AIF-C01#42(fundamentals-ai-ml)
ある企業が、テキスト形式の大量の非構造化（unstructured）ユーザーフィードバックを受け取っています。この企業は、そのユーザーフィードバックの感情分析（sentiment analysis）を行いたいと考えています。 この要件を満たすソリューションはどれですか？
正解：A
正解の根拠
大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) の代表的アプローチで、非構造化テキストの感情分析に有効です。Bedrock の Claude や Nova、または Amazon Comprehend の SentimentDetection API を呼び出すことで、肯定/否定/中立といったラベルを高精度に取得できます。
感情分析手法の比較
| 手法 | 適合性 |
|---|---|
| LLM/NLP | 非構造化テキストに最適 |
| 回帰 | 連続値予測、感情分析向きでない |
| レコメンドエンジン | 商品推薦専用 |
| 時系列 | 時間変動予測専用 |
不正解の理由
- B: 回帰アルゴリズムは連続値予測手法で、テキストから感情ラベルを抽出する非構造データ処理には不向きです。
- C: レコメンデーションエンジンは商品/コンテンツ推薦の協調フィルタリング系手法で、感情分析の役割を持ちません。
- D: 時系列アルゴリズムは時間軸の変動予測用で、テキスト内の感情極性判定には適合しません。
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