AIF基盤モデルのアプリケーション
ある企業のAI開発チームが、以下の3ステップで動作するコンテンツ生成パイプラインを構築したいと考えています。
①ユーザーの質問をカテゴリ別に自動分類する、
②分類結果に応じて最適なシステムプロンプトを選択して基盤モデルを呼び出す、
③生成された回答を別のプロンプトで要約してユーザーに返す。開発チームはオーケストレーションコードを極力書かず、処理フローを視覚的なノードとエッジで設計・管理したいと考えています。このユースケースに最も適した Amazon Bedrock の機能はどれですか？
AAmazon Bedrock Agents のアクショングループを使って外部 API 連携を含む処理フローを構築する
Bedrock Agents は、外部APIやデータソースへの自律的なアクション実行（ツール呼び出し）に特化した機能であり、シンプルなプロンプトチェーンには過剰で、視覚的フロー設計機能は持ちません。
BAmazon Bedrock Flows を使ってプロンプトのチェーンと条件分岐をビジュアルエディタで構築する
✓ 正解
Amazon Bedrock Flows は、複数の基盤モデル呼び出し・プロンプト処理・条件分岐をビジュアルエディタ上のノードとエッジで接続し、コードをほとんど書かずにAI処理ワークフローを設計できる機能です。プロンプトチェーニングや分岐処理の「視覚的な設計・管理」という要件に直接対応します。
CAmazon SageMaker Pipelines でステップ関数を定義してワークフローを自動化する
SageMaker Pipelines は、MLモデルの学習・評価・デプロイを管理するサービスであり、生成AIのプロンプトチェーン構築用に設計されていません。
DAWS Step Functions のステートマシンと AWS Lambda を組み合わせてオーケストレーションを実装する
Step Functions と Lambda は、汎用的なオーケストレーションとして有効ですが、インフラ定義やコード記述が必要であり「コードを書かずに視覚的に設計」という要件を満たしません。
解説
Amazon Bedrock Flows は、複数の基盤モデル呼び出し・プロンプト処理・条件分岐をビジュアルエディタ上のノードとエッジで接続し、コードをほとんど書かずにAI処理ワークフローを設計できる機能です。プロンプトチェーニングや分岐処理の「視覚的な設計・管理」という要件に直接対応します。
選択肢AのBedrock Agents は、外部APIやデータソースへの自律的なアクション実行（ツール呼び出し）に特化した機能であり、シンプルなプロンプトチェーンには過剰で、視覚的フロー設計機能は持ちません。
選択肢CのSageMaker Pipelines は、MLモデルの学習・評価・デプロイを管理するサービスであり、生成AIのプロンプトチェーン構築用に設計されていません。
選択肢DのStep Functions と Lambda は、汎用的なオーケストレーションとして有効ですが、インフラ定義やコード記述が必要であり「コードを書かずに視覚的に設計」という要件を満たしません。
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