A不正解
ML 開発の経験年数が長い順にメンバーを選抜する
経験は重要ですが、経験年数だけで選抜すると似た経歴・視点のメンバーに偏りがちです。
多様な視点によるバイアスの発見という目的には合わないため不正解です。
ある企業が、与信モデルを開発する AI チームの体制を設計しています。開発の効率だけでなく、特定の視点に偏ったバイアスを見落とさないために有効な、チーム編成上の工夫として最も適切なものはどれですか。
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正解D
解説
バイアス見落とし防止に有効なチーム編成を選ぶ問題。
- 1「バイアスを見落とさないために有効な」偏り・盲点を発見 しやすくする
- 2「チーム編成上の工夫」多様なメンバーでレビューする
B不正解
開発スピード優先で少人数の専任チームに絞る
少人数の専任化は意思決定が速い一方、視点の幅が狭くなりバイアスの見落としが増えます。
本問の目的（偏りの発見）には合わないため不正解です。
C不正解
モデルの開発と評価を同じ担当者が兼ねる
開発者が自分のモデルを評価すると、思い込みがそのまま評価に持ち込まれバイアスを見落としやすくなります。
開発と評価の分離が望ましいため不正解です。
D正解
多様なメンバーでレビューする
正解。多様なバックグラウンドのメンバーでチームを構成すると、特定の視点に偏ったバイアスや盲点に気づきやすくなります。多様な視点でのレビューは公平性の確保に有効です。
ポイント
正解の『多様なバックグラウンドのメンバーでチームを構成しレビューする』を押さえます。
・性別・文化・専門などが多様だと、特定の視点に偏ったバイアスや盲点に気づきやすい。
・多様な視点でのレビューは公平性の確保に有効。
『同じ経歴だけで固める』『レビューしない』は視点が偏り見落としやすく逆効果です。