問題 1 / 65正解 0 ・ 解答 0
ドメイン1：AI/MLの基礎
ECサイトで、購入履歴から顧客を自動的にいくつかのグループに分け、未知の傾向を発見したい。正解ラベルは用意していない。これはどの学習タイプか？
A. 強化学習
B. 転移学習
C. 教師なし学習（クラスタリング）
D. 教師あり学習
正解：C
正解の根拠
- 正解ラベルなしのデータから構造を発見する
- 似た顧客どうしをまとめる＝クラスタリング
- 教師ありはラベルが必要
各選択肢の判定
- ❌ A：報酬を頼りに行動を学習する手法で、グループ分けではない
- ❌ B：学習済み知識を別タスクに再利用する手法で、グループ化ではない
- ✅ C：ラベルなしのグループ分け＝教師なし学習。要件に一致
- ❌ D：正解ラベル付きデータで予測を学習する手法で、本問とは異なる
📖 参考解説：AI・ML・DL・生成AIの違い
ドメイン1：AI/MLの基礎
コールセンターに録音された大量の通話音声を、検索・分析できるようテキストに書き起こしたい。最適なAWSサービスは？
A. Amazon Polly
B. Amazon Comprehend
C. Amazon Translate
D. Amazon Transcribe
正解：D
正解の根拠
- Transcribeは音声→テキストの文字起こし
- 通話・会議の書き起こしに最適
- Pollyはテキスト→音声で逆の役割
各選択肢の判定
- ❌ A：テキストを音声に変換する逆の役割
- ❌ B：テキストの感情/エンティティ分析で、文字起こしではない
- ❌ C：言語間の翻訳で、文字起こしではない
- ✅ D：音声の文字起こし＝Transcribe。要件に一致
📖 参考解説：AWSのAIサービス一覧
ドメイン1：AI/MLの基礎
不正取引（陽性が全体の1%）を見分ける分類モデルで、評価に単純な正解率(accuracy)を使うのが不適切な理由として正しいのは？
A. すべて『正常』と予測するだけで99%の正解率になり、性能を過大評価してしまうから
B. accuracyは回帰問題でしか計算できないから
C. 不均衡データではaccuracyが必ずゼロになるから
D. accuracyは計算に膨大な時間がかかるから
正解：A
正解の根拠
- 多数派に全振りしても高いaccuracyが出る
- 少数派(不正)を見逃しても数値が高くなる
- F1など適合率・再現率の指標が必要
各選択肢の判定
- ✅ A：不均衡では多数派全振りで高accuracy＝過大評価。要件に一致
- ❌ B：accuracyは分類で使う指標（誤り）
- ❌ C：ゼロにはならず、むしろ高く出る（誤り）
- ❌ D：計算コストの問題ではない
📖 参考解説：MLライフサイクルとMLOps
ドメイン1：AI/MLの基礎
迷惑メールを『スパム／通常』に自動で振り分けるモデルを、過去の『正解ラベル付き』メールで学習させた。これはどの学習タイプか？
A. 転移学習
B. 教師あり学習
C. 教師なし学習
D. 強化学習
正解：B
正解の根拠
- 正解ラベル付きデータで予測を学習する
- 分類はその代表例
- ラベルなしは教師なし学習
各選択肢の判定
- ❌ A：学習済み知識を別タスクに再利用する手法で別概念
- ✅ B：ラベル付きで分類を学習＝教師あり。要件に一致
- ❌ C：ラベルなしから構造を見つける手法で、ラベルありの本問とは不一致
- ❌ D：報酬を頼りに行動を学習する手法で、分類ではない
📖 参考解説：AI・ML・DL・生成AIの違い
ドメイン1：AI/MLの基礎
製造ラインを撮影した画像から、製品の傷や欠陥（不良品）を自動で見つけたい。最適なAWSサービスは？
A. Amazon Comprehend
B. Amazon Transcribe
C. Amazon Rekognition
D. Amazon Textract
正解：C
正解の根拠
- Rekognitionは画像/動画の物体・特徴の認識
- 外観検査など画像分析に使える
- 文書OCRや音声とは別の役割
各選択肢の判定
- ❌ A：テキストの感情/エンティティ分析で、画像分析ではない
- ❌ B：音声を文字起こしするサービスで無関係
- ✅ C：画像からの検出＝Rekognition。要件に一致
- ❌ D：文書/帳票から文字・項目を抽出するOCRで、外観の欠陥検出が主目的ではない
📖 参考解説：AWSのAIサービス一覧
ドメイン1：AI/MLの基礎
小売店が、過去の売上データから来月の売上『金額（連続値）』を予測したい。最も適した機械学習の手法の種類は？
A. 回帰
B. 分類
C. クラスタリング
D. 次元削減
正解：A
正解の根拠
- 連続値を予測するのは回帰
- 分類はカテゴリ、回帰は数値
- 売上額は連続値なので回帰が適切
各選択肢の判定
- ✅ A：数値（連続値）の予測＝回帰。要件に一致
- ❌ B：あらかじめ決めたカテゴリへの振り分けで、金額の予測ではない
- ❌ C：ラベルなしのグループ化で、将来値の予測ではない
- ❌ D：特徴量を圧縮する前処理で、予測そのものではない
📖 参考解説：AIの実ユースケースと向き不向き
ドメイン1：AI/MLの基礎
次のうち、機械学習を使うのが最も『不適切』な業務はどれか？
A. 画像から製品の不良を判定する
B. 消費税額の計算など、明確なルールで答えが一意に決まる処理
C. 解約しそうな顧客を予測する
D. 問い合わせ文の感情を分析する
正解：B
正解の根拠
- 答えが一意に決まる規則的処理はMLが不要
- 明確な計算はルールベースが確実・低コスト
- MLは不確実なパターン認識に使う
各選択肢の判定
- ❌ A：画像認識はMLが得意な領域
- ✅ B：ルールが確定し例外がない処理は通常のプログラムで十分。MLは過剰
- ❌ C：傾向の予測はMLの得意分野
- ❌ D：自然言語の分類はMLが適する
📖 参考解説：AIの実ユースケースと向き不向き
ドメイン1：AI/MLの基礎
毎晩、全顧客の購買データをまとめてスコアリングする処理がある。即時の応答は不要で、コストを抑えたい。最適な推論方式は？
A. エッジデバイス推論
B. リアルタイムエンドポイント
C. バッチ変換（Batch Transform）
D. 常時起動のオンライン推論サーバーを自前構築
正解：C
正解の根拠
- 即時応答が不要ならバッチ推論が向く
- バッチは処理後に停止しコストを抑えられる
- リアルタイムは常時稼働でコスト高
各選択肢の判定
- ❌ A：端末側で動かす方式で、夜間一括処理の要件とは無関係
- ❌ B：常時待機で即応する方式。即時性が不要な本件ではコスト過剰
- ✅ C：大量データをまとめて処理し、終わると停止。即時不要・低コストの要件に一致
- ❌ D：運用負荷とコストが大きく要件に反する
📖 参考解説：MLライフサイクルとMLOps
ドメイン1：AI/MLの基礎
