はじめに

AWS Certified AI Practitioner（AIF-C01）は、2024年に新設されたAI/MLの入門資格です。機械学習の基礎概念と、AWSのAIマネージドサービスをビジネス課題にどう適用するかが問われます。

AIF では 「この要件にはどのAIサービスを使うべきか」 という選定問題がよく出ます。Comprehend・Rekognition・Textract・Transcribe あたりのサービスは、それぞれ何ができるかを整理しておくと得点源になります。

問題

あなたの会社では、顧客からのメールの感情分析を行い、ネガティブな感情を含むメールを優先的に処理したいと考えています。機械学習の専門知識がないチームでも簡単に実装できるソリューションが必要です。この要件に最も適したAWSサービスはどれですか。1つ選択してください。

A. Amazon SageMakerを使用してカスタムの感情分析モデルを構築し、トレーニングデータを準備してモデルをデプロイする。

B. Amazon Comprehendの感情分析機能を使用して、メールテキストを分析し、感情スコアを取得する。

C. Amazon Bedrockで大規模言語モデルを使用して、プロンプトエンジニアリングにより感情分析を実行する。

D. Amazon Rekognitionを使用してメール内の画像から感情を分析し、テキスト分析と組み合わせる。

解答を見る

正解: B

Amazon Comprehendは事前トレーニング済みの自然言語処理サービスで、感情分析機能を提供しています。APIを呼び出すだけで、テキストの感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、混合）を分析でき、機械学習の専門知識がなくても簡単に実装できます。メール処理のような一般的なテキスト分析タスクに最適です。

図解

問題集では全問にこのような図解が付いています。

他の選択肢について

A. Amazon SageMakerはカスタムモデルの構築に適していますが、機械学習の専門知識とトレーニングデータの準備が必要で、要件の「専門知識がないチームでも簡単に実装」に適していません。

C. Amazon Bedrockは強力ですが、プロンプトエンジニアリングの知識が必要で、感情分析という特定のタスクには専用サービスの方が効率的です。

D. Amazon Rekognitionは画像分析サービスで、メールのテキスト感情分析には適していません。メールは主にテキストベースのコンテンツです。

参考

Amazon Comprehend

ポイント整理

Amazon Comprehendの感情分析機能が最適がこの問題のテーマです。正解の構成が選ばれる理由と、他の選択肢が適さない理由を押さえておけば、類似の問題にも対応できます。

問題の出典

この問題は Cloud Samurai — AWS認定全13科目問題集から抜粋しました。

全13科目（CLF / SAA / SAP / DVA / DOP / SCS / ANS / MLS / DEA / AIF / MLA / COE / GAP）に対応した問題集で、合計2,400問以上を収録しています。

全問に今回のような図解が付いていて、「この構成はざっくりこういうこと」「この選択肢はここがダメ」というのが図を見ればわかるようになっています。試験対策では細かい仕様を暗記するより、まず全体像をつかむのが大事なので、そこを意識して制作されております。

ANSやMLSのように日本語の教材が少ない科目もカバーしています。

一部の問題は無料で試せます。利用期間に応じた買い切り型（1ヶ月 / 3ヶ月 / 6ヶ月 / 12ヶ月）で、期間中は全科目・全問題にアクセスできます。問題はAWSのアップデートに合わせて定期的に見直しをしています。

→ Cloud Samurai — AWS認定全13科目問題集