ある大企業のMLチームは、社内で開発したモデルを本番環境に展開する前に、モデルの目的・評価指標・想定リスク・倫理的考慮事項を標準フォーマットで文書化し、リスク管理チームと共有する必要があります。AWSでこの要件を満たすために最も適切なツールはどれですか？
Amazon SageMaker Model Cardsは、MLモデルの目的・トレーニングデータ・評価指標・限界・倫理的考慮事項を標準化フォーマットで文書化するツールです。リスク管理チームや規制当局などのステークホルダーと透明性の高い情報共有を促進し、責任あるAI実践を支援します。 選択肢Aは、SageMaker Experimentsは実験のハイパーパラメータや評価指標を追跡・比較するためのツールであり、モデルの目的・リスク・倫理的考慮事項を標準フォーマットで文書化する機能は備えていません。 選択肢Cは、SageMaker Model Registryはモデルのバージョン管理や本番デプロイ承認ワークフローの管理に使用するツールであり、目的・倫理的考慮事項・リスクを標準化フォーマットで文書化する機能はありません。 選択肢Dは、AWS ConfigはAWSリソースの設定変更を継続的に記録・監査するサービスであり、MLモデルの目的・評価指標・想定リスク・倫理的考慮事項を文書化する機能はありません。