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AIP基盤モデルの統合、データ管理、コンプライアンス

医療機器メーカーが Amazon Bedrock Knowledge Bases を使用して臨床的意思決定支援システムを構築しています。要件は以下の通りです。 ・クエリレイテンシー:100ms 以下 ・保管データの HIPAA 準拠が必須(既存の HIPAA BAA 締結済み Aurora PostgreSQL クラスターが存在する) ・患者の年齢・診断コード・入院日でのメタデータフィルタリングが必要 ・ベクターインデックス規模:約 3,000 万件 ・既存インフラとの統合コストを最小化 以上の要件を最も効率よく満たすベクターストアの構成はどれですか。

A
Amazon OpenSearch Serverless を新規構築し、ハイブリッドベクター検索と全文検索を組み合わせて HIPAA 対応コレクションを独立した VPC 内に設定する
OpenSearch Serverless はハイブリッド検索に優れるが、既存 HIPAA 準拠 Aurora クラスターを再利用できず、別途コレクション構築・HIPAA 設定が必要になるため「統合コストを最小化」の要件を満たさない。
B
既存の HIPAA 準拠 Aurora PostgreSQL クラスターに pgvector 拡張を追加し、SQL ネイティブのメタデータフィルタリングと Bedrock Knowledge Bases のネイティブ統合を活用する
✓ 正解
既存 HIPAA BAA 締結済み Aurora クラスターに pgvector を追加するだけで Bedrock Knowledge Bases と統合でき、BAA 再交渉なしに HIPAA 要件を充足。SQL WHERE 句によるメタデータフィルタリングも実現でき、全要件を最小コストで満たす。
C
Amazon RDS PostgreSQL に pgvector を導入した新規インスタンスを構築し、ベクトル検索専用クラスターとして Bedrock Knowledge Bases に統合する
RDS PostgreSQL への pgvector 導入は新規インスタンスの作成が必要で、既存 HIPAA 準拠 Aurora クラスターを活用できない。Aurora と比較して Multi-AZ 構成やパフォーマンスで劣り、統合コスト最小化の要件にも反する。
D
Pinecone を外部ベクターストアとして利用し、AWS PrivateLink 経由で接続することで HIPAA 準拠とサブ 100ms レイテンシーを実現する
Pinecone はサードパーティ SaaS であり患者 PII データが AWS 環境外に転送されるため、既存 AWS HIPAA BAA では対応できず、Pinecone 側で別途 BAA 締結が必要となり HIPAA 準拠要件を複雑化させる。

解説

Amazon Bedrock Knowledge Bases は Aurora PostgreSQL(pgvector)を完全サポートしており、既存の HIPAA BAA 締結済み Aurora クラスターに pgvector 拡張を追加するだけで統合できます。SQL ネイティブの WHERE 句でメタデータフィルタリング(年齢・診断コード・入院日)が可能で、追加の BAA 交渉や新規インフラ構築が不要なため統合コストを最小化できます。 選択肢AのAmazon OpenSearch Serverlessは優れたハイブリッド検索を提供しますが、既存 Aurora クラスターを再利用できないため別途コレクション構築と HIPAA 設定が必要となり統合コストが増大します。 選択肢CのAmazon RDS PostgreSQL pgvectorは新規インスタンスの作成が必要で、既存 HIPAA 準拠 Aurora クラスターの活用という要件を満たさず、Aurora と比較して高可用性・パフォーマンスも劣ります。 選択肢DのPineconeはサードパーティ SaaS ベクター DB であり、患者データが AWS 環境外に送信されます。HIPAA 準拠のためには別途 Pinecone 側の BAA 締結が必要で、既存 AWS BAA 体制だけでは対応できません。

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