AWS認定資格 無料問題集

解答

正しい解答：Ｃ. 基盤モデルの導入前後でビジネス KPI を比較分析する。

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徹底解説

　Amazon SageMaker のような基盤モデルの導入によるビジネス目標（生産性向上、コスト削減、業務プロセスの改善など）の達成度を評価する最も効果的な方法は、「基盤モデルの導入前後でビジネス KPI を比較分析する」 ことです。KPI（Key Performance Indicator）とは、重要業績評価指標と呼ばれるもので、企業や組織が設定した目標に対して、どれだけ進捗しているかを定量的に測るための指標です。目標達成までのプロセスを可視化して、改善や意思決定に役立てるために使われます。Amazon SageMaker のような基盤モデルは、単に技術的な精度を追求するだけでなく、導入した企業のビジネス目標に対してどれだけ貢献しているかが評価の要となります。ビジネス目標とは、生産性の向上、コストの削減、業務プロセスの改善など、企業の成果につながる実利的な指標を指します。このようなビジネス目標の達成度を評価するためには、モデルの内部構造や処理速度といった技術的なパラメーターを見るだけでは不十分です。そのため、ビジネスの成果に直接結びつくKPIを分析して、導入による改善効果を客観的に示すことが、最も信頼性の高い評価方法となります。
　その他の選択肢は、基盤モデルの導入によるビジネス目標の達成度を評価する最も効果的な方法ではありません。「モデルのトレーニングに使用したデータセット・サイズを分析する」 ことは、技術的な確認になりますが、そのモデルがどれだけ業務に貢献したかという評価には直接結びつきません。データセットの規模が大きければ高性能なモデルが得られる可能性があるものの、それが業務効率化につながっているかどうかはわかりません。
　次に、「Amazon CloudWatch でモデルの推論レイテンシーを測定する」 ことは、モデルの応答速度という性能面のモニタリングには有効ですが、これが企業の生産性やコスト削減、業務プロセス改善にどれほど影響を与えたかを判断する材料にはなりません。推論が速くても、業務上の成果が上がっていなければ本質的な効果評価とはいえません。
　最後に、「Amazon SageMaker のモデル・モニタリングでパラメータ数を確認する」 ことは、モデルの複雑性や設計の理解にはつながるものの、どれだけ業務に役立ったかを測る直接的な評価方法ではありません。パラメータ数が多いからといって、成果につながるとは限らず、むしろ過学習やリソース消費などの課題を抱える可能性もあります。