AIPAIの安全性、セキュリティ、ガバナンス
金融機関が Amazon Bedrock を利用した複数の生成AIアプリを運用しています。セキュリティチームは、アプリ本体（Lambda）が InvokeModel を呼ぶ前後で、入力プロンプトと出力テキストの両方を一元的なガードレールポリシーで検査したいと考えています。さらに、Bedrock 以外（オンプレミスでホストする自社モデル）の出力テキストにも同じガードレールポリシーを適用する必要があります。最小の追加開発で全要件を満たす方法はどれですか。
A各 InvokeModel 呼び出しで guardrailIdentifier を指定し、Bedrock 外のモデル出力には ApplyGuardrail API を別途呼び出して同一ガードレールを適用する
✓ 正解
InvokeModel では guardrailIdentifier で入出力を検査でき、ApplyGuardrail API は任意テキストに同一ガードレールを適用できます。両者で同じポリシーを共有し、オンプレミスモデル出力も最小開発で一元検査できるため要件を満たします。
B各 InvokeModel 呼び出しで guardrailIdentifier を指定し、Bedrock 外のモデル出力は Lambda 内の正規表現で個別に検査する
Bedrock 呼び出しは guardrailIdentifier で正しく検査できますが、Bedrock 外を正規表現で個別実装するとポリシーが二重管理になります。ApplyGuardrail を使えば同一ポリシーを再利用できるため、この案は一元化と最小開発の要件に反します。
CBedrock Agents のオーケストレーションにガードレールを紐付け、すべてのモデル呼び出しを Agent 経由に統一する
Bedrock Agents にガードレールは紐付けられますが、オンプレミスでホストする自社モデルの出力は Agent 経由で処理できません。全アプリを Agent 経由に作り替えるコストも大きく、最小開発の要件にも反します。
DAPI Gateway のリクエストバリデーターにガードレールポリシーを設定し、全アプリのトラフィックを通過させる
API Gateway のリクエストバリデーターは JSON スキーマやパラメータの形式検証を行う機能で、生成テキストの有害性や PII を評価するガードレール機能を持ちません。コンテンツポリシーの適用には使えません。
解説
Bedrock Guardrails は InvokeModel/Converse 呼び出し時に guardrailIdentifier を指定して入出力を検査できるほか、ApplyGuardrail API を使えば任意のテキスト（Bedrock 以外のモデルやオンプレミスモデルの出力など）に対して同一のガードレールポリシーを単独で適用できます。両者で同じガードレールを共有でき、最小開発で一元的なポリシー適用を実現します。
選択肢Bは Bedrock 外を正規表現で個別実装するため、ポリシーが二重管理になり「一元的」「最小開発」に反します。
選択肢Cの Agents 経由統一はオンプレミスモデルをカバーできず、全アプリの再設計コストも大きいです。
選択肢Dの API Gateway リクエストバリデーターはスキーマ検証用で、ガードレールのコンテンツ評価機能はありません。
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