クイズ：責任ある AI（D3 タスク 3.4）

クイズ1

Bedrock Agents を使った業務アプリで、エージェントがなぜその結論に至ったか（推論ステップやツール呼び出し）を追跡して透明性を確保したい要件があります。最も適切な方法はどれですか。

生成 AI の出力について、有害性や好ましさといった自動指標だけでは測りにくい品質を、人が採点して検証したい要件があります。最も適切な AWS の仕組みはどれですか。

SageMaker Clarify が提供する「公平性・説明可能性」と、Bedrock Agents のトレースが提供する「透明性」の違いとして最も正確なのはどれですか。

責任ある AI の運用として、応答品質・Guardrail 介入回数・レイテンシ・エラー率などを継続的に可視化したい要件があります。最も適切な AWS サービスはどれですか。

責任ある AI を多面的に実装するとき、各観点に割り当てる AWS 機能の組み合わせとして最も適切なのはどれですか。

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