ある EC サイトが商品画像の品質チェックを自動化したい。出品者がアップロードした画像が「商品の背景が白い」「商品が中央に配置されている」「ピンボケしていない」の3条件をすべて満たすか判定したい。現在、ML エンジニアは在籍していない。最もコスト効率よく実現できるアプローチはどれか。
- A. Azure AI Custom Vision で3条件（白背景・中央配置・ピンボケなし）の合否を多ラベル分類モデルとして訓練する
- B. Azure AI Face で商品画像の属性を顔のランドマークとして解析する
- C. Azure AI Vision の標準画像分析APIのタグ機能を使用し、タグに「white background」が含まれるかのみで判定する
- D. Azure Machine Learning でカスタムCNNモデルをスクラッチ開発して3条件を判定する
解答と解説を見る
正解: A
Azure AI Custom Visionの多ラベル画像分類を使えば、「白背景」「中央配置」「ピンボケなし」という独自基準の合否ラベルを付与したトレーニング画像を用意するだけで、MLエンジニア不要でカスタム判定モデルを訓練できる。GUIで完結し、訓練後はREST APIとして即座に利用可能である。Azure Machine Learningはスクラッチ開発でMLエンジニアが必須となりコストと工数が大きい。標準画像分析のタグ機能は汎用タグを返すのみで「中央配置」や「ピンボケなし」のような独自品質基準には対応していない。Azure AI Faceは顔専用であり商品画像の品質判定には使えない。
📚 関連サービスの解説: Azure AI Vision