難易度は Level 1（やさしめ）〜Level 5（難関） の5段階です。
AWS AIF-C01のサンプル問題（本番形式・解説付き）
AWS AIF-C01（Amazon Web Services・AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01・試験ガイド v1.1 準拠））の出題形式を、実際の問題で確かめられます。ここに掲載する5問は、無料の会員登録で解ける模試 第1回（65問）の冒頭から抜粋したオリジナル問題です。当サイトは全845問を本番CBT準拠の形式で収録しており、この5問はそのごく一部にあたります。
設問1
ある会社の情報システム部は、ベンダーの導入提案の資料を点検している。資料には「生成AIを一度導入すれば、人の確認は不要になる」と書かれており、審査業務のような影響の大きい用途にも同じ説明が使われている。経営会議に出す前に、この記述への指摘をまとめる必要がある。最も適切な指摘はどれか。
- 影響の大きい用途では人の確認を残す必要があり、利点を過大に書いた説明にあたる（正解）
- 応答性という利点を正確に表している記述であり、提案の資料にそのまま記載してよい
- 適応性という利点を正確に表している記述であり、提案の資料にそのまま記載してよい
- 対話能力という利点を正確に表している記述であり、提案の資料にそのまま記載してよい
解説
一度導入すれば人の確認は不要になるという表現は利点を過大に書いた誤答肢で、生成AIの欠点と正面から矛盾します。言い過ぎの型の表でも、人の確認は不要になるという言い回しについて、影響の大きい用途では確認を残すと答えています。応答性・適応性・対話能力はそれぞれ別の利点であり、人の確認の要否とは別の内容です。
設問2
ある通信販売会社の運営部は、海外からの注文を増やしたい。数万点ある商品の説明文は日本語でしか用意されておらず、人手で翻訳する予算は無い。商品説明を複数の言語で自動的に表示する仕組みを、モデルを自作せずに作りたい。翻訳した説明文は、画面に文字で表示する。最も適したAWSのサービスはどれか。
- Amazon Comprehend
- Amazon Translate（正解）
- Amazon Polly
- Amazon Textract
解説
テキストを別の言語に翻訳するサービスがAmazon Translateで、多言語での商品説明の提供に適します。Amazon Comprehendはテキストの中身を分析するサービスで、言語判定はできますが翻訳そのものは行いません。Amazon Pollyはテキストを音声に変換するサービスです。Amazon Textractは文書から文字や表、フォーム項目を抽出するサービスで、翻訳の用途とは異なります。文字で表示するため、音声にするAmazon Pollyではなく、翻訳のAmazon Translateが合います。
設問3
ある小売チェーンのデータ班は、学習データが、本番で来る問い合わせの種類や割合をきちんと反映しているかを点検している。学習データは都市部の店舗のものに偏っていた。モデルは、全国の店舗の問い合わせに使う予定である。データ準備の観点のうち、この点検に当たるものはどれか。
- サイズ
- 代表性（正解）
- ガバナンス
- ラベリング
解説
代表性は、実際に本番で来る入力の分布を反映しているかという観点で、地域・期間・顧客層・例外ケースの偏りを見ます。サイズは件数の話です。ガバナンスは扱ってよいかの管理です。ラベリングは望ましい出力を付ける作業です。
設問4
ある製造会社の情報システム部は、社内アプリからAmazon Bedrockのモデルを呼び出す構成を設計している。過去に、設定ファイルに書いた認証情報が外部に漏れた事故があった。同じ事故を起こさない形で、必要な呼び出しだけを許したい。認証情報の扱いとして最も適切なものはどれか。
- アプリの実行環境にIAMロールを付け、必要なモデルの呼び出しだけを許可する（正解）
- 開発を早めるために広い権限のアクセスキーを配り、稼働後に範囲を絞っていく
- 長期のアクセスキーをアプリの設定ファイルに記載し、担当者だけが読めるようにする
- アクセスキーを利用者ごとに発行し、退職時にまとめて無効化する運用にする
解説
長期の鍵を配らずに済むIAMロールを実行環境に付け、必要なモデルの呼び出しだけを許可するのが正しい設計です。アクセスキーを設定ファイルに書くのは誤りで、ロールを使うか、やむを得ない秘密情報は AWS Secrets Manager に預けます。広い権限を先に与えて後で絞るのは誤答の型で、試験では常に最初から最小権限が正解です。利用者ごとの長期キー発行も、長期の鍵を配らないという原則から外れます。
設問5
ある会社の社内向けの生成AIについて、回答の品質を上げたいが、何が悪いのかが分からないという相談が寄せられた。これまでは、担当者の感覚でプロンプトを直してきた。改善の手がかりを継続して集める仕組みが必要である。最も適切な進め方はどれか。
- 利用者からの申し出があった時にだけ、その都度担当者が個別に対応していく
- 担当者の主観で毎週プロンプトを書き換え、様子を見ながら運用を続ける
- 回答の文字数に上限を設け、長い回答が出ないように制限していく
- 回答ごとに良し悪しと誤りを返せる導線を設け、集計して改善へつなげる（正解）
解説
回答ごとに利用者が良し悪しと誤りの内容を返せるユーザーフィードバックの仕組みを設け、集計した内容をプロンプトの改善・参照文書の追加・ガードレールの調整へ接続するのが正解の形です。申し出があった時だけ対応する形は、起きてから動く形で傾向が見えません。担当者の主観で書き換える形は測っていません。回答の長さの制限は、原因と対処が結びついていません。
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