ぴよパスAI倫理・AIガバナンス
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- 正解済みまだ正解していませんQ1初級
AIに関するルールづくりにおける「ソフトロー」と「ハードロー」の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢3が正解です。AI事業者ガイドライン（第1.2版）は「はじめに」で、法律の整備・施行とAI技術の発展の速さとの間にタイムラグが生じること、細かな行為義務を定めるルールベースの規制はイノベーションを阻害しうることを挙げ、関係者の自主的な取組を促す非拘束的なソフトローとして、ゴール…
関連キーワード: ソフトロー・ハードロー・AI事業者ガイドライン・ゴールベース
- 正解済みまだ正解していませんQ2中級
AI事業者ガイドライン（第1.2版）の構成や対象に関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢2が不適切です。AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、対象者をAI開発者・AI提供者・AI利用者の3つに大別したうえで、AIの活用方法によっては同じ事業者がこれらの複数を兼ねる場合もあるとしています。肢1は正しく、本編が基本理念と指針を、別添が実践の例を扱うと説明されています…
関連キーワード: AI事業者ガイドライン・AI開発者・AI提供者・AI利用者・共通の指針
- 正解済みまだ正解していませんQ3中級
EUのAI法（Regulation (EU) 2024/1689）がとるリスクベースアプローチの説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。欧州委員会のAI法の解説ページは、AI法がAIシステムのリスクを4段階で定め、許容できないリスクの慣行は禁止し、高リスクには市場に出す前の厳格な義務を、透明性リスクには開示の義務を課し、最小限のリスクには新たな規則を設けないと説明しています。肢2は用途によらず一律…
関連キーワード: リスクベースアプローチ・EU AI法・ハードロー・透明性リスク・限定的なリスク
- 正解済みまだ正解していませんQ4上級
人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）に基づく人工知能基本計画について、次の文の（ A ）（ B ）に入る語句の組合せとして、最も適切なものはどれか。 「人工知能基本計画の案は（ A ）が作成し、内閣総理大臣がその案について（ B ）を求める。」
解説: 肢2が正解です。AI法第20条は、人工知能戦略本部の所掌事務の第一に人工知能基本計画の案の作成を挙げ、第18条第3項は、内閣総理大臣が本部の作成した計画の案について閣議の決定を求めると定めています。計画の変更にも同じ手続が準用されます（第18条第5項）。実際に、最初の人工知能基本…
根拠・参照資料: 人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律第18条第3項・第20条
関連キーワード: 人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律・人工知能基本計画・人工知能戦略本部・閣議決定
- 正解済みまだ正解していませんQ5初級
AIに関する国内外の原則や枠組みの説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢4が正解です。OECD.AIのAI原則のページは、この原則が2019年に採択され、新しい技術や政策の動きを踏まえて2024年5月に改定されたこと、AIに関する最初の政府間の標準であることを説明しています。肢1は誤りで、「人間中心のAI社会原則」は2019年3月に日本の統合イノベ…
関連キーワード: 価値原則・OECD AI原則・広島AIプロセス・人間中心のAI社会原則
- 正解済みまだ正解していませんQ6中級
AIとプライバシーに関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢1が不適切です。プライバシーの問題は学習データの収集の段階だけでなく、学習済みのモデルで個人を予測・評価する段階でも生じます。肢2は正しく、個人情報保護委員会は2023年6月、生成AIサービスを開発・提供する特定の事業者（OpenAI）に対し、機械学習のために集める情報に要配慮…
関連キーワード: プライバシー・プロファイリング・要配慮個人情報・個人情報保護委員会
