4.1標準
採用候補の順位付けと、社内文書の要約にAIを利用する。
影響の違いに応じて管理を変える。
リスク評価として適切なものはどれか。
× 不正解
AIのリスク層は目的・影響・誤りの重大性・可逆性・監督可能性を評価し、用途に応じた管理強度を決める。
詳細解説
誤り精度が高ければ高影響用途でも人手監督は不要とする
精度だけで救済や責任は決まらない。
誤り全てのAI機能へ同じ承認手順を適用する
影響の違いを活用できない。
正しい利用目的、影響を受ける人、誤りの重大性、可逆性、監督可能性を評価して管理強度を決める
用途に応じたレビューと監督を設計できる。
誤り内部利用なら影響を受ける人を評価しない
社内でも判断や権利への影響があり得る。
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のリスクベースガバナンスと人間の監督を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
精度だけでなく影響と救済可能性に応じて統制を変えると説明できる。
理解のポイント
- リスク層
- 影響
- 可逆性
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
リスクベース管理
影響と発生可能性に応じてレビュー・監督・制御を変える方法。
可逆性
AIの判断を取り消し、元の状態へ戻せる性質。
問題IDAWS-AIF-541
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