AWS認定資格 無料問題集

解答・解説

第8問 医療データ活用における継続的改善のための基盤選定

　ある医療機関では、患者の診断支援を目的としたデータ活用基盤の構築を進めています。過去の診療記録や検査データをもとに、疾患の傾向を分析して、診断精度の向上を図ることを目指しており、今後、蓄積される新しい症例データを活用して、診断支援の精度を継続的に改善していく方針です。このような要件に対して、データの蓄積・分析、モデルの改善・再利用などを支援するAWSサービスとして、最も適切なものを選択してください。

  1. Amazon Neptune
  2. Amazon SageMaker [正しい解答]
  3. Amazon Redshift
  4. Amazon Personalize

（問題ID：AIF203C008）

解答

正しい解答：Ｂ. Amazon SageMaker

△ 判定不能

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徹底解説

　診断支援の精度を継続的に改善するため、蓄積される症例データを活用できるように、データの蓄積・分析、モデルの改善・再利用などを支援するAWSサービスは、Amazon SageMaker です。このユースケースでは、診断支援の精度を継続的に改善するために、蓄積された症例データを活用してモデルの再学習や評価を行う必要があります。Amazon SageMaker は、機械学習（ML：Machine Learning）モデルを迅速に構築して、学習するためのモジュールが用意されたマネージド型のサービスであり、MLプロジェクトの課題を解決するための環境を起動・活用する多くのツールを提供しています。データの前処理からトレーニング、ファインチューニング、評価、デプロイまでを一貫して支援することができ、新しい症例データを用いた継続的なモデル改善が可能であることや、医療分野のような専門性の高い領域でも、カスタムモデルの構築や転移学習が容易であることを踏まえると、Amazon SageMaker が最も適したサービスです。モデルのパフォーマンスを継続的に監視して、必要に応じて再トレーニングを自動化する機能も備えており、医療現場で求められる高い精度と信頼性の維持に貢献します。

　その他の選択肢は、データの蓄積・分析、モデルの改善・再利用するために採用するサービスとしては適切ではありません。Amazon Neptune は、グラフのクエリーに最適化された高速で信頼性の高いマネージド型のデータベース・サービスです。複数のタイプのエンティティとその接続をモデル化することにより、複雑なデータの関係性を直感的に表現して、高速なクエリを実行することが可能です。MLサービスではなく、診断支援の精度改善に必要なモデルのトレーニングや反復プロセスに対応したものではありません。Amazon Redshift は、AWS が提供するデータウェアハウス（DWH）専用のリレーショナル・データベース・サービスです。構造化した大量のデータを蓄積して、高速に分析処理することが可能です。症例データの集計や傾向分析には有効ですが、MLモデルの構築や再学習、デプロイといったプロセスはサポートしていません。MLとの連携には、結局、Amazon SageMaker などのMLサービスが別途必要となります。それから、Amazon Personalize は、MLの専門知識がなくても、個人の行動や嗜好に基づいてリアルタイムにパーソナライズされたレコメンデーションを提供できるマネージド型のMLサービスです。主に、ECサイトやメディア配信、カスタマーエンゲージメントなどの用途で活用されますが、医療診断支援のような専門的な予測モデルの構築や継続的改善には適していません。

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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