あるモデルが訓練データでは非常に高い精度なのに、新しい未知のデータでは精度が大きく落ちる。何が起きているか？
A. データの正規化
B. ハルシネーション
C. 未学習（underfitting）
D. 過学習（overfitting）
正解：D
正解の根拠
- 訓練◯・未知×は過学習の典型
- 訓練データの細部まで覚えすぎて汎化しない
- 対策は正則化・データ追加・早期終了など
各選択肢の判定
- ❌ A：前処理の一種で、精度低下の原因を指す語ではない
- ❌ B：生成AIが事実と異なる出力をする現象で、本件とは別
- ❌ C：モデルが単純すぎて訓練データにも適合できない状態で、本件と逆
- ✅ D：訓練データに過剰適合し汎化性能が落ちた状態。要件に一致
📖 参考解説：責任あるAI（過学習とバイアス）
ドメイン1：AI/MLの基礎
スキャンした請求書や帳票の画像から、金額・日付・明細などの『項目』を読み取って抽出したい。最適なAWSサービスは？
A. Amazon Textract
B. Amazon Comprehend
C. Amazon Kendra
D. Amazon Rekognition
正解：A
正解の根拠
- 帳票・文書のOCR項目抽出はTextract
- 表やフォームの構造も抽出できる
- Rekognitionは一般画像認識で役割が違う
各選択肢の判定
- ✅ A：文書・帳票から文字や項目（表・フォーム）を抽出するOCR。要件に一致
- ❌ B：テキストの感情・エンティティ分析で、画像からの抽出ではない
- ❌ C：自然言語での社内検索で、帳票OCRではない
- ❌ D：一般的な画像・動画の物体認識で、帳票の項目抽出が主目的ではない
📖 参考解説：AWSのAIサービス一覧
ドメイン1：AI/MLの基礎
ECサイトで、利用者ごとに『あなたへのおすすめ商品』をパーソナライズ表示したい。最小の実装で実現できるAWSサービスは？
A. Amazon Comprehend
B. Amazon Personalize
C. Amazon Forecast
D. Amazon Fraud Detector
正解：B
正解の根拠
- パーソナライズ推薦はPersonalize
- Amazonの推薦技術をマネージド提供
- モデル構築不要で導入できる
各選択肢の判定
- ❌ A：テキスト分析サービスで、レコメンドではない
- ✅ B：レコメンデーションに特化したマネージドサービス。要件に一致
- ❌ C：時系列の需要予測サービスで、個別レコメンドではない
- ❌ D：不正検知サービスで、おすすめ表示ではない
📖 参考解説：AWSのAIサービス一覧
ドメイン1：AI/MLの基礎
電話やチャットで『予約したい』『キャンセルしたい』といった利用者の意図を解釈し、対話で応答するボットを作りたい。最適なAWSサービスは？
A. Amazon Transcribe
B. Amazon Polly
C. Amazon Lex
D. Amazon Translate
正解：C
正解の根拠
- 対話ボット・意図認識はLex
- インテントとスロットで会話を設計
- 音声合成や翻訳とは役割が異なる
各選択肢の判定
- ❌ A：音声の文字起こしで、意図解釈ではない
- ❌ B：テキストを音声に変換するサービスで、意図解釈ではない
- ✅ C：意図（インテント）認識と対話を行うチャットボット構築サービス。要件に一致
- ❌ D：言語間翻訳で、対話ボットではない
📖 参考解説：AWSのAIサービス一覧
ドメイン1：AI/MLの基礎
モデルの予測のうち『確信度が低いもの』だけを人間のレビューに回す仕組みを、マネージドに組み込みたい。最適なAWSサービスは？
A. SageMaker Model Monitor
B. Amazon Macie
C. AWS Glue
D. Amazon A2I（Augmented AI）
正解：D
正解の根拠
- 人間によるレビュー(human-in-the-loop)はA2I
- 確信度の低い結果だけ人手確認に回せる
- 品質と責任あるAIの担保に使う
各選択肢の判定
- ❌ A：本番モデルの品質・ドリフトを監視する機能で、人手レビュー導線ではない
- ❌ B：S3のPII検出で無関係
- ❌ C：ETL（データ変換）サービスで無関係
- ✅ D：低信頼の予測を人手レビューへ回すワークフローを提供。要件に一致
📖 参考解説：MLライフサイクルとMLOps
ドメイン2：生成AIの基礎
社内FAQ検索で、表記ゆれや言い換えがあっても『意味が近い』質問を見つけたい。これを支える基盤技術は？
A. 拡散モデル
B. 強化学習
C. 線形回帰
D. 埋め込み（ベクトル化）
正解：D
正解の根拠
- 埋め込みは意味の近さを距離で表すベクトル化
- 言い換えでも意味が近ければベクトルが近い
- ベクトル検索の基礎技術
各選択肢の判定
- ❌ A：画像生成などの手法で、意味検索の基盤ではない
- ❌ B：報酬による学習手法で無関係
- ❌ C：数値予測の手法で無関係
- ✅ D：意味の近さの数値化＝埋め込み。要件に一致
📖 参考解説：トークン・埋め込み・Transformer入門
ドメイン2：生成AIの基礎
社内の開発者が、コーディングやAWSの運用作業を自然言語で相談・支援してもらえるAIアシスタントを使いたい。最適なAWSサービスは？
A. Amazon Q
B. PartyRock
C. Amazon SageMaker JumpStart
D. Amazon Bedrock Guardrails
正解：A
正解の根拠
- Amazon Qは業務・開発支援のAIアシスタント
- 自然言語でコーディングや運用を支援
- PartyRockは試作体験用で役割が異なる
各選択肢の判定
- ✅ A：開発・業務支援アシスタント＝Amazon Q。要件に一致
- ❌ B：ノーコードで生成AIアプリを試作・体験するサービスで、開発支援アシスタントではない
- ❌ C：MLモデルのデプロイ/試用を加速する機能で、対話アシスタントではない
- ❌ D：安全フィルタで無関係
📖 参考解説：Amazon Bedrock入門
ドメイン2：生成AIの基礎
生成AIチャットボットが、実在しない製品仕様を自信ありげに回答した。この現象と一次対策の正しい組合せは？
A. データドリフト ― 出力を短くする
B. ハルシネーション ― RAGで根拠文書を参照させる
C. 過学習 ― 学習率を上げる
D. プロンプトインジェクション ― temperatureを上げる
正解：B
正解の根拠
- 事実と異なる自信ありげな生成＝ハルシネーション
- 根拠文書を与えるRAGで事実性が上がる
- 最新/社内情報の不足を補える
各選択肢の判定
- ❌ A：ドリフトは別現象で、出力短縮は対策にならない
- ✅ B：現象と対策が整合（ハルシネーション×RAG）。要件に一致
- ❌ C：過学習はモデル精度の話で本現象ではなく、学習率を上げても対策にならない
