4.3基礎
モデル・データ・業務・セキュリティの担当が別にいる。
責任の抜けを防ぐ。
設計として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
AIガバナンスは所有・承認・運用・データ・リスクの役割と、高影響用途の承認・停止・再開・エスカレーションを明確にする。
詳細解説
正しい所有者、承認者、運用者、データ管理者、リスク・法務窓口の責任を文書化する
意思決定の経路が明確になる。
意思決定の経路が明確になる。
問題の要件では、所有者、承認者、運用者、データ管理者、リスク・法務窓口の責任を文書化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。
正しい高影響用途の導入・変更・停止・再開に必要な承認とエスカレーションを定義する
重要な判断を統制できる。
重要な判断を統制できる。
問題の要件では、高影響用途の導入・変更・停止・再開に必要な承認とエスカレーションを定義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。
誤り担当が多いほど誰も最終責任を持たなくてよい
責任が曖昧になる。
責任が曖昧になる。
問題の要件では、担当が多いほど誰も最終責任を持たなくてよ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。
誤りモデル提供者の責任だけで利用企業の影響管理は不要である
利用側にも責任がある。
利用側にも責任がある。
問題の要件では、モデル提供者の責任だけで利用企業の影響管理は不要であ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 4.3のガバナンス、責任分界、変更管理を確認する。期待される結果
役割を分担しながら最終責任と高影響判断の経路を明確にできる。理解のポイント
- 責任分界
- 承認
- エスカレーション
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
責任分界
AIシステムの提供者・利用者・運用者間で責任を整理すること。
エスカレーション
通常の担当範囲を越えるリスクを上位の判断者へ移す手続き。
問題IDAWS-AIF-486
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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