解説

特定グループの精度が低い根本原因は、トレーニングデータにそのグループが十分に含まれていないデータの偏り（代表性の欠如）にある。不足グループのデータを追加収集してデータセットの代表性とバランスを高めることで、グループ間の精度格差を是正でき、責任あるAIの公平性とデータ品質の原則に沿う。 選択肢Bのインスタンスタイプ変更は推論速度に関わる対策で、精度格差の原因であるデータの偏りは解消しない。 選択肢Cのコンテキストウィンドウ拡大は主に言語モデルの入力長に関する概念で、顔分析の精度格差是正とは無関係である。 選択肢Dの学習率の調整のみでは、データの代表性の欠如という根本原因は解決できない。