セクション6：AI ソリューションのモニタリング（~13%）
本番モデルの 継続的評価、4種類のドリフト検知、責任ある AI、LLM セキュリティ（Model Armor）、生成 AI 評価。新ガイドで強化された "🆕" 論点が多い。
このセクションのゴール
- 4種類のドリフト（Data / Concept / Training-Serving Skew / 🆕 Feature Attribution）を区別できる
- Agent Platform Model Monitoring の設定とアラート設計を理解している
- 🆕 Model Armor で LLM 入出力をフィルタする目的と機能を説明できる
- Explainable AI の3手法（SHAP / Integrated Gradients / Sampled Shapley）の違いを知っている
- 🆕 生成 AI の評価（Gen AI Evaluation Service / LLM-as-a-judge）を運用できる
- 責任ある AI（バイアス監視 / 公平性 / プライバシー）の実装手段を知っている
学習ファイル
| ファイル | 想定読者 | 内容 |
|---|---|---|
| 01_基礎.md | 📘 新人 | ドリフト4種 / Model Monitoring / Explainable AI の入門 |
| 02_応用.md | 🔧 中堅 | Model Armor / Gen AI 評価 / 責任ある AI / アラート設計 |
| 03_要点と暗記.md | 🎯 全員 | 意思決定ツリーと暗記カード |
試験ガイド対応
| サブセクション | 公式記載 |
|---|---|
| 6.1 | AI ソリューションへのリスク特定（Model Armor / 責任ある AI / Explainability） |
| 6.2 | モニタリング・テスト・トラブルシューティング（4種ドリフト / Gen AI 評価） |