模擬試験 2

保険チームは、列に整理された保険金額と日付に加え、車両損傷の写真を受け取ります。データの分類として正しいのはどれですか。

設備チームには正常運転の記録が多く、故障データは少数で信頼できるラベルがありません。通常と大きく異なる記録を人が確認できるようにするには、まず何を試すのが適切ですか。

バス事業者には停留所別・時間帯別の利用実績があり、翌週の各停留所の 1 時間当たり利用者数を予測したいと考えています。どうモデル化しますか。

問い合わせの通話を元の言語で文字起こしし、作成済みの対応要約を音声に変換して再生します。どのサービスを使いますか。（2 つ選択）

スーパーのレジでは、取引の完了前に不正リスクのスコアを受け取る必要があります。端末は安定してネットワークに接続できます。どの提供方法が最適ですか。

欠陥検知器が 50 件に警報を出し、そのうち 40 件は実際に欠陥がありました。ほかに見逃した欠陥が 20 件あります。警報のうち実際に欠陥がある割合として何を報告しますか。

各作業に最も適した AWS サービスを組み合わせてください。

物流モデルの切り替え後に誤り率が上がりました。運用担当者が先に旧版へ戻し、その後でデータの変化を調べるには、どの運用方法が役立ちますか。

元のサンプルを加工し、学習用データでモデルを学習させ、独立したテストデータでリリース可否を判断します。この手順で四つの作業を並べてください。

電力会社はラベル付きの表データから翌日の電力需要を予測しています。既存の勾配ブースティングモデルは誤差とレイテンシーの要件を満たしています。最も妥当なのはどれですか。

商品検索で自然言語の説明を類似商品に近づけ、後続の近傍検索に使いたいと考えています。モデルは何を出力すべきですか。

研修部門は設備の説明書を新人向けの短いガイドに書き直し、最後に専門家の確認を受けたいと考えています。どの機能が目的に合いますか。

二つの基盤モデルを比較する際、プロジェクト向けに変更する前の性能を、後続の変更の基準にしたいと考えています。どうすべきですか。

あるサービスは入力と出力のトークンを別々に課金します。品質要件を維持しながら、リクエスト当たりのトークン使用量を直接減らす対策はどれですか。（2 つ選択）

倉庫アシスタントが、利用者が直前に指定した配送倉庫を回答で忘れてしまいます。該当する倉庫 ID は現在の会話に保存されています。最も直接的な変更はどれですか。

採用アシスタントは職務記述から面接質問を下書きできますが、存在しない応募資格を作ることがあります。公開前に最も有効な対策はどれですか。

モデル選定レビューの四つの要求に、最初に調べるべき指標を組み合わせてください。

要約アシスタントの導入で、担当者が一件の問い合わせを処理する時間が実際に減ったか判断したいと考えています。最も目的に合う比較はどれですか。

開発チームは複数の基盤モデルをマネージド方式で比較し、各モデルのサーバーを自分で運用せずに、共通の AWS サービスから利用したいと考えています。どれが最適ですか。

ニュースアーカイブで過去記事の要約を週に一回まとめて生成します。一件ずつ即時に返す必要はありません。どの推論計画が最も適していますか。

出張アシスタントは空室を検索しますが、予約には費用がかかります。ツールの利用と実行の制御を両立する設計はどれですか。（2 つ選択）

小規模なチームが文書の質疑応答を試作します。製品仕様は未確定です。マネージドな生成 AI サービスを使う直接の利点はどれですか。

申請書審査では画像と文章の両方を読みます。モデル A はテキスト評価が最良ですがテキスト専用で、B は両方を入力でき、品質要件も満たします。画像を推論前にテキスト化できない場合、どう選びますか。

固定の意図分類タスクで、結果の形式がときどき揺れます。生成を直接制約する対策はどれですか。（2 つ選択）

法務マニュアルは毎週更新されます。アシスタントは有効な版の条項で回答し、該当箇所を引用する必要があります。どの方法が最も直接的ですか。

チームは Bedrock Prompt Management でプロンプトを管理します。候補が共通の回帰テストに合格してからリリース版を作成し、アプリは版を参照します。今回の変更手順を並べてください。

