4.2標準
全体では公平に見える審査モデルがある。
属性の組合せごとの影響を確認する。
評価として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
公平性は全体平均だけでなく属性の交差グループで誤り・閾値・結果を比較し、サンプル数や不確実性、当事者の文脈を考慮する。
詳細解説
誤り全体平均が等しければ全ての属性組合せも公平だと結論する
集計で差が隠れる。
正しい性別・年齢・地域などの交差グループごとに件数、誤り、閾値、結果を比較する
小さな集団への偏りを見つけられる。
正しいサンプル数・信頼区間・プライバシー保護を考慮し、当事者と解釈を確認する
不確実性と文脈を扱える。
誤り少数グループを除外して統計を安定させる
影響を見えなくする。
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 4.2の公平性、バイアス、影響評価を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
集計で隠れる交差グループの差を測定し、統計的な不確実性を説明できる。
理解のポイント
- 交差属性
- 公平性
- 信頼区間
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
交差グループ
複数の保護属性を組み合わせた評価対象の集団。
集計バイアス
全体へまとめることで小集団の差が見えなくなること。
問題IDAWS-AIF-428
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