- ❌ D：インジェクションは攻撃で、temperatureを上げると悪化方向
📖 参考解説：生成AIの長所と限界
ドメイン2：生成AIの基礎
生成AIの利用料金や、モデルが一度に扱える入力量の基準となる『最小の処理単位』は？
A. エポック
B. レイヤー
C. トークン
D. パラメータ
正解：C
正解の根拠
- モデルは文章をトークン単位で処理する
- 入出力のトークン数で課金・入力上限が決まる
- 1トークン≒単語の一部
各選択肢の判定
- ❌ A：学習の繰り返し回数で、入力単位ではない
- ❌ B：モデルの層構造で、入力単位ではない
- ✅ C：処理単位／課金・入力上限の基準＝トークン。要件に一致
- ❌ D：モデル内部の重みで、入力の単位ではない
📖 参考解説：トークン・埋め込み・Transformer入門
ドメイン2：生成AIの基礎
自社でGPUサーバーを保有・運用せず、必要なときだけ複数の基盤モデルを従量課金で使いたい。最適な方針は？
A. Amazon EC2に自前で基盤モデルを構築する
B. オンプレミスにGPUサーバーを購入する
C. SageMakerで基盤モデルを事前学習する
D. Amazon Bedrockをマネージドに利用する
正解：D
正解の根拠
- Bedrockは複数ベンダーのFMをマネージド提供
- サーバー管理不要・従量課金で始められる
- インフラ運用をAWSに任せられる
各選択肢の判定
- ❌ A：自前構築・運用が必要で、運用したくない要件に反する
- ❌ B：保有・運用コストが大きく要件に反する
- ❌ C：事前学習は莫大なコストで非現実的
- ✅ D：マネージド＋従量課金＝Bedrock。要件に一致
📖 参考解説：Amazon Bedrock入門
ドメイン2：生成AIの基礎
画像を入力すると内容を説明する文章を返すなど、テキスト・画像など複数種類のデータを同時に扱えるモデルを何と呼ぶか？
A. マルチモーダルモデル
B. 線形モデル
C. 決定木
D. 拡散モデル
正解：A
正解の根拠
- 複数種類のデータを扱う＝マルチモーダル
- テキスト＋画像などを横断して処理
- 拡散モデルは生成手法の名前で別概念
各選択肢の判定
- ✅ A：複数モダリティ（テキスト/画像/音声等）を扱うモデル。要件に一致
- ❌ B：単純な数値予測モデルで無関係
- ❌ C：分類・回帰の古典的手法で無関係
- ❌ D：主に画像生成の仕組みを指す語で、複数データ種別の扱いを表す語ではない
📖 参考解説：生成AIの基礎用語
ドメイン2：生成AIの基礎
テキストの指示から高品質な画像を生成するモデルで、現在広く使われている生成の仕組みはどれか？
A. ランダムフォレスト
B. 拡散モデル（Diffusion）
C. サポートベクターマシン
D. k-means
正解：B
正解の根拠
- 画像生成の主流は拡散モデル
- ノイズ除去を繰り返して画像を作る
- SVMやk-meansは生成ではなく分類・分割
各選択肢の判定
- ❌ A：決定木の集合による予測手法で、画像生成ではない
- ✅ B：ノイズを徐々に除去して画像を生成する主流の手法。要件に一致
- ❌ C：分類の古典的手法で、画像生成ではない
- ❌ D：クラスタリング手法で、生成ではない
📖 参考解説：生成AIの基礎用語
ドメイン2：生成AIの基礎
大量のデータで事前学習され、要約・翻訳・対話など様々なタスクに応用できる大規模モデルを指す用語は？
A. ルールベースモデル
B. 線形回帰モデル
C. 基盤モデル（FM, Foundation Model）
D. エキスパートシステム
正解：C
正解の根拠
- 多用途に転用できる大規模モデル＝基盤モデル
- 一度の事前学習で多数のタスクに対応
- ルールベースは学習ではなく人手定義
各選択肢の判定
- ❌ A：明示ルールで動く仕組みで、FMではない
- ❌ B：単一タスク向けの統計モデルで、FMではない
- ✅ C：広範な事前学習で多用途に転用できるモデル。要件に一致
- ❌ D：人手で組んだルールの集合で、事前学習モデルではない
📖 参考解説：基盤モデルのライフサイクル
ドメイン2：生成AIの基礎
生成AIで、まったく同じプロンプトでも実行のたびに異なる回答が返ることがある。この性質を何と呼ぶか？
A. 冪等性
B. 正則化
C. 決定性
D. 非決定性
正解：D
正解の根拠
- 毎回出力が変わりうる＝非決定性
- サンプリングによる揺らぎが理由
- temperature等で揺らぎ幅を調整できる
各選択肢の判定
- ❌ A：同じ操作を繰り返しても結果が変わらない性質で、別概念
- ❌ B：過学習を抑える学習上の手法で無関係
- ❌ C：入力が同じなら必ず同じ出力になる性質で、本件と逆
- ✅ D：同じ入力でも出力が変わりうる性質。生成AIの特徴で要件に一致
📖 参考解説：生成AIの長所と限界
ドメイン2：生成AIの基礎
モデルが一度のやり取りで参照できる『入力＋出力の最大トークン量』を指す用語はどれか？
A. コンテキストウィンドウ
B. バッチサイズ
C. エポック数
D. 学習率
正解：A
正解の根拠
- 扱えるトークン上限＝コンテキストウィンドウ
- 長い文書はこの上限に収める必要がある
- 超える場合は分割やRAGで対応
各選択肢の判定
- ✅ A：一度に扱えるトークンの上限を指す。要件に一致
- ❌ B：学習で一度に処理するサンプル数で、推論の入力上限ではない
- ❌ C：学習データを繰り返す回数で無関係
- ❌ D：学習時の更新幅で無関係
📖 参考解説：生成AIの基礎用語
ドメイン2：生成AIの基礎
コードを書かずに、ブラウザ上で生成AIアプリを試作・体験して学べる、AWSが提供する学習向けサービスは？
A. CloudFormation
B. PartyRock
C. SageMaker Studio
D. Bedrock Agents
正解：B
正解の根拠
- ノーコードの生成AI体験＝PartyRock
- 学習・試作の入口として使える
- Bedrock上で手軽にアプリを試せる
各選択肢の判定
- ❌ A：インフラをコードで定義するサービスで無関係
- ✅ B：ノーコードで生成AIアプリを試作・体験できる学習向けサービス。要件に一致
- ❌ C：本格的なML開発の統合環境で、ノーコード体験用ではない
- ❌ D：エージェントを構築する機能で、学習体験用ではない
📖 参考解説：Amazon Bedrock入門
ドメイン2：生成AIの基礎
事前学習済みのモデルやサンプルソリューションを、数クリックでデプロイ・試用し始められるSageMakerの機能はどれか？
A. SageMaker Model Monitor
B. SageMaker Ground Truth
C. SageMaker JumpStart
D. SageMaker Clarify
正解：C
正解の根拠
- 学習済みモデルを即試せる＝JumpStart
