あるグローバル企業が Azure AI Language の質問応答プロジェクトを構築し、英語の社内 FAQ を知識源として登録した。しかし、従業員からの質問が英語・日本語・スペイン語で混在して届く。追加のモデルトレーニングを行わずに多言語対応する場合、最もアーキテクチャ的に適切な方法はどれか。
- A. Azure AI Speech の音声翻訳で音声入力を英語に変換してから質問応答に渡す
- B. Azure AI Translator で入力質問を英語に翻訳してから質問応答を呼び出し、回答を元の言語に再翻訳して返す
- C. Azure AI Language の CLU に全質問応答ロジックを移行し、多言語インテントを定義する
- D. 言語ごとに別々の質問応答プロジェクトを作成し、それぞれに翻訳した FAQ を登録する
解答と解説を見る
正解: B
Azure AI Translator で質問テキストを英語に翻訳→質問応答で英語回答を取得→回答を元の言語に再翻訳という2ステップの連携により、既存の質問応答プロジェクトへの変更なしで多言語対応できる。これは追加トレーニングを最小限にする要件を満たす実績あるアーキテクチャパターンである。選択肢Dは言語ごとにプロジェクトを作る方法であり、FAQ の翻訳・管理コストが増大するため「最もシンプル」ではない。選択肢CのCLUへの移行はアーキテクチャの全面変更であり、大規模なトレーニングが必要になる。選択肢AはテキストではなくAudio入力時の手順であり、テキスト質問が届く本シナリオには適さない。
📚 関連サービスの解説: Azure AI Language