AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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A. Amazon RDS

Amazon RDS はリレーショナルデータベースのマネージドサービスで、業務トランザクションの保存に使います。
Amazon Bedrock のモデルカスタマイズジョブは、学習データをS3 の URI（s3://...）で指定する仕様であり、RDS のテーブルを直接読み込む機能はありません。
数百 GB のテキストファイル群を保持する用途としてもコスト・スケーラビリティの両面で不向きです。

B. AWS CloudTrail

AWS CloudTrail は、AWS アカウント内のAPI 呼び出しを記録する監査・ガバナンス用のサービスです。
「誰がいつ Bedrock を呼び出したか」を追跡する用途では登場しますが、利用者が任意のデータセットを置く汎用ストレージではありません。
ファインチューニングの入力データ置き場としては役割がまったく異なります。

C. Amazon S3 Glacier

Amazon S3 Glacier は、めったにアクセスしない長期アーカイブ向けのストレージクラスです。
低コストな反面、オブジェクトを読むには復元（リストア）操作と待ち時間が必要で、学習ジョブがそのまま読み出せる状態ではありません。
「S3 系だから正解に見える」ものの、アクティブに読み書きする学習データの置き場としては不適です。保守マニュアルの原本を数年後まで保管する、といった要件なら候補になります。

正解

D. Amazon S3

Amazon S3 は、Amazon Bedrock のモデルカスタマイズ（ファインチューニング／継続的事前トレーニング）で学習データセットと検証データセットの置き場所として指定する標準のストレージです。
ジョブ作成時に s3:// の URI で入力データと出力先を指定し、Bedrock のサービスロールにそのバケットへの読み書き権限を与えます。
容量が事実上無制限でオブジェクト単位に安価に保管でき、数百 GB のテキスト（JSONL 形式）を扱う本要件に合致する、唯一の正解です。

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
Amazon Bedrock のファインチューニングジョブが参照する	Bedrock のカスタマイズジョブは入力データも出力先も S3 の URI で指定する。DB やログサービスは指定できない →選択肢（A・B）を消す
数百 GB 規模のテキストデータ（保守マニュアル・修理報告書）	大量の非構造化テキストはオブジェクトストレージが定石。リレーショナル DB に入れる対象ではない →選択肢（A）を消す
学習ジョブが即座に読み出せる必要がある	アーカイブ階層は復元操作と待ち時間が必要で、ジョブから直接読める状態ではない →選択肢（C）を消す
マネージドサービスから直接読み込める標準的な保存先	Amazon S3 は Bedrock だけでなく SageMaker など AI/ML 系サービス共通のデータ置き場 →選択肢（D）が正解

ひっかけポイント

• 「Amazon S3 Glacier」は名前に S3 が入っているだけのアーカイブ用途。ファインチューニングの入力に指定しても即座には読めない
• AWS CloudTrail は「AWS のログを貯めるもの」という連想で選ばせる罠。実体はAPI 呼び出しの監査記録であり、利用者がデータセットを置く場所ではない
• 「数百 GB のテキスト」と聞いて DB を連想しないこと。非構造化データはまず S3、が AWS の型
• 学習データだけでなく出力（カスタムモデルのアーティファクト）の保存先も S3。「入力だけ S3」と覚えると設問の言い換えで迷う

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
「ファインチューニングしたカスタムモデルの出力先はどこか」	こちらも Amazon S3。入力・出力とも S3 バケットを指定する。
「学習データはどのような形式で用意するか」	JSONL（1 行 1 レコードの JSON）が正解軸に。prompt / completion のペアで記述する。
「モデルを再学習せず、社内文書を検索して回答の根拠にしたい」	RAG（ナレッジベース）が正解軸に。この場合もドキュメントのソースは S3。
「使い終わった学習データを数年間、低コストで保管したい」	S3 Glacier 系のストレージクラス（ライフサイクルルールでの移行）が正解に浮上する。

関連サービスの解説

Amazon RDS
Amazon S3 Glacier
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
AWS CloudTrail

リファレンス

この問題を解くために必要な知識を扱う公式ドキュメントです。

知識項目	公式ドキュメント
Amazon Bedrock のモデルカスタマイズ（ファインチューニング）	モデルをカスタマイズしてユースケースのパフォーマンスを向上させる - Amazon Bedrock