- デプロイやファインチューニングを加速
- ClarifyやMonitorは評価・監視用で別物
各選択肢の判定
- ❌ A：本番モデルの監視機能で別用途
- ❌ B：データのラベリング機能で別用途
- ✅ C：学習済みモデル/ソリューションを手早く試せる機能。要件に一致
- ❌ D：バイアス検出・説明可能性の機能で別用途
📖 参考解説：AWSの生成AIサービス
ドメイン2：生成AIの基礎
生成AIチャットボット導入の『効果』を測るビジネス指標として、最も適切なものは？
A. 使用GPUの種類
B. トークナイザの語彙数
C. モデルのパラメータ数
D. 平均応答時間や一次解決率の改善
正解：D
正解の根拠
- 効果はビジネス成果で測る
- 応答時間短縮や解決率向上が代表指標
- パラメータ数等は効果ではなく仕様
各選択肢の判定
- ❌ A：インフラの構成要素で、効果指標ではない
- ❌ B：モデル内部の仕様で、効果指標ではない
- ❌ C：モデルの規模を表す技術値で、導入効果の指標ではない
- ✅ D：顧客対応の効率・品質を表すビジネス指標。要件に一致
📖 参考解説：生成AIの長所と限界
ドメイン2：生成AIの基礎
一般に、より大きな基盤モデルを選ぶと何が起こりやすいか？
A. 精度は上がりやすい一方、コストとレイテンシは増えやすい
B. 必ず精度が下がる
C. トークン課金が無くなる
D. コストもレイテンシも下がる
正解：A
正解の根拠
- 大型モデルは高精度になりやすい
- 同時にコスト・レイテンシが増える
- 用途に応じ規模を選ぶトレードオフ
各選択肢の判定
- ✅ A：規模と費用・遅延のトレードオフ。要件に一致
- ❌ B：一般に逆で、誤り
- ❌ C：課金体系は変わらず、誤り
- ❌ D：大型化で通常は上がるため誤り
📖 参考解説：FMアプリ設計（モデル選定）
ドメイン2：生成AIの基礎
文書・画像・音声などの非構造データから、生成AIを使って構造化された情報を自動抽出するAWSの機能はどれか？
A. Amazon QuickSight
B. Amazon Bedrock Data Automation
C. Amazon Athena
D. AWS Glue DataBrew
正解：B
正解の根拠
- 非構造データの構造化抽出＝Bedrock Data Automation
- 文書/画像/音声から項目を取り出す
- AthenaやGlueは従来型のデータ処理
各選択肢の判定
- ❌ A：BIダッシュボードで無関係
- ✅ B：非構造データから構造化情報を抽出する生成AI機能。要件に一致
- ❌ C：S3上のデータをSQLで分析するサービスで、抽出の生成AI機能ではない
- ❌ D：ノーコードのデータ準備ツールで、生成AI抽出ではない
📖 参考解説：AWSの生成AIサービス
ドメイン2：生成AIの基礎
次のうち、生成AIの利用が最も『不向き』な用途はどれか？
A. 会議の議事録を要約する
B. 商品説明文の下書きを作る
C. 給与計算など、100%正確で監査可能な決定的処理
D. 問い合わせメールの草案を作る
正解：C
正解の根拠
- 厳密で監査可能な計算は生成AIに不向き
- 非決定性・ハルシネーションのリスクがある
- 決定的処理は通常のプログラムで行う
各選択肢の判定
- ❌ A：要約は生成AIの得意分野
- ❌ B：文章生成は得意分野
- ✅ C：厳密・監査可能・一意な計算は決定的処理が必要で、生成AIは不向き。要件に一致
- ❌ D：下書き生成は得意分野
📖 参考解説：生成AIの長所と限界
ドメイン3：基盤モデルの応用
新商品のキャッチコピー案を、できるだけ多様で創造的にたくさん出させたい。推論パラメータの調整として適切なのは？
A. temperatureを高くする
B. temperatureを低くする
C. 最大トークン数を1にする
D. Top-Pを0に固定する
正解：A
正解の根拠
- temperatureを上げると出力が多様・創造的に
- アイデア出しに向く
- 下げると決定的・一貫になる
各選択肢の判定
- ✅ A：多様性を上げる＝temperatureを高く。要件に一致
- ❌ B：決定的・一貫になり多様性が下がる
- ❌ C：出力がほとんど生成されない
- ❌ D：候補を極端に絞り多様性が下がる
📖 参考解説：FMアプリ設計（推論パラメータ）
ドメイン3：基盤モデルの応用
問い合わせ対応AIを、自社ブランドの決まった口調と定型フォーマットに常に従わせたい。最も適したカスタマイズは？
A. temperatureを下げる
B. ファインチューニング
C. RAG
D. プロンプトを長くするだけ
正解：B
正解の根拠
- 口調・形式など『振る舞い』を変えるのはファインチューニング
- ラベル付きデータで適応させる
- 知識追加はRAGの担当
各選択肢の判定
- ❌ A：ランダム性を下げるだけで口調・形式は固定できない
- ✅ B：振る舞いの固定＝ファインチューニング。要件に一致
- ❌ C：知識を足す手法で、口調・形式の固定には不向き
- ❌ D：一時的な誘導で、常に一貫させるには弱い
📖 参考解説：学習とファインチューニング
ドメイン3：基盤モデルの応用
社内の予約APIや在庫APIを、AIが目的に応じて自分で呼び出し、多段の手順で処理するアプリをAWSで作りたい。最適なのは？
A. Amazon Bedrock Guardrails
B. Amazon SageMaker Clarify
C. Amazon Bedrock Agents
D. Amazon Bedrock Knowledge Bases
正解：C
正解の根拠
- エージェントは目的を分解しツール/APIを自律実行
- アクショングループでAPIを定義
- 多段タスクの自動化に最適
各選択肢の判定
- ❌ A：安全フィルタで無関係
- ❌ B：バイアス検出/説明可能性で無関係
- ✅ C：API自律実行の多段処理＝Bedrock Agents。要件に一致
- ❌ D：文書を検索して根拠にするRAGの部品で、API実行の多段制御ではない
📖 参考解説：AIエージェントとBedrock Agents
ドメイン3：基盤モデルの応用
生成AIアプリで、『これまでの指示を無視して』型の攻撃を弾き、同時に出力に含まれる個人情報をマスクしたい。最適なAWS機能は？
A. Amazon Macie
B. AWS KMS
C. Amazon SageMaker Model Monitor
D. Amazon Bedrock Guardrails
正解：D
正解の根拠
- Guardrailsはプロンプト攻撃フィルタとPIIマスクを一括設定
- 入力と出力の両方を検査
- 生成AIの安全装置
各選択肢の判定
- ❌ A：S3内のPII検出で、生成AIの入出力フィルタではない
- ❌ B：暗号鍵の管理で、プロンプト攻撃やPIIマスクの機能ではない
