AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner 責任ある AI のガイドライン 問3
責任ある AI のガイドライン／透明性と説明可能性のあるモデル金融機関が、リスク管理部門や監査人への説明のため、ML モデルの意図した用途、学習データの出典、評価結果、リスク評価などを一か所にまとめて文書化し、透明性を確保したいと考えています。この目的に最も合う Amazon SageMaker AI の機能はどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「責任ある AI のガイドライン」に対応。実際の試験問題ではありません）
- AAmazon SageMaker Feature Store
- BAmazon SageMaker Model Registry
- CAmazon SageMaker Model Cards
- DAmazon SageMaker Pipelines
正解：C
解説
Amazon SageMaker Model Cards は、モデルの意図した用途、学習の詳細、評価結果、リスク評価などの重要な情報を1か所に記録・共有でき、ガバナンスや監査での透明性確保に役立ちます。Model Registry はバージョン管理や承認ステータスの管理が中心の機能です。
選択肢ごとの解説
- A誤り。Feature Store は特徴量を保存・再利用するための機能で、モデルの用途や評価結果の文書化が目的ではありません。
- B誤り。Model Registry はモデルのバージョンや承認状態を管理する機能で、用途・リスク評価などを文書化する目的の機能ではありません。
- C正しい。用途、学習データ、評価結果、リスク評価などをまとめて文書化できるのが Model Cards です。
- D誤り。Pipelines は ML ワークフローの自動化・オーケストレーションの機能で、文書化のための機能ではありません。