3.3標準
生成サービスの品質と応答時間を運用する。
利用者への約束を測定可能にする。
定義として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
AIのSLOは可用性だけでなく遅延、タイムアウト、根拠、拒否、安全性などを測定可能な目標として定義する。
詳細解説
正しい成功率、p95遅延、タイムアウト、根拠付き回答率、安全性失敗率を定義する
AI特有の品質を測定できる。
AI特有の品質を測定できる。
問題の要件では、成功率、p95遅延、タイムアウト、根拠付き回答率、安全性失敗率を定義するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい目標、測定窓、除外条件、通知、違反時の対応を文書化する
運用判断を一貫させられる。
運用判断を一貫させられる。
問題の要件では、目標、測定窓、除外条件、通知、違反時の対応を文書化するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤りHTTP 200だけを成功と定義する
内容や品質の失敗を見逃す。
内容や品質の失敗を見逃す。
問題の要件では、HTTP 200だけを成功と定義するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤りSLOを決めた後はモデル変更時も見直さない
性能・コスト・利用条件が変化する。
性能・コスト・利用条件が変化する。
問題の要件では、SLOを決めた後はモデル変更時も見直さないが解決する範囲と、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 Domain 3.3の監視、SLO、生成AI運用を確認する。期待される結果
AIサービスの技術性能と回答品質を同じ運用目標へ落とし込める。理解のポイント
- SLO
- p95
- 根拠率
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
サービスレベルについて達成を目指す測定可能な目標。
p95遅延
全リクエストの95%が収まる応答時間の境界。
問題IDAWS-AIF-356
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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