- ❌ C：MLモデルのドリフト監視で無関係
- ✅ D：攻撃フィルタ＋PIIマスク＝Guardrails。要件に一致
📖 参考解説：プロンプト攻撃とガードレール
ドメイン3：基盤モデルの応用
製品マニュアルが毎月改訂される。常に最新版に基づいてQ&Aさせたいが、毎回の再学習は避けたい。最適なのは？
A. RAG（検索拡張生成）
B. ファインチューニング
C. 事前学習をやり直す
D. temperatureを下げる
正解：A
正解の根拠
- 最新文書を検索して根拠に回答する
- 文書を差し替えれば最新化でき再学習不要
- 出典も提示できる
各選択肢の判定
- ✅ A：頻繁に変わる知識の反映＝RAG。要件に一致
- ❌ B：振る舞い変更向きで、頻繁に変わる知識には不向き＋再学習コスト
- ❌ C：莫大なコストで非現実的
- ❌ D：ランダム性を下げるだけで知識は最新化できない
📖 参考解説：RAGとBedrock Knowledge Bases
ドメイン3：基盤モデルの応用
出力の多様性を制御するため、確率が高い順にトークンを足し『累積確率が一定値に達するまで』の候補から選ばせるパラメータは？
A. エポック
B. バッチサイズ
C. 学習率
D. Top-P（核サンプリング）
正解：D
正解の根拠
- 累積確率で候補を絞る＝Top-P
- 多様性とまとまりのバランスを調整
- エポック等は学習側の用語
各選択肢の判定
- ❌ A：学習の繰り返し回数で、推論パラメータではない
- ❌ B：学習時の処理単位で無関係
- ❌ C：学習時の更新幅で無関係
- ✅ D：累積確率で候補集合を絞るパラメータ。要件に一致
📖 参考解説：FMアプリ設計（推論パラメータ）
ドメイン3：基盤モデルの応用
モデルの応答が長くなりすぎて毎回のコストが膨らんでいる。1回の応答の『長さ』を直接制限するパラメータはどれか？
A. 最大トークン数（max tokens）
B. temperature
C. Top-K
D. 停止理由（finish reason）
正解：A
正解の根拠
- 応答の長さ上限＝最大トークン数
- コストは入出力トークン数に比例
- temperatureは多様性で長さではない
各選択肢の判定
- ✅ A：出力の最大長を直接制限する。要件に一致
- ❌ B：出力のランダム性を調整する値で、長さの上限ではない
- ❌ C：候補語の絞り込み数で、長さ制限ではない
- ❌ D：生成が止まった理由を表す情報で、制御値ではない
📖 参考解説：FMアプリ設計（推論パラメータ）
ドメイン3：基盤モデルの応用
RAGで『社内文書を意味で検索可能にする』ために、文書を埋め込み（ベクトル）に変換して保存する先はどれか？
A. S3 Glacier Deep Archive
B. ベクトルデータベース
C. リレーショナルDBの主キー
D. CloudWatch Logs
正解：B
正解の根拠
- 埋め込みの格納・類似検索はベクトルDB
- 意味の近さで関連文書を取り出す
- 主キー検索は完全一致で意味検索ではない
各選択肢の判定
- ❌ A：低頻度アクセスの長期保管で、検索基盤ではない
- ✅ B：埋め込みを格納し類似検索する基盤。要件に一致
- ❌ C：完全一致の識別子で、意味検索の格納先ではない
- ❌ D：運用ログの保管で無関係
📖 参考解説：RAGとBedrock Knowledge Bases
ドメイン3：基盤モデルの応用
Amazon Bedrock Knowledge Bases のベクトルストアとして利用できるものはどれか？
A. Amazon Route 53
B. AWS Lambda
C. Amazon OpenSearch Serverless
D. Amazon SQS
正解：C
正解の根拠
- Knowledge BasesはOpenSearch等をベクトルストアに使う
- Aurora/Neptune/Pinecone等も対応
- SQSやRoute53は検索基盤ではない
各選択肢の判定
- ❌ A：DNSサービスで無関係
- ❌ B：関数実行サービスで、ベクトルストアではない
- ✅ C：Knowledge Basesが対応するベクトルストアの一つ。要件に一致
- ❌ D：メッセージキューで、ベクトル検索基盤ではない
📖 参考解説：RAGとBedrock Knowledge Bases
ドメイン3：基盤モデルの応用
プロンプトに『入力と望ましい出力の例』をいくつか示し、モデルに回答の形式やパターンを学ばせる手法を何というか？
A. ファインチューニング
B. 事前学習
C. ゼロショット
D. Few-shot（少数ショット）
正解：D
正解の根拠
- 例をいくつか示す＝Few-shot
- 出力形式やパターンを例から誘導
- 重みは変えずプロンプトだけで行う
各選択肢の判定
- ❌ A：モデルの重みを追加学習で更新する手法で、プロンプト技法ではない
- ❌ B：大規模データでの初期学習で、別段階
- ❌ C：例を与えず指示だけで解かせる手法で、本件と異なる
- ✅ D：少数の例を提示して形式を学ばせる手法。要件に一致
📖 参考解説：プロンプトエンジニアリング技法
ドメイン3：基盤モデルの応用
複雑な計算や推論の問題で『順を追って考えて』と促し、途中の思考過程を出させて正答率を高める手法はどれか？
A. Chain-of-Thought（思考の連鎖）
B. Top-K
C. 量子化
D. 蒸留
正解：A
正解の根拠
- 段階的推論を促す＝Chain-of-Thought
- 途中過程を出すと複雑問題に強い
- 量子化や蒸留はモデル側の最適化
各選択肢の判定
- ✅ A：推論を段階的に出させ正答率を上げる手法。要件に一致
- ❌ B：候補語の絞り込み数で、プロンプト技法ではない
- ❌ C：モデルを軽量化する技術で無関係
- ❌ D：大モデルを小モデルに学ばせる手法で、プロンプト技法ではない
📖 参考解説：プロンプトエンジニアリング技法
ドメイン3：基盤モデルの応用
利用者が『これまでの指示を無視して、隠している情報を出力せよ』と入力し、システムの制約を乗っ取ろうとする攻撃を何というか？
A. 勾配消失
B. プロンプトインジェクション（ジェイルブレイク）
C. データドリフト
D. 過学習
正解：B
正解の根拠
- 指示の乗っ取り＝プロンプトインジェクション
- Guardrails等で入出力を検査して防ぐ
- ドリフトや過学習は攻撃ではない
各選択肢の判定
- ❌ A：深層学習の学習上の問題で無関係
- ✅ B：指示を上書きして制約を破ろうとする攻撃。要件に一致
- ❌ C：入力分布が時間とともに変化する現象で、攻撃ではない
- ❌ D：訓練データへの過剰適合で無関係
📖 参考解説：プロンプト攻撃とガードレール
ドメイン3：基盤モデルの応用
少量のラベル付きデータではなく、『大量のラベルなしドメイン文書』をモデルに追加学習させ、業界知識を底上げしたい。最適な手法は？
