Azure Content Understandingの使い方を、未経験から解説します。請求書から「日付・金額・取引先」を抜き出したり、通話録音から要点を整理したり——こうした情報抽出を担うのがこのサービスです。生成AIを使って、バラバラな（非構造の）データをきれいな構造化データに変えます。AI-901シラバスの「Content Understandingでドキュメント・画像・音声・動画から情報を抽出する」に対応します。
Content Understanding とは
Content Understandingは、Foundry Toolのひとつ。生成AIで非構造データ（書類・画像・音声・動画）を読み取り、あなたが決めた形（スキーマ）に沿って項目（フィールド）を取り出します。複雑なプロンプトを書かなくても、「取り出したい項目」を定義するだけで構造化できます。
4種類の入力に対応（マルチモーダル）
- 書類：請求書・契約書・申請書など
- 画像：写真・スキャン
- 音声：通話・録音（文字起こしして分析）
- 動画：動画ファイル（場面ごとに分析）
これらを共通のしくみで処理し、表やJSONのような構造化データにして返します。
「OCR」との違い（構造化がカギ）
- OCR：画像の文字をそのまま読むだけ（全文をテキスト化）。
- 情報抽出（Content Understanding）：読んだ内容から必要な項目だけを“構造化して”取り出す（例：日付・金額・取引先をフィールドに）。
つまり情報抽出はOCRの一歩先。さらに、信頼度スコア（その値がどれだけ確かか）も付くので、人の確認を減らして自動化できます。請求書処理（IDP）や、RAG用のデータ取り込みなどに使われます。
使い方
- コードなし：Foundry や Content Understanding Studio から、取り出す項目（スキーマ）を決めて試せます。
- コードで：アプリに組み込むときは REST API / SDK を使います。
よくある用途には定型の「prebuilt（組み込み）アナライザー」があり、自分用にカスタムも作れます。
確認クイズ
Q1. 請求書の画像から「日付・金額・取引先」を構造化して取り出したい。どれ？
Q2. Content Understanding が扱える入力はどれ？
Q3. 「OCR」と比べた、情報抽出（Content Understanding）の特徴は？
Q4. Content Understanding で「取り出す項目」を決めるものは？
よくある質問（FAQ）
Q. Content Understanding と OCR の違いは？
A. OCRは文字を読むだけ。Content Understanding は必要な項目を構造化して取り出します（音声・動画も扱えます）。情報抽出はOCRの一歩先です。
Q. どんな用途に使いますか？
A. 請求書・契約書の自動処理（IDP）、通話録音の分析、RAG用のデータ取り込みなど、非構造データを業務で使える形に変える場面です。
Q. どう使いますか？
A. Foundry や Content Understanding Studio から、取り出す項目（スキーマ）を決めて使います。アプリに組み込むときは REST API / SDK です。
まとめ
- Content Understanding＝書類・画像・音声・動画から、必要な項目を構造化して抽出するFoundry Tool
- スキーマで取り出す項目を定義。信頼度スコアつきで自動化しやすい
- OCR＝文字を読むだけ／情報抽出＝項目を構造化（一歩先）
ドメイン1（AIの概念と責任）とドメイン2（Foundryで実装）の全テーマがそろいました。AI-901対策トップから各記事を復習し、試験概要で受験の準備も進めましょう。
この記事はAI-901の学習範囲の一部です。どの順番で・何時間くらい勉強すればよいかは、AI-901の勉強方法・独学ロードマップで全体像を解説しています。迷ったらここから確認するのがおすすめです。
※本記事はMicrosoft公式ドキュメント（Azure Content Understanding）に基づき、エンジニアKが作成しています。仕様は更新されるため、最新は Microsoft公式 をご確認ください。
情報抽出演習：8問で入力の種類を見分ける
同じ「決まった項目を取り出す」でも、元になる入力が違えば備えるものが変わります。テキスト・画像・音声・動画のどれから取り出すのかを選んでください。
