AIP-C01 練習問題 13

ある企業が、Amazon Bedrock を使用して AI アドバイザリーアプリケーションを構築しています。このアプリケーションは顧客にレコメンデーション（推奨事項）を提供します。同社は、アプリケーションがその推論プロセスを説明し、データの具体的な出典を引用できることを必要としています。アプリケーションは社内のデータソースから情報を取得し、レコメンデーションに至る段階的な推論を示さなければなりません。また、データに関する主張を出典文書にリンクし、応答レイテンシを 3 秒未満に維持しなければなりません。 最も少ない運用負荷でこれらの要件を満たすソリューションはどれですか？

【正解】A

【0からの解説】
この問題は「出典の引用（citation）」と「推論の説明」を最小の運用負荷で実現する構成を問うています。
・Amazon Bedrock ナレッジベースは、社内文書を取り込み、RAG の検索部分をマネージドで提供します。応答生成時に「ソース帰属」を返す機能が組み込まれており、生成された回答のどの部分がどの文書チャンクに基づいているかという引用情報を API レスポンスとして自動的に取得できます。
・つまり「主張と出典文書のリンク」を自前で開発する必要がなく、これが「最小の運用負荷」の決め手になります。

【A が正解の理由】
ナレッジベースのソース帰属で出典引用の要件を組み込み機能のまま満たし、Claude の Messages API で段階的な推論の説明を生成できます。高い関連性しきい値の設定により、関連性の低い文書を除外して引用の品質を高められます。推論内容と引用の S3 保存で監査要件にも対応でき、追加のインフラ運用がほとんど発生しません。

【誤りの選択肢】
B：拡張思考は推論の深さを高める機能ですが、社内データソースからの検索（RAG）と出典引用の仕組みが構成に含まれていません。また、長い思考プロセスは応答時間を増加させ、3 秒未満のレイテンシ要件に対するリスクとなります。
C：Anthropic Claude は Amazon Bedrock 経由で提供されるモデルであり、SageMaker AI 上に「カスタム Claude モデル」をデプロイすることはできません。仮に類似構成を組んだとしても、推論処理用の Lambda、引用用の RDS と自前開発の比重が大きく、運用負荷が最大級になります。
D：チェーンオブソートで推論の説明は可能ですが、「カスタムの検索追跡」を自前で構築する必要があり、ソース帰属が組み込まれている A と比べて開発・運用負荷が高くなります。CloudWatch によるレイテンシ監視は計測であって、要件である引用機能そのものを提供しません。

【参考】
Amazon Bedrock ナレッジベース
RetrieveAndGenerate API