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
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。
小さな集団への偏りを見つけられる。
問題の要件では、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。
不確実性と文脈を扱える。
問題の要件では、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。
集計で差が隠れる。
問題の要件では、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。
影響を見えなくする。
問題の要件では、少数グループを除外して統計を安定させ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 4.2の公平性、バイアス、影響評価を確認する。期待される結果
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