【正解: A, C】の理由
Fairness 改善はデータ層 (代表性の確保) と学習層 (緩和アルゴリズム) の両方で行います。A は不均衡なデータセットでマイノリティ クラスを増強するデータ層の対策、C は Fairlearn の ExponentiatedGradient や ThresholdOptimizer 等で学習・後処理層の disparity を直接緩和する対策で、両者を組み合わせるのが推奨アプローチです。

【他選択肢が違う理由】

• B: 全体精度向上は公平性に寄与せず、特定グループの精度が下がる可能性すらあります。
• D: API パフォーマンスの話で、Fairness とは無関係です。
• E: プロンプト長は出力スタイルの話で、公平性とは無関係です。