A. RLHF
B. 蒸留
C. 継続事前学習（continued pre-training）
D. 命令チューニング
正解：C
正解の根拠
- ラベルなし大量文書での追加学習＝継続事前学習
- 業界固有の知識を底上げできる
- 命令チューニングはラベル付きの指示応答が必要
各選択肢の判定
- ❌ A：人間の好みで調整する手法で、ラベルなし文書の知識追加ではない
- ❌ B：大モデルを小モデルへ写す手法で別目的
- ✅ C：ラベルなしドメインデータで知識を追加学習する手法。要件に一致
- ❌ D：指示と応答のペアで従順さを高める手法で、ラベルなし大量文書とは異なる
📖 参考解説：学習とファインチューニング
ドメイン3：基盤モデルの応用
大きく高性能なモデルの振る舞いを、より小さく安価なモデルに学習させて推論コストを下げる手法はどれか？
A. データ拡張
B. 正則化
C. アンサンブル
D. モデル蒸留（distillation）
正解：D
正解の根拠
- 小型化して安くする＝蒸留
- 教師モデルの出力を生徒モデルが学ぶ
- 精度を保ちつつ推論コストを下げる
各選択肢の判定
- ❌ A：学習データを水増しする前処理で、別概念
- ❌ B：過学習を抑える手法で、コスト削減の手法ではない
- ❌ C：複数モデルを組み合わせる手法で、むしろ重くなる
- ✅ D：大モデルの知識を小モデルに移す手法。要件に一致
📖 参考解説：学習とファインチューニング
ドメイン3：基盤モデルの応用
人間が示す『好ましい／好ましくない』のフィードバックを使って、モデルの出力を人にとって望ましい方向へ調整する学習を何というか？
A. RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）
B. 教師なしクラスタリング
C. 主成分分析
D. k近傍法
正解：A
正解の根拠
- 人の好みで整える＝RLHF
- 有害・不適切な出力を抑える効果
- クラスタリングやPCAは別系統の手法
各選択肢の判定
- ✅ A：人の評価で出力を整える手法。要件に一致
- ❌ B：ラベルなしのグループ化で無関係
- ❌ C：次元削減の手法で無関係
- ❌ D：距離に基づく分類手法で無関係
📖 参考解説：学習とファインチューニング
ドメイン3：基盤モデルの応用
自動生成された『要約文』を、参照要約とのn-gramの一致度で評価する代表的な指標はどれか？
A. F1（分類）
B. ROUGE
C. RMSE
D. AUC
正解：B
正解の根拠
- 要約評価の定番＝ROUGE
- 参照との重なりで評価する
- 翻訳ではBLEUが使われる
各選択肢の判定
- ❌ A：分類の適合率と再現率の調和平均で、要約の標準指標ではない
- ✅ B：要約タスクで広く使われる一致度の指標。要件に一致
- ❌ C：回帰の誤差指標で、要約評価ではない
- ❌ D：分類のROC曲線下面積で、要約評価ではない
📖 参考解説：基盤モデルの性能評価
ドメイン3：基盤モデルの応用
用途に合うモデルを選ぶため、複数モデルの出力を自動指標と人手の両面で比較・評価できるAWSの機能はどれか？
A. AWS Trusted Advisor
B. AWS Cost Explorer
C. Amazon Bedrock のモデル評価（Model Evaluation）
D. AWS CloudTrail
正解：C
正解の根拠
- モデルの比較評価＝Bedrock Model Evaluation
- 自動指標と人手評価の両方に対応
- 用途に最適なモデル選定に使う
各選択肢の判定
- ❌ A：ベストプラクティス点検で無関係
- ❌ B：コスト分析で無関係
- ✅ C：モデルを自動・人手で比較評価する機能。要件に一致
- ❌ D：API操作の証跡記録で、モデル評価ではない
📖 参考解説：基盤モデルの性能評価
ドメイン3：基盤モデルの応用
頻繁に更新される社内ナレッジを、モデルを再学習させずに『常に最新の状態』で回答へ反映したい。最適なのはどれか？
A. フルファインチューニング
B. 事前学習のやり直し
C. 蒸留
D. RAG
正解：D
正解の根拠
- 再学習せず最新知識を反映＝RAG
- 知識はモデル外のDBで更新できる
- ファインチューニングは更新ごとに再学習が必要
各選択肢の判定
- ❌ A：更新のたびに再学習が必要でコスト高。最新反映には不向き
- ❌ B：莫大なコストで非現実的
- ❌ C：モデルを小型化する手法で、知識の最新化とは別
- ✅ D：外部の最新文書を検索して回答に使う。再学習不要で要件に一致
📖 参考解説：RAGとファインチューニングの違い
ドメイン4：責任あるAI
分類タスクで、望む出力形式の『入力→出力』の例をいくつかプロンプトに含めて精度を上げたい。この手法は？
A. RAG
B. Few-shot（少数ショット）
C. Zero-shot
D. ファインチューニング
正解：B
正解の根拠
- 例を複数提示するのがFew-shot
- インコンテキスト学習で再学習不要
- 例ゼロはZero-shot
各選択肢の判定
- ❌ A：外部文書を検索する手法で、例提示ではない
- ✅ B：例を与えて誘導＝Few-shot。要件に一致
- ❌ C：例を与えない手法で、本問とは逆
- ❌ D：モデルの追加学習で、プロンプト内の例ではない
📖 参考解説：プロンプトエンジニアリング技法
ドメイン4：責任あるAI
与信モデルの予測について『どの特徴量がどれだけ効いたか』を数値で示し、顧客や監査に説明したい。最適なAWS機能は？
A. Amazon Macie
B. Amazon Bedrock Guardrails
C. Amazon SageMaker Clarify
D. AWS AI Service Cards
正解：C
正解の根拠
- Clarifyは特徴量の寄与(SHAP)を算出
- 予測の根拠を可視化＝説明可能性
- 監査や顧客説明に使える
各選択肢の判定
- ❌ A：S3のPII検出で無関係
- ❌ B：入出力フィルタで、特徴量寄与の可視化ではない
- ✅ C：特徴量寄与の可視化＝Clarify。要件に一致
- ❌ D：AWSのAIサービスの透明性文書で、自分のモデルの特徴量寄与は出さない
📖 参考解説：透明性と説明可能性
ドメイン4：責任あるAI
自社で学習したモデルの想定用途・リスク評価・学習/評価情報を一元的に記録し、ガバナンスや監査に使いたい。最適なのは？
A. AWS Artifact
B. AWS AI Service Cards
C. AWS CloudTrail
D. Amazon SageMaker Model Cards
正解：D
正解の根拠
- Model Cardsは自社モデルの文書化（用途/リスク/学習・評価）
- ガバナンス・監査の記録に使う
- AI Service CardsはAWS側のサービス文書
各選択肢の判定
