4.1標準
審査モデルが利用者へ理由を示す。
説明が実際の判断根拠と一致する必要がある。
設計として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
説明手法は目的と利用者に適合するか検証し、説明が因果や完全な根拠を保証しないことも明示する。
詳細解説
正しい説明の目的・利用者・モデル種別に合わせ、特徴量寄与や例示の意味を検証する
説明方法の適合性を判断できる。
説明方法の適合性を判断できる。
問題の要件では、説明の目的・利用者・モデル種別に合わせ、特徴量寄与や例示の意味を検証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。
正しい説明はモデルの推定であり、正確な因果を保証しないことを明示する
過剰な確信を与えにくい。
過剰な確信を与えにくい。
問題の要件では、説明はモデルの推定であり、正確な因果を保証しないことを明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。
誤り自然な説明文なら実際のモデル根拠と同じだとみなす
説明が後付けである可能性を無視する。
説明が後付けである可能性を無視する。
問題の要件では、自然な説明文なら実際のモデル根拠と同じだとみな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。
誤り説明を出せばデータ品質や公平性の評価は不要になる
説明は他の統制を置き換えない。
説明は他の統制を置き換えない。
問題の要件では、説明を出せばデータ品質や公平性の評価は不要にな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 4.1の説明可能性、透明性、モデル限界を確認する。期待される結果
説明の有用性と限界を分け、誤解を招く説明を避けられる。理解のポイント
- 説明可能性
- 因果
- 限界
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
説明可能性
モデルの出力へ人が理解できる理由や根拠を付ける性質。
後付け説明
モデルの実際の計算とは別に、出力後に理由を推定して示す説明。
問題IDAWS-AIF-344
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
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