AIF責任あるAIのガイドライン
医療保険の請求審査システムで、機械学習モデルが一定の信頼スコア以下の予測を出した場合に、自動的に人間のレビュアーへ送信してレビューさせる仕組みを構築したいと考えています。このヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop：AIの判断に人間が介在して最終確認を行う仕組み）のワークフローを実装するのに最適なAWSサービスはどれですか？
AAmazon SageMaker Clarify
SageMaker Clarifyは学習データやモデルのバイアス検出と予測の説明可能性（特徴量の寄与度）を分析するサービスであり、人間によるレビューワークフローは構築できません。
BAmazon SageMaker Model Monitor
Model Monitorは本番環境のモデルのデータドリフトやモデル品質の劣化を監視するサービスであり、信頼スコアに応じて人間レビューへ振り分ける仕組みは提供しません。
CAmazon Augmented AI (Amazon A2I)
✓ 正解
Amazon Augmented AI（A2I）は、MLモデルの予測に対して人間によるレビューワークフローを構築するためのサービスです。信頼スコアが閾値を下回った予測を自動でレビュアーに割り当て、人間とAIが協調する意思決定プロセスを実現します。
DAmazon SageMaker Ground Truth
Ground Truthは学習用データセットへのアノテーション（ラベル付け）作業を支援するサービスであり、本番推論結果に対する人間レビューの仕組みではありません。
解説
正解：
Amazon Augmented AI (Amazon A2I)。
Amazon Augmented AI（A2I）は、MLモデルの予測に対して人間によるレビューワークフローを構築するためのサービスです。信頼スコアが閾値を下回った予測を自動でレビュアーに割り当て、人間とAIが協調する意思決定プロセスを実現します。
選択肢AのSageMaker ClarifyはAI説明可能性とバイアス検出のサービスです。
選択肢BのModel Monitorは本番モデルのデータドリフト（入力データ分布の変化）やモデル品質の劣化を監視するサービスです。
選択肢DのGround Truthはトレーニングデータのラベリング作業向けのサービスです。
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