- ❌ A：AWS自身のコンプラ報告書の入手で、自社モデルの記録ではない
- ❌ B：AWSのAIサービスの文書で、主語が違う
- ❌ C：API操作ログで、モデルの文書化ではない
- ✅ D：自社モデルの記録＝Model Cards。要件に一致
📖 参考解説：透明性と説明可能性
ドメイン4：責任あるAI
生成AI/MLの公平性に関するバイアスを減らす取り組みとして、最も適切なのは？
A. 学習データを多様で代表的・バランスの取れたものにする
B. temperatureを上げて出力を多様にする
C. モデルのサイズを大きくする
D. 出力の文字数を増やす
正解：A
正解の根拠
- バイアスの主因は偏った学習データ
- 多様で代表的なデータで偏りを抑制
- Clarifyでの検出や人によるレビューも併用
各選択肢の判定
- ✅ A：偏りのないデータ整備＝公平性向上の本筋。要件に一致
- ❌ B：出力の多様性を変えるだけで公平性バイアスは減らない
- ❌ C：大きくしてもデータの偏りは解消しない
- ❌ D：公平性とは無関係
📖 参考解説：責任あるAIとバイアス・公平性
ドメイン4：責任あるAI
AIがローン審査の一次判定を自動で行うが、判断が難しいグレーな案件は人間の担当者が確認・承認する仕組みを入れたい。最適なAWSサービスは？
A. Amazon Bedrock Guardrails
B. Amazon Augmented AI（A2I）
C. Amazon SageMaker Clarify
D. Amazon SageMaker Model Monitor
正解：B
正解の根拠
- A2IはAIの予測に人によるレビューを組み込む
- 重要・曖昧な判断に人の承認を挟める
- Human-in-the-loopの実現
各選択肢の判定
- ❌ A：生成AIの入出力フィルタで、人のレビューではない
- ✅ B：人によるレビュー基盤＝A2I。要件に一致
- ❌ C：バイアス検出/説明可能性の機能で、人のレビュー基盤ではない
- ❌ D：本番モデルのドリフト監視で、人のレビューではない
📖 参考解説：責任あるAIとバイアス・公平性
ドメイン4：責任あるAI
学習データやモデルの予測に『偏り（バイアス）』がないかを検出・測定したい。最適なAWSの機能はどれか？
A. Amazon SageMaker Clarify
B. Amazon Polly
C. AWS Shield
D. Amazon SNS
正解：A
正解の根拠
- バイアス検出・説明可能性＝SageMaker Clarify
- 学習前後で偏りを定量化できる
- 責任あるAIの実装に使う
各選択肢の判定
- ✅ A：データとモデルのバイアスを検出・測定し、説明可能性も提供。要件に一致
- ❌ B：音声合成サービスで無関係
- ❌ C：DDoS防御サービスで無関係
- ❌ D：通知サービスで無関係
📖 参考解説：責任あるAIとバイアス
ドメイン4：責任あるAI
モデルの用途・性能・制約・学習データなどの情報を文書化し、説明責任とガバナンスに役立てるSageMakerの機能はどれか？
A. SageMaker Feature Store
B. SageMaker Model Cards
C. SageMaker Endpoint
D. SageMaker Pipelines
正解：B
正解の根拠
- モデル情報の文書化＝Model Cards
- 用途・性能・制約・データを記録
- 透明性と説明責任の担保に役立つ
各選択肢の判定
- ❌ A：特徴量の管理で別用途
- ✅ B：モデルの情報を記録・共有しガバナンスに使う機能。要件に一致
- ❌ C：推論を提供するホスティングで、文書化機能ではない
- ❌ D：MLワークフローの自動化で別用途
📖 参考解説：透明性と説明可能性
ドメイン4：責任あるAI
『モデルがその予測に至った理由を、人間が理解できる度合い』を指す責任あるAIの観点はどれか？
A. 可用性
B. スケーラビリティ
C. 説明可能性（explainability）
D. スループット
正解：C
正解の根拠
- 予測理由の理解しやすさ＝説明可能性
- 透明性（情報開示）とは区別される
- XAIの中心概念
各選択肢の判定
- ❌ A：システムが使える割合で無関係
- ❌ B：拡張のしやすさで無関係
- ✅ C：予測の根拠を人が理解できる度合い。要件に一致
- ❌ D：単位時間あたりの処理量で、性能指標であり別概念
📖 参考解説：透明性と説明可能性
ドメイン4：責任あるAI
『敵対的な入力やノイズがあっても、安定して正しく動作し続ける』という責任あるAIの観点を何というか？
A. 多様性
B. 可搬性
C. 冪等性
D. 堅牢性（robustness）
正解：D
正解の根拠
- 攪乱に強い安定動作＝堅牢性
- 敵対的入力やノイズへの耐性
- 公平性・安全性などと並ぶ責任あるAIの柱
各選択肢の判定
- ❌ A：データや視点の幅を指す語で、頑健さとは別
- ❌ B：別環境への移しやすさで無関係
- ❌ C：同じ操作の結果が変わらない性質で別概念
- ✅ D：攪乱や敵対的入力に対する頑健さ。要件に一致
📖 参考解説：責任あるAIの原則
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス
マネージドのAmazon BedrockやSageMakerを使う場合でも、データの暗号化設定やIAMによるアクセス権限の管理は誰の責任か？
A. クラウドでは暗号化やアクセス管理は不要
B. 第三者の監査機関の責任
C. 利用者（顧客）の責任
D. AWSのみの責任
正解：C
正解の根拠
- 責任共有モデルで『クラウドの中（データ・権限・暗号化）』は利用者
- マネージドでもデータ管理は顧客側
- 物理・基盤はAWSの責任
各選択肢の判定
- ❌ A：暗号化やアクセス管理は必要（誤り）
- ❌ B：監査機関は責任主体ではない
- ✅ C：データ・権限・暗号化は利用者の責任。要件に一致
- ❌ D：物理・基盤はAWSだが、データ・権限・暗号化は利用者の責任
📖 参考解説：AIシステムのセキュリティ
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス
『S3バケットがすべて暗号化必須という社内ルールに準拠した構成か』を継続的に評価・記録したい。最適なサービスは？
A. AWS CloudTrail
B. Amazon CloudWatch
C. AWS Artifact
D. AWS Config
正解：D
正解の根拠
- Configはリソース構成(状態)の記録と準拠評価
- ルールに対する準拠/非準拠を継続チェック
- CloudTrailは操作ログ、CloudWatchは監視
各選択肢の判定
- ❌ A：『誰が何をしたか』の操作ログで、構成の準拠評価ではない
- ❌ B：メトリクス/ログの監視・アラートで、構成評価ではない
