難易度は Level 1（やさしめ）〜Level 5（難関） の5段階です。
AWS AIP-C01のサンプル問題（本番形式・解説付き）
AWS AIP-C01（Amazon Web Services・AWS Certified Generative AI Developer – Professional（AIP-C01））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（75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692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
ニュースサイトのアーキテクトが、記事を公開した直後から関連記事の推薦に使えるよう、記事の埋め込みを Amazon S3 Vectors に書き込む設計を検討している。要件は、書き込んだベクトルを待ち時間なしに検索で読めることである。この要件に対する判断はどれか。
- 書き込みは結果整合なので、公開から数分待ってから推薦に使う
- 書き込みは日次のバッチで反映されるので、翌日から推薦に使う
- 書き込みは非同期なので、反映完了の通知を受けてから推薦に使う
- 書き込みは強い整合性を持つので、書いた直後から推薦の検索に使う（正解）
解説
S3 Vectors の書き込みは強い整合性を持ち、書いた直後に読めるため、公開直後から推薦に使う要件を満たします。結果整合で反映まで数分待つという前提は当たりません。日次のバッチで反映されるという前提も、非同期で反映の完了を通知で受け取るという前提も、S3 Vectors の性質ではありません。
設問2
金融機関が、S3 に貯めた大量の文書のどこに個人情報があるかを把握し、さらに FM への入力と FM の出力から個人情報を取り除きたい。所在の把握と入出力からの除去を、それぞれ AWS のマネージドな機能で担わせたい。適切な組み合わせはどれか。
- Amazon Inspector と AWS CodeBuild のスキャンツール
- AWS X-Ray と Amazon CloudWatch Logs Insights
- Amazon Macie と Amazon Bedrock Guardrails の機密情報フィルタ（正解）
- AWS AppConfig と AWS Systems Manager Parameter Store
解説
機密データの所在の把握は Amazon Macie、入出力からの個人情報の除去は Amazon Bedrock Guardrails の機密情報フィルタが担い、この二つを組み合わせます。Amazon Inspector と CodeBuild のスキャンツールは CI/CD の脆弱性検査で、S3 の文書の個人情報は把握しません。AWS X-Ray と CloudWatch Logs Insights は可観測性の道具で、個人情報を除去しません。AWS AppConfig と Parameter Store は設定の外出しの手段です。
設問3
保険グループのモデル監視チームが、SageMaker Clarify のバイアス監視の頻度を二日に設定した。アラートが出た時に、どの期間のどのデータを見直せばよいかを、調査の手順書に書いておきたい。この設定で計算の対象になるデータはどれか。
- 学習に使ったデータ全体について、二日ごとに指標を計算して評価する
- デプロイ以降に蓄積したすべてのデータについて、累積で計算して評価する
- 直近の二日間に処理されたデータについて、指標を計算して評価する（正解）
- 直近の二日間に追加された学習データについて、指標を計算して評価する
解説
監視の頻度を二日にすると、直近の二日間に処理されたデータについて指標が計算されるので、見直す対象はその二日間に流れたデータです。学習に使ったデータ全体を対象にする仕組みではありません。デプロイ以降のすべてのデータを累積で計算する仕組みでもありません。直近二日間に追加された学習データを対象にするのでもなく、デプロイ後に流れてくるライブデータの分布を見ます。
設問4
信販会社の照会システムで、各部品の単発のヘルスチェックはすべて通るのに、ログインから照会結果の表示までの業務の流れが最後まで通らない事象が、利用者の苦情で初めて見つかった。今後は先に自動で気づきたい。合成ユーザーワークフローの実装として適切なものはどれか。
- Amazon CloudWatch Synthetics のカナリア、または EventBridge のスケジュールで Lambda を回す（正解）
- AWS X-Ray のトレースに版と停止理由を注釈として載せ、条件で絞り込む
- Amazon Bedrock Prompt Management で版を作り、悪化したときに切り戻す
- Amazon Bedrock evaluations の RAG 評価ジョブを、知識ベースを対象に定期実行する
解説
Amazon CloudWatch Synthetics のカナリア、または EventBridge のスケジュールで Lambda を回せば、利用者の典型的な操作の流れを定期的に自動で実行し、最後まで通らない事象に先に気づけます。AWS X-Ray の注釈はトレースを絞り込む手段で、操作の流れを実行しません。Bedrock Prompt Management はプロンプトの版管理の手段です。RAG 評価ジョブの定期実行は検索と生成の品質を測る仕組みで、業務の流れの健全性は確かめません。
設問5
既存の Amazon OpenSearch Service のクラスターで社内の文書探しを運用しているチームが、意味の近さで文書を当てる仕組みを加えたい。要件は、アプリケーション側で埋め込みを作るコードを書かずに、文書を入れる時と問い合わせを受ける時の両方で数値化が自動で行われることである。OpenSearch の Neural plugin で実現できることとして、最も適切なものはどれか。
- 取り込み時に自動で埋め込みを作り、検索時もクエリを自動でベクトル化する（正解）
- 取り込み時に自動で機微情報を検出し、該当箇所をマスクして保存する
- 取り込み時に自動で重複を除去し、同一内容の文書を一つにまとめる
- 取り込み時に自動で文書を分類し、分類ごとにインデックスを作り分けていく
解説
Neural plugin では、Amazon Bedrock の埋め込みモデルをコネクタとして登録すると、取り込み時に ingest pipeline が自動で埋め込みを作り、検索時にはクエリ文字列を自動でベクトル化して neural query を実行します。取り込み時に文書を分類してインデックスを作り分ける働きは Neural plugin にはなく、トピック別の切り分けはインデックスの分割かメタデータで行います。機微情報のマスクや重複の除去も、Neural plugin の働きではありません。
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