AI-103 練習問題 10

食品を生産する工場があります。 個人用保護具 (PPE) の着用に関するスタッフのコンプライアンスを監視するソリューションを構築する必要があります。ソリューションは次の要件を満たす必要があります。 * マスクや保護メガネを外したスタッフを識別する。 * 15 分ごとにコンプライアンス チェックを実行する。 * 開発の労力を最小限にする。 * コストを最小限にする。 どのサービスを使用すべきですか。

正解: Computer Vision。
解説: Computer Vision の Image Analysis では汎用的なオブジェクト/物体検出 (タグ付け、オブジェクト検出) により「mask」「goggles」などの装着物を画像から識別できます。15 分間隔で静止画 (スナップショット) を解析するアプローチであれば、Computer Vision の Analyze Image API を呼び出すだけで実装でき、開発工数とコストを最小化できます。Face API は顔の検出と認証/属性 (年齢など) には強いものの、マスクの有無のような PPE 検出を Computer Vision に比べて素直に提供しません。Video Analyzer for Media は完成動画のメディア検索向けで、リアルタイム監視や定期スナップショット解析には不向きでコストも高くなります。
各選択肢の検討

• Face — 顔の照合や属性検出が中心で、PPE 全般 (メガネ、マスク等の装着物) の有無を要件レベルで識別する用途には Computer Vision のほうが適しています。
• Computer Vision — オブジェクト検出/タグ付けで PPE の着用状況を静止画から識別可能で、定期スナップショットへの適用と低コストの要件を満たします。
• Azure Video Analyzer for Media — メディア検索/インデックス用途であり、定期コンプライアンス チェックには過剰でコスト効率も悪くなります。

参考: Microsoft Learn
画像分析の概要 (Azure AI Vision)
オブジェクト検出の概念