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機械学習モデルの出力に不公平なバイアスが見られました。最も根本的な原因として考えられるものはどれですか？

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答え：A（学習データの偏りや代表性の欠如）
偏ったデータで学習するとモデルもバイアスを学習します。責任ある AI ではデータの質と公平性の評価が重要です。

📘 言葉の意味

機械学習（ML）	データからパターンを学ばせて、予測や分類をさせる技術。AI の一種
モデル（AI）	学習を終えて、予測や回答ができるようになった AI 本体
バイアス	偏り。学習データが偏っていると、AI の判断も偏る
帯域	通信の太さ。広いほど一度にたくさん送れる
仮想マシン（VM）	ソフトで作った仮のコンピューター。1台の物理マシンで何台も動かせる
リージョン	データセンターがある地域。例：東京、大阪、アイオワ
責任ある AI	公平性・安全性・透明性などに気をつけて AI を作り使うこと

※ 学習用に作成したオリジナル問題です。本番試験とは異なります。