3.3標準
顧客へAI回答を表示する。
モデルのスコアを確実性と誤解させない。
表示設計として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
生成回答の不確実性は根拠・検索・評価条件など説明可能な信号で伝え、未校正の内部スコアを正解確率と断定しない。
詳細解説
正しい根拠の有無、検索結果の一致、評価条件など説明可能な信号を表示する
利用者が回答の限界を判断する材料になる。
利用者が回答の限界を判断する材料になる。
問題の要件では、根拠の有無、検索結果の一致、評価条件など説明可能な信号を表示するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい数値を確率と断定せず、確認・人手レビュー・再検索の導線を示す
不確実なスコアの過信を防げる。
不確実なスコアの過信を防げる。
問題の要件では、数値を確率と断定せず、確認・人手レビュー・再検索の導線を示すが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤りモデルの内部スコアを正確な正解確率として表示する
スコアの意味や校正を確認しない断定である。
スコアの意味や校正を確認しない断定である。
問題の要件では、モデルの内部スコアを正確な正解確率として表示するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り不確実性表示を隠し、自動化率だけを強調する
利用者がリスクを判断できない。
利用者がリスクを判断できない。
問題の要件では、不確実性表示を隠し、自動化率だけを強調するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式AIF-C01 Domain 3.3・4.2の生成AI評価、透明性、不確実性を確認する。期待される結果
スコアと確率の違い、利用者向けの確認導線を説明できる。理解のポイント
- 不確実性
- 根拠
- 過信防止
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
不確実性表示
根拠の不足、評価信号、限界、確認方法を利用者へ伝える表示。
校正されていないスコア
確率として解釈できることを検証していないモデル内部の値や類似度。
問題IDAWS-AIF-184
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
誤り・権利侵害を報告