AWS認定資格 無料問題集

解答・解説

第38問 機械学習モデルを作成するためのサービス

　ある企業は、自社で保有する大量のデータを使用して独自の機械学習モデルをトレーニングし、推論用エンドポイントとしてデプロイしたいと考えています。そのために、モデルの構築、学習、デプロイまでを一貫して行うことができるマネージド型のサービスを選択する必要があります。この要件を最も満たすAWSサービスを選択してください。

  1. Amazon Rekognition
  2. Amazon SageMaker [正しい解答]
  3. Amazon Athena
  4. Amazon Comprehend

（問題ID：CLF203C038）

解答

正しい解答：Ｂ. Amazon SageMaker

△ 判定不能

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徹底解説

　機械学習（ML：Machine Learning）モデルの構築、学習、デプロイまでを一貫して行うことができるAWSのマネージドサービスは、Amazon SageMaker です。MLモデルを作成して、それを維持し続けるためには、多岐に渡る計算を行うためのリソースや複雑な仕組みを準備する必要があり、非常に多くの手間を要します。Amazon SageMaker は、ML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。例えば、SageMaker Ground Truth はラベリングを手助けするツールであり、SageMaker Studio は学習・開発環境に関する機能を提供しています。また、SageMaker Neo を使用すると、機械学習モデルの最適化を行って、推論の高速化や使用リソースの削減を行うことができるようになります。こうした豊富な機能を備えていることから、MLモデルを一貫して扱いたい企業にとって、Amazon SageMaker は最も効率的で実用的な選択肢となります。

　その他の選択肢は、MLモデルの構築からデプロイまでを一貫して行うことができるマネージド型のサービスではありません。Amazon Rekognition は、深層学習（Deep Learning）に基づく画像認識や画像・動画分析を実施することができるマネージド型の人工知能（Artificial Intelligence）サービスです。例えば、映像や静止画像を分析して、その動画・画像に写っている物体やアクティビティ、テキストを検出したり、保存した別の画像との同一性の判定を行うことができます。Amazon Athena は、Amazon S3（Simple Storage Service）のバケット内のデータに対して、標準的なSQLを使用して分析できる、サーバーレスのインタラクティブな分析サービスです。Amazon Comprehend は、自然言語で記載された文章や記録などの構造化されていないテキストの情報から意味のある情報を抽出する機能を豊富に持つ自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）サービスです。NLPは人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、Amazon Comprehend を利用することにより、読み取った文書から特定の情報を抽出したり、そのテキストの内容から自動的に分類することができます。参考までに、Amazon Rekognition、Amazon Athena および Amazon Comprehend は、CLF-C02で明示的に試験範囲として追加されたサービスです。上記の解説をよく読んで、サービスの定義や基本的な内容の理解を深めておくようにしましょう。

問題掲載日：2023-12-13


Information

What's New

  • 2026/3/7 問題ID: CLF204C002 1年間利用する Amazon EC2 インスタンスの購入方式に関する問題を加筆・修正しました。
  • 2026/3/5 問題ID: CLF204C004 Amazon EC2 インスタンスの購入方式に関する問題を加筆・修正しました。
  • 2026/3/1 問題ID: CLF201C053 機械学習を活用したコスト最適化サービスに関する問題を追加しました。
  • 2026/2/28 問題ID: CLF204C019 AWSクラウドにおけるコスト削減対応に関する問題を加筆・修正しました。
  • 2026/2/23 問題ID: CLF202C017 DDoS攻撃の対策サービスに関する問題を加筆・修正しました。

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