4.1標準
グループごとにスコア分布と誤り率が異なる。
一つの閾値が全員へ同じ影響を与えるとは限らない。
検討として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
公平性は閾値ごとのグループ別指標と影響を比べ、採用する公平性定義と業務・法務要件を関係者と合意する。
詳細解説
誤り平均性能が最大の閾値を無条件で採用する
不利益と救済の観点を無視する。
誤り閾値を同じにすれば公平性が自動的に成立する
スコア分布や誤り率が異なる可能性がある。
正しい公平性の定義、法務・業務要件、個人への影響を関係者と合意する
指標のトレードオフを透明に判断できる。
正しいグループ別の適合率・再現率・選択率を閾値ごとに比較する
閾値の変更が各集団へ与える影響を確認できる。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01 Domain 4.1の公平性、閾値、バイアス評価を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
単一の閾値や平均性能だけで公平性を判断しない理由を説明できる。
理解のポイント
- 閾値
- グループ指標
- 要件合意
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
選択率
各グループで肯定的な判定を受ける割合。
公平性の定義
結果、誤り、機会など何を集団間で整えるかの方針。
問題IDAWS-AIF-262
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