保険会社がAmazon Bedrockを活用した保険金請求処理パイプラインを構築しています。パイプラインは以下の4ステップで構成されます。 ①PDF文書のOCR（Optical Character Recognition：光学文字認識）によるテキスト抽出 ②Bedrockによる損害内容の要約生成 ③請求金額の妥当性検証 ④承認結果のDynamoDB書き込み ステップ②③でBedrockの一時的なThrottlingExceptionが発生した場合に自動リトライし、各実行の完全な監査証跡を維持する要件があります。最も運用効率が高いアーキテクチャはどれですか？
Step Functions はAmazon Bedrock のSDK最適化統合（optimized integration）を提供しており、InvokeModel などをLambda不要で直接呼び出せます。ステートごとにThrottlingExceptionのリトライ回数・バックオフレートを宣言的に設定でき、実行履歴でステップごとの入出力・タイムスタンプ・エラー内容が完全に記録され監査要件を満たします。 選択肢Aは不正解です。Lambdaチェーンはリトライロジックの実装が複雑になり、監査トレース機能も限定的です。各関数内でのエクスポネンシャルバックオフ実装は保守性も低下させます。 選択肢Cは不正解です。SQSは順序保証とトレーサビリティが弱く、複数ステップを跨ぐ監査証跡の維持には適していません。 選択肢Dは不正解です。Batchは長時間バッチジョブ向きであり、リアルタイム性が求められる生成AIパイプラインには過剰かつ不適切です。