3.7標準
S3の売上データをSQLで集計し、結果を経営ダッシュボードで共有する。
さらに問い合わせ文の感情傾向も分析したい。
要件に合うサービスを3つ選べ。
× 不正解
AthenaはSQL分析、QuickSightは可視化、Comprehendは文章分析という処理段階でサービスを組み合わせる。
詳細解説
誤りAmazon Route 53で感情分類モデルを訓練する
Route 53はDNSサービスで、機械学習モデル訓練は行わない。
誤りAWS Budgetsで売上データのグラフを描く
Budgetsはコスト・使用量の予算管理であり、売上データのBI可視化ではない。
正しいAmazon AthenaでS3のデータをSQL分析する
AthenaはS3などのデータをサーバーレスにSQLで分析できる。
正しいAmazon Comprehendで問い合わせ文の感情を分析する
Comprehendはテキストの感情やエンティティを分析する。
正しいAmazon QuickSightで集計結果を可視化する
QuickSightは分析結果をグラフやダッシュボードで共有できる。
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。
Amazon Athena、QuickSight、Comprehendの公式概要を確認し、入力と出力を対応付ける。
参考にした公式資料
確認できる内容
構造化データの分析・可視化と文章分析を別サービスで組み合わせられる。
理解のポイント
- Athena
- QuickSight
- Comprehend
確認時の注意
- 確認環境:
- AI/ML・分析サービスの機能や名称は更新され得るため、利用時はAWS公式ドキュメントで最新情報を確認する。
基礎のおさらい
パイプラインの段階
保存されたデータをクエリし、可視化し、必要に応じて文章を別のAIサービスで分析する。
入力形式
表形式の売上データと自然言語の問い合わせ文では適したサービスが異なる。
問題IDAWS-CLF-341
確認環境Ubuntu 24.04 / GNU tools
最終技術確認2026-08-31
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