ある学習プラットフォームが英語→日本語の自動翻訳機能をAIで実現しようとしている。また、学習者が提出したエッセイの文法・構成を自動採点する機能も必要としている。これらの機能を実現する最も適切なAIワークロードの種類はどれか。
- A. 自然言語処理：テキストの意味・構造を理解して翻訳・文法評価を行う
- B. コンピュータービジョン：英語テキストを画像として読み取り、日本語に変換する
- C. ドキュメントインテリジェンス：提出されたエッセイPDFからテキストを抽出して解析する
- D. 予測（機械学習）：翻訳品質スコアとエッセイ採点スコアを数値で予測する
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正解: A
機械翻訳（英語→日本語）とエッセイの文法・構成の自動採点はどちらも「自然言語処理（NLP）」ワークロードに分類される。機械翻訳はNLPの代表的タスクであり、文法評価・採点も文章の構造・意味を理解するNLP技術を使う。選択肢Bのコンピュータービジョンはテキストを画像として扱うOCRの文脈では使われるが、翻訳や採点という言語理解タスクの実行主体ではない。選択肢Dの予測（機械学習）はスコア予測には部分的に使えるが、翻訳処理そのものはNLPの言語モデルが担う。選択肢Cのドキュメントインテリジェンスはテキスト抽出には使えるが、翻訳や文法評価という言語処理そのものはNLPの役割である。