AIFAIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス
金融サービス企業がAmazon Bedrockを使用して顧客向けAIチャットボットを開発しています。規制当局の要件として以下を満たす必要があります。
・どのプロンプトがモデルに送信され、どのような応答が返ったかを監査証跡として保存すること
・将来の監査時に、特定期間のすべてのモデル呼び出し内容を再現できること
この要件を満たすために最も直接的な機能はどれですか？
AAWS CloudTrail のデータイベントを有効化してBedrockへのAPI呼び出しを記録する
AWS CloudTrailは、APIコール（誰がいつ呼び出したか）は記録しますがプロンプト内容は記録しません。
BAmazon Bedrock のモデル呼び出しログ（Model Invocation Logging）をAmazon S3またはCloudWatch Logsに出力する設定を有効にする
✓ 正解
Amazon Bedrockのモデル呼び出しログ機能を有効にすると、モデルへの入力（プロンプト）と出力（応答）を含む詳細なログをS3バケットまたはCloudWatch Logsに保存できます。これにより金融機関の規制要件（入出力の完全な監査証跡）を満たせます。
CAmazon Bedrock Guardrails のコンテンツフィルタリングログを有効化してすべての入出力を記録する
Amazon Bedrock Guardrailsは、コンテンツポリシー適用が目的で包括的なログ機能ではありません。
DAmazon CloudWatch Metrics でBedrockのトークン使用量を監視してモデル呼び出しパターンを分析する
Amazon CloudWatch Metricsは、ログではなくメトリクスのためプロンプト内容を保存できません。
解説
Amazon Bedrockのモデル呼び出しログ機能を有効にすると、モデルへの入力（プロンプト）と出力（応答）を含む詳細なログをS3バケットまたはCloudWatch Logsに保存できます。これにより金融機関の規制要件（入出力の完全な監査証跡）を満たせます。
選択肢AのAWS CloudTrailは、APIコール（誰がいつ呼び出したか）は記録しますがプロンプト内容は記録しません。
選択肢CのAmazon Bedrock Guardrailsは、コンテンツポリシー適用が目的で包括的なログ機能ではありません。
選択肢DのAmazon CloudWatch Metricsは、ログではなくメトリクスのためプロンプト内容を保存できません。
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