モデルはデータを正しく抽出できますが、社内で定めたフィールドと短文形式に従わせたいと考えています。追加学習の予算はなく、新しい知識も不要です。まず試す方法はどれですか。

四つのプロジェクト要件に最も適したモデル利用方法を組み合わせてください。

食品の問い合わせ対応で「アレルゲン」と「根拠」の二項目を含む JSON が必要です。プロンプトには役割と製品情報が書かれています。何を加えるべきですか。

プロンプトを変えたら三つの例で改善しました。公開前に改善を確認し、悪化も見つけるにはどうしますか。

問い合わせチケットでファインチューニングする際、転送と返信の形で同じ案件が複数含まれます。どの分割方法の評価が信頼できますか。

質の高い「苦情メール → 審査済みの標準回答」の組が数千件あり、表現が違っても同じ対応を学ばせたいと考えています。どの学習がデータに合いますか。

標準データベースで定めた機種コードを返します。一文字でも誤ると照合できません。主な自動評価指標として何が最も直接的ですか。

文書の質疑応答の信頼性が低下しています。検索が原因か、生成時の資料の使い方が原因かを区別するには、どの評価を行いますか。（2 つ選択）

倉庫レポートを要約するアシスタントは人による確認の合格率が安定しています。週報の作成効率が上がったという結論を最もよく裏付けるのはどれですか。

融資の説明アシスタントが分かりやすい理由を示すか評価します。規程の確認を単一の自動指標に任せられない場合、どの評価が適していますか。

二つの分院で同じ紹介モデルを使っています。人による確認の結果、重症度が同程度でも一方の分院では紹介が大幅に少ないと分かりました。最初に分析すべき性質はどれですか。

顧客のメッセージに電話番号が含まれることがあります。一般担当者への回答では検出した番号を自動でマスクしたい場合、Bedrock Guardrails のどのポリシーを優先しますか。

音声分類器は主要都市の録音では正確ですが、遠隔地の話し方で性能が落ちます。学習データのどの改善が最も直接的ですか。

公共サービスのアシスタントが申請を案内した後、利用者が結果を理解し、問題があれば訂正できるようにしたいと考えています。どの設計が直接役立ちますか。（2 つ選択）

ある分類器の学習データでの正解率は 99% ですが、重複のない独立した検証では 69% です。最も当てはまる判断はどれですか。

提供元はモデルの利用範囲と制約を文書化していますが、審査員は個々の予測に影響した要因も知りたいと考えています。何を補いますか。

二つのモデルが代表的なテストで精度と安全性の基準を満たしました。小さいモデルの方が時間とリソースの消費が少ない場合、責任ある利用に合う選択はどれですか。

研修中の社員が一つのアプリの推論エンドポイントだけを利用します。権限を取り消すときに全員のキーを交換せずに済む方法はどれですか。

監査担当者が、ある学習で使った特徴量テーブルの元テーブルと変換ジョブを尋ねています。最も直接的な証拠は何ですか。

アシスタントが仕入先ページに埋め込まれた指示を読み、社内価格表を外部アドレスに送ろうとしました。どの制御がこのリスクを最も直接的に下げますか。

大学の学習アシスタントで次の四つの要件に対応するルールを作成します。要件とルールの分類を組み合わせてください。

規程アシスタントが実在する文書へのリンクを付けましたが、引用箇所は回答中の金額を裏付けていません。公開前に最も直接的な確認はどれですか。

通常のやり取りのログは最長 90 日間保管しますが、調査中のセキュリティ事案に関係する場合は削除を止める方針です。適合する運用はどれですか。

公開製品資料を読む社内アシスタントは承認済みですが、顧客の個人データを接続する予定です。ガバナンス手順として次に行うべきことはどれですか。