AIP-C01 練習問題 2

ある金融サービス企業は、Amazon Bedrock を使用して、カスタマーサービス担当者が顧客にパーソナライズされた投資アドバイスを提供するのを支援する生成 AI（GenAI）アプリケーションをデプロイしようとしています。同社は、責任ある AI のプラクティスに従い、規制要件を満たす包括的なガバナンスソリューションを実装しなければなりません。 このソリューションは、レコメンデーションにおけるハルシネーション（幻覚）を検出・防止しなければなりません。顧客とのやり取りに対する安全制御を備えていなければなりません。また、モデルの挙動のドリフトをリアルタイムで監視し、規制当局のレビューに備えてすべてのプロンプトと応答のペアの監査証跡を保持しなければなりません。 同社は 60 日以内にソリューションをデプロイする必要があります。ソリューションは同社の既存のコンプライアンスダッシュボードと統合し、200 ミリ秒以内に顧客へ応答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】
この問題では「ハルシネーション検出」「安全制御」「ドリフト監視」「監査証跡」「既存ダッシュボード統合」という 5 つの要件を、最小の運用負荷（＝できるだけマネージド機能の組み合わせ）で満たす構成を選びます。
・ハルシネーションとは、AI が事実に基づかないもっともらしい誤情報を生成してしまう現象です。
・Amazon Bedrock ガードレールは、有害コンテンツのフィルタリングや毒性検出、機密情報のマスキングなどをマネージドで提供する安全制御機能です。
・Amazon Bedrock モデル評価（Model Evaluation）は、モデルの出力品質（正確性・堅牢性・毒性など）を評価できる組み込み機能です。

【A が正解の理由】
A はすべての要件を Bedrock と AWS のマネージド機能だけで満たします。
・安全制御 → ガードレールのコンテンツフィルター＋毒性検出。
・ハルシネーション検出 → Bedrock モデル評価。
・監査証跡 → プロンプト/応答ペアを DynamoDB に保存（TTL で保持期間も自動管理。低レイテンシなので 200 ミリ秒要件にも影響しにくい）。
・ダッシュボード統合とドリフト監視 → CloudWatch カスタムメトリクス。
独自開発がほぼ不要なため、60 日以内のデプロイと最小運用負荷を両立できます。

【誤りの選択肢】
B：PrivateLink はネットワーク接続を閉域化する機能であり、ハルシネーション検出・安全制御・ドリフト監視のどれも提供しません。Lambda によるカスタムプロンプト検証は自前実装で、運用負荷が高くなります。
C：技術的には成立し得ますが、エージェント＋ナレッジベース＋OpenSearch＋QuickSight という多層構成は構築・運用負荷が大きく、「最小の運用負荷」に反します。また QuickSight でのドリフト検出はレポートベースで「リアルタイム監視」要件に合いません。エージェント経由の応答は 200 ミリ秒の応答要件にも不利です。
D：SageMaker Model Monitor は SageMaker エンドポイントにデプロイしたモデルの監視機能であり、Bedrock のマネージド FM には適用できません。AWS WAF は Web リクエスト（SQL インジェクション等）のフィルタであり、生成 AI のコンテンツ安全制御（毒性・不適切表現）には使えません。

【参考】
Amazon Bedrock のガードレール
Amazon Bedrock のモデル評価
Amazon Bedrock のモニタリング