Q98 — AWS SAA-C03 第10章

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Q698. マーケティングチームが、今後開催されるマルチスポーツイベント向けのキャンペーンを構築しようとしています。チームは過去5年分のニュースレポート（PDF形式）を保有しており、これらのニュースレポートからコンテンツに関するインサイトおよびセンチメント（感情）を抽出するソリューションが必要です。このソリューションでは、Amazon Textract を使用してニュースレポートを処理する必要があります。これらの要件を満たす中で、運用オーバーヘッドが最も少ないソリューションはどれですか？

正解: C. 抽出されたインサイトを Amazon Comprehend に渡して分析を行い、分析結果を Amazon S3 バケットに保存する

解説

Amazon Textract を用いてニュースレポートのコンテンツおよびセンチメントに関するインサイトを抽出し、かつ運用オーバーヘッドを最小限に抑えるには、以下のソリューションが最適です： C. 抽出されたインサイトを Amazon Comprehend に渡して分析を行い、分析結果を Amazon S3 バケットに保存する。 選択肢 C は、ニュースレポートのコンテンツおよびセンチメント分析という要件を、最小限の運用オーバーヘッドで実現する効率的なソリューションです。 ・抽出されたインサイトを Amazon Comprehend に渡して分析：Amazon Comprehend は、テキストのセンチメント、エンティティ、キーフレーズなどを自動的に抽出・分析できる自然言語処理（NLP）サービスです。Amazon Textract で PDF から抽出したテキストを Amazon Comprehend に渡すことで、高度な NLP 機能を活用した分析が容易に実現できます。 ・分析結果を Amazon S3 バケットに保存：Amazon Comprehend は JSON などの構造化フォーマットで分析結果を出力でき、それを Amazon S3 に保存することで、後続の処理やアーカイブがシンプルかつスケーラブルに行えます。 一方、選択肢 A は、Amazon Athena を用いた SQL クエリによる分析を想定しており、テーブルスキーマの設定やパーティション管理など追加の構成作業が必要であり、運用オーバーヘッドが大きくなります。 選択肢 B は、DynamoDB のテーブル設計・管理に加え、Amazon SageMaker を用いた機械学習モデルのトレーニング・デプロイといった高度な専門知識と継続的なメンテナンスを要し、大幅な運用負荷を伴います。 選択肢 D は、Amazon QuickSight を用いた可視化に焦点を当てており、センチメントやテキストの意味的インサイトを抽出するための NLP 機能を備えていません。ビジネスインテリジェンスツールであり、本要件の「コンテンツおよびセンチメント分析」には不十分です。 したがって、最も適切なソリューションは C です。これは、Amazon Comprehend の強力な NLP 機能を活用しつつ、運用上の複雑さを最小限に抑えられる最適解です。