ある企業が採用選考プロセスで使うモデルを SageMaker で構築しました。法務チームから「学歴・性別・年齢などの保護属性がモデルの判断に影響していないことを証明できる形で報告してほしい」と求められました。SageMaker Clarify を使って提出できる最も適切なアーティファクトはどれですか？
- A. SageMaker Experiments のメトリクスダッシュボードのスクリーンショット
- B. Clarify が生成するバイアスレポート（保護属性ごとの DPPL・DI などのバイアス指標と SHAP による説明可能性レポート）
- C. CloudWatch の精度・再現率グラフ
- D. SageMaker Pipelines の実行ログ
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正解: B
SageMaker Clarify は、保護属性（性別・年齢など）を指定することで、データセットおよびモデル予測における差分陽性予測率（DPPL）・差分影響（DI）などのバイアス指標を計算したバイアスレポートを生成できます。また SHAP 値による特徴量重要度レポートにより、保護属性がモデルの判断に与える影響を定量的に示せます。これらは法務・コンプライアンス向けの証拠文書として最も適切なアーティファクトです。AのExperiments ダッシュボードは実験管理用であり、公平性の証明には使えません。CのCloudWatch グラフは運用メトリクスであり、バイアス指標は含まれません。DのPipelines ログはワークフロー実行の記録であり、バイアス分析は含まれません。