AIF-C01#26(responsible-ai)
ある企業は、Amazon SageMaker を使用して ML モデルを構築したいと考えています。同社は、複数のチーム間でモデル開発用の変数を共有および管理する必要があります。 この要件を満たす SageMaker の機能はどれですか？
正解：A
正解の根拠
Amazon SageMaker Feature Store は、ML モデル開発で利用する特徴量を集中管理する専用リポジトリです。オンラインストアでリアルタイム推論用、オフラインストアで訓練・分析用と用途を分けて格納でき、複数チームが同じ特徴量を共有・再利用することで一貫性と再現性を確保できます。本問の「変数の共有・管理」要件に最も適合します。
SageMaker 機能の役割
| 機能 | 役割 |
|---|---|
| Feature Store | 特徴量の集中管理と共有 |
| Data Wrangler | データ前処理と特徴量設計 |
| Clarify | バイアス検出と説明可能性 |
| Model Cards | モデル文書化フレーム |
不正解の理由
- B: Data Wrangler は前処理・変換を行うツールで、特徴量を組織横断で共有・管理する集中ストアではありません。
- C: Clarify はバイアス分析と説明可能性に特化した機能で、特徴量共有のリポジトリ機能は提供しません。
- D: Model Cards はモデルメタデータの文書化機能で、特徴量データそのものの共有管理には対応しません。
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