ある製造会社が規制当局から、開発したAI欠陥検出モデルについて「意図された用途 ・倫理的考慮事項 ・パフォーマンス指標 ・既知の制限」を文書化するよう求められました。これらの情報を一元的に記録・共有し、モデルの透明性と説明責任を確保するために最適なAWS機能はどれですか？
選択肢B（Amazon SageMaker Model Cards）は、MLモデルのドキュメントを標準化する機能です。意図された用途、リスク評価、トレーニング情報、評価結果、倫理的考慮事項などを一元管理でき、規制準拠や組織内ガバナンスのためにモデルの透明性と説明責任を確保します。規制当局が求める文書化要件に対応できる最適な機能のため正解です。 選択肢A（SageMaker Experiments）は実験ごとのハイパーパラメータ・メトリクス・アーティファクトの追跡・比較を目的としており、意図された用途・倫理的考慮事項・既知の制限といったガバナンス文書化には対応していません。 選択肢C（SageMaker Clarify）はバイアス検出・説明可能性の分析に使用するサービスで、包括的なモデルドキュメントの作成・管理機能はありません。 選択肢D（SageMaker Model Monitor）は本番環境でのモデル性能・データ品質の継続的な監視に使用するサービスで、規制文書の作成機能はありません。