説明

ボックス1：はい
スキルセットを定義したら、検索インデックス内の特定のフィールドに直接値を提供するすべてのスキルの出力フィールドをマッピングする必要があります。
ボックス2：はい
この定義は、エンリッチメント処理の一環としてWeb APIを呼び出すカスタムスキルです。
ボックス3：いいえ
エンティティ認識によって識別された各組織について、このスキルはWeb APIを呼び出して、その組織の説明を取得します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/cognitive-search-output-field-mapping

ドメインを「一般（コンパクト）」に変更します。
モデルを保持する。
モデルをエクスポートします。
詳細な説明：オブジェクト検出を実行するカスタムビジョンプロジェクトがあります。このプロジェクトは現在、一般ドメインを使用しています。オフライン（ネットワークが切断された状態）で使用するために、学習済みモデルをエクスポートする必要があります。
必要な手順：
* ドメインを「一般（コンパクト）」に変更します。
* エクスポートはコンパクトドメインでのみサポートされています。
* 一般（コンパクト）ドメインは、デバイス（ONNX、TensorFlow、CoreMLなど）へのエクスポートに最適化されています。
* 「一般」ドメインに留まっている場合、エクスポートはできません。
* モデルを保持する。
* ドメインを切り替えた後は、更新された重みを生成するために、新しいコンパクトドメインでモデルを再トレーニングする必要があります。
* モデルをエクスポートします。
* コンパクトなドメインで再学習が完了したら、オフライン展開用にモデルをエクスポートできます。
* エクスポート形式は、使用状況に応じて、ONNX、TensorFlow、CoreML、またはDockerコンテナなどになります。
* 新しい分類モデルを作成します # 不要です。既に物体検出モデルがあります。
* 分類タイプを変更する # 間違いです。問題は分類タイプではなく、ドメインタイプにあります。
なぜ他の選択肢はダメなのか？
* ドメインを「一般（コンパクト）」に変更します。
* モデルを保持する。
* モデルをエクスポートします。
正解の順序：
* Custom Visionからモデルをエクスポートする
* カスタムビジョンのドメイン
マイクロソフトの参考資料

「AIアプリケーションが個人データに依存する場合（例えば、人物の画像を撮影して認識する顔認識システムなど）、ユーザーに対して、データがどのように使用および保持され、誰がアクセスできるのかを明確にする必要があります。」（出典：https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/prepare-for-ai-engineering/）