AAIA最新知識 & AAIA問題サンプル

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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	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 2	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 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。

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AAIA問題サンプル & AAIAトレーリング学習

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ISACA Advanced in AI Audit 認定 AAIA 試験問題 (Q59-Q64):

質問 # 59
An organization uses an AI-powered tool to detect and respond to cybersecurity threats in real time. An IS auditor finds that the tool produces excessive false positives, increasing the workload of the security team. Which of the following techniques should the auditor recommend to BEST evaluate the tool's effectiveness in managing this issue?

A. Deploy a machine learning (ML) validation tool to increase the model's accuracy and performance.
B. Conduct penetration testing to assess the system's ability to detect genuine threats.
C. Use a log analysis tool to examine the types and frequency of alerts generated.
D. Implement a benchmarking tool to compare the system's alerting capability with industry standards.

正解：A

解説：
The AAIATM Study Guide recommends using validation tools to fine-tune and evaluate ML models, particularly when high false positives undermine operational efficiency. ML validation can identify threshold adjustments, retraining needs, or feature misweighting contributing to excessive alerting.
"Model validation enables organizations to quantify performance, reduce false alarms, and recalibrate AI behavior to align with operational needs and threat landscapes."

質問 # 60
When converting data categories before training an AI model, which of the following scenarios represents the GREATEST risk?

A. One-hot encoding the data attribute car colors for the options red, blue, green, black, white
B. Creating dummy variables for the data attribute dog breed for the options labrador, terrier, beagle
C. Creating dummy variables for the data attribute product flavor for the options vanilla, chocolate, strawberry, banana
D. One-hot encoding the data attribute customer rewards category for the options economy, business, first class

正解：D

質問 # 61
During an audit of an AI incident response plan, what is the MOST important element specific to AI (beyond a standard IT incident plan)?

A. A post-incident report template
B. Procedures for identifying and containing model-specific failures such as drift, bias incidents, or data poisoning
C. A designated incident commander
D. A communication plan template

正解：B

解説：
Generic IT incident plans do not typically address AI-specific failure modes; a mature plan must explicitly define detection and containment procedures for issues like drift, poisoning, or biased outputs.

質問 # 62
Which of the following would provide the BEST evidence to an IS auditor that an AI model's outputs are effectively controlled for bias?

A. Technical details of model development processes are transparent.
B. Accuracy ranges for various demographic groups are similar.
C. The organization's AI policies include a clear definition of fairness.
D. Model training is restricted to data containing real-world human decisions.

正解：B

解説：
To determine whether an AI model's outputs areeffectively controlled for bias, an auditor needsempirical performance evidenceacross demographic groups.Similar accuracy ranges across groups (A)demonstrate that the model performs equitably and does not disproportionately advantage or disadvantage specific populations. This aligns with AAIA's emphasis onfairness metrics, such as disparate error rates, equal opportunity, and demographic parity analyses.
Option B (fairness definition) is important for governance but does not prove fairness in practice. Option C may introduce historical human bias rather than mitigate it. Option D (transparency of development) supports explainability but does not validate fairness outcomes. Actualperformance parity across demographic groupsis the strongest evidence of bias control.
References:
ISACA,AAIA Exam Content Outline- Domain 1: AI Governance and Risk (fairness evaluation; bias assessments).
ISACA fairness guidance emphasizing cross-group performance comparison.

質問 # 63
Which of the following testing techniques would BEST validate whether an organization's data governance program effectively ensures data quality and integrity for AI model training and deployment?

A. Reviewing the organization's AI software development life cycle documentation
B. Assessing data lineage to verify the traceability of data sources
C. Performing a business impact analysis (BIA) to assess the consequences of AI model failure
D. Conducting a penetration test to identify vulnerabilities in the model

正解：B

質問 # 64
......

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