AWS認定資格 無料問題集
解答・解説
第9問 製品の外観検査を自動化するソリューション
ある製造会社では、製品の外観検査を自動化するソリューションを検討しています。そのためには、製品の表面に傷や欠陥があるかどうかを高精度で判定して、誤検出を最小限に抑える必要があります。これらの要件を満たす最も適切なソリューションを選択してください。
（問題ID：AIF201C009）
解答
正しい解答：Ｂ. Amazon SageMaker Ground Truth Plus の人間によるアノテーション
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徹底解説
製品の表面に傷や欠陥があるかどうかを高精度で判定して、誤検出（False Positive）を最小限に抑えるための最も適切なソリューションは、「Amazon SageMaker Ground Truth Plus の人間によるアノテーション」 です。製造業における外観検査の自動化においては、画像データを用いた高精度な異常検知モデルの構築が求められます。そのためには、モデルの学習に使用する画像に対して、傷や欠陥の有無を正確に示すアノテーションが不可欠となります。このアノテーション（Annotation）とは、「注釈」 を意味する言葉であり、ITの分野ではデータに対して追加の情報（メタデータ）を付加する作業です。いわゆる、ラベル付けのことですね。Amazon SageMaker Ground Truth Plus を利用すれば、専門知識を持つアノテーターによって高品質なラベル付けが行われ、誤検出のリスクを低減して、AIモデルの精度向上に大きく貢献します。また、マネージドサービスであるため、アノテーション作業の管理負荷も軽減されて、ラベリング作業の品質と効率を両立させることができます。
その他の選択肢は、製品の表面に傷や欠陥を検出する目的には適していません。「Amazon Bedrock を使用した生成AIによる画像説明文の自動生成」 について、画像説明文の自動生成は、画像の内容を自然言語で要約するタスクであり、製品表面の傷や欠陥を検出する異常検知とは目的が異なります。求められている外観検査では、画像内の異常を高精度で識別する専用の視覚モデルが必要であり、Amazon Bedrock を使用した生成AIによる画像説明文では対応できません。なお、Amazon Bedrock は、テキスト生成や画像生成などのAIモデルを開発者が手軽に利用して、アプリケーションに組み込めるように設計されたマネージド型の生成AIサービスです。また、「Amazon Comprehend を使用した自然言語による製品情報の分析」 について、Amazon Comprehend は、自然言語で記載された文章や記録などの構造化されていないテキストの情報から意味のある情報を抽出する機能を豊富に持つ自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）サービスです。テキストデータの感情分析やトピック抽出に使用されるものですが、製品の表面に傷や欠陥があるかどうかを判定する画像ベースの検査には関係がなく、要件を満たしません。そして、「Amazon Rekognition のラベル検出機能で製品画像をカテゴリーに分類」 について、Amazon Rekognition は、深層学習（DL：Deep Learning）に基づく画像認識や画像・動画分析を実施することができるマネージド型の人工知能（AI：Artificial Intelligence）サービスです。画像内の一般的な物体やシーンを識別するラベル検出の機能がありますが、製品表面の微細な傷や欠陥を高精度に検出するには不十分です。特に製造業の品質管理では、誤検出を最小限に抑える必要があるため、より専門的なアノテーションとモデル構築が求められます。
ココがポイント
Amazon SageMaker Ground Truth Plus は、マネージド型のデータラベリングサービスであり、専門スタッフによる高品質なアノテーションを提供します。医療画像や製造業の外観検査など、精度が求められるモデル構築において、短期間で信頼性の高いトレーニングデータを効率的に生成できるのが特長です。
問題掲載日：2025-10-19
Information
What's New
- 2025/10/19 問題ID: AIF201C009 製品の外観検査を自動化するソリューションに関する問題を追加しました。
- 2025/10/15 問題ID: AIF205C006 AIを活用したローン審査システムにおけるAIガバナンスに関する問題を加筆・修正しました。
- 2025/10/13 問題ID: AIF101C007 様々な形式の入力データを利用する生成AIモデルに関する問題を追加しました。
- 2025/10/11 問題ID: AIF203C012 大規模言語モデルによる住民向けFAQチャットの構築に関する問題を追加しました。
- 2025/10/10 問題ID: AIF203C006 生成AIにおける Top-p サンプリングの特徴に関する問題を加筆・修正しました。
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