AIF基盤モデルのアプリケーション
日本に拠点を置くメディア企業が、Amazon Bedrock で提供されている最新の高性能基盤モデルを使って多言語コンテンツ生成を行いたいと考えています。しかし、使用したいモデルがアジアパシフィック（東京）リージョン（ap-northeast-1）では現時点で利用できません。ユーザーは主に日本国内にいるため、追加インフラの自己管理を避けながら東京リージョン未提供のモデルを利用するために、Amazon Bedrock の機能として最も適切なアプローチはどれですか？
AAmazon SageMaker JumpStart を使用して未提供モデルの重みをダウンロードし、東京リージョンにセルフホストでデプロイする
Amazon SageMaker JumpStart は公開モデルのデプロイに使用しますが、プロプライエタリな基盤モデル（Claude 等）の重みは公開されておらずセルフホストは不可能です。
BAmazon Bedrock のクロスリージョン推論（Cross-region inference）プロファイルを使用し、モデルが利用可能なリージョンへ自動ルーティングする
✓ 正解
Bedrock のクロスリージョン推論（Cross-region inference）は、自リージョンで利用できないモデルや容量不足の際に、設定した優先順位に従って別リージョンへ自動ルーティングするマネージド機能です。アプリケーションコードの変更なく推論プロファイル ARN を指定するだけで利用でき、インフラ管理は不要です。
CAmazon CloudFront を API エンドポイントの前段に配置し、米国リージョンのモデルからのレスポンスをエッジキャッシュで配信する
CloudFront は CDN であり、生成 AI のリアルタイム動的推論結果のキャッシュには適していません（各レスポンスは毎回異なる内容が生成されます）。
DAWS Global Accelerator を使用して米国東部リージョンのモデルエンドポイントへのネットワーク経路を最適化する
AWS Global Accelerator はネットワーク経路の最適化ツールですが、Bedrock のリージョン間モデル自動選択・容量管理・ルーティング機能は持ちません。
解説
Bedrock のクロスリージョン推論（Cross-region inference）は、自リージョンで利用できないモデルや容量不足の際に、設定した優先順位に従って別リージョンへ自動ルーティングするマネージド機能です。アプリケーションコードの変更なく推論プロファイル ARN を指定するだけで利用でき、インフラ管理は不要です。
選択肢AのAmazon SageMaker JumpStart は公開モデルのデプロイに使用しますが、プロプライエタリな基盤モデル（Claude 等）の重みは公開されておらずセルフホストは不可能です。
選択肢CのCloudFront は CDN であり、生成 AI のリアルタイム動的推論結果のキャッシュには適していません（各レスポンスは毎回異なる内容が生成されます）。
選択肢DのAWS Global Accelerator はネットワーク経路の最適化ツールですが、Bedrock のリージョン間モデル自動選択・容量管理・ルーティング機能は持ちません。
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