【正解】C
【0からの解説】
「公平性（fairness）評価」とは、AI の出力が性別・年齢・地域などの人口統計グループによって不当に偏っていないか（バイアスがないか）を測定することです。AWS でバイアス検出・公平性メトリクスの計算を担う専用サービスが Amazon SageMaker Clarify です。Clarify はデータやモデル出力のバイアスを多数の統計指標で算出でき、結果を Amazon CloudWatch にメトリクスとして発行すれば、しきい値アラート（15% の乖離検出）やダッシュボード化が標準機能だけで実現できます。
【C が正解の理由】
・バイアス測定 → SageMaker Clarify（公平性評価の専用機能であり、自前のバイアス計算ロジックを開発する必要がない）。
・リアルタイム監視と 15% 乖離アラート → Clarify のメトリクスを CloudWatch に発行し、アラーム（複合アラーム含む）を設定。
・週次レポート／比較 → CloudWatch のダッシュボードとメトリクスで対応。
専用機能の組み合わせで完結するため、カスタム開発工数が最小になります。
【誤りの選択肢】
A：Bedrock のデフォルトメトリクス（呼び出し回数・レイテンシ等）には公平性に関する指標は存在しません。Lambda で後処理分析（バイアス計算）を自前実装することになり、「最小のカスタム開発工数」に反します。
B・D：いずれもガードレールの InvocationsIntervened メトリクスを公平性の監視に流用しようとしていますが、これは「ガードレールが介入（ブロック等）した回数」を表すメトリクスであり、人口統計グループ間のレコメンデーションの乖離やバイアスを測定するものではありません。またガードレールのコンテンツフィルターは有害表現の制御機能であって公平性測定機能ではなく（B）、Bedrock モデル評価ジョブはオンデマンドで実行するオフライン評価であり「リアルタイムで収集・監視」という要件を満たせません（D）。
【参考】
SageMaker Clarify による公平性・モデル説明可能性Amazon CloudWatch アラームの使用