全5問
- 合格ライン: 80%（4問正解）
- 不合格の場合は復習してから再挑戦してください
問題
Q1. 非定型の請求書（フォーマットが統一されていない文書）のOCR処理に最も適したアプローチはどれですか？
- A) Tesseract OCRでテンプレートマッチングを行う
- B) VLM（GPT-4VやClaude Vision）を使い、文脈理解と合わせてフィールドを抽出する
- C) 全ての請求書を定型フォーマットに手動変換してからOCRを行う
- D) 物体検出モデルで文字領域を検出してから、個別にOCRを行う
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正解: B
非定型文書はフォーマットが統一されていないため、テンプレートマッチング（A）は適用困難です。VLMは文書の文脈やレイアウトを理解した上で、指示に基づいてフィールドを抽出できるため、非定型文書に最も適しています。手動変換（C）は自動化の意味がなく、物体検出ベース（D）は構造理解が不十分です。
Q2. 画像生成AIで業務用素材を作成する際、品質を安定させるためのプロンプト設計として最も効果的なアプローチはどれですか？
- A) できるだけ短いプロンプトで、AIの創造性に任せる
- B) 主題 + スタイル + 構図 + 照明 + 色調 + 品質指定 + 除外条件を構造化して指定する
- C) 他のユーザーが共有している人気のプロンプトをそのまま使う
- D) ランダムなシードで大量に生成し、良いものだけを選ぶ
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正解: B
業務用素材では品質の安定性とブランドガイドラインへの準拠が重要です。主題・スタイル・構図・照明・色調・品質指定・除外条件を構造化して指定することで、再現性が高く、要件に合った画像を安定的に生成できます。短いプロンプト（A）では結果がブレやすく、他者のプロンプト（C）はブランドに合わない可能性があります。
Q3. 製品外観検査のAI自動化において、「信頼度0.85で正常と判定された製品」に対する最も適切な処理はどれですか？
- A) 信頼度が0.8以上なので、そのまま自動で出荷承認する
- B) 信頼度が中程度なので、検査員が確認してから判断する
- C) 信頼度が低いので、必ず不合格として再検査に回す
- D) 信頼度に関わらず、全製品を人間が最終確認する
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正解: B
信頼度0.85は中程度であり、自動承認の閾値（一般的に0.95以上）には達していません。このような場合は検査員が確認して最終判断を行うのが適切です。全製品の確認（D）では自動化のメリットがなく、無条件の自動承認（A）や一律不合格（C）は適切な閾値設計とは言えません。
Q4. 商品画像の背景除去を月間10,000枚のバッチ処理で行う場合、最も適した選択肢はどれですか？
- A) remove.bg API（有料、高精度）を全件に使用する
- B) rembg（OSS、ローカル実行）で処理し、品質が低い場合のみ有料APIにフォールバックする
- C) Photoshopのバッチ処理マクロを使い、デザイナーが監視する
- D) DALL-E 3で背景除去済みの画像を最初から生成する
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正解: B
大量処理ではコスト効率が重要です。rembg（OSS）はローカルで実行でき、商品画像の背景除去で十分な品質を持ちます。品質が不足するケース（複雑な髪の毛やガラス素材など）のみ有料APIにフォールバックする戦略が、コストと品質のバランスに最も優れています。全件有料API（A）はコスト高、Photoshop（C）は手動作業が残り、DALL-E 3（D）は既存画像の加工には不向きです。
Q5. 画像AIの精度モニタリングにおいて、最も重要な運用設計はどれですか？
- A) AIの判定結果を全件記録し、月に1回まとめて精度を評価する
- B) AIの判定結果のサンプルを人間がレビューし、日次で精度を算出し、閾値以下でアラートを出す
- C) AIの信頼度スコアの平均値だけを追跡する
- D) ユーザーからのクレームが増えた場合にのみ精度を確認する
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正解: B
精度モニタリングでは、サンプリングによる人間レビューを定期的に行い、適合率・再現率などの指標を日次で算出し、閾値を下回った場合にアラートを発する仕組みが重要です。月1回（A）では問題の発見が遅れ、信頼度スコアのみ（C）では実際の精度は分からず、クレームベース（D）では事後対応になってしまいます。
結果
4問以上正解の場合
合格です。Step 2「画像認識・生成を業務に活用しよう」を完了しました。 次はStep 3「音声・動画処理を自動化しよう」に進みましょう。
3問以下の場合
もう少し復習しましょう。
| 問題 | 復習セクション |
|---|---|
| Q1 | step2_1 画像認識の基礎（OCR） |
| Q2 | step2_2 画像生成（プロンプト設計） |
| Q3 | step2_4 画像AIの業務応用（外観検査） |
| Q4 | step2_3 画像編集と変換（背景除去） |
| Q5 | step2_4 画像AIの業務応用（モニタリング） |
推定所要時間: 30分