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
- 正解済みまだ正解していませんQ25中級
米国NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF 1.0、NIST AI 100-1、2023年1月）のコアについて述べた次の文の（ 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。 「コアは4つの機能からなる。（ A ）は、組織にリスク管理の文化を根づかせ、方針・手続・体制を整える機能で、ほかの3つの機能に横断的に組み込まれる。（ B ）は、AIシステムに関わるリスクをとらえるための文脈を明らかにする機能で、その結果がリスクの分析・評価や対応の土台になる。」
解説: 肢3が正解です。NISTのAI RMF 1.0（NIST AI 100-1）は、コアをGovern・Map・Measure・Manageの4つの機能に分けています。Governはリスク管理の文化を育て、方針・手続・体制を整える機能で、ほかの3つの機能に横断的に組み込まれるとされま…
関連キーワード: AIガバナンス・NIST AI RMF・リスクマネジメント・リスクベースアプローチ
- 正解済みまだ正解していませんQ26上級
EUのAI法（Regulation (EU) 2024/1689）における汎用目的AI（GPAI）モデルの扱いについて、欧州委員会の解説ページ（2026年8月3日更新）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。欧州委員会のAI法の解説ページ（2026年8月3日更新）は、GPAIモデルは幅広いタスクをこなし、多くのAIシステムの基盤になりつつあり、高性能なモデルや広く使われるモデルはシステミックリスクをもちうるとしたうえで、提供者に透明性や著作権などのルールを課し、システ…
関連キーワード: ハードロー・EU AI法・汎用目的AIモデル・システミックリスク
- 正解済みまだ正解していませんQ27中級
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）第16条（調査研究等）の内容として、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16条は、調査研究を行う主体を国としています。国は、国内外の人工知能関連技術の研究開発・活用の動向に関する情報の収集（肢1）や、不正な目的又は不適切な方法による研究開発・活用に伴って国民の権利利益の侵害が生じた事案の分析とそれに基づく対策の検討（肢2）な…
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7条・第16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・AI法・調査研究・活用事業者
- 正解済みまだ正解していませんQ28初級
G7の広島AIプロセスで策定された「広島AIプロセス包括的政策枠組み」に含まれる国際指針と国際行動規範の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢2が正解です。総務省の広島AIプロセスのサイトは、包括的政策枠組みに「全AI関係者向けの広島プロセス国際指針」と「高度なAIシステムを開発する組織向けの広島プロセス国際行動規範」が含まれると説明しています。行動規範の前文は、最も高度なAIシステムを開発する組織の行動のための自主…
関連キーワード: 価値原則・広島AIプロセス・国際行動規範・ソフトロー
- 正解済みまだ正解していませんQ29初級
就職情報サイトを運営する事業者が、サイト上の閲覧履歴などをもとに学生が内定を辞退する確率を算出し、採用活動を行う企業に提供していたサービスについて、個人情報保護委員会は2019年12月に勧告などを行った。同委員会の公表資料に示された問題点の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。個人情報保護委員会の2019年12月4日の公表資料は、この事業者が、氏名の代わりにCookieで突合して特定の個人を識別しないとする方式で内定辞退率を算出し、提供先の企業では特定の個人を識別できることを知りながら、第三者提供の同意を得ずに提供していたとして、法の趣…
関連キーワード: プライバシー・プロファイリング・Cookie・第三者提供
- 正解済みまだ正解していませんQ30上級
差分プライバシー（Differential Privacy）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。DworkとRothの『The Algorithmic Foundations of Differential Privacy』は、差分プライバシーを、1人のデータの有無だけが異なる2つのデータベースに対して、仕組みの出力がほぼ同じ確率で生じることを求める定義とし…
関連キーワード: 差分プライバシー・プライバシー・ノイズ・プライバシー保護技術
- 正解済みまだ正解していませんQ31初級
スマートフォンの文字入力の予測モデルを、利用者の入力データを使って改善したい。このような場面で用いられる連合学習（Federated Learning）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。McMahanら（2016年に投稿された論文）は、プライバシーへの配慮が必要だったり量が多かったりする端末のデータを、データセンターに集めずに端末に残したまま、各端末で計算した更新を集約して共有モデルを学習する方法を連合学習と名付け、更新を平均する手法（Feder…
関連キーワード: 連合学習・プライバシー・分散学習・FederatedAveraging
- 正解済みまだ正解していませんQ32中級
個人情報保護委員会の「PIAの取組の促進について」（2021年6月30日）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。 「PIAは、個人情報等の収集を伴う事業を始めたり変えたりする際に、個人の権利利益が侵害されるリスクを低減・回避するため、（ A ）に影響を評価するリスク管理の手法である。その一般的なプロセスは、準備、リスクの特定・評価、（ B ）の3つに大別できる。」
解説: 肢3が正解です。個人情報保護委員会の「PIAの取組の促進について」は、PIAを、個人情報等の収集を伴う事業の開始や変更の際に、プライバシー等の個人の権利利益の侵害リスクを低減・回避するために事前に影響を評価するリスク管理手法と説明しています。一般的なプロセスは、実施の要否の検討や…
関連キーワード: PIA・プライバシー・バイ・デザイン・リスク評価・プライバシー
- 正解済みまだ正解していませんQ33中級
