5.2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。
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。
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。
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。
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のガバナンス、責任分界、変更管理を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
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
誤り・権利侵害を報告