AIソリューションの実装とユースケース誤り発見
AIの公平性・責任あるAI（Responsible AI）に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれですか？
A.AIモデルのバイアスは、トレーニングデータに含まれる偏りに起因することが多く、データ収集段階からの対策が重要である。
✓ この記述は正しい。トレーニングデータの偏りはモデルバイアスの主要な原因であり、データ品質管理が不可欠です。
B.Amazon SageMaker Clarifyは、機械学習モデルの予測に対する説明可能性（Explainability）の分析やバイアス検出を支援するツールである。
✓ この記述は正しい。SageMaker ClarifyはXAIとバイアス検出の両方をサポートするAWSの責任あるAIツールです。
C.モデルの「説明可能性（Explainability）」とは、AIが特定の予測や判断を行った理由を人間が理解できる形で示す能力を指す。
✓ この記述は正しい。説明可能性はAIの透明性確保において重要な概念であり、信頼性向上に貢献します。
D.差分プライバシー（Differential Privacy）は、モデルの予測精度を最大化するために個人データをできるだけ多くトレーニングに使用することを推奨する手法である。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、正しくは差分プライバシーは個人のプライバシーを数学的に保護しながらデータを統計的に活用する手法であり、個人データの最大利用を推奨するものではありません。