AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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正解

A. Amazon Bedrock

Amazon Bedrock は、複数プロバイダーの基盤モデル（FM）にAPI経由でアクセスできるフルマネージドの生成AIサービスです。
プロンプトや推論データはモデルプロバイダーと共有されず、モデルの再学習にも使われません。またファインチューニングしたカスタムモデルは自社アカウント専用のコピーとして保持され、通信は転送中の暗号化、保管データは AWS KMS（カスタマー管理キー）で暗号化できます。
「基盤モデルの利用」「独自カスタマイズ」「データを外部に残さない」「暗号化」という金融規制対応の要件をすべて満たす唯一の選択肢です。

B. Amazon Comprehend

Amazon Comprehend は、テキストからエンティティ・キーフレーズ・感情などを抽出する自然言語処理（NLP）サービスです。
問い合わせ内容の分類や感情分析には有効ですが、基盤モデルへのアクセスやカスタマイズは提供せず、要約レポートを「生成」する用途にも向きません。
カスタム分類・カスタムエンティティ認識はできますが、これは分類器の学習であって基盤モデルのファインチューニングではありません。

C. Amazon Kendra

Amazon Kendra は、社内ドキュメントを対象としたインテリジェント検索（エンタープライズサーチ）サービスです。
関連文書や回答箇所を「探し出す」ことはできますが、基盤モデルそのものを提供・カスタマイズする機能はありません。
RAG構成では Bedrock の検索側（情報源）として組み合わせて使われるサービスであり、単体で生成AIアプリケーションの基盤にはなりません。

D. Amazon Textract

Amazon Textract は、スキャン文書や画像からテキスト・フォーム・テーブルを抽出（OCR）するサービスです。
紙の申込書などをデジタル化する前処理には役立ちますが、要約の生成も基盤モデルのカスタマイズもできません。
本問の「問い合わせ内容を分析し要約レポートを生成する」という中核要件に対して機能が不足しています。

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
独自のカスタマイズを加えた基盤モデルへのアクセスが必要	基盤モデル（FM）を提供しファインチューニング／継続的な事前学習ができるのは Amazon Bedrock だけ →選択肢（A）が正解
問い合わせ内容の要約レポートを「生成」する	Comprehend は分析、Kendra は検索、Textract は抽出。いずれも生成タスクのサービスではない →選択肢（B・C・D）を消す
処理中・処理後に顧客情報が外部に保存されないこと	Bedrock は入力データをモデルプロバイダーと共有せず、再学習にも使用しないと明記されている →選択肢（A）が正解
処理データの暗号化が必須（金融規制対応）	Bedrock は転送中の暗号化と AWS KMS による保管時の暗号化、カスタムモデルの暗号化に対応 →選択肢（A）が正解

ひっかけポイント

• 「顧客の問い合わせ内容を分析し」の一語で Amazon Comprehend を選ぶのが罠。真の要件は要約レポートの生成と基盤モデルのカスタマイズであり、Comprehend では満たせない
• 金融規制・機密性という文脈から「AWSサービスに預けるのは危険」と考えて SageMaker 的な自前構築を探したくなるが、Bedrock はデータをプロバイダーと共有しない設計で要件を満たす
• Amazon Kendra は「社内文書の検索」で強力だが、基盤モデルの提供元ではない。RAG では Bedrock と組み合わせて使うもので、単体では代替にならない
• Amazon Textract は文書「入力」側の前処理サービス。OCR＝生成AIではない点を混同しない

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
「大量のスキャンPDFからテキストと表を抽出したい」	Amazon Textract が正解に変わる。
「問い合わせの感情（ポジ／ネガ）や頻出トピックを集計したい」	Amazon Comprehend が正解軸に。
「社内マニュアルを根拠として検索し、その内容に基づいて回答させたい」	RAG（Amazon Bedrock ナレッジベース / Kendra との組み合わせ）が論点に。
「モデルをゼロから自前で学習し、インフラも細かく制御したい」	Amazon SageMaker AI が正解軸に変わる。
「モデルの応答から個人情報をマスクし、不適切な出力を抑止したい」	Amazon Bedrock ガードレールが正解に変わる。

関連サービスの解説

Amazon Bedrock
Amazon Comprehend
Amazon Kendra
Amazon Textract

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
Bedrock ガードレールによる機密情報（PII）のマスク・ブロック	機密情報フィルターを使用して会話から PII を削除する - Amazon Bedrock