AWSのAI・MLサービス応用問題
Amazon Kendraを使用して社内ナレッジベースの検索システムを構築しています。ユーザーから「検索結果が不正確で、質問の意図に合わない文書が上位に表示される」という報告がありました。この問題を改善するために最も効果的な対応はどれですか？
A.インデックスのストレージ容量を増やし、より多くの文書を取り込む
✗ ストレージ容量の増加は検索精度の改善に直結しません。精度はモデルの理解力と関連性評価に依存します。
B.Amazon Kendraのフィードバック機能を活用して、ユーザーの関連性フィードバックからモデルを調整する← 正解
✓ 正解です。Kendraはユーザーのフィードバック（クリックや評価）を学習に活用でき、検索結果の関連性を継続的に改善できます。
C.Kendraを廃止してElasticsearchに移行し、キーワード検索に切り替える
✗ Elasticsearchへの移行はキーワードマッチングに後退し、Kendraの自然言語理解による意味的検索の強みを失います。
D.すべての文書をPDF形式に統一して再インデックスする
✗ ファイル形式の統一は取り込み互換性の問題には有効ですが、検索精度の向上には直接貢献しません。