Q11 — AWS SAA-C03 第4章

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Q206. ある企業が人気のソーシャルメディアWebサイトを運用しています。このWebサイトでは、ユーザーが他のユーザーと共有するための画像をアップロードできます。同社は、アップロードされた画像に不適切なコンテンツが含まれていないことを保証したいと考えています。また、開発工数を最小限に抑えるソリューションが必要です。要件を満たすために、ソリューションアーキテクトは何を行うべきでしょうか？

• A. Amazon Comprehend を使用して不適切なコンテンツを検出します。信頼度の低い予測については、人手によるレビューを行います。
• B. Amazon Rekognition を使用して不適切なコンテンツを検出します。信頼度の低い予測については、人手によるレビューを行います。 ✓
• C. Amazon SageMaker を使用して不適切なコンテンツを検出します。信頼度の低い予測については、Amazon SageMaker Ground Truth を用いてラベル付けを行います。
• D. AWS Fargate を使用して、不適切なコンテンツを検出するカスタム機械学習モデルをデプロイします。信頼度の低い予測については、Amazon SageMaker Ground Truth を用いてラベル付けを行います。

正解: B. Amazon Rekognition を使用して不適切なコンテンツを検出します。信頼度の低い予測については、人手によるレビューを行います。

解説

Amazon Rekognition は、画像および動画からオブジェクト、シーン、顔、不適切なコンテンツ（例：過激な表現、暴力、性的コンテンツなど）を自動的に検出・分析するマネージドAIサービスです。事前に訓練済みのモデルを提供しており、追加のモデル開発やトレーニングが不要なため、開発工数を最小限に抑えられます。一方、Amazon Comprehend は主にテキスト分析向けであり、画像分析には適していません。Amazon SageMaker や AWS Fargate を用いたカスタムモデルの構築・デプロイは、高度な専門知識と継続的なメンテナンスを要し、開発工数が大きくなります。したがって、要件（不適切なコンテンツ検出＋最小限の開発工数）を最も効果的に満たすのは、Amazon Rekognition を活用する選択肢 B です。