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Title: AAIA日本語版対策ガイド、AAIA赤本合格率 [Print This Page]
Author: ianford476    Time: 4 hour before
Title: AAIA日本語版対策ガイド、AAIA赤本合格率
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ISACA AAIA 認定試験の出題範囲：
トピック出題範囲
トピック 1
  • AI ガバナンスとリスク: さまざまな AI モデルとそのライフサイクルの理解、AI 戦略のガイド、役割とポリシーの定義、AI 関連のリスクの管理、データのプライバシーとガバナンスの監視、倫理的な慣行、標準、規制の遵守の確保などを網羅します。
トピック 2
  • 監査ツールと手法：このセクションでは、AI監査人のスキルを評価し、適切なツールと手法を用いたAIシステムの監査に焦点を当てます。監査の計画と設計、AI特有のサンプリング手法、監査証拠の収集、品質保証のためのデータ分析の活用、フォローアップと品質管理措置を含むAI監査出力とレポートの作成などが含まれます。
トピック 3
  • AI 運用: 収集、品質、セキュリティ、分類などの AI 固有のデータ ニーズを管理し、設計段階からのプライバシーとセキュリティを備えた開発ライフサイクル方法論を適用し、変更とインシデントの管理、AI ソリューションのテスト、AI 関連の脅威と脆弱性の特定、AI の展開の監視を行います。

>> AAIA日本語版対策ガイド <<
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ISACA Advanced in AI Audit 認定 AAIA 試験問題 (Q147-Q152):質問 # 147
An IS auditor is testing an AI model used for determining insurance premiums and eligibility. Which of the following is the MOST effective testing method to identify bias in algorithm outputs?
正解：B
解説：
Disparate impact analysisis a specific technique used to detect whether model decisions disproportionately disadvantage certain protected or sensitive groups (e.g., by gender, age, ethnicity, or other attributes). For an AI model determiningpremiums and eligibility, fairness and non-discrimination are critical regulatory and ethical requirements, and AAIA content highlights fairness and bias evaluation as core elements of AI governance and risk management.
Regression testing (A) checks that changes do not introduce defects in previously functioning components, not fairness. Cross-cluster analysis (B) may reveal patterns but is not inherently a fairness test. Predictive analytics (D) is a broad term for forward-looking analysis, not a method specifically designed to detect bias.
Therefore,disparate impact analysisis the most appropriate and targeted method to identify bias in the insurance AI model's outputs.
References:
ISACA,AAIA Exam Content Outline- Domain 1: AI Governance and Risk (bias, fairness, and transparency considerations).
ISACA AI ethics and fairness guidance used in AAIA training materials.

質問 # 148
Which of the following is the MOST important reason to perform regular ethical reviews of AI systems?
正解：C

質問 # 149
Which of the following strategies used by modelers to enhance data accuracy has the GREATEST risk of bias and information loss?
正解：B

質問 # 150
Which of the following is MOST important to review in order to gain assurance that an AI model is performing without biases?
正解：D

質問 # 151
An organization is using a large language model (LLM) to assist in evaluating loan applications, but the training data used is known to be incomplete. Which of the following is the GREATEST associated risk?
正解：B
解説：
Incomplete training dataoften leads to underrepresentation of certain applicant types, products, or scenarios.
In credit and lending, this typically translates intosystematic bias: some groups are evaluated on richer historical patterns, while others are evaluated on sparse or unrepresentative information. The greatest associated risk is thereforeunfair loan decisions(A), which can manifest as unjustified rejections, inappropriate pricing, or inconsistent risk assessments.
While delays (B), reduced satisfaction (C), or increased manual work (D) may occur, they are secondary operational issues. AAIA highlights that for financial services, the central risks includefairness, discrimination, regulatory compliance, and reputational impact. Incomplete data directly undermines fairness and can violate lending regulations and internal risk appetite.
References:
ISACA,AAIA Exam Content Outline- Domain 1: AI Governance and Risk (risk categories, including fairness and discriminatory outcomes).
ISACA AI ethics content on data completeness and representativeness in decisioning systems.

質問 # 152
......
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