AIF-C01#5(responsible-ai)
ある企業が、自社のAIモデルに「透明性」と「説明可能性」を持たせたいと考えています。これらの要件を満たすAmazon SageMaker AIの機能の組み合わせはどれですか？
（2つ選択）
正解：A, C
正解の根拠
透明性と説明可能性を満たすには、モデル情報を体系化する SageMaker Model Cards と、バイアス検出・SHAP 値による予測理由提示を行う SageMaker Clarify の組合せが最適です。Model Cards で意図された用途・訓練データ・性能を文書化し、Clarify で各予測の説明性を提供することで、責任ある AI の透明性/説明可能性原則を実装的に満たせます。
関連 SageMaker AI 機能
| 機能 | 役割 |
|---|---|
| Model Cards | モデル情報の構造化ドキュメント (透明性) |
| Clarify | バイアス検出・SHAP 説明 (説明可能性) |
| Pipelines | ML ワークフロー自動化 |
| Model Monitor | 本番のドリフト監視 |
| Debugger | 訓練中のテンソル監視 |
不正解の理由
- B: Pipelines は ML ワークフローの自動化機能で、透明性・説明可能性を直接提供する機能ではありません。
- D: Model Monitor は本番環境でのデータ/モデルドリフト監視機能で、説明可能性メトリクスを生成しません。
- E: Debugger は訓練中のテンソル可視化やボトルネック検出のための機能で、本番説明可能性の主機能ではありません。
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