ある金融機関のコンプライアンスチームが、Amazon Rekognition を本番導入する前に「このサービスが設計上意図している用途」「既知の制限や失敗モード」「性別・年齢・人種などの属性グループ間での精度差異」など、AWSが責任あるAI観点で公式に提供する情報を確認する必要があります。最も適切な参照先はどれですか？
AWS AI Service Cards（AWSが各AIサービス向けに公開する責任あるAI文書）は、Amazon Rekognitionなど各AWSマネージドAIサービスについて、意図された用途・既知の制限・属性グループ別のパフォーマンス特性・倫理的考慮事項を記載した公式ドキュメントです。組織はこの文書を参照することで、自社ユースケースへの適合性とリスクを事前評価できます。 選択肢AのAWS Well-Architected Framework (ML Lens)は、MLシステムのアーキテクチャ設計原則を扱いますが、個別サービスの公平性データは含まれません。 選択肢CのAmazon SageMaker Model Monitorは、自社でトレーニングしたカスタムモデルの本番監視ツールであり、AWSマネージドAIサービス自体の設計情報を提供するものではありません。 選択肢DのAWS Configは、AWSリソースの設定変更を記録・監査するガバナンスサービスであり、AIサービスの責任あるAI情報文書ではありません。