AWS認定資格 無料問題集解答・解説
第19問 生成AIへの入力情報量を決定する要因
ある企業では、Amazon Bedrock の基盤モデルを利用して、社内規定に関する質問に回答する生成AIアプリケーションを構築しています。そのアプリケーションでは、利用者からの質問に加えて、関連する複数の規定や手順書の内容をモデルの入力に含めます。その際、開発チームは1回のリクエストでモデルに入力できる規定や手順書の情報量に上限があることを確認しました。この入力の情報量の上限を決定する主な要因を選択してください。
（問題ID：AIF202C019）
解答
正しい解答：Ｄ. コンテキストウィンドウ（Context Window）
△ 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
基盤モデル（FM：Foundation Models）に入力できる情報量の上限を決定する主な要因は、コンテキストウィンドウ（Context Window）です。コンテキストウィンドウは、FMが1回のリクエストで扱える入力および出力のトークン数の範囲を表します。利用者から入力された質問や参照する文書だけでなく、モデルが生成する回答もこの範囲に含まれる点に注意しましょう。そのため、質問に加えて大量の規定や手順書を入力する場合、コンテキストウィンドウの大きさが、1回のリクエストでFMに提供できる情報量を制約する重要な要因になります。なお、文章の長さはそのままトークン数になるわけではないことも理解しておきましょう。トークンは、FMがテキストを処理する際の基本的な単位で、文章を単語や文字の一部など、FMが扱いやすい単位に分割したものです。例えば、英語の文章では、1つの単語が複数のトークンに分割される場合があります。一方、日本語では、1文字程度が1トークンになる場合もあります。このように、同じ文字数の文章であっても、言語や文章の内容、使用するFMやトークナイザーなどによってトークン数は異なるため、文字数だけから正確なトークン数を判断することはできません。
その他の選択肢は、規定や手順書などの入力情報量の上限を決定するものではありません。最大出力トークン数（Max Output Tokens）は、モデルが生成できる出力の最大トークン数を制御するパラメーターです。これは、生成される回答の長さを制限するものです。また、推論レイテンシー（Inference Latency）は、FMがリクエストを受け取ってから結果を返すまでの時間に関する指標です。そして、学習率（Learning Rate）は、FMのトレーニング時に、パラメーターをどの程度更新するかを決定するハイパーパラメーターです。推論時にFMに提供できる情報量の上限には直接関係しません。
ちなみに...
コンテキストとは、モデルが回答を生成する際に利用する前提情報や会話履歴などを指します。一方、コンテキストウィンドウは、上述の通り、FMが1回のリクエストで扱える入力と出力のトークン数の範囲を意味します。試験では、この2つを同じ意味として捉えないよう注意しましょう。
問題掲載日：2026-09-07
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Information
What's New
- 2026/9/13 問題ID: AIF203C024 モデルの訓練におけるカリキュラム学習の採用目的に関する問題を追加しました。
- 2026/9/12 問題ID: AIF203C018 事前学習済みモデルの自社タスクへの適用に関する問題を加筆・修正しました。
- 2026/9/7 問題ID: AIF202C019 生成AIへの入力情報量を決定する要因に関する問題を追加しました。
- 2026/9/6 問題ID: AIF205C004 生成AIにおける内部情報の漏洩リスクに関する問題を加筆・修正しました。
- 2026/9/5 問題ID: AIF101C013 生成AIにおける非公開情報の意図しない露出に関する問題を追加しました。
Reference Books
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「世界No.1スクールの人気講師による最短合格」 をうたっているだけあって、とても分かりやすいテキストです。章末問題も本番試験を意識した形式になっており、解答では正解の理由だけでなく、誤答の理由まで丁寧に解説されています。こうした内容を見ると、「独学合格」 という記載にも納得です。AWS認定 資格試験テキスト AWS認定AIプラクティショナー
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解答・解説
第19問 生成AIへの入力情報量を決定する要因
ある企業では、Amazon Bedrock の基盤モデルを利用して、社内規定に関する質問に回答する生成AIアプリケーションを構築しています。そのアプリケーションでは、利用者からの質問に加えて、関連する複数の規定や手順書の内容をモデルの入力に含めます。その際、開発チームは1回のリクエストでモデルに入力できる規定や手順書の情報量に上限があることを確認しました。この入力の情報量の上限を決定する主な要因を選択してください。
（問題ID：AIF202C019）
解答
正しい解答：Ｄ. コンテキストウィンドウ（Context Window）
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
基盤モデル（FM：Foundation Models）に入力できる情報量の上限を決定する主な要因は、コンテキストウィンドウ（Context Window）です。コンテキストウィンドウは、FMが1回のリクエストで扱える入力および出力のトークン数の範囲を表します。利用者から入力された質問や参照する文書だけでなく、モデルが生成する回答もこの範囲に含まれる点に注意しましょう。そのため、質問に加えて大量の規定や手順書を入力する場合、コンテキストウィンドウの大きさが、1回のリクエストでFMに提供できる情報量を制約する重要な要因になります。なお、文章の長さはそのままトークン数になるわけではないことも理解しておきましょう。トークンは、FMがテキストを処理する際の基本的な単位で、文章を単語や文字の一部など、FMが扱いやすい単位に分割したものです。例えば、英語の文章では、1つの単語が複数のトークンに分割される場合があります。一方、日本語では、1文字程度が1トークンになる場合もあります。このように、同じ文字数の文章であっても、言語や文章の内容、使用するFMやトークナイザーなどによってトークン数は異なるため、文字数だけから正確なトークン数を判断することはできません。
その他の選択肢は、規定や手順書などの入力情報量の上限を決定するものではありません。最大出力トークン数（Max Output Tokens）は、モデルが生成できる出力の最大トークン数を制御するパラメーターです。これは、生成される回答の長さを制限するものです。また、推論レイテンシー（Inference Latency）は、FMがリクエストを受け取ってから結果を返すまでの時間に関する指標です。そして、学習率（Learning Rate）は、FMのトレーニング時に、パラメーターをどの程度更新するかを決定するハイパーパラメーターです。推論時にFMに提供できる情報量の上限には直接関係しません。
ちなみに...
コンテキストとは、モデルが回答を生成する際に利用する前提情報や会話履歴などを指します。一方、コンテキストウィンドウは、上述の通り、FMが1回のリクエストで扱える入力と出力のトークン数の範囲を意味します。試験では、この2つを同じ意味として捉えないよう注意しましょう。
問題掲載日：2026-09-07
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