準備状況

質問	レスポンスの例
これらのワークロードに利用できる AWS アカウントはありますか？	はいまたはいいえ。
との既存のエンタープライズ契約はありますか AWS？	はいまたはいいえ。
生成 AI ワークロードを処理するための現在のクラウドインフラストラクチャはどの程度スケーラブルですか？	当社のクラウドインフラストラクチャはスケーラビリティが高く、大規模な生成 AI ワークロードを効率的に処理するように設計されたコンピューティングリソースと分散ストレージシステムの自動スケーリング機能を備えています。
大規模な前処理と特徴量エンジニアリングのためのデータパイプライン機能はありますか？	データパイプラインは、Apache Spark などの分散処理フレームワークを使用して大規模なデータ処理と特徴量エンジニアリングを行い、バッチデータ処理とストリーミングデータ処理の両方をサポートします。
アカウントのプロビジョニングおよび管理機能はありますか？	はいまたはいいえ。
生成 AI テクノロジーを導入する組織の AI リテラシーと準備状況をどのように説明しますか？	当社の組織は AI 教育プログラムに多額の投資を行い、ほとんどの技術スタッフが基本的な AI/ML トレーニングを完了しています。組織には、生成 AI などの新しいテクノロジーを受け入れるイノベーションの文化があります。
組織内にどのような AI/ML の専門知識が存在し、どのように分散されていますか？	経験豊富なデータサイエンティストと ML エンジニアによる専用の AI センターオブエクセレンスがあります。さまざまなビジネスユニットのドメインエキスパートをスキルアップして AI リテラルにし、生成 AI のユースケースを特定します。
クラウドプログラムの目的、利点、コストを明確に説明する高レベルのビジネスケースはありますか？	はいまたはいいえ。
ソリューションを本番稼働に移行するためのタイムラインを教えてください。	週、月など。
主要なステークホルダー (CFO、CIT/CTO、COO など) が資金コミットメントを行いましたか？	はいまたはいいえ。
生成 AI イニシアチブでデータ保護規制を確実に遵守するにはどうすればよいですか？	AI チームと密接に連携する専任のコンプライアンスチームがあります。当社は、プライバシーへの影響評価を定期的に実施し、設計原則によるデータ保護を実装し、すべての生成 AI プロジェクトの詳細なデータ処理記録を維持します。
新しい生成 AI テクノロジーと統合する既存のシステムはどの程度成熟していますか？	当社の IT アーキテクチャは、新しい生成 AI テクノロジーの柔軟な統合を可能にするマイクロサービスと APIs に基づいています。これらのシステムは、相互運用性を確保するために、一般的なデータ形式とプロトコルで標準化されています。
ML モデルの運用にはどのような経験がありますか。また、これは生成 AI システムにどのように当てはまりますか。	自動モデルデプロイパイプライン、モニタリングシステム、A/B テストフレームワークなど、MLOps プラクティスを確立しました。これらのプラクティスは、大規模な生成 AI モデルの固有の要件を処理するように適応されています。