AIF-C01#8(responsible-ai)
ある企業が Amazon SageMaker を使用して、ソーシャルメディアの投稿に特定のトピックが含まれているかどうかを識別するモデルをデプロイしています。この企業は、さまざまな入力特徴量（input features）がモデルの動作にどのように影響（influence）しているかを示す必要があります。 これらの要件を満たす SageMaker の機能はどれですか？
正解：B
正解の根拠
Amazon SageMaker Clarify は、訓練データやデプロイ済みモデルの説明可能性 (Explainability) を提供する機能で、SHAP 値に基づき各入力特徴量がモデル予測へどの程度寄与しているかを定量化します。これによりソーシャルメディア投稿のトピック分類モデルがどの単語や属性に注目しているかを可視化でき、ステークホルダーへの説明や責任ある AI の運用を支援します。
SageMaker 機能の役割
| 機能 | 役割 |
|---|---|
| Clarify | バイアス検出と特徴量寄与の説明 |
| Canvas | ノーコード ML ビルダー |
| Feature Store | 特徴量の集中管理と共有 |
| Ground Truth | データラベリング支援 |
不正解の理由
- A: Canvas はビジネスユーザー向けノーコード ML 構築ツールで、特徴量寄与の説明機能は中心目的ではありません。
- C: Feature Store は特徴量を一元管理する機能で、モデルの説明可能性レポートを生成する目的とは異なります。
- D: Ground Truth はデータのアノテーション基盤を提供する機能で、モデルの予測根拠説明には対応しません。
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