HOMELv029 【シナリオ】高負荷なServingエンドポイントにおいて、コンテナの起動時間（Cold Start）が遅く、スケールアウト時のレイテンシ悪化が問題になっている。これを改善するためのモデル最適化手法はどれか。 2026年3月8日 コンテナ起動時間（モデルロード時間）は、モデルファイルのダウンロードとメモリ展開、依存ライブラリのロード時間に支配されるため、モデル圧縮や環境の最小化が直接的な改善策となる。 【シナリオ】AutoMLが生成したモデル（XGBoost）をベースに開発を進めているが、推論時に特定の特徴量値の組み合わせで予測値が不安定になる（異常値が出る）。モデルの堅牢性（Robustness）を高めるために、生成コードに追加すべき処理はどれか。 【シナリオ】Lakehouse Monitoringで、モデルの「予測の確信度（Confidence Score）」が時間の経過とともに低下していることを検知したい。これを監視するための設定はどれか。
