この質問は、個別の精度は良好であるにもかかわらず、実際のパフォーマンスが低いというシナリオを前提として、テストの専門家によって発見される可能性が最も高い欠陥はどれか、というものです。
トレーニング データとテスト データの類似性の欠如 (A): これは ML でよく見られる問題で、トレーニング データではモデルのパフォーマンスは良好ですが、トレーニング データの代表性が欠如しているため、実世界のデータではパフォーマンスが低下します。これにより、新しい未知のデータへの一般化が不十分になります。
入力データは、テストに使用する前に品質がテストされていません (B): データの品質は重要ですが、トレーニング データの代表性と比較すると、このオプションが説明した問題の主な原因となる可能性は低くなります。
適切な機能パフォーマンス メトリックの選択に重点が置かれていない (C): 適切なメトリックは重要ですが、説明されている問題はメトリックの選択ではなく、データの不一致に関連しているようです。
非機能要件のテストに重点が置かれていない (D): 非機能要件は重要ですが、シナリオでは実際の癌症例の検出に関する問題が具体的に言及されており、データの問題が指摘されています。
参照：
ISTQB CT-AI シラバスのセクション 4.2「トレーニング、検証、およびテスト データセット」では、モデルが実際のデータに適切に一般化されるようにするために、代表的なデータセットを使用することの重要性が強調されています。
サンプル試験問題ドキュメントの質問 #40 では、データの代表性とモデルの一般化に関連する問題が取り上げられています。