1.2基礎
動画サービスで、利用者の視聴履歴や評価を使って次に見る候補を提示する。
目的は利用者ごとに候補の順位を変えることである。
この要件に最も適したAIのユースケースはどれか。
× 不正解
利用者の行動やアイテムの特徴から個別の候補を提示するのは推薦システムの代表的なユースケースである。
詳細解説
正しいパーソナライズされた推薦
利用者やアイテムの特徴から、利用者ごとに関心が高い候補を順位付けする。
利用者やアイテムの特徴から、利用者ごとに関心が高い候補を順位付けする。
問題の要件では、パーソナライズされた推薦が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り画像のセグメンテーション
画像の画素を領域ごとに分類する処理であり、視聴候補の順位付けとは異なる。
画像の画素を領域ごとに分類する処理であり、視聴候補の順位付けとは異なる。
問題の要件では、画像のセグメンテーションが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り暗号鍵のローテーション
鍵の更新はセキュリティ運用であり、視聴履歴から候補を推薦する処理ではない。
鍵の更新はセキュリティ運用であり、視聴履歴から候補を推薦する処理ではない。
問題の要件では、暗号鍵のローテーションが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤りDNS名前解決
ホスト名をIPアドレスへ変換するネットワーク機能であり、推薦モデルではない。
ホスト名をIPアドレスへ変換するネットワーク機能であり、推薦モデルではない。
問題の要件では、DNS名前解決が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式AIF-C01ガイドのDomain 1.2で推薦・予測・分類のユースケースを確認する。期待される結果
個人化推薦と、画像処理・インフラ運用・ネットワーク機能を区別できる。理解のポイント
- 利用者ごとの順位付け
- 行動履歴
- 推薦と分類の違い
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
推薦
利用者とアイテムの関係から、次に選ばれそうな候補を提示する。
特徴量
視聴回数や評価など、モデルが候補の関連度を推定するための入力。
問題IDAWS-AIF-023
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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