- 正解済みまだ正解していませんQ7初級
カメラ画像を利用するAIサービスの企画で重視される「プライバシー・バイ・デザイン」の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢2が正解です。個人情報保護委員会の報告書「犯罪予防や安全確保のための顔識別機能付きカメラシステムの利用について」（2023年3月）は、事後の対症療法的な対応ではなく、個人の権利利益の保護を事業の設計段階で組み込み、事業全体を通じて計画的に取り組むプライバシー・バイ・デザインの考…
関連キーワード: プライバシー・バイ・デザイン・カメラ画像利活用ガイドブック・PIA・プライバシー
- 正解済みまだ正解していませんQ8上級
事業者が犯罪予防のために顔識別機能付きカメラシステムを導入する場合の留意点に関するAからDまでの記述のうち、個人情報保護委員会の報告書（2023年3月）の整理として適切なものをすべて挙げた組合せはどれか。 A 照合用データベースの登録基準は、対象とする犯罪行為等をあらかじめ明確にし、利用目的の達成に必要な範囲を超えて登録されないように作る。 B 撮影した人のうち検知対象者でなかった人の顔画像や顔特徴データは、利用する必要がないと考えられるため、遅滞なく消去するよう努める。 C 利用目的は「防犯のため」と示せば足り、顔識別機能を使っていることまで明らかにする必要はない。 D システムが検知対象者である可能性が高いと通知した場合は、目視などで確認せずに本人として扱ってよい。
解説: Aは適切です。報告書は、個人情報保護法第18条第1項（利用目的による制限）を踏まえ、対象とする犯罪行為等をあらかじめ明確にし、利用目的の達成に必要な範囲を超えて登録されないような登録基準にしなければならないとしています。Bも適切で、同法第22条に基づき、検知対象者でない人の顔画像…
根拠・参照資料: 個人情報の保護に関する法律第17条第1項・第18条第1項・第22条
関連キーワード: カメラ画像・顔識別・利用目的・プライバシー
- 正解済みまだ正解していませんQ9初級
ある会社が過去10年分の採用データを使って書類選考を支援するモデルを作った。学習の前に性別の列は削除していたが、運用前の検証で、特定の性別の応募者に低い評価が付く傾向が見つかった。この原因の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。Barocas・Hardt・Narayananの教科書『Fairness and Machine Learning』は、特徴量が多いと、削除した属性がほかの特徴量の組合せから高い精度で推測でき（冗長な符号化）、属性を消しても実質的に同じ分類器ができると説明していま…
関連キーワード: 代理変数・センシティブ属性・データの偏り・アルゴリズムバイアス
- 正解済みまだ正解していませんQ10上級
二値分類モデルの公平性の定義に関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢4が不適切です。『Fairness and Machine Learning』（Barocas・Hardt・Narayanan）の分類の章は、グループと正解ラベルが独立でない（基準率がグループで異なる）場合、独立性と十分性は同時には成り立たないことを示しています。同じ章は、分類…
関連キーワード: 公平性の定義・アルゴリズムバイアス・独立性・分離・十分性
- 正解済みまだ正解していませんQ11中級
AIの予測が特定の集団に不利に働く問題への対処の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢3が正解です。『Fairness and Machine Learning』は、公平性の基準を満たす手法を、特徴量を加工する前処理、学習の最適化に制約を組み込む方法、学習済みの分類器を調整する後処理の3つに分けています。AI事業者ガイドライン（第1.2版）の「公平性」の項も、適…
関連キーワード: 公平性・アルゴリズムバイアス・前処理・後処理・人間の判断の介在
- 正解済みまだ正解していませんQ12初級
画像分類モデルに対する「敵対的サンプル（Adversarial Examples）」の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。Szegedyら（2013年に投稿された論文「Intriguing properties of neural networks」）は、人が知覚できないほど小さな摂動を加えるだけでニューラルネットワークに画像を誤分類させられることを示しました。Goodfellowら…
