LearnifyAWS 生成AIデベロッパー プロフェッショナル
AIP-C01 問題集・無料練習10問
AWS Generative AI Developer Professional
AWSで生成AIを本番アプリへ組み込むための設計と実装を学ぶページです。基盤モデル、RAG、エージェントを、品質・セキュリティ・コストと合わせて判断する練習ができます。
登録不要 · 日本語の解説付き · 固定10問 · App問題集は全136問
無料10問を始める ↓ページ更新：
AIP-C01の学習ポイント
AWSでのアプリ開発経験があり、生成AIシステムの実装を深めたい方。
- 基盤モデル・RAG・エージェントの統合
- AIの安全性とガバナンス
- 評価・監視・コスト最適化
この無料練習の使い方
まずは解説を見ずに選び、回答後に正誤と日本語の解説を確認します。選択肢の違いを言葉で説明できるかを振り返り、迷った用語を復習しましょう。
公開しているのは固定10問の学習用教材です。試験全範囲の網羅や合格を保証するものではありません。
AIP-C01の日本語練習問題
例題と日本語解説を読む
この資格の無料10問に含まれる1問目です。答えを選んで練習したい場合は、上の練習から始めてください。
例題の問題文と選択肢を読む
小売企業は、Amazon Bedrock を使用した生成的な AI（GenAI）製品推奨アプリケーションを保有しています。 このアプリケーションは、閲覧履歴と人口統計に基づいて顧客に商品を提案します。 当社は、複数の人口統計グループにわたる公平性評価を実施し、2つの プロンプト アプローチ間の推奨におけるバイアスを検出・測定する必要があります。 当社は、公平性指標をリアルタイムで収集し、監視したいと考えております。 公平性指標が人口統計グループ間で15%を超える不一致を示す場合、会社はアラートを受け取る必要があります。 会社は、2つのプロンプトアプローチの性能を比較した週次レポートを受領しなければなりません。 どのソリューションが、最小限のカスタム開発労力でこれらの要件を満たすでしょうか？ 15%の差異は、ラベル付けされた人口統計グループ間で選択された推奨結果率に15パーセンテージポイントを超える差があることを意味します。 ほぼリアルタイムとは、設定された短い集計ウィンドウを指し、即時の公平性の証明ではありません。
- A：プライバシー管理されたイベントストリームにおいて、プロンプト バリアントおよびラベル付けされた人口統計グループの成果を記録します。 Lambda の集約ステップを使用して、カスタムグループの成果レートとレート差を CloudWatch に公開します。 0.15 を超える差に関するアラームを、SNS を通じて通知してください。 EventBridge のスケジュールを使用して、S3 の両方の プロンプト バリエーションの週次比較レポートを作成してください。
- B：Amazon Bedrock プロンプト管理に 2 つの プロンプト バリアントを作成してください。 Amazon Bedrock フローを使用して、定義されたトラフィック割り当てで プロンプト バリアントを展開してください。 コンテンツフィルターを含むAmazon Bedrockガードレールを設定し、人口統計の公平性を監視します。 GuardrailContentSource ディメンションに Amazon CloudWatch アラームを設定し、InvocationsIntervened メトリクスを使用してレコメンデーションの不一致閾値違反を検出します。
- C：Amazon SageMaker Clarify を設定し、モデルの出力を分析してください。 Amazon CloudWatch に公平性指標を公開する。 SageMaker Clarify のバイアス指標と Amazon Bedrock のレイテンシー指標を組み合わせた CloudWatch コンポジットアラームを作成し、包括的な公平性評価ダッシュボードを提供します。
- D：2つのプロンプトバリアント間の公平性を比較するために、Amazon Bedrockモデル評価ジョブを作成してください。 Amazon CloudWatchでモデル呼び出しロギングを有効にする。 各人口統計グループごとにディメンションが設定されたInvocationsIntervenedメトリクスのCloudWatchアラームを設定してください。
正解と解説を読む
正解：A
A：群別の結果率とプロンプト版を記録し、率差の絶対値が 0.15 を超えたら通知します。15 ポイント差は相対 15% と別です。Guardrail 介入数は公平性ではありません。個人情報、標本数、統計的不確実性も管理します。