AIP基盤モデルの統合、データ管理、コンプライアンス
保険会社は、毎日100,000件の保険請求書類を処理してキー情報を抽出し、請求の妥当性を評価するシステムを必要としています。処理は夜間に行われ、翌朝8時までに結果が必要です。リアルタイム性は不要です。コストを最小化しながらこの要件を満たすAmazon Bedrockの設計パターンはどれですか？
AAPI GatewayとLambdaを組み合わせてリアルタイム推論エンドポイントを構築し、100,000件のリクエストをオンデマンド推論で並行処理する
100,000件のリクエストをオンデマンド推論で並行処理すると高コストになり、夜間バッチ処理の経済性を活かせません。リアルタイム需要に最適化された構成です。
BAmazon Bedrock Batch InferenceジョブをS3に保存された書類に対して夜間実行し、結果をS3に出力することでオンデマンド推論比で大幅にコストを削減しながら翌朝8時までに処理を完了する
✓ 正解
夜間バッチ処理に特化し、オンデマンド推論比で約50%コスト削減が可能です。時間的柔軟性（翌朝8時完了）をコスト最適化に活用でき、大量の非リアルタイム処理に最適です。
CAmazon Bedrock Provisioned ThroughputでModel Unitsを最大化して購入し、24時間常時高スループットで処理できる環境を構築する
常時高スループット環境が必要な用途向けです。夜間のみの処理には過剰投資となり、稼働率が低い時間帯もコストが発生するため経済的ではありません。
DAWS Glueで書類をチャンクしてDynamoDBに格納した後、Bedrock Knowledge Basesを使用してベクトル検索で情報抽出する
情報検索・ベクトル検索基盤であり、書類のチャンク化・格納には適しますが、書類から直接情報を抽出する用途には設計上不適切です。
解説
Bedrock Batch Inferenceは大量の非リアルタイム処理に最適化されており、オンデマンド推論と比較してコストを約50%削減できます。翌朝8時までに完了すればよいため、時間的柔軟性をコスト最適化に活用できます。
Provisioned Throughputは常時高トラフィックが続く場合に有効ですが、夜間のみのバッチ処理には過剰投資です。
Knowledge Basesは情報検索基盤であり、書類処理・情報抽出には不適切です。
ドメイン別正答率・予想スコアでリアルタイムに実力把握
無限ノックでAIPを徹底対策。全問AI生成のオリジナル問題。
無料で演習を始める →