ヘルスケア企業が、15のAWSアカウント（病院ごとに分割管理）からPHI（Protected Health Information：医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律HIPAAで規定される保護対象医療情報）を集約する中央データレイクを構築しています。データは中央データレイクアカウントの単一S3バケットに hospital_id と data_type でパーティショニングして保存されます。 アクセスするユーザーグループは以下の4種類です： ・データサイエンティスト：仮名化済みデータのみ、特定カラムに限定してアクセス ・コンプライアンスチーム：自病院のPHIデータのみアクセス可（他院は不可） ・中央アナリティクスチーム：集計統計のみ参照可（PHI列へのアクセス不可） ・規制当局の監査者：監査ログへの読み取り専用アクセス 要件：HIPAAコンプライアンス（保存時・転送時の暗号化）、カラムレベルおよび行レベルのアクセス制御、PII（Personally Identifiable Information：個人識別情報）の自動検出とカタログ化、データを複製せずにクロスアカウントアクセスを実現、すべてのデータアクセスの監査可能性。 これらすべての要件を満たす最適なアーキテクチャはどれですか？
Lake FormationはS3上でカラムレベル・行レベルのアクセス制御をネイティブに提供し、データ複製なしにGlueデータカタログをクロスアカウント共有できる唯一のAWSサービス。LF-TBACにより hospital_id タグでコンプライアンスチームの行単位アクセスを宣言的に管理でき、スケーラビリティが高い。 選択肢A（IAM ポリシー + S3 Object Lambda）は、カラムレベルACLが煩雑になり管理不能になります。 選択肢C（EMR + サードパーティツール）は、運用負荷・コストともに過大です。 選択肢D（Amazon Redshift）は、OLAP分析に特化しており、データレイク全体のガバナンス基盤には不適切です。