変更要約: 各節に図（figure）を追加＝cert-figure-retrofit。AI-901 第6章を新規作成。ドメイン2の不足サブ領域を補完：テキストと音声の実装（Azure AI Language／Azure AI Speech＝STT/TTS/音声翻訳、マルチモーダルで音声プロンプト応答）＋コンピュータービジョンと画像生成の実装（マルチモーダル/Azure AI Vision＝OCR・物体検出、画像生成モデル）。既存 ch1-5 の relatedSections 非破壊のため末尾 ch6 として追加。
6.1テキストと音声の実装
Foundry でテキストと音声のソリューションを実装する2つの道（用途特化の Foundry Tools＝Azure AI Language／Azure AI Speech と、音声を直接扱うマルチモーダルモデル）を理解し、テキスト分析・音声認識(STT)・音声合成(TTS)・音声翻訳の機能と、音声プロンプトへの応答方法を押さえます。
ドメイン2では、生成 AI アプリやエージェントに加えて、テキストと音声を扱うソリューションを Foundry 上で実装できることが問われます。実装の道は大きく2つです。
①用途特化のサービス＝Foundry Tools（旧 Azure AI services）に含まれる Azure AI Language（テキスト分析）や Azure AI Speech（音声）を、プロジェクトに接続して呼び出す。
②マルチモーダルモデル＝音声やテキストを直接入力できる生成モデルをデプロイして呼び出す。「決まった分析（感情・文字起こし等）は専用サービス」「会話的に音声で受け答え＝マルチモーダルモデル」と整理すると選びやすくなります。
6.1.1テキスト分析の実装（Azure AI Language）
文章の意味を機械的に扱いたいときは、用途特化の Azure AI Language を使います。これは学習済みで、コードを書かずとも主要なテキスト分析を提供します：感情分析（ポジティブ/ネガティブ）、キーフレーズ抽出（要点語）、エンティティ認識（人名・地名・日付などの抽出, NER）、言語検出、要約、個人情報(PII)検出など。Foundry では、このサービスをプロジェクトに接続し、エンドポイント＋キー（または Microsoft Entra ID 認証）で呼び出して、軽量なテキスト分析アプリを構築します。決まったタスクを安定して行いたい場合、生成モデルより安価・高速・予測可能です。