ある企業が Amazon Bedrock を使ってチャットボットを開発している。モデルの回答に不適切な内容（有害な情報、競合他社への言及）が含まれないよう制御したい。最も適切な最初の対策はどれか。

正解: C

Amazon Bedrock Guardrails は入力（ユーザーのプロンプト）と出力（モデルの回答）の両方に対して、有害コンテンツのフィルタリング・特定トピックのブロック・機密情報のマスキング・不適切な言語の検出などをマネージドで設定できる安全機能。不適切コンテンツ制御の第一選択として最も適切。Dのファインチューニングはモデルの動作全般を変更する大がかりな手法で、コンテンツフィルタリングという目的に対しては過剰な対応であり、また完全な制御が保証されない。Bの temperature=0 は出力のランダム性を下げるだけで不適切コンテンツを「禁止」する機能はない。Aのフィルタリストの RAG 参照は不確実であり、RAG の設計思想とも異なる。Guardrails のような専用機能を使うべき場面でプロンプト工夫で代替しようとする方法は信頼性が低い。