4.3AI/ML・分析サービス（概観）

ドメイン3では、コンピュート・ストレージ・ネットワーク・データベース以外にも、AWS が提供する主要なサービスのカテゴリを認識できることが求められます。中でも近年とくに問われやすいのが AI/機械学習 と 分析（アナリティクス） です。ここでは作り込みの詳細ではなく、「この目的なら、どの AWS サービスか」を結び付けられることが目標です。

4.3.1AI と機械学習のサービス

モデルを自分で構築・訓練・デプロイしたいときの中核が Amazon SageMaker です。一方、ML の専門知識がなくても使える 既製の AI サービス 群があり、用途別に API を呼ぶだけで高度な機能を組み込めます。

• Amazon Rekognition：画像・動画の認識（物体/顔/不適切コンテンツ検出）。
• Amazon Comprehend：テキストから感情・キーフレーズ・エンティティを抽出（自然言語処理）。
• Amazon Lex：会話型ボット（チャットボット/音声ボット）を構築。
• Amazon Polly（音声合成：文章→音声）と Amazon Transcribe（音声認識：音声→文章）。
• Amazon Translate（翻訳）・Amazon Textract（文書から文字/表を抽出）・Amazon Kendra（社内データのインテリジェント検索）。

近年は 生成AI のサービスも主要カテゴリに加わりました（名前と用途を押さえる程度で十分）。Amazon Bedrock は、複数社の基盤モデル（生成AIモデル）をマネージドに利用できるサービス。Amazon Q は、業務や開発を支援する 生成AIアシスタントです。

4.3.2分析（アナリティクス）のサービス

• Amazon Athena：S3 上のデータをSQL で直接クエリ（サーバーレス）。
• Amazon Redshift：大規模分析向けのデータウェアハウス。
• Amazon EMR：Spark/Hadoop によるビッグデータ処理。
• Amazon Kinesis：リアルタイムのストリーミングデータの収集・処理。
• AWS Glue：サーバーレスの ETL（抽出・変換・ロード）／データカタログ。
• Amazon QuickSight：BI ダッシュボード（可視化）。Amazon OpenSearch Service：検索・ログ分析。

4.3.3その他カテゴリの in-scope サービス（概観）

CLF-C02 は広く浅く「名前と用途」を問うため、次のカテゴリのサービスも認識レベルで押さえます。ネットワーク（補足）：API を公開・管理する Amazon API Gateway、世界中からの通信を高速化する AWS Global Accelerator、VPC とサービスをプライベート接続する AWS PrivateLink、多数の VPC/オンプレを束ねる AWS Transit Gateway、個々の利用者を VPC へつなぐ AWS Client VPN。アプリ統合：イベント連携の Amazon EventBridge、通知の Amazon Simple Notification Service（SNS）、キューの Amazon Simple Queue Service（SQS）、ワークフローの AWS Step Functions。ビジネス/フロント/IoT：メール送信の Amazon Simple Email Service（SES）、フロントエンド開発の AWS Amplify、GraphQL API の AWS AppSync、IoT デバイス接続の AWS IoT Core。エンドユーザーコンピューティング：仮想デスクトップの Amazon WorkSpaces、安全なブラウザの Amazon WorkSpaces Secure Browser、アプリ配信の Amazon AppStream 2.0。データベース（補足）：MongoDB 互換の Amazon DocumentDB。ML/開発：ML を自作する Amazon SageMaker AI、操作の AWS CLI、ビルドの AWS CodeBuild、デプロイ自動化の AWS CodePipeline、分散トレースの AWS X-Ray。

4.3.4移行と転送の in-scope サービス（概観）

オンプレミスから AWS への移行（マイグレーション）に関わるサービス群も出題対象です。移行プロジェクト全体を計画・追跡する司令塔が AWS Migration Hub、移行前にオンプレ資産を発見・棚卸しする AWS Application Discovery Service、根拠あるコスト見積り（ビジネスケース）を作る Migration Evaluator、サーバーを実際に AWS へ移送する AWS Application Migration Service、データベースを移行する AWS Database Migration Service（異種DB間はスキーマ変換の AWS Schema Conversion Tool を併用）、ネットワーク経由が困難な大容量データを物理デバイスで運ぶ AWS Snow Family。「計画＝Migration Hub／発見＝Application Discovery Service／見積り＝Migration Evaluator／サーバー移送＝Application Migration Service／DB移行＝Database Migration Service＋Schema Conversion Tool／大容量物理転送＝Snow Family」と役割で対応づけます。

4.3.5この節のまとめ

• AI/ML：自作は SageMaker、既製は Rekognition/Comprehend/Lex/Polly/Transcribe/Translate/Textract/Kendra、生成AIは Bedrock/Amazon Q
• 分析：Athena（S3にSQL）/Redshift（DWH）/EMR（Spark）/Kinesis（ストリーミング）/Glue（ETL）/QuickSight（BI）/OpenSearch（検索）
• 概観：アプリ統合=EventBridge/SNS/SQS/Step Functions、フロント/IoT=Amplify/AppSync/IoT Core/SES、EUC=WorkSpaces/AppStream 2.0、移行=Migration Hub/MGN/DMS/Snow Family
• CLF-C02 は概観レベル＝名前と用途の対応を押さえれば十分