ある製薬会社がAmazon SageMakerで医薬品の効能予測モデルを開発しています。規制当局への提出要件として、各AIモデルについて以下の項目を標準フォーマットで文書化し、監査可能な状態で保持する必要があります。 ・モデルの用途・目的 ・学習データの概要 ・性能評価結果 ・既知の限界と偏り ・推奨される利用条件 この要件に最も適切なAmazon SageMakerの機能はどれですか？
選択肢AのSageMaker Experimentsは、実験のパラメータ・ハイパーパラメータ・評価指標を追跡・比較するためのツールであり、規制対応のガバナンス文書化が主目的ではありません。 選択肢BのSageMaker Model Cardsは、モデルのガバナンス文書をSageMaker上で標準フォーマットで作成・管理する機能です。モデルの用途、学習データ、評価指標、既知の制限事項、利用条件などを記録でき、PDF形式でエクスポートして規制当局への提出書類として活用できます。 選択肢CのSageMaker Pipelinesは、機械学習ワークフローの構築・自動化が主な用途であり、ガバナンス文書の作成・管理には対応していません。 選択肢DのSageMaker Feature Storeは、特徴量の管理・共有・再利用を目的としたサービスであり、モデルの規制文書化には適していません。