責任あるAI（実践）比較
AIモデルの公平性評価で用いられる「群体的公平性（Group Fairness）」と「個別公平性（Individual Fairness）」の主な違いはどれか？
A.群体的公平性はモデルの精度を指し、個別公平性は解釈可能性を指す
✗ 公平性の概念と精度・解釈可能性は別の評価軸です。この説明は誤りです。
B.群体的公平性は特定の属性グループ全体の均等な扱いを重視し、個別公平性は同じ属性の個人同士の一貫性を重視する← 正解
✓ 正解です。群体的公平性は性別や人種などグループ間の結果の均等性を、個別公平性は似た状況の個人への一貫性を求めます。
C.群体的公平性は訓練段階で測定し、個別公平性は本番環境で測定する
✗ 両者とも訓練前から本番後まで継続的に評価される必要があり、段階では区別されません。
D.群体的公平性は法的要件であり、個別公平性は倫理的推奨事項である
✗ 両概念とも法的・倫理的に重要であり、この区分は正確ではありません。
この問題のポイント
群体的公平性は性別や人種などグループ間の結果の均等性を、個別公平性は似た状況の個人への一貫性を求めます。
「責任あるAI（実践）」の他の問題
AIモデルが特定の地域の住民ばかりに高金利ローンを提案するケースで最初に確認すべきことはどれか？AIシステムの「監査ログ（Audit Log）」を保持する主な目的はどれか？責任あるAIの実践において、「バイアス検出（Bias Detection）」と「バイアス軽減（Bias Mitigati…AIシステムの評価において、「説明責任（Accountability）」と「透明性（Transparency）」の違いは…機械学習モデルにおいて、「データプライバシー保護（Data Privacy）」と「データセキュリティ（Data Secu…AIシステムの責任ある利用において、「包含性（Inclusivity）」と「アクセシビリティ（Accessibility…
IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。