AIPAIの安全性、セキュリティ、ガバナンス
金融サービス企業がAmazon Bedrockを使用したカスタマーサポートチャットボットを構築しています。規制要件により、モデルの入出力にクレジットカード番号・社会保障番号・メールアドレスなどの個人識別情報（PII: Personally Identifiable Information）が含まれている場合、自動的にマスクされる必要があります。開発・運用コストを最小化しながらこの要件を最も包括的に満たすソリューションはどれですか？
AAWS LambdaでBedrockの入出力を処理し、カスタム正規表現パターンでPIIを検出・置換するレイヤーを実装する
カスタム正規表現パターンではPIIエンティティタイプの完全な網羅が困難であり、未知のパターンや複合フォーマットを見落とすリスクが高いです。パターンメンテナンスの負荷も大きいです。
BAmazon Bedrock Guardrailsを設定し、PIIエンティティタイプ（クレジットカード・社会保障番号・メールアドレス等）を指定してANONYMIZEアクションを有効化し、入力と出力の両方に適用する
✓ 正解
Bedrock GuardrailsはPIIエンティティタイプを30種類以上マネージドで検出し、ANONYMIZEアクションで自動置換できます。入力・出力の両方に適用可能であり、追加インフラも不要です。
CAmazon ComprehendのPII検出機能とAWS Step Functionsを統合し、Bedrock API呼び出しの前後にPIIスキャンを実行するワークフローを構築する
Comprehend + Step Functionsでは、Bedrock API呼び出しの前後に追加の呼び出しが発生するため高レイテンシになり、呼び出しコストも増加します。運用の複雑性も増します。
DシステムプロンプトにPIIを出力しないよう明示的な指示を追加し、AWS CloudWatch LogsでモデルのすべてのロールアウトをモニタリングしてPIIを事後検出する
システムプロンプトでの指示のみではLLMが従わないケースが多く、PII出力防止を保証できません。事後的なCloudWatch Logsでの検出は既に公開されたPIIを検出するため予防的保護として機能しません。
解説
Amazon Bedrock GuardrailsのPIIマスキング機能は、30種類以上のPIIエンティティタイプをマネージドで検出し、ANONYMIZEアクションで自動置換できます。入力・出力の両方に適用可能で追加インフラ不要であり、最も包括的かつ運用コストの低い選択肢です。
選択肢Aは不正解です。Lambdaによる正規表現はパターン網羅が困難で漏れが生じやすく、新しいPIIパターンへの対応も手動で行う必要があります。
選択肢Cは不正解です。Comprehend＋Step Functionsの組み合わせは高レイテンシ・高コストであり、追加インフラの管理も必要です。
選択肢Dは不正解です。システムプロンプトへの指示はモデルが従わないケースがあり、規制要件を満たす保証として不十分です。CloudWatch Logsによる事後検出は予防的なマスキングにはなりません。
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