保険会社がAIリスク評価モデルを開発しており、規制当局から「AIが年齢グループに関係なく同じ割合で保険申請を承認していること」を証明するよう求められています。この要件を満たすことを確認するために使用すべき公平性指標（Fairness Metric）はどれですか？
統計的パリティ（Statistical Parity）または人口統計学的パリティ（Demographic Parity）は、異なるグループ間でモデルが同じ割合でポジティブな予測（保険承認）を出力することを確認する指標です。本問では「同じ割合で承認していること」という承認率の均等性が求められているため、統計的パリティが最適です。Amazon SageMaker Clarifyはこれらの公平性指標を計算・可視化する機能を提供します。 選択肢Aの個別公平性（Individual Fairness）は類似した属性を持つ個人に類似した予測結果を返すことを確認する指標で、グループではなく個人レベルの公平性に着目します。 選択肢Bの均等化オッズ（Equalized Odds）はグループ間で真陽性率（TPR）と偽陽性率（FPR）の両方を均等化する指標で、実際の結果ラベルを考慮した公平性を評価しますが、承認率そのものの均等性は保証しません。 選択肢Dの予測値均等性（Predictive Parity）は「承認」と予測されたケースの中で実際に条件を満たす割合がグループ間で均等であることを確認する指標（適合率の均等性）であり、グループ間の承認率そのものの均等性を保証しません。