データサイエンスコンサルティング会社が、クライアントの非技術系アナリストがS3に保存された売上CSVデータを自然言語で分析できるツールをAmazon Bedrock Agentsで構築しています。 要件は： (1) SQLなしで複雑な集計・統計計算を実行する (2) 折れ線グラフ・散布図などのビジュアライゼーション（可視化グラフ）を動的に生成する (3) 分析コードを事前定義せずユーザーの質問に応じて動的に生成する 最もシンプルで保守コストが低い実装はどれですか？
Amazon Bedrock AgentsのCode Interpreterは、FMが分析要件に応じてPythonコードを動的に生成・サンドボックス環境で実行できるマネージドアクショングループです。S3上のCSV/Excelファイルを直接処理し、pandas・matplotlib等のライブラリを使用してビジュアライゼーションを生成できます。Lambdaの事前実装が不要なため保守コストが最も低くなります。 選択肢AのPandas/Matplotlibを含むLambdaレイヤーは事前実装パターン外のリクエストに対応できず柔軟性が低い。 選択肢BのSageMaker Studioノートブック環境の起動に時間がかかり、非技術系アナリストのセルフサービス利用には複雑すぎ、管理・運用コストも高くなります。 選択肢DのAthenaで集計できてもリアルタイムな動的グラフ生成には対応が困難です。