AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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正解

A. Amazon Comprehend

Amazon Comprehend はフルマネージドの自然言語処理（NLP）サービスで、感情分析（ポジティブ／ネガティブ／ニュートラル／混在）、キーフレーズ抽出、エンティティ認識、言語判定などを学習済みモデルの API 呼び出しだけで実行できる。
モデルの構築・学習・チューニングが不要なため、機械学習の専門知識がない開発者でも顧客フィードバックの感情分析をすぐに実装できる。
「テキスト × 感情 × 専門知識不要」という本問の要件にそのまま合致する、唯一の正解。

B. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker は機械学習モデルを構築・トレーニング・デプロイするためのプラットフォーム。感情分析を実現すること自体は可能だが、データ準備・アルゴリズム選択・学習・エンドポイント運用が必要になる。
本問が明示している「機械学習の専門知識がない開発者でも」という条件に反するため不適。
AI サービス（Comprehend 等）と ML プラットフォーム（SageMaker）の使い分けを問う典型的な対比。

C. Amazon Rekognition

Amazon Rekognition は画像・動画の分析サービスで、物体・シーン検出、顔認識、不適切コンテンツ検出などを行う。
顔画像から表情を推定する機能はあるが、本問の対象は顧客からのテキストフィードバックであり、テキストの感情分析には使えない。
「感情」という語だけに反応すると引っかかる誤答。

D. AWS Glue

AWS Glue はサーバーレスの ETL（抽出・変換・ロード）サービスで、データの前処理やデータカタログ化に使う。
フィードバックデータを Comprehend に渡す前段の整形には役立つが、感情分析の機能そのものは持たないため、単独では要件を満たせない。

正解への思考ルート

問題文から要件を抽出し、選択肢の適否を判断するのがポイントです。

要件	判断ポイント
顧客フィードバック（テキスト）を分析する	対象データがテキストなら NLP 系の AI サービス。画像・動画向けの Rekognition は対象外 →選択肢（C）を消す
製品やサービスに対する「感情」を理解したい	感情分析（Sentiment Analysis）は Amazon Comprehend の代表機能。ETL サービスに分析機能はない →選択肢（D）を消す
機械学習の専門知識がない開発者でも実現できること	学習済みモデルを API で呼ぶだけの AI サービスが本命。モデルを自作する SageMaker は前提に反する →選択肢（B）を消す
自動的に（継続的に）分析したい	Comprehend はリアルタイム API とバッチ（非同期）ジョブの両方に対応し、自動化しやすい →選択肢（A）が正解

ひっかけポイント

• SageMaker は「機械学習といえば」で選びたくなるが、本問は「専門知識がない開発者でも」が明示されている。この一文が SageMaker を消す決定打
• Rekognition の顔分析にも「感情（表情）」の推定があるため「感情」という語だけで飛びつくと誤答。入力がテキストか画像かで切り分ける
• AWS Glue は前処理（ETL）であって分析エンジンではない。「データを整える」と「意味を読み取る」は別のレイヤー
• AIF ではAI サービス（Comprehend / Rekognition / Transcribe / Translate 等）と ML プラットフォーム（SageMaker）の役割分担が繰り返し問われる。入力データの種類で即断できるようにしておく

出題バリエーション

同じ知識が本番では条件を変えて出題されます。

問題文がこう変わったら	正解はこう変わる
「音声通話の録音から顧客の感情を分析したい」	Amazon Transcribe（文字起こし）＋ Comprehend、またはコンタクトセンター向けの Contact Lens for Amazon Connect が正解軸に。
「レビュー画像に不適切なコンテンツが含まれていないか判定したい」	Amazon Rekognition（コンテンツモデレーション）が正解に変わる。
「業界固有の用語で独自のカテゴリー分類をしたい」	Amazon Comprehend のカスタム分類（Custom Classification）が正解軸に。
「フィードバックを多言語に翻訳してから分析したい」	Amazon Translate との組み合わせが問われる。
「アルゴリズムを自作して独自モデルを学習・デプロイしたい」	Amazon SageMaker が正解に変わる。

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