関連キーワード: Adversarial Examples・Adversarial Attack・回避攻撃・敵対的学習
- 正解済みまだ正解していませんQ13中級
機械学習モデルに対する攻撃の説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢3が不適切です。メンバーシップ推論攻撃は、あるデータ（レコード）がモデルの学習に使われたかどうかを、モデルの出力から推定する攻撃です（Shokriら, 2016年）。学習データに関する情報が漏れる、データ窃取の一種といえます。重みを書き換えて特定の入力に攻撃者の望む出力を返させ…
関連キーワード: データ汚染・モデル窃取・データ窃取・モデル汚染
- 正解済みまだ正解していませんQ14初級
AIシステムの開発における「セキュリティ・バイ・デザイン」の考え方として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢2が正解です。AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、AI開発者に対し、AIシステムの開発の過程を通じて、採用する技術の特性に照らし適切にセキュリティ対策を講ずること（セキュリティ・バイ・デザイン）を求めています。米国CISAの「Secure by Design」も、製品の設計…
関連キーワード: セキュリティ・バイ・デザイン・セキュリティ確保・AI事業者ガイドライン・機械学習特有の脅威
- 正解済みまだ正解していませんQ15中級
生成AIによる偽情報やディープフェイクへの対策に関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢4が不適切です。総務省の教材「生成AIはじめの一歩」は、技術の進歩で合成画像を見分けるのは非常に困難になっており、画像に違和感がなくても偽情報の可能性があるので、まず公式情報を確かめるべきだとしています。肢1は正しく、同じ教材は、情報源があるかを確かめること、安易に拡散せず拡散…
関連キーワード: ディープフェイク・フェイクニュース・来歴・電子透かし
- 正解済みまだ正解していませんQ16中級
AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、米国NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク（2023年1月）が透明性・説明可能性・解釈可能性を区別していることを紹介している。この区別で「説明可能性」に当たるものとして、最も適切なものはどれか。
解説: 肢2が正解です。NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF 1.0）は、透明性は「何が起きたか」、説明可能性は「どのように」決定がなされたか、解釈可能性は「なぜ」その決定がなされたかとその意味や文脈に答えられることだと区別しています。AI事業者ガイドライン（第1…
関連キーワード: 説明可能性・透明性・解釈可能性・ブラックボックス
- 正解済みまだ正解していませんQ17中級
AI事業者ガイドライン（第1.2版）の「アカウンタビリティ」に関する次の文の（ A ）（ B ）に入る語句の組合せとして、最も適切なものはどれか。 「データの出所や、開発・提供・利用の途中で行われた意思決定等を後から追跡・遡求できる状態にする（ A ）の向上と、関連する情報を記録して一定期間保管し、必要なときに参照できる状態にする（ B ）が挙げられている。」
解説: 肢4が正解です。AI事業者ガイドライン（第1.2版）の「アカウンタビリティ」の項は、データの出所や開発・提供・利用中の意思決定等を技術的に可能かつ合理的な範囲で追跡・遡求できる状態を確保する「トレーサビリティの向上」と、関連する情報を文書化して一定期間保管し、必要なときに参照でき…
関連キーワード: トレーサビリティ・アカウンタビリティ・文書化・データの来歴
- 正解済みまだ正解していませんQ18初級
「フィルターバブル」の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢3が正解です。AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、フィルターバブルを、アルゴリズムが利用者の検索履歴やクリック履歴を分析・学習することで見たい情報が優先的に表示され、観点に合わない情報から隔離されて自分の考え方や価値観の泡の中に孤立する情報環境と説明しています。肢1はエコー…
