AIP生成AIアプリケーションの運用効率と最適化複数選択
あるSaaS企業のAIチームが、本番環境でのAmazon Bedrockプロンプトの運用管理に課題を抱えています。チームは複数のプロンプトバリアントをA/Bテストし、開発・ステージング・本番環境間でプロモーションしたいと考えています。また、プロンプトを更新するたびにアプリケーションコードを再デプロイしたくありません。次のどの組み合わせがこのワークフローを最もよく実現しますか？（2つ選択）
AAmazon Bedrock Prompt Managementでプロンプトをバージョン管理し、エイリアス（例：prod・staging）を作成してアプリケーションはエイリアスIDのみを参照する
✓ 正解
Bedrock Prompt Managementでエイリアス（prod・staging）を作成すると、アプリケーションはエイリアスIDのみ参照すればよく、プロンプト更新時の再デプロイが不要になり、運用効率が向上します。
BプロンプトをAWS Systems Manager Parameter Store（SecureString）に保存し、Lambda起動時に動的に読み込む
Parameter Storeはプロンプト専用のUI・Bedrock統合がなく管理が煩雑です。また毎回の動的読み込みオーバーヘッドがあり、プロンプトバージョン管理に向いていません。
CBedrock Prompt Managementで各プロンプトバリアントを別バージョン・別エイリアスとして登録し、アプリケーション側でトラフィックを振り分けてA/Bテストを実施する
✓ 正解
複数バリアントを別バージョン・別エイリアスで管理し、アプリケーション側でトラフィック振り分けることでA/Bテストが実現できます。Prompt Management自体に自動分割機能はなく、分割ロジックはアプリケーション実装です。
DAWS CodePipelineでプロンプトファイルの変更を検出してLambdaの環境変数を自動更新するCI/CDパイプラインを構築する
CodePipelineでプロンプト更新を検出し環境変数を更新するには、毎回パイプライン経由が必要で、コード変更なしの差し替え要件を満たしません。運用効率が低下します。
解説
Amazon Bedrock Prompt Managementは、プロンプトのバージョン管理・テンプレート化・エイリアス設定をネイティブに提供します。エイリアスを使用することでアプリケーションはエイリアスIDのみ参照し、プロンプト更新時の再デプロイが不要になります。また、複数バリアントを別バージョン・別エイリアスとして登録し、アプリケーション側でトラフィックを振り分けることでA/Bテストを実現できます（Prompt Management自体にトラフィック自動分割やメトリクス収集機能はなく、分割ロジックはアプリケーションで実装します）。Parameter StoreはLLMプロンプト専用のバージョン管理UIやBedrock統合がなく管理が煩雑です。CodePipelineはプロンプト更新のたびにパイプライン経由の更新が必要で、コードを変更せずに差し替えるという要件を満たしません。
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