金融機関がAmazon Bedrock Guardrailsに以下の3つのポリシーを設定し、顧客向けチャットボットに適用しました。 ・有害コンテンツフィルタリング ・競合他社製品への言及拒否 ・顧客の個人情報（PII）マスキング 本番リリース前に、コンプライアンスチームがすべてのポリシーを網羅的かつ効率的に検証する最も適切な方法はどれですか？
ApplyGuardrail APIは、モデルを呼び出すことなくガードレールの動作を直接テストできる専用のAPIです。テキストとソースタイプを渡すと、guardrailAssessmentオブジェクトが返され、どのポリシー（コンテンツフィルタ・トピック拒否・PIIマスキングなど）がどのアクション（BLOCKED・ANONYMIZEDなど）を実行したかを確認できます。これによりモデル呼び出しコストなしに大量のテストケースを実行でき、各ポリシーの動作を網羅的かつ自動化可能な形で検証できます。 選択肢AのBedrock Agentを経由したテストはモデル呼び出しコストが発生し、ガードレール評価の詳細よりもエージェント応答に焦点が当たるため、ポリシーごとの詳細な動作確認には非効率です。 選択肢Cの手動QAテストはスケールせず、コンプライアンス要件に必要な網羅性と再現性を担保できません。エッジケースの漏れが発生するリスクもあります。 選択肢DのBedrock Model EvaluationはモデルのアウトプットをROUGEなどで評価するツールであり、ガードレールのポリシー判定（ブロック・マスキングの動作）を評価する機能は持っていません。