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科目B: 事例問題（問41〜50）
問48
【事例3の続き】導入後のAIガバナンス体制として、伊藤氏が推奨すべき継続的モニタリングの仕組みとして最も適切なものはどれか。
Aモデルは導入後に再検証する必要がないため、精度や公平性のモニタリングは行わず、通常の運用保守のみ実施する
Bモデルの精度・公平性指標・データドリフトを定期的に計測し、閾値逸脱時に再学習や停止判断を行う運用プロセスと責任者を明確化する
Cモデルの動作はブラックボックスとして扱い、例外的な苦情があった場合にのみ事後対応すれば十分とする
Dモデル管理はベンダーに丸投げし、自社の内部統制からは完全に切り離して責任を持たない
解説
AIシステムは運用後もデータドリフト・公平性劣化のリスクがあるため、継続的モニタリングと閾値超過時の再学習・停止判断・責任者定義が必須です。ア・ウ・エはAIガバナンス原則（OECD AI原則・各国AI規制等）に反します。