このアプリは、スーパーマーケットの棚の画像の中から商品の座標を特定します。このシナリオは、Azure AI Custom Vision の物体検出機能に直接対応しています。Microsoft Learn モジュール「カスタム Vision モデルのトレーニング」によると、物体検出プロジェクトタイプを使用すると、画像内の物体を検出して位置を特定できるモデルを開発者がトレーニングできます。検出された各アイテムについて、バウンディングボックスの座標と予測ラベルが返されます。
このユースケースでは、アプリは存在する製品を分類するだけでなく、製品の位置（座標）も必要とします。この機能が、物体検出と分類を区別する点です。分類は画像全体にラベルを割り当てるだけですが、物体検出は1枚の画像内の複数のアイテムに対して空間情報を提供します。
他の選択肢は誤りです。
* B. Azure AI Computer Vision Read と C. Azure AI Computer Vision OCR は、画像からテキストを抽出するために使用され、オブジェクトの位置を特定するために使用されるものではありません。
* D. Azure AI Custom Vision の分類機能は画像を分類するだけで、オブジェクトがどこに出現するかを特定することはできません。
したがって、画像内の製品を検出して位置を特定するアプリを構築するには、A. Azure AI Custom Vision オブジェクト検出が正しい選択肢です。