AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner 責任ある AI のガイドライン

全14問。各問に解説と選択肢ごとの解説がついています。

• 問1融資審査の ML モデルを開発しています。性別や年齢層といった属性によって、学習データのラベルの偏りやモデルの予測結果…
• 問2自社の問い合わせ対応チャットボットで Amazon Bedrock の基盤モデルを利用します。投資助言など特定の話題に…
• 問3金融機関が、リスク管理部門や監査人への説明のため、ML モデルの意図した用途、学習データの出典、評価結果、リスク評価な…
• 問4保険会社が、顧客の申請内容から ML モデルで保険金支払いの可否を自動判定しています。モデルの予測の信頼度が事前に決め…
• 問5金融機関が、融資の申込みを ML モデルで審査します。規制により、否決した場合には申込者に判断の主な理由を説明する義務…
• 問6企業が、画像分析などの AWS のマネージド AI サービスを自社の業務に導入するかどうかを検討しています。導入の判断…
• 問7Amazon Bedrock で構築する顧客向けチャットボットで、特定の取り扱い禁止トピック（例: 投資助言）への回答…
• 問8ML モデルの学習データやモデルの予測に、特定の属性（性別・年齢など）に対する不公平な偏り（バイアス）がないかを検出し…
• 問9保険金支払いの可否など、人に重大な影響を与える判断に AI を使う。責任ある AI の観点から、運用上取り入れるべき最…
• 問10自社サービスで生成 AI を使う際、利用者に対して透明性を確保するうえで最も適切な対応はどれか。
• 問11一般公開するチャットボットで、ヘイトや暴力、性的表現などの有害なコンテンツをモデルが出力しないように、入力・出力をフィ…
• 問12顔認識や与信審査などの ML モデルが、特定の属性（人種・性別など）のグループに対して不公平な結果を出すリスクを、開発…
• 問13与信審査など、判断の根拠を利用者や監査人に説明する必要がある業務に ML を用います。モデルの説明可能性（explai…
• 問14自社の AI システムを「責任ある AI」の観点で点検します。責任ある AI の中核的な側面（ディメンション）に含まれ…