【正解】D
【0からの解説】
Amazon Comprehend は自然言語処理（NLP）のマネージドサービスで、本問に関係する機能は次の 3 つです。
・毒性検出（Toxicity Detection）：攻撃的・有害な表現をスコア付きで検出。
・プロンプト安全性分類（Prompt Safety Classification）：LLM へ渡すプロンプトが安全か（不正な依頼・操作的な内容を含まないか）を分類。
・PII 検出とマスキング（リダクション）：氏名・住所などの個人情報を検出し、伏せ字に置換。
要件は「攻撃的コンテンツの防止」「プライバシー保護」「不適切なアドバイス要求の検出」を、FM 到達前に、応答時間を維持しながらすべて実施することです。
【D が正解の理由】
D は 3 つの機能をすべて正しく使い分けています。毒性検出（しきい値 0.5）で攻撃的コンテンツを防ぎ、プロンプト安全性分類で不適切なアドバイス要求を検出し、PII 検出をマスキング付きで適用して個人情報が FM に渡る前に除去（＝プライバシー保護）します。さらにフィルターを並列処理することで、すべての前処理を FM 到達前に完了しつつ応答時間への影響を最小化できます。CloudWatch アラームで検出状況の監視も可能です。
【誤りの選択肢】
A：「PII 検出をマスキングなしで使用する」点が誤りです。検出だけでは個人情報がそのまま FM に送られてしまい、顧客のプライバシー保護という要件を満たせません。
B：Comprehend のカスタム分類は分類器を学習させる機能であり、「FM を構築する」という記述は不正確です。さらに PII 検出を「分類を通過した場合のみ」の条件付きにすると、分類段階でブロックされなかったメッセージ以外の PII 保護に漏れが生じ、また直列処理のため遅延も増えます。
C：直列の多段階処理は各ステージの処理時間が積み上がるため、応答時間の要件に不利です。また人間によるレビューを挟む設計は、リアルタイムの顧客コミュニケーションの前処理として遅延が大きすぎます。
【参考】
Amazon Comprehend の毒性検出Amazon Comprehend による PII の検出