関連キーワード: フィルターバブル・エコーチェンバー・フェイクニュース・民主主義
- 正解済みまだ正解していませんQ19上級
深層学習モデルの電力消費と環境負荷に関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢1が不適切です。Pattersonら（2021年）は、モデルの排出量を（学習時の電力量＋問い合わせの回数×推論1回の電力量）×データセンターの電力量あたりの排出量（CO2換算）で見積もる式を示し、多くの企業では学習より推論（サービス提供）に多くのエネルギーを使っていること、推論…
関連キーワード: モデル学習の電力消費・気候変動・推論・持続可能性
- 正解済みまだ正解していませんQ20初級
人工知能基本計画（2026年7月14日閣議決定）における、AIと働き方・雇用に関する記述として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢3が正解です。人工知能基本計画（2026年7月14日閣議決定）は、人とAIが協働する社会を目指し、AIの進展に伴う雇用への影響を代替性と補完性の両面から調査・分析して包括的な対策を続けること、従業員や労働者へのAIのリ・スキリングを支援することなどを挙げています。肢1は誤りで、…
関連キーワード: AIとの協働・スキルの喪失・労働力不足・リ・スキリング
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- 正解済みまだ正解していませんQ21中級
AIをめぐる倫理上のその他の重要な価値に関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢1が不適切です。内閣府が公表している人工知能に関する国際的な規範等の一覧には、2024年の国連総会決議「軍事領域におけるAIと国際の平和及び安全」と、それに基づく事務総長報告書が挙げられています。軍事利用は国際的に議論されている論点です。肢2は正しく、AI事業者ガイドライン（第…
関連キーワード: 軍事利用・インクルージョン・人間の自律性・人間中心
- 正解済みまだ正解していませんQ22中級
ある企業がAIを使った新サービスを検討している。AI事業者ガイドライン（第1.2版）の「アジャイル・ガバナンス」に沿って、まずサービスがもたらしうる便益とリスクや社会的受容を分析した（環境・リスク分析）。次に行うこととして、最も適切なものはどれか。
解説: 肢4が正解です。AI事業者ガイドライン（第1.2版）の「AIガバナンスの構築」は、環境・リスク分析を踏まえて開発・提供・利用するか否かを判断し、行う場合はAIポリシーの策定などを通じてAIガバナンス・ゴールを設定するとし、そのゴールは各主体の存在意義や理念・ビジョンといった経営上…
関連キーワード: AIガバナンス・AIポリシー・アジャイル・ガバナンス・AIガバナンス・ゴール
- 正解済みまだ正解していませんQ23上級
AIガバナンスにおける監査・人間の関与・再現性に関するAからDまでの記述のうち、適切なものをすべて挙げた組合せはどれか。 A AI事業者ガイドライン（第1.2版）の別添は、AIマネジメントシステムが適切に機能しているかの評価を、その設計・運用から独立した専門性を持つ者（内部監査部門や外部の監査主体など）に担わせることを挙げている。 B 同別添は、外部の監査主体に評価を任せていれば、事業者が自ら社会的受容の情報を集めたりステークホルダーと対話したりする必要はないとしている。 C 人工知能基本計画（2026年7月14日閣議決定）は、Human in the loopを、人がAIのタスク実行の流れに直接関与する仕組みとして紹介している。 D 同別添は、生成AIのリスクは外部環境や技術動向によって変化し、再現性がなくエラーの原因も特定しにくいと指摘している。
解説: Aは適切です。AI事業者ガイドライン（第1.2版）の別添は、評価の行動目標として、AIマネジメントシステムの設計・運用から独立した専門性を持つ者（内部監査部門、関与していない開発者を加えた自己監査、外部監査主体など）によるモニタリングと継続的改善を挙げています。Bは不適切です。同…
関連キーワード: AIに対する監査・人間の関与・再現性・モニタリング
- 正解済みまだ正解していませんQ24中級
日本のAI政策に関する文書の説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢4が不適切です。AI法第13条に基づく指針（2025年12月19日人工知能戦略本部決定）は、事業者や国民などすべての主体によるAIの研究開発・活用の適正な実施について、自主的かつ能動的な取組を促すためのものです。AI法には罰則の規定もありません。肢1は正しく、同指針は研究開発機…
