無限ノック › AIP 練習問題一覧 › 問題AIP 基盤モデルの統合、データ管理、コンプライアンス
保険会社が、日々受け取る保険請求書（PDF・スキャン画像混在、1〜50 ページ）から以下の情報を自動抽出するシステムを構築しています：請求番号、事故日、医療費合計、診断コード（ICD-10：国際疾病分類の標準コード体系）、医師署名の有無、損傷写真の説明文。手書き文字への対応とフォーム形式の変動への対応が必須で、開発・運用コストを最小化したい場合、最も適切なアプローチはどれですか？
A Amazon Textract で OCR を行い、抽出結果を AWS Lambda でパース・構造化する独自実装を開発する
Textractは高精度OCRですが、テキスト抽出後の構造化はLambdaの独自実装が必要です。フォーム形式の変動に対応するロジックの開発・維持コストが増大します。
B S3 に保存した文書を Amazon Bedrock InvokeModel API で Claude に送り、プロンプトで抽出指示するパイプラインをゼロから開発する
Claudeへの直接API呼び出しは機能しますが、ページ分割・スループット管理・エラーハンドリング・構造化出力のパースなど多くの処理を独自実装する必要があり、運用コストが高くなります。
C Amazon Bedrock Data Automation を使用し、ブループリント（抽出スキーマ）を定義してドキュメント処理パイプラインを構成する
✓ 正解
Amazon Bedrock Data Automation（BDA）は、PDF・画像・音声・動画などの非構造化データから構造化データを生成AI で自動抽出するマネージドサービスです。ブループリントと呼ばれる抽出スキーマを定義するだけで、手書き対応・フォーム形式の変動・マルチモーダル処理が組み込みで提供され、複雑なETLコードの開発が不要です。
D Amazon Comprehend Medical で医療エンティティを抽出し、Amazon Rekognition で損傷画像を分析する
Comprehend Medicalは医療エンティティ抽出に特化しており、請求番号や事故日などの汎用フィールド抽出には不十分です。Rekognitionは物体検出が主機能であり、損傷程度の説明文生成には対応していません。
解説 Amazon Bedrock Data Automation（BDA）は、PDF・画像・音声・動画などの非構造化データから構造化データを生成AI で自動抽出するマネージドサービスです。ブループリントと呼ばれる抽出スキーマを定義するだけで、手書き対応・フォーム形式の変動・マルチモーダル処理が組み込みで提供され、複雑なETLコードの開発が不要です。
選択肢AのTextractは高精度OCRですが、テキスト抽出後の構造化はLambdaの独自実装が必要です。フォーム形式の変動に対応するロジックの開発・維持コストが増大します。
選択肢BのClaudeへの直接API呼び出しは機能しますが、ページ分割・スループット管理・エラーハンドリング・構造化出力のパースなど多くの処理を独自実装する必要があり、運用コストが高くなります。
選択肢DのComprehend Medicalは医療エンティティ抽出に特化しており、請求番号や事故日などの汎用フィールド抽出には不十分です。Rekognitionは物体検出が主機能であり、損傷程度の説明文生成には対応していません。
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