3.4標準
社内AIアプリを業務時間に提供する。
単なるCPU使用率ではなく、利用者影響を監視する。
運用設計として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
生成AIのSLOは成功率・尾部レイテンシ・制限・品質など利用者影響を含め、アラートには担当・緩和・エスカレーションを結び付ける。
詳細解説
正しいしきい値、通知先、緩和策、エスカレーションをアラートごとに定義する
異常を検知した後の行動を一貫させられる。
誤りCPUだけを監視し、出力品質を測らない
モデル品質や外部API制限を見逃す。
正しい成功率、p95レイテンシ、スロットリング、根拠付き回答率などをSLO候補にする
サービス状態と品質の利用者影響を測れる。
誤りアラートを設定するが対応手順を作らない
通知が来ても被害を抑えられない。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式CloudWatchとAIF-C01 Domain 3.4の生成AI運用・監視を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
生成AI固有の品質・レイテンシ・制限をSLOへ含める理由を説明できる。
理解のポイント
- SLO
- p95
- アラート
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
SLO
可用性、遅延、品質などサービスが目標として満たすべき水準。
エスカレーション
アラートや障害を担当者・管理者・専門チームへ段階的に引き継ぐ手順。
問題IDAWS-AIF-168
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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