保険会社が保険料算定モデルの公平性監査を実施しました。モデルを評価したところ、属性グループAの申込承認率は45%、属性グループBの承認率は75%であることが判明しました。Amazon SageMaker Clarifyが使用する差異インパクト（Disparate Impact）の計算式（DI = 不利グループの正事例率 ÷ 有利グループの正事例率）に基づいた場合、この結果はどのように解釈されますか？
選択肢AはDIを1.67（75÷45）と計算していますが、Disparate Impactの計算式は「不利グループの正事例率÷有利グループの正事例率」であり、分子と分母が逆で計算方法が誤りです。値の大小に関わらず計算手順の誤りで不正解となります。 選択肢BはDIを45÷75 = 0.60と正しく算出しています。米国雇用機会均等委員会（EEOC）の「80%ルール」に由来し、DIが0.8を下回る場合はAdverse Impact（不当な悪影響）の可能性があるとして調査が推奨されます。ただしDI単体で即廃棄の判断はせず、業務上の正当理由や統計的有意性も総合的に検討します。SageMaker Clarifyはこの指標を自動計算し、レポートとして出力します。 選択肢CはDIを差分（75−45=30ポイント）で計算していますが、Disparate Impactは比率（÷）で算出するものであり、差分では計算式が根本的に誤りです。また即廃棄の判断も適切ではありません。 選択肢DはDIを0.60と正しく算出していますが、許容閾値を0.5と誤って解釈しています。実務上の標準的な閾値は0.8（80%ルール）であり、0.60はこの基準を下回るため追加調査が必要な水準です。