会員登録すると
学習することができます。
会員登録する（無料）
学習することができます。
登録済みの方はこちら
ログイン
学ぶ目的
責任共有モデル
AWS は、クラウドそのもの（建物、機器、ネットワーク、サービスの基盤）を守ります。利用者は、クラウドの中に置くもの（データ、権限の設定、暗号化の設定、アプリ）を守ります。生成AIでも同じで、誰に何を使わせるか、どのデータを渡すかは利用者の責任です。
AIを守る方法
- IAM … ロールとポリシーで、必要な人と仕組みに、必要な操作だけを許す（最小権限）
- 暗号化 … 保存しているデータも、送っている途中のデータも暗号化する。鍵は AWS KMS で管理する
- 閉じた経路 … AWS PrivateLink で、インターネットを通らずにサービスへつなぐ
- 機密データの発見 … Amazon Macie で、S3 にある個人情報を見つける
生成AIに特有の危険
プロンプトインジェクション（入力や、読み込ませた文書に命令を紛れ込ませる）、データの漏えい、有害な出力があります。出力を確かめてから使う、根拠の文書を示す、入力と出力の記録を残す、で備えます。
ガバナンスと監査
- AWS CloudTrail … 誰が、いつ、何の操作をしたかを記録する
- AWS Config … 設定の変化を記録し、決まりに合っているかを確かめる
- Amazon Inspector … 脆弱性を見つける
- AWS Artifact … AWS の第三者監査の報告書などを手に入れる
- AWS Trusted Advisor … よい使い方からずれている点を知らせる
データをどこに置くか（所在地）、どれだけ残すか（保存期間）も決めます。
本番の進め方
残りの時間を見ながら、全問に答えます。迷った問題は印を付けて先に進み、最後に見直します。
このレクチャーで学ぶこと
- 責任共有モデルで、AWSと利用者が守るもの
- IAM・暗号化・AWS PrivateLink・Amazon Macie
- プロンプトインジェクションなど、生成AIに特有の危険
- CloudTrail・AWS Config・Inspector・Artifact によるガバナンスと、本番の進め方
質問
まだ質問は投稿されていません。
質問投稿
ログイン後に質問の投稿ができます。
理解度チェックテストに
合格しました！
おめでとうございます！
AWS AI Practitioner
AWS Certified AI Practitioner対策 ― AIと生成AIの基礎を、AWSのサービスと結びつけて説明できるようにする
セキュリティとガバナンス ― 責任共有モデル・権限・暗号化・監査で、安全に本番へ出す
理解度チェックテストに合格しました！
＼ SNSにシェアする ／
＃1
未完了
試験の全体像と学び方 ― AIF-C01の5分野と採点の仕組みを知り、合格までの計画を立てる
＃2
未完了
AIと機械学習の基礎 ― 学習の種類を知り、回帰・分類・クラスタリングを使い分ける
＃3
未完了
機械学習の進め方と評価 ― パイプラインを知り、適合率・再現率・F1を計算する
＃4
未完了
生成AIの基礎 ― トークン・埋め込み・基盤モデルを知り、得意と不得意を説明する
＃5
未完了
基盤モデルの使い方 ― プロンプト・推論パラメータ・RAG・エージェントを組み立てる
＃6
未完了
カスタマイズと評価 ― ファインチューニングとRAGの費用を比べ、評価の方法を選ぶ
＃7
未完了
責任あるAI ― バイアスと公平性と説明可能性を知り、Guardrailsとモデルカードで備える
＃8
未完了