AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 日本語ダンプと解説

市立病院ネットワークの公衆衛生アナリティクスチームは、Large Language Models (LLMs) を用いた AI アプリケーションを構築し、20～50ページの臨床インシデント報告書（PDF）を読み取り、安全性レビューのための要点を抽出することを計画している。システムは、主要な発見を簡潔に要約（200語以内）してリクエストあたり5秒以内に返し、同時に最大10人のレビュアーをサポートしなければならない。これらの要件を満たすソリューションはどれか。

あるIT運用チームは、8〜12個の連続したサービスログと5つのメトリック異常を分析してインシデントを診断するために LLM を使用しており、最終的な根本原因と是正策を正当化するために、番号付きの段階的な推論トレースと途中の計算（例：レイテンシの差分やエラー率の比）をモデルに出力させる必要があります。これらの要件に最も適したプロンプトエンジニアリング手法はどれですか？

リアルタイムの金融ニュースプラットフォームは、1日に約12 GBの多言語記事を取り込み、社内開発の基盤モデル（FM）が重みをリセットせずに24時間以内に速報の動向を反映できるようにしたい。チームは、能力を保持するために最新のチェックポイントからのウォームスタートを用い、ローリング90日コーパスでの日次リフレッシュを計画している。以前に学習した知識を維持しながら、最新データに追随させる学習戦略はどれか？

Amazon Bedrock を使用中、44語のチャットメッセージが 1,536 の input tokens と 72 の output tokens として課金されていることにチームが確認しました。この文脈において、token とは何を指しますか？

ある動画ストリーミングプラットフォームは、悪意のあるトラフィックからコンテンツ配信APIを保護するためにAIを利用したいと考えています。AIは、新規リクエストのクライアントIPと User-Agent が30日分のベースラインのトラフィックパターンと比較して不審な送信元かどうかを判定し、毎分最大12,000リクエストを各リクエストあたり150 ms未満のレイテンシでスコアリングし、異常な送信元を自動的にフラグ付けする必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか？