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科目B: 事例問題（問49〜60）
問53
ある金融機関では、顧客のローン審査にAIモデルを導入した。しかし、学習データに偏りがあり、特定の地域の申請者の審査が不当に厳しくなっていることが判明した。このデータ管理上の課題と対応策の組合せとして最も適切なものはどれか。
A課題: データの完全性不足 → 対策: 欠損値をゼロで埋める
B課題: 学習データのバイアス → 対策: 公平性指標を定義し、学習データの偏りを検出・修正する仕組みを構築する
C課題: データの暗号化不足 → 対策: 全データを暗号化する
D課題: ストレージ容量不足 → 対策: ストレージを拡張する
解説
AIの公平性（Fairness）を確保するには、学習データのバイアスを体系的に検出する仕組みが必要です。公平性指標（Demographic Parity, Equalized Odds等）を定義し、訓練データの分布を分析して偏りを特定し、データの再サンプリングやバイアス軽減アルゴリズムの適用などの対策を講じます。