データ分析企業が Amazon Bedrock Agents を使って、S3 上の CSV ファイルに対する自然言語クエリを受け付けるアシスタントを構築しています。エージェントは回帰分析・相関係数計算・グラフ生成など複雑な統計処理をその場で実行する必要があります。カスタム Lambda 関数を書かずにこれを実現し、運用オーバーヘッドを最小化したい場合、最も適切なアプローチはどれですか？
正解： Bedrock Agents のビルトインコードインタープリターアクショングループ（AMAZON.CodeInterpreter）を有効化し、エージェントがセッションごとに Python コードを動的に生成・実行できるようにする AMAZON.CodeInterpreter はビルトインアクショングループで、エージェントが Python コードを動的に生成してサンドボックス環境内で実行できます。CSV の解析・統計計算・可視化などをカスタム Lambda なしで実現でき、運用コストを大幅に削減できます。 選択肢Aは、Lambda Layer 方式はコード管理・デプロイ負荷が発生します。 選択肢Cは、SageMaker Processing Jobs は事前定義が必要なためアドホックな分析には不向きです。 選択肢Dは、Glue は事前定義が必要なためアドホックな分析には不向きです。