Q68 — AWS SAA-C03 第15章

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Q1168. ある企業は、自動機械学習（ML）を活用して、複雑なシナリオやトレンドの予測を作成・可視化したいと考えています。これらの要件を満たすうち、管理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？

• A. AWS Glue MLジョブを使用してデータを変換し、予測を作成します。Amazon QuickSight を使用してデータを可視化します。
• B. Amazon QuickSight を使用してデータを可視化します。QuickSight の ML パワード予測機能を使用して予測を作成します。 ✓
• C. AWS Marketplace から提供される事前構築済み ML AMI を使用して予測を作成します。Amazon QuickSight を使用してデータを可視化します。
• D. Amazon SageMaker AI 推論パイプラインを使用して予測を作成・更新します。Amazon QuickSight を使用して統合されたデータを可視化します。

正解: B. Amazon QuickSight を使用してデータを可視化します。QuickSight の ML パワード予測機能を使用して予測を作成します。

解説

企業が「自動機械学習（ML）を用いた複雑なシナリオおよびトレンドの予測作成・可視化」という要件を、**最小限の管理オーバーヘッド**で実現するには、以下のソリューションが最適です。 正解：B B. Amazon QuickSight を使用してデータを可視化します。QuickSight の ML パワード予測機能を使用して予測を作成します。 解説： Amazon QuickSight の ML パワード予測機能：QuickSight には、時系列データを自動的に分析し、事前に訓練済みの ML モデルを用いて予測を生成する、組み込みの ML 機能が備わっています。これは、専門的な ML モデル開発を一切必要とせず、設定・運用の手間が極めて少ない完全マネージド型のソリューションです。また、QuickSight では、予測結果を過去の実績データとともに同一ダッシュボード上で可視化でき、分析体験が一貫しています。 他の選択肢が不適切な理由： A. AWS Glue ML ジョブを使用してデータを変換し、予測を作成します。Amazon QuickSight を使用してデータを可視化します。 AWS Glue は ETL（抽出・変換・ロード）およびデータ準備向けのサービスであり、自動 ML 予測機能は提供していません。予測モデルの開発や外部 ML サービスとの連携が必要となり、管理オーバーヘッドが増大します。 C. AWS Marketplace から提供される事前構築済み ML AMI を使用して予測を作成します。Amazon QuickSight を使用してデータを可視化します。 事前構築済み ML AMI は、インスタンスの起動、環境設定、パラメータ調整、セキュリティパッチ適用など、ユーザーによる継続的な管理・保守作業を要します。QuickSight の組み込み ML 予測と比較して、運用負荷が明確に高くなります。 D. Amazon SageMaker AI 推論パイプラインを使用して予測を作成・更新します。Amazon QuickSight を使用して統合されたデータを可視化します。 Amazon SageMaker は強力な ML サービスですが、モデルの訓練・デプロイ・モニタリング・インフラ管理など、高度な専門知識と継続的な運用負荷を伴います。これは、本問で求められる「最小限の管理オーバーヘッド」と明確に矛盾します。 要点まとめ： ・QuickSight の ML パワード予測は、自動予測を実現する中で最もシンプルかつ完全マネージドなソリューションです。 ・他の選択肢はいずれも、ML モデルの開発・デプロイ・インフラ管理などの手動作業を伴い、管理オーバーヘッドが大きくなります。 最終的な正解：B. Amazon QuickSight を使用してデータを可視化します。QuickSight の ML パワード予測機能を使用して予測を作成します。