4.1標準
少人数グループの公平性を測るため属性情報を扱う。
評価に必要な情報を保護し、結果の再識別を防ぐ。
設計として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
公平性評価に使う属性は目的・権限・保持を限定し、集計・匿名化と小集団の再識別リスクを考慮して共有する。
詳細解説
正しい目的、アクセス権、保持期間を定め、集計・匿名化など必要最小限で評価する
公平性測定とプライバシー保護の範囲を管理できる。
公平性測定とプライバシー保護の範囲を管理できる。
問題の要件では、目的、アクセス権、保持期間を定め、集計・匿名化など必要最小限で評価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。
正しい結果を小集団の個人が特定されない粒度で共有し、差が大きい場合は慎重に解釈する
測定結果自体による再識別と誤解を減らせる。
測定結果自体による再識別と誤解を減らせる。
問題の要件では、結果を小集団の個人が特定されない粒度で共有し、差が大きい場合は慎重に解釈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。
誤り公平性を測るため属性データを無期限に公開する
評価データが新たなプライバシー侵害になる。
評価データが新たなプライバシー侵害になる。
問題の要件では、公平性を測るため属性データを無期限に公開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。
誤りプライバシーがあるので集団差を一切測らない
不利益を検出できなくなる。
不利益を検出できなくなる。
問題の要件では、プライバシーがあるので集団差を一切測らないが解決する範囲と、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 4.1・5.2の公平性評価、プライバシー、データ最小化を確認する。期待される結果
公平性を測るための属性データも保護対象として設計できる。理解のポイント
- 目的限定
- 匿名化
- 再識別
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
再識別リスク
匿名化・集計されたデータを他の情報と組み合わせて個人が特定される可能性。
目的限定
データを定めた目的の範囲だけで利用する原則。
問題IDAWS-AIF-218
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