MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML・AI のためのデータ準備 問11
ML・AI のためのデータ準備／データ品質の検証とバイアスの管理学習に使うデータに、特定の属性（性別・年齢など）に対する偏り（バイアス）がないかを検出し、またモデルの予測がどの特徴量にどう影響されたかを説明できるようにしたい。最も適したサービスはどれか。
当サイトのオリジナル問題（MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの出題範囲「ML・AI のためのデータ準備」に対応。実際の試験問題ではありません）
- AAmazon SageMaker Clarify（データ/モデルのバイアス検出と説明可能性を提供する）
- BAmazon SageMaker Feature Store
- CAmazon S3 Transfer Acceleration
- DAWS Glue DataBrew（視覚的なデータ準備・プロファイリング）
正解：A
解説
Amazon SageMaker Clarify は、学習データやモデルのバイアス（特定属性への偏り）を検出し、SHAP などに基づく特徴量の寄与（説明可能性）を提供します。Feature Store は特徴量の保存・共有、Transfer Acceleration は転送高速化、DataBrew のスケジューラは実行管理であり、バイアス検出・説明の役割ではありません。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A正しい。バイアス検出と説明可能性は SageMaker Clarify です。
- B誤り。Feature Storeは特徴量の保存・共有で、バイアス検出ではありません。
- C誤り。Transfer Accelerationは転送高速化です。
- D誤り。DataBrew は視覚的なデータ準備/プロファイリングで、バイアス検出・説明可能性の専用機能ではありません。