AIF-C01基盤モデルの応用MEDIUM複数選択

ある企業が Amazon Bedrock エージェントを本番導入した後に追加すべき運用・監視の対策として適切なものを 2 つ選択してください。

  1. A. エージェントの temperature を毎週ランダムに変更して多様な回答パターンをテストする
  2. B. エージェントが使用するモデルを毎月ファインチューニングして最新情報を学習させる
  3. C. エージェントのアクショングループで呼び出される Lambda 関数のログを CloudWatch Logs に出力し、実際に実行されたアクションと結果を追跡できるようにする
  4. D. Amazon CloudWatch を使ってエージェントの呼び出し回数・エラー率・レイテンシを継続的に監視し、異常を検知したらアラートを発報する
  5. E. エージェントのアクショングループを月次で無効化し、モデル単体の性能を定期確認する
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正解: C, D

本番運用中のエージェントの品質・信頼性を維持するには、システムレベルの可観測性(Observability)が不可欠。Dの CloudWatch によるメトリクス監視はエージェントの健全性をリアルタイムで把握し、異常なエラー増加やレイテンシ悪化を早期に検知するために必須。Cの Lambda 関数のログ記録は「エージェントが意図したアクションを実行しているか」「API 呼び出しは成功しているか」「どのような入出力が発生したか」を追跡するためのデバッグ・監査の基盤。両者は運用監視の最低限の要件。Aの temperature のランダム変更は本番環境での一貫性を損ない、ユーザー体験の不安定化につながる。Bのファインチューニングの毎月実施はコストが高く、またファインチューニングはリアルタイム情報の更新には適していない(RAG が適切)。Eのアクショングループの月次無効化は業務継続性を妨げ、監視の方法として不適切。

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