AWS認定資格 無料問題集
解答・解説
第1問 ブランドボイスに沿ったマーケティング・コンテンツの作成
あるマーケティング・チームが、生成AIを活用して自社のブランドボイスに沿った広告コピーやSNS投稿を作成したいと考えています。この目的に対して、最も効果的かつ効率的なアプローチを選択してください。
（問題ID：AIF202C001）
解答
正しい解答：Ｃ. ブランド要件を明確化したプロンプト設計を行う。
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徹底解説
ブランドボイスに沿った生成AI（Generative AI）のコンテンツを得て、広告コピーやSNS投稿に活用するには、その意図を反映したプロンプト設計（Prompt Engineering）を行うことが最も効果的かつ効率的なアプローチです。プロンプト設計は、人工知能（AI：Artificial Intelligence）から望ましい出力を得るために、指示文（プロンプト）を戦略的に設計・調整・最適化するプロセスです。このプロセスは、コードを分析するような技術作業ではなく、実際に入力を試しながら思考錯誤を重ねて、文脈・トーン・形式などを工夫してAIの応答精度や品質を高める実践的なコミュニケーション設計です。既存の大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）は、汎用的な知識を持っているため、プロンプト内でブランドのトーン・スタイル・対象読者などを具体的に指示することで、望ましい出力を得ることができます。この方法はコスト効率が高く、即時に調整可能であるため、モデルの再訓練や構造変更を行うよりも、効果的かつ効率的な対応が求められる実務において、現実的かつ柔軟なアプローチといえます。
その他の選択肢は、ブランドボイスに沿った生成AIのコンテンツを得るのに、効果的かつ効率的なアプローチではありません。「モデルの構造を変更して、ブランド特化の層を追加する」 ことについて、モデルの構造を変更することは、生成AIの内部アーキテクチャに手を加える高度な技術作業であり、開発コストや時間、リスクが非常に高い手法です。ブランドボイスのようなスタイルやトーンの調整は、既存モデルの出力制御で十分対応可能であり、構造変更は目的に対して過剰かつ非効率です。また、「汎用データを用いてモデルをファインチューニングする」ことについて、ファインチューニングは特定のスタイルや知識をモデルに追加する手法ですが、汎用データではブランド固有のニュアンスを十分に反映できません。さらに、ファインチューニングには大量のデータや計算リソース、時間が必要であり、目的に対して過剰かつ非効率であることは同様です。最後に、「モデルのハイパーパラメーターを最適化する」 について、ハイパーパラメーターの調整は、モデルの学習効率や精度向上には効果がありますが、これは主に分類精度や生成品質の向上を目的とした技術です。ブランドのトーンやスタイルといった出力のニュアンスを制御するには直接的な効果が薄く、目的に対して的外れなアプローチとなります。
ちなみに...
ブランドボイスは、ブランド独自のコミュニケーションやアピールのスタイルであり、言葉遣いや語り口、トーン、価値観を通じてブランドの個性を表現するものです。一貫した発信により、顧客との信頼関係や印象を築き、ブランドの世界観や価値を継続的に伝える基盤となります。ブランドボイスを生成AIに反映させるには、まず的確なプロンプト設計から始めることが重要です。
問題掲載日：2025-08-31
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Information
What's New
- 2025/9/4 問題ID: AIF201C003 機械学習における特徴量エンジニアリングの目的に関する問題を加筆・修正しました。
- 2025/9/3 問題ID: AIF202C007 患者の年齢層に応じた健康相談チャットボットに関する問題を追加しました。
- 2025/9/1 問題ID: AIF201C008 農作物の収穫最大化に向けた人工知能の技術の応用に関する問題を追加しました。
- 2025/8/31 AI Practitioner の問題を 30問 追加しました。
Reference Books
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