金融機関がAmazon Bedrockを使用した社内レポート生成システムを運用しています。金融規制（MiFID II：EUの金融商品市場指令II）への準拠として、以下の要件が義務付けられています。 ①AIモデルへの入力プロンプト全文および出力レスポンス全文を7年間保持すること ②誰がいつどのモデルを使用したかをリアルタイムで監査できること 最小限の実装工数でこれら両方の要件を満たすアーキテクチャはどれですか？
Bedrock Model Invocation Logging は入力プロンプト・出力レスポンス・モデルID・リクエスタ情報（IAMユーザー/ロール）・タイムスタンプを自動記録するマネージド機能で、コード変更不要で有効化できる。S3オブジェクトロック（Complianceモード）で改ざん不能な保持が可能です。 選択肢AのCloudTrail のデータイベントは、S3に記録されCloudWatchで検索・分析できますが、プロンプト内容を含まずAPIメタデータのみです。 選択肢CのLambda関数へのカスタムロギングコードは、実装工数が大きく抜け漏れリスクがあります。 選択肢DのKinesis Data Streams と Data Firehoseは、複雑な構成で運用オーバーヘッドが増大します。