AWS認定資格 無料問題集解答・解説
第22問 Knowledge Bases のデータソース
ある製薬会社では、Amazon Bedrock を利用して、研究者向けに医薬品情報を検索・要約できる生成AIアシスタントを構築しようとしています。研究論文や製品マニュアルなどの大量のドキュメントをRAGの外部知識として利用したい場合に、Knowledge Bases for Amazon Bedrock のデータソースとして利用できるAWSサービスを選択してください。
（問題ID：AIF203C022）
解答
正しい解答：Ｃ. Amazon S3
△ 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
Knowledge Bases for Amazon Bedrock を使用して、研究論文や製品マニュアルなどの大量のドキュメントを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築する際に、外部知識のデータソースとして利用できるサービスは、Amazon S3（Simple Storage Service）です。Knowledge Bases for Amazon Bedrock は、Amazon S3 上のドキュメントを取り込み、埋め込みの生成やベクトルインデックスへの登録を自動化することができるため、RAGで利用する外部知識の代表的な保存先として利用されます。Amazon S3 は、利用可能な容量が実質的に無制限で 99.999999999%（イレブンナイン）の耐久性を持つマネージド型のオブジェクトストレージサービスです。高い耐久性とスケーラビリティを備えたオブジェクトストレージであり、大量のドキュメントを保存・管理する用途に最適です。
その他の選択肢は、Knowledge Bases for Amazon Bedrock が、直接取り込むデータソースではありません。Amazon FSx は、機能豊富で高性能なファイルシステムをクラウド上で簡単かつ効率的に構築、管理、スケーリングすることができるマネージド型のファイルストレージサービスです。機械学習（ML：Machine Learning）や、高性能コンピューティング（HPC：High Performance Computing）用途では利用されます。
また、Amazon RDS（Relational Database Service）や Amazon Aurora は構造化データの管理には適していますが、Knowledge Bases for Amazon Bedrock が、直接取り込むデータソースではありません。Amazon RDS は、リレーショナルデータベース環境を提供するマネージド型サービスのひとつです。Oracle DB やMySQLなどの複数のDBエンジンから選択することができます。そして、Amazon Aurora は、MySQLおよびPostgreSQL と互換性を持つ、AWSがクラウド向けに再設計したマネージド型のリレーショナルデータベースサービスです。
Step Up！
Knowledge Bases for Amazon Bedrock が直接取り込むデータソースではありませんが、Amazon RDS や Amazon Aurora は、ベクトル検索などを行うRAGシステムの構成要素として利用されることがあります。両者の役割を混同しないようにしましょう。
問題掲載日：2026-07-04
Information
What's New
- 2026/7/13 問題ID: AIF202C013 学習アシスタントにおける質問応答の評価指標に関する問題を加筆・修正しました。
- 2026/7/12 問題ID: AIF202C005 モバイルゲームのチャット翻訳機能に対する採用基準に関する問題を加筆・修正しました。
- 2026/7/11 問題ID: AIF201C015 電力需要予測に適した機械学習の手法とモデルに関する問題を追加しました。
- 2026/7/4 問題ID: AIF203C022 Knowledge Bases のデータソースに関する問題を追加しました。
- 2026/6/21 問題ID: AIF301S005 AIソリューションを保護するセキュリティサービスに関する問題を追加しました。
Reference Books
AWS認定 AIプラクティショナー 合格対策テキスト＋問題集
図解も豊富でとても理解しやすく、試験の対策に必要な知識を効率よく学べる一冊です。AIの歴史経緯も説明されているところも面白い。テキストと問題集がセットになっており、基礎から実践まで無理なく進められます。ページ数も控えめで読みやすく、クラウドやAIの初心者でも安心して取り組める内容です。AWS認定 資格試験テキスト AWS認定AIプラクティショナー
AWS認定 AIプラクティショナー試験（AIF-C01）の“緑本”とも呼ばれる定番テキストです。AIや機械学習、生成AIなどの基礎知識を幅広く網羅しており、図解も豊富で初心者にもわかりやすい構成です。練習問題も充実しており、試験対策として安心して使える一冊です。さらに、当サイトの問題演習と組み合わせることで、効率的に知識を定着させることができます。
解答・解説
第22問 Knowledge Bases のデータソース
ある製薬会社では、Amazon Bedrock を利用して、研究者向けに医薬品情報を検索・要約できる生成AIアシスタントを構築しようとしています。研究論文や製品マニュアルなどの大量のドキュメントをRAGの外部知識として利用したい場合に、Knowledge Bases for Amazon Bedrock のデータソースとして利用できるAWSサービスを選択してください。
（問題ID：AIF203C022）
解答
正しい解答：Ｃ. Amazon S3
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
Knowledge Bases for Amazon Bedrock を使用して、研究論文や製品マニュアルなどの大量のドキュメントを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築する際に、外部知識のデータソースとして利用できるサービスは、Amazon S3（Simple Storage Service）です。Knowledge Bases for Amazon Bedrock は、Amazon S3 上のドキュメントを取り込み、埋め込みの生成やベクトルインデックスへの登録を自動化することができるため、RAGで利用する外部知識の代表的な保存先として利用されます。Amazon S3 は、利用可能な容量が実質的に無制限で 99.999999999%（イレブンナイン）の耐久性を持つマネージド型のオブジェクトストレージサービスです。高い耐久性とスケーラビリティを備えたオブジェクトストレージであり、大量のドキュメントを保存・管理する用途に最適です。
その他の選択肢は、Knowledge Bases for Amazon Bedrock が、直接取り込むデータソースではありません。Amazon FSx は、機能豊富で高性能なファイルシステムをクラウド上で簡単かつ効率的に構築、管理、スケーリングすることができるマネージド型のファイルストレージサービスです。機械学習（ML：Machine Learning）や、高性能コンピューティング（HPC：High Performance Computing）用途では利用されます。
また、Amazon RDS（Relational Database Service）や Amazon Aurora は構造化データの管理には適していますが、Knowledge Bases for Amazon Bedrock が、直接取り込むデータソースではありません。Amazon RDS は、リレーショナルデータベース環境を提供するマネージド型サービスのひとつです。Oracle DB やMySQLなどの複数のDBエンジンから選択することができます。そして、Amazon Aurora は、MySQLおよびPostgreSQL と互換性を持つ、AWSがクラウド向けに再設計したマネージド型のリレーショナルデータベースサービスです。
Step Up！
Knowledge Bases for Amazon Bedrock が直接取り込むデータソースではありませんが、Amazon RDS や Amazon Aurora は、ベクトル検索などを行うRAGシステムの構成要素として利用されることがあります。両者の役割を混同しないようにしましょう。
問題掲載日：2026-07-04
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- 2026/7/13 問題ID: AIF202C013 学習アシスタントにおける質問応答の評価指標に関する問題を加筆・修正しました。
- 2026/7/12 問題ID: AIF202C005 モバイルゲームのチャット翻訳機能に対する採用基準に関する問題を加筆・修正しました。
- 2026/7/11 問題ID: AIF201C015 電力需要予測に適した機械学習の手法とモデルに関する問題を追加しました。
- 2026/7/4 問題ID: AIF203C022 Knowledge Bases のデータソースに関する問題を追加しました。
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