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CLFクラウドのテクノロジーとサービス

ある企業が、社内ドキュメントを基にした質疑応答システムを構築したいと考えています。機械学習モデルのトレーニングやインフラの管理は不要で、ClaudeやLlamaなどの事前学習済み大規模言語モデル(基盤モデル)にAPI経由ですぐにアクセスして利用できるサービスを求めています。最も適したAWSサービスはどれですか?

A
Amazon SageMaker でカスタムモデルをトレーニングしてデプロイする
Amazon SageMakerはMLモデルの構築・トレーニング・デプロイを行う包括的なプラットフォームです。カスタムモデルの開発には強力ですが、モデルのトレーニングやインフラ管理を不要とし事前学習済み基盤モデルをすぐ活用したいという要件には合致しません。
B
Amazon Bedrock で複数の生成AIモデルをサーバーレスで即時利用する
✓ 正解
Amazon Bedrockは、Anthropic ClaudeやMeta LlamaなどのAIプロバイダーの事前学習済み基盤モデルを、インフラ管理不要のサーバーレスAPIとして提供するフルマネージドサービスです。モデルトレーニングなしで即座に生成AI機能をアプリに組み込め、RAGによる社内ドキュメントQ&Aにも対応しています。
C
Amazon Comprehend でドキュメントのテキスト分析を実施する
Amazon ComprehendはAWSのマネージドNLPサービスで、感情分析・エンティティ認識・キーフレーズ抽出・テキスト分類などに対応しています。ただし生成AIとしての文章生成・汎用的な質疑応答機能はなく、ドキュメントQ&Aシステムの要件には不十分です。
D
Amazon Lex で会話型インターフェースとチャットボットを構築する
Amazon Lexは音声・テキストによる会話型インターフェースを構築するサービスで、インテントや発話例を事前定義して使います。汎用的なLLMによる柔軟なQ&A応答が必要な今回の要件には不向きで、Bedrockのような基盤モデルへのアクセス機能はありません。

解説

Amazon Bedrock は、Anthropic(Claude)・Amazon(Titan)・Meta(Llama)などが提供する基盤モデル(FM)に、サーバーレスAPIとしてアクセスできるフルマネージドサービスです。モデルのトレーニングもインフラ管理も不要で、API呼び出しだけで生成AI機能をアプリケーションに組み込めます。RAG(検索拡張生成)との組み合わせで社内ドキュメントQ&Aシステムの構築にも最適です。 選択肢AのAmazon SageMakerはMLモデルのトレーニング・構築・デプロイを行うプラットフォームで、事前学習済み基盤モデルへの即時APIアクセスが目的の要件には合致しません。 選択肢CのAmazon Comprehendは感情分析・エンティティ抽出などのNLPサービスで、汎用的な質疑応答や文章生成を行う生成AI機能はありません。 選択肢DのAmazon Lexは事前定義されたインテントに基づく会話型インターフェース構築サービスで、汎用的なLLMによる文書Q&Aには適していません。

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