AIP実装と統合
金融アドバイザリー企業がBedrock Agentを使った投資相談AIを構築しています。顧客はリスク許容度・投資方針などの嗜好をセッションをまたいで記憶してほしいと要望しています。一方、コンプライアンス要件として口座番号・残高などのPII（個人識別情報）はメモリに保存してはいけません。オペレーショナルオーバーヘッドが最も低い実装はどれですか？
ABedrock AgentのメモリをSUMMARIZATIONタイプで有効化し、GuardrailsのPIIマスキングをエージェントに適用してメモリ内のPIIを除去する
✓ 正解
Bedrock AgentのSUMMARIZATIONメモリは過去セッションを自動で要約・保存し、GuardrailsのPIIマスキングと組み合わせることでメモリ内のPIIも除去されます。AWS管理のストレージを使用するためオペレーショナルオーバーヘッドが最も低くなります。
Bセッション開始時にLambdaがDynamoDBから顧客プロファイルを取得してプロンプトに注入し、PII項目はアプリケーション側でフィルタリングする
LambdaとDynamoDBを使ったプロファイル取得はセッション間でのコンテキスト保持が可能ですが、DynamoDBの設計・PII除去ロジックの実装・Lambdaの保守など独自の実装とオペレーショナルオーバーヘッドが生じます。
C顧客の相談履歴をS3に保存してBedrock Knowledge Baseに登録し、セッション開始時のRAG検索でコンテキストを取得する
S3とKnowledge Baseを使った履歴管理は情報検索には有効ですが、データのインデックス管理・RAG検索の精度調整など独自インフラの構築と維持が必要でオペレーショナルオーバーヘッドが高くなります。
DAmazon ElastiCache for Redisに顧客設定を保存し、LambdaのPreprocessingフックでセッション開始時にコンテキストを注入する
ElastiCacheはリアルタイムのコンテキスト注入に有効ですが、Redisクラスターの管理・可用性確保・スケーリングなどのオペレーション負荷が生じ、最小オーバーヘッドという要件には合いません。
解説
選択肢AのBedrock AgentのメモリSUMMARIZATIONタイプは、過去セッションの会話要約をAWS管理ストレージに自動保存し後続セッションで参照する機能です。GuardrailsのPIIマスキングをエージェントに設定することで、メモリ要約生成時を含む全インタラクションでPII（口座番号・残高等）が検出・マスクされます。
選択肢B：DynamoDB からのプロファイル取得はアプリケーション側の実装負荷が増加します。
選択肢C：S3 とKnowledge Base を利用するアプローチは独自のデータ管理インフラが必要です。
選択肢D：ElastiCache for Redis を利用するアプローチはオペレーショナルオーバーヘッドが増大します。
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