MLA-C01 練習問題 2

ある企業は、顧客行動を予測する ML モデルを構築するために Amazon SageMaker AI を使用しています。同社は、モデルにおけるバイアスを監査人に説明する必要があります。説明は、顧客の人口統計（デモグラフィック）データに焦点を当てなければなりません。 これらの要件を満たすソリューションはどれですか？

【正解】A

【0からの解説】
「バイアス」とは、モデルの予測やデータが、性別・年齢・地域などの特定の属性グループに対して不公平な偏りを持つことです。AWS でバイアスの検出・説明を担う専用機能が Amazon SageMaker Clarify です。
・Clarify は、人口統計データなどの「ファセット（注目する属性列）」を指定して、学習前のデータバイアス（クラス不均衡など）と学習後のモデルバイアス（グループ間の予測の偏り）を多数の統計指標で計算し、バイアスレポートとして出力します。
・レポートには指標の意味や値が整理されて含まれるため、監査人への説明資料としてそのまま利用できます。これは規制対応・監査対応の典型的なユースケースです。

【誤りの選択肢】
B：AWS Glue DataBrew はデータの前処理・クレンジングを GUI で行うサービスであり、「モデルのバイアスの説明」を生成する機能はありません。データ品質のドリフト検出はバイアス分析とは別物です。
C：Quick Suite（QuickSight）は BI（可視化）サービスです。SageMaker との統合は予測結果の可視化などに使えますが、人口統計データに基づくバイアス指標を計算するバイアスレポート機能は提供しません。
D：CloudWatch の SageMaker 名前空間のメトリクスは、呼び出し数やレイテンシなどの運用メトリクスであり、バイアスに関する指標は含まれていません。

【参考】
SageMaker Clarify による公平性とモデル説明可能性
SageMaker Clarify のバイアス検出