医療系SaaSプロバイダーが患者の電子健康記録（EHR）から臨床サマリーを自動生成するシステムを構築しています。処理フローは以下のとおりです： （1）S3のPDFからAmazon Textractでテキスト抽出 （2）Amazon Comprehend MedicalでPHI（保護対象保健情報）を検出・マスキング （3）Amazon BedrockのClaude 3でサマリー生成 （4）品質スコアが閾値未満の場合はSNSで担当医に通知 （5）結果をAmazon DynamoDBに保存 このワークフローを最もシンプルかつ信頼性高く実装するオーケストレーション戦略はどれですか？
AWS Step FunctionsはAWS SDK統合（.sync:2サフィックスパターン）によりLambdaを介さずTextract・Comprehend Medical・Bedrock・DynamoDB・SNSを直接オーケストレーションできます。組み込みのRetry/Catchによるエラーハンドリング、Choiceステートによる条件分岐（品質スコア判定）、X-Rayトレースによる可視性が標準提供されます。 選択肢AはLambda関数を同期的にチェーン呼び出しすると、各ステップ間の状態管理とエラー処理のロジックをすべてコードで実装する必要があり、監査トレースの完全性も損なわれます。 選択肢CのEventBridgeのイベント駆動モデルはシーケンシャルな依存関係（前ステップ完了を待って次を実行）の管理に不向きで、エラーハンドリングの制御も限定的です。 選択肢DのAmazon MWAA（Apache Airflowのマネージドサービス）はクラスター管理や環境セットアップが必要で過剰なオペレーション負荷を伴い、シンプルなワークフローにはStep Functionsが適しています。