法律・倫理分野
⑧ AI倫理・AIガバナンス
G検定シラバス2024の「AI倫理・AIガバナンス」に含まれる全45用語を、シラバスに沿って要点を絞って解説します。
🔗 個別ページにある「📘 もっと深く学ぶ」はE資格レベルの発展解説への案内です。G検定対策としては、この章の説明と個別ページの内容で十分です。
🆕 この章はシラバス2024で大きく拡充された分野です。公平性の定義・センシティブ属性・代理変数、安全性とセキュリティ、AIガバナンスの実装（AI監査・倫理アセスメント・モニタリング等）がまとまって加わりました。個別のNEWバッジは付けていませんが、章全体を新しい範囲として確認してください。
📖 各カードの「くわしく見る」から、その用語だけを掘り下げた解説ページへ移動できます。仕組み・混同しやすい用語との違い・よくある誤りの選択肢まで載せています。
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8. 国内外のガイドライン
AI 倫理
AIを作り、使ううえで守るべき「してよいこと・いけないこと」の考え方です。
試験のポイント公平性・プライバシー・透明性・説明責任・安全性が主要テーマ
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価値原則
AIが社会で目指すべき、いちばん土台になる価値観のことです。
試験のポイント基本理念は3つ＝人間の尊厳／多様性・包摂性／持続可能性
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10. 公平性
公平性の定義
何をもって「公平」とするかには複数の基準があり、同時には満たせません。
試験のポイント機会の均等・結果の平等・較正など複数の定義
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代理変数
直接その属性ではないのに、実質的に同じ意味を持ってしまう変数のことです。
試験のポイント入力特徴量の選択と相関分析が対策
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データの偏り
過去の社会にあった偏見が、そのままデータに残ってしまっている状態です。
試験のポイントAmazonの採用AIの事例が重要
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11. 安全性とセキュリティ
モデル窃取
AIに大量の質問をして、その答えから同じように動くコピーを作る攻撃です。
試験のポイントAPI制限・認証強化が対策
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モデル汚染
AIモデルそのものを書き換えて、特定の場面で誤動作させる攻撃です。
試験のポイント供給網のセキュリティと完全性検証が重要
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13. 透明性
説明可能性
AIがなぜその答えを出したのかを、人が分かる形で示せる度合いのことです。
試験のポイント医療診断・融資審査など重大な影響がある分野で重要
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ブラックボックス
中で何が起きているか分からないのに、答えだけは出てくる状態のことです。
試験のポイント高精度だが説明不能性・責任所在の不明確さが問題
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14. 民主主義
フィルターバブル
アルゴリズムが好みに合う情報だけを見せ、泡の中に閉じ込めてしまう現象です。
試験のポイントエコーチェンバー（利用者自身が原因）との違い
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15. 環境保護
気候変動
AIを動かすための電力消費が、地球温暖化を進めてしまうという懸念です。
試験のポイントLLMの普及で国際的な課題に
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16. 労働政策
スキルの喪失
AIに任せすぎることで、自分の力でできることが減ってしまうリスクです。
試験のポイント文章作成・コーディング・翻訳などが対象
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労働力不足
働き手が足りない問題。AIで補う期待と、AI人材も足りないという二重の課題です。
試験のポイント教育と人材育成が不可欠
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17. その他の重要な価値
軍事利用
AIを兵器や軍事作戦に使うこと。人の判断なしの攻撃が最大の論点です。
試験のポイント国連を中心に規制の枠組み作りが進む
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死者への敬意
亡くなった人をAIで再現することの是非。本人の意思と遺族の感情が論点です。
試験のポイントデジタル・リザレクションの倫理的是非
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18. AIガバナンス
人間の関与
AIの判断の流れに、人が確認する工程を必ず入れておく仕組みです。
試験のポイントHuman-in-the-loopと呼ばれる
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モニタリング
AIを動かし始めたあとも、性能や問題が起きていないか見続けることです。
試験のポイントデータドリフトによるモデル劣化への対応
「モニタリング」をくわしく見る →
再現性
同じデータ・同じ条件でやれば、いつも同じ結果になるという性質です。
試験のポイント科学的妥当性と信頼性の基本要件
「再現性」をくわしく見る →
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