AWS認定資格 無料問題集

解答・解説

第3問 多言語の文書を効率的にレビューするAIシステム

　グローバルな法律事務所が、多国籍企業向けに多言語の契約書を効率的にレビューするAIシステムの構築を試みています。膨大な契約文書を迅速かつ正確に処理したい一方で、セキュリティの確保やインフラ管理のための煩雑さは最小限にしたいと考えています。このニーズに最も適した内容を記載しているものを選択してください。

  1. Amazon SageMaker で契約レビュー専用のAIモデルをデプロイする。
  2. Amazon Translate で契約文書を自動翻訳して、レビューを効率化する。
  3. Amazon Transcribe で契約書からテキストを抽出してレビュー処理を行う。
  4. Amazon Bedrock を導入して、LLM による契約書レビューを効率化する。 [正しい解答]

（問題ID：AIF202C003）

解答

正しい解答：Ｄ. Amazon Bedrock を導入して、LLM による契約書レビューを効率化する。

△ 判定不能

　URL を直接入力して「解答・解説」画面を表示した場合、何を選択・解答したかを特定できないため、解答の正誤判定ができません。必要に応じて「同じ問題に再挑戦」ボタンをクリックして、この問題に再チャレンジしてみてください。

徹底解説

　膨大な契約文書を迅速かつ正確にレビューできるだけでなく、セキュリティの確保やインフラ管理のための煩雑さを最小限とする人工知能（AI：Artificial Intelligence）システムを構築する場合に、選択肢の中で最も適した対応は、「Amazon Bedrock を導入して、LLM による契約書レビューを効率化する」 ことです。Amazon Bedrock は、AWS が提供する生成 AI アプリケーションの構築プラットフォームであり、様々な基盤モデルを手軽に利用することができるマネージド型のサービスです。利用者は、特定の基盤モデルの提供ベンダーにロックインされることなく、必要に応じて最も適した基盤モデルを柔軟に選択することができます。Amazon Bedrock を利用すると、翻訳を含めた生成AIタスクを迅速に実装することができ、システム開発者はアプリケーションの構築に集中することができます。なお、LLM とは大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）のことであり、膨大な量のテキストデータを学習して、人間のように自然言語を理解・生成できるAIモデルのことです。有名な ChatGPT や Copilot のような、対話型の生成AI（Generative AI）も、LLM のひとつです。
　その他の選択肢は、いずれも、今回のユースケースに適した対応ではありません。「Amazon SageMaker で契約レビュー専用のAIモデルをデプロイする」 ことでAIシステムを構築することはできますが、最適な解答ではありません。Amazon SageMaker を利用すると、高度なモデル構築が可能ですが、導入までに時間やコストがかかり、インフラ管理の煩雑さも残ります。そのため、今回のニーズに適しているとはいえません。また、「Amazon Translate で契約文書を自動翻訳して、レビューを効率化する」 ことも、最適な対応ではありません。Amazon Translate を使用して、高品質な機械翻訳を行うことはできますが、契約書の文脈理解や高度なレビュー処理には不十分なためです。さらに、「Amazon Transcribe で契約書からテキストを抽出してレビュー処理を行う」 ことは、全く適切な対応ではありません。Amazon Transcribe は、自動音声認識（ASR：Automatic Speech Recognition）と呼ばれる深層学習（DL：Deep Learning）の技術により、迅速に高精度で音声情報をテキストに変換して文字起こしを行うサービスです。テキスト変換の対象となる音声ファイルは、MP3、MP4、WAV、FLAC、AMR、OGG、WebM のように様々な形式に対応しています。一方で、契約書は、通常、テキスト形式で存在するため、音声認識は不要であり、そもそも不適切な対応といえるでしょう。

Step Up！
　問題文に示された要件から、モデル選定判断を導く必要があり、知識だけでなく応用力・読解力が必要な問題といえます。つまり、膨大な契約文書を迅速かつ正確にレビューできるだけでなく、セキュリティの確保やインフラ管理の煩雑さは最小限とするAIシステムを構築することが求められていることを読み取ることができれば、解答を導くことができます。

問題掲載日：2025-08-31


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。

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