根拠・参照資料: 人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律第13条・第18条
関連キーワード: AI法・人工知能基本計画・AI事業者ガイドライン・ソフトロー
この科目の学習ポイントを読む
ぴよパスではG検定（ジェネラリスト検定）の問題を8カテゴリに分けています。AI倫理・AIガバナンスにはオリジナル予想問題を24問収録し、サイト内のG検定（ジェネラリスト検定）全180問の約13%を占めます。この割合は本試験の出題比率ではありません。このカテゴリの収録テーマにはAI事業者ガイドライン・プライバシー・アルゴリズムバイアス・ソフトローなどがあります。本試験の情報は合格率76.97%（2026年第5回・オンライン試験と会場試験の合計。受験者14,908名・合格者11,475名）・試験時間100分・受験料13,200円です。
回答後に解説を読み、分からなかった用語や手順をテキストで確かめてから解き直す使い方ができます。24問のうち3問には根拠・参照資料の情報があります。関連する用語や条件は、人工知能とその動向・機械学習の概要・ディープラーニングの概要などのカテゴリでも確認できます。模擬試験はPremiumの機能です。問題数・科目構成・制限時間は模試の開始画面で確認してください。
AI倫理・AIガバナンスの出題傾向 — 収録全24問の分析
ぴよパスに収録しているG検定（ジェネラリスト検定）「AI倫理・AIガバナンス」のオリジナル練習問題 全24問を集計した、実データに基づく傾向まとめです
難易度の構成
初級8問・中級11問・上級5問の全24問構成です。うち3問の解説には、根拠・参照資料を記載しています。
頻出テーマ (出題数の多い順)
- AI事業者ガイドライン4問
- プライバシー3問
- アルゴリズムバイアス3問
- ソフトロー2問
- ハードロー2問
次の科目へ
人工知能とその動向21 問プレミアム会員限定
8分野を横断して、知識の穴を見つける
オンライン試験とほぼ同じペース（1つあたり約41秒）で、技術分野から法律・倫理まで8分野を混ぜて解きます。JDLAは分野ごとの出題数と合格ラインを公表していないため、配分と70%の目安はぴよパスの設定です。
60問の短縮演習を始めるAI倫理・AIガバナンス — よくある質問
この科目の問題数・学習順序・出題比率・合格ラインの目安をまとめました
- G検定（ジェネラリスト検定）のAI倫理・AIガバナンスは何問用意されていますか？
- ぴよパスではG検定（ジェネラリスト検定）のAI倫理・AIガバナンスに全24問のオリジナル練習問題を用意しています。G検定（ジェネラリスト検定）の収録全180問のうち約13%です。回答後に解説を確認できます。初級・中級・上級のバッジは問題の難易度の目安で、解いた人の習熟度を示すものではありません。
- AI倫理・AIガバナンスはどんな順序で学習するのがおすすめですか？
- テキストで学んだ範囲や、確認したい用語の問題から取り組めます。迷う場合は一覧の先頭から数問解き、解説を読んでも分からない箇所をテキストで確認してください。問題番号は一覧内の順番です。ぴよパスではG検定（ジェネラリスト検定）の問題を8カテゴリ（AI倫理・AIガバナンス / 人工知能とその動向・機械学習の概要・ディープラーニングの概要・ディープラーニングの要素技術）に分けているので、関連する内容は別のカテゴリでも確認できます。
- AI倫理・AIガバナンスの問題数は、通常演習と模試でどう違いますか？
- AI倫理・AIガバナンスは、ぴよパスでG検定（ジェネラリスト検定）の問題を分けている8カテゴリの一つです。ぴよパスに収録しているAI倫理・AIガバナンスの問題数は24問 / 全180問で、収録全体の約13%にあたります。ぴよパスの模擬試験の基本設定では、AI倫理・AIガバナンスを全60問中8問（約13%）出題します。これは模試の配分であり、本試験の出題比率を示すものではありません。
- AI倫理・AIガバナンスで合格ラインを割らないためのコツはありますか？
- G検定（ジェネラリスト検定）の合格基準は「合格ラインと得点は公表されていません（JDLAの公式FAQ『合格ラインおよび得点については開示しておりません』）」です。科目別の条件は「技術分野・法律・倫理分野ごとの足切りの有無も公表されていません」です。サイト内のカテゴリ分けと本試験の科目区分は一致しない場合があります。AI倫理・AIガバナンスの正答率だけで合否を判断せず、間違えた問題の内容と、本試験で適用される基準を確認してください。