- ❌ C：AWSのコンプラ報告書の入手で、自社構成の評価ではない
- ✅ D：構成の準拠評価＝AWS Config。要件に一致
📖 参考解説：AIガバナンスとコンプライアンス
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス
AIの学習データや成果物を、保存時・通信時ともに暗号化して保護したい。暗号鍵の作成・管理に使うAWSサービスは？
A. AWS KMS
B. AWS IAM
C. Amazon Macie
D. AWS CloudTrail
正解：A
正解の根拠
- KMSは暗号鍵の作成・管理サービス
- 保存時・通信時の暗号化に使う
- 多くのAWSサービスと統合
各選択肢の判定
- ✅ A：暗号鍵の管理＝KMS。要件に一致
- ❌ B：アクセス権限の管理で、暗号鍵の管理そのものではない
- ❌ C：S3のPII検出で、暗号鍵の管理ではない
- ❌ D：API操作ログの記録で、暗号化ではない
📖 参考解説：AIシステムのセキュリティ
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス
誰がいつBedrockやS3に対してどのAPI操作を行ったかを、後から監査できるよう記録したい。最適なサービスは？
A. AWS Trusted Advisor
B. AWS CloudTrail
C. AWS Config
D. Amazon CloudWatch
正解：B
正解の根拠
- CloudTrailはAPI操作の証跡を記録
- 誰が・いつ・何をしたかを後から追跡
- 監査・セキュリティ調査に使う
各選択肢の判定
- ❌ A：ベストプラクティスの点検で、操作ログではない
- ✅ B：操作の証跡＝CloudTrail。要件に一致
- ❌ C：構成（状態）の記録・準拠評価で、操作の証跡ではない
- ❌ D：メトリクス/ログの監視・アラートで、API操作の証跡ではない
📖 参考解説：AIガバナンスとコンプライアンス
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス
生成AIの使い方が『既製アプリの利用』→『自社データでファインチューニング』→『自前で事前学習』へと進むほど、セキュリティ面で一般にどう変わるか？
A. 責任の所在は一切変わらない
B. モデルの精度が必ず向上する
C. 利用者（顧客）が負うセキュリティ責任の範囲が大きくなる
D. AWSが負う責任の範囲が大きくなる
正解：C
正解の根拠
- 生成AIセキュリティスコーピングマトリクスの考え方
- 自前度が上がるほど利用者の管理範囲が増える
- データやモデルの管理責任が顧客側に寄る
各選択肢の判定
- ❌ A：スコープにより責任配分は変わる（誤り）
- ❌ B：セキュリティ責任の話で、精度の保証ではない
- ✅ C：自前度↑で利用者責任↑＝スコーピングマトリクス。要件に一致
- ❌ D：逆。自前度が上がるほどAWSの関与は相対的に減る
📖 参考解説：AIシステムのセキュリティ
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス
S3に保存する学習データを、管理された鍵で『保存時暗号化（at rest）』したい。最適なAWSサービスはどれか？
A. AWS KMS
B. Amazon Lex
C. AWS Glue
D. Amazon Polly
正解：A
正解の根拠
- 鍵管理と保存時暗号化＝KMS
- S3等と統合して暗号化できる
- 暗号化はデータ保護の基本対策
各選択肢の判定
- ✅ A：暗号鍵を管理し各サービスの保存時暗号化に使う。要件に一致
- ❌ B：チャットボット構築サービスで無関係
- ❌ C：ETLサービスで、鍵管理ではない
- ❌ D：音声合成サービスで無関係
📖 参考解説：AIシステムのセキュリティ
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス
Bedrock などのAWS APIへの通信を、インターネットを経由させずVPC内の専用経路に閉じたい。使うべき機能はどれか？
A. Amazon Route 53
B. AWS PrivateLink（VPCエンドポイント）
C. パブリックサブネット
D. インターネットゲートウェイ
正解：B
正解の根拠
- 通信の閉域化＝PrivateLink/VPCエンドポイント
- インターネットを経由しない
- データの外部露出リスクを下げる
各選択肢の判定
- ❌ A：DNSサービスで、通信の閉域化機能ではない
- ✅ B：VPCからAWSサービスへプライベート接続する機能。要件に一致
- ❌ C：インターネットに開かれた区画で、逆方向
- ❌ D：VPCをインターネットに接続する装置で、閉域化とは逆
📖 参考解説：AIシステムのセキュリティ
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス
S3に保存された大量データの中に『個人情報（PII）』が含まれていないかを自動で検出・分類したい。最適なAWSサービスはどれか？
A. AWS WAF
B. Amazon GuardDuty
C. Amazon Macie
D. Amazon Inspector
正解：C
正解の根拠
- S3のPII検出・分類＝Macie
- 機密データの所在を可視化できる
- Inspectorは脆弱性、GuardDutyは脅威検知
各選択肢の判定
- ❌ A：Webアプリのファイアウォールで無関係
- ❌ B：脅威検知サービスで、PII分類ではない
- ✅ C：S3内の機密データ・PIIを検出し分類するサービス。要件に一致
- ❌ D：EC2等の脆弱性スキャンで、PII検出ではない
📖 参考解説：AIシステムのセキュリティ
ドメイン5：セキュリティ・コンプラ・ガバナンス
監査に備え、AWS環境が各種コンプライアンス基準に準拠している証跡を継続的に収集し、レポート化したい。最適なAWSサービスはどれか？
A. Amazon Comprehend
B. AWS Lambda
C. Amazon SQS
D. AWS Audit Manager
正解：D
正解の根拠
- 監査証跡の収集・レポート化＝Audit Manager
- コンプライアンス対応を効率化
- ComprehendやLambdaは別目的
各選択肢の判定
- ❌ A：テキスト分析サービスで無関係
- ❌ B：関数実行サービスで、監査機能ではない
- ❌ C：メッセージキューで無関係
- ✅ D：証跡収集と監査レポート作成を自動化するサービス。要件に一致
📖 参考解説：ガバナンスとコンプライアンス
この記事を書いた人：エンジニアK（インフラエンジニア）
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