AIFAIとMLの基礎

ある小売企業が、機械学習の専門知識を持たないビジネスアナリスト向けに、過去の販売データを使用して将来の売上を予測するツールを導入したいと考えています。コードを記述せずに視覚的なインターフェースで機械学習モデルを構築できるAWSサービスはどれですか?

A
Amazon SageMaker Studio
SageMaker Studioはデータサイエンティスト向けのフル機能統合開発環境(IDE)であり、Pythonコーディングや複雑な設定が必要なため、ML専門知識のないビジネスアナリストには不向きです。
B
Amazon SageMaker Canvas
✓ 正解
SageMaker Canvasはコーディング不要のビジュアルインターフェースでMLモデルを構築・予測できるノーコードツールであり、ML専門知識がないビジネスアナリストによる売上予測に最適です。
C
Amazon Comprehend
Amazon Comprehendは感情分析・エンティティ抽出などテキスト解析に特化したNLPサービスであり、過去の販売数値などの構造化データを使った売上予測モデルの構築には対応していません。
D
Amazon Bedrock
Amazon Bedrockは大規模言語モデルなどの基盤モデルをAPIで利用するサービスであり、過去の販売データから将来を予測する回帰系MLモデルの構築を主目的としたサービスではありません。

解説

正解はBです。Amazon SageMaker Canvasは、機械学習の専門知識やコーディングスキルがないビジネスアナリストでも、視覚的なインターフェースを通じて機械学習モデルを構築し、予測を生成できるサービスです。 AのSageMaker Studioはデータサイエンティスト向けの統合開発環境(IDE)であり、コーディングや高度な設定が前提となります。 CのAmazon Comprehendは自然言語処理(NLP)サービスであり、売上予測などの回帰タスクには適していません。 DのAmazon Bedrockは生成AIの基盤モデルを利用するためのサービスであり、構造化データを用いた売上予測モデルの構築には最適ではありません。

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