【正解】A
【0からの解説】
モデルの解釈可能性（interpretability）とは、「モデルがなぜ・どのようにその予測に至ったのか」を人間が理解できる度合いを指す用語です。たとえば線形回帰は係数から判断根拠を直接読み取れる解釈可能性の高いモデルであり、深いニューラルネットワークは解釈可能性が低い（ブラックボックス）モデルです。責任ある AI の文脈では、解釈可能性・説明可能性（explainability）が透明性の柱として重視され、AWS では SageMaker Clarify がこの分析を支援します。
【誤りの選択肢】
B：モデルのトレーニングは、データからモデルを学習させる工程のことであり、予測の理解とは別の概念です。
C：相互運用性（interoperability）は、異なるシステム同士が連携して動作できる性質のことです。interpretability と綴りが似ているひっかけです。
D：モデルのパフォーマンスは、精度やレイテンシなどの性能を指し、「どう予測したか」の理解そのものではありません。
【参考】
SageMaker Clarify によるモデル説明可能性責任ある AI（AWS）