ある審査モデルの判定結果を、申込者のグループAとグループBで比べた。 グループA：100人のうち、陽性（承認）と予測されたのは40人。実際に基準を満たしていた人（正解ラベルが陽性）は30人で、そのうち陽性と予測されたのは24人。 グループB：50人のうち、陽性と予測されたのは20人。実際に基準を満たしていた人は25人で、そのうち陽性と予測されたのは15人。 公平性の基準のうち、グループ間で陽性と予測される割合をそろえる「独立性」と、真陽性率と偽陽性率をそろえる「分離」について、この結果から言えることとして、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。陽性と予測される割合は、A：40÷100＝0.4、B：20÷50＝0.4で等しく、独立性の条件を満たします。真陽性率（実際に陽性の人のうち陽性と予測された割合）は、A：24÷30＝0.8、B：15÷25＝0.6で異なります。Barocasらの『Fairness a…
関連キーワード: 公平性の定義・独立性・分離・真陽性率・アルゴリズムバイアス
- 正解済みまだ正解していませんQ34中級
SureshとGuttagの論文（2021年に国際会議EAAMOで発表された版）は、機械学習のライフサイクルの中で害が入り込む源を7つのバイアスに分けている。その説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢4が不適切です。SureshとGuttagの論文は、害の源を、歴史的・表現・測定・集約・学習・評価・運用（デプロイ）の7つのバイアスに分けています。肢4の、代理の指標がグループによって異なる精度で測られる問題は、測定のバイアスです。運用のバイアスは、モデルが解くはずの問題と実際…
関連キーワード: アルゴリズムバイアス・サンプリングバイアス・データの偏り・代理変数
- 正解済みまだ正解していませんQ35中級
ある会社は、画像分類モデルの学習を外部の事業者に委託した。納品されたモデルを、手元に取っておいた検証用データで確かめたところ、十分な精度が出た。このモデルに潜みうるバックドアの説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。BadNetsの論文（Guら, 2017年に投稿）は、学習を外部に委託したり学習済みモデルを流用したりする場合に、利用者の検証用データでは高い性能を示しながら、攻撃者が選んだ目印（トリガー）を含む入力にだけ誤った出力を返すバックドア付きのネットワークを作れることを…
関連キーワード: モデル汚染・データ汚染・バックドア攻撃・転移学習
- 正解済みまだ正解していませんQ36初級
AIセーフティ・インスティテュート（AISI）の「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド」（第1.10版・2025年3月）が説明するレッドチーミングとして、最も適切なものはどれか。
解説: 肢3が正解です。AISIの同ガイドは、レッドチーミングを、攻撃者がどのようにAIシステムを攻撃するかの観点で、AIセーフティへの対応体制及び対策の有効性を確認する評価手法と定義し、AIシステムの開発者や提供者が施した対策を攻撃者の視点から評価する手法だと説明しています。肢1は誤り…
関連キーワード: レッドチーミング・AIセーフティ・安全性・脆弱性
- 正解済みまだ正解していませんQ37中級
NISTの報告書（NIST AI 100-2 E2025）は、機械学習システムへの攻撃を、攻撃者がそのシステムについてどれだけ知っているかで3つに分けている。この分類の説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢4が不適切です。NISTの報告書（NIST AI 100-2 E2025）は、ホワイトボックス攻撃の前提は非常に強いとしながらも、それを分析する主な理由は、最悪の場合の攻撃者に対するシステムの脆弱性を確かめ、考えられる防御策を評価することにあると説明しています。肢1はホワイトボ…
関連キーワード: Adversarial Attack・ホワイトボックス攻撃・ブラックボックス攻撃・グレーボックス攻撃
- 正解済みまだ正解していませんQ38上級
顔の画像や動画の改ざん（ディープフェイク）を検出するためのデータセットとベンチマークを提案したFaceForensics++（Rösslerら, 2019年に投稿）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。FaceForensics++の論文は、Face2FaceとNeuralTexturesを、元の人物の同一性は保ったまま表情を操作する手法（顔の再演）に分類しています。人による判別の実験では、この2つは顔の置き換えのような大きな意味の変化を伴わず、わずかな痕跡し…
関連キーワード: ディープフェイク・フェイクニュース・改ざん検出・Face2Face
- 正解済みまだ正解していませんQ39初級
機械学習のデータセットやモデルを文書化する枠組みに関する説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。Gebruらの「Datasheets for Datasets」（2018年に投稿・2021年改訂）は、電子部品に仕様書が付くように、データセットにも作成の動機、構成、収集の過程、前処理、推奨される用途、配布、保守などを記した文書を添えることを提案しています。肢3…
関連キーワード: データの来歴・透明性・Datasheets for Datasets・Model Cards
- 正解済みまだ正解していませんQ40初級
総務省の「デジタル空間における情報流通の健全性確保の在り方に関する検討会 とりまとめ」（2024年9月）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。 「情報があふれるデジタル空間では、供給される情報の量に比べて人々の（ A ）や消費時間が希少になり、それらが経済的価値をもって市場で取引される。こうした経済モデルは、一般に（ B ）と呼ばれる。」
解説: 肢2が正解です。総務省の検討会のとりまとめ（2024年9月）は、デジタル空間が玉石混交で情報過多の状況になると、供給される情報量に比べて人々が支払えるアテンション（注目・関心）や消費時間が希少になり、それらが経済的価値をもって市場で流通する「アテンション・エコノミー」と呼ばれる経…
関連キーワード: アテンション・エコノミー・フィルターバブル・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Q41初級
機械学習を気候変動への対策に役立てる道筋を整理した論文「Tackling Climate Change with Machine Learning」（Rolnickら, 2019年に投稿）の内容として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢4が正解です。Rolnickらの論文は、気候変動への対処を、排出を減らす緩和と、避けられない影響に備える適応に分け、スマートグリッドなどの電力システムから災害への対応まで、機械学習が大きな効果をもちうる問題を、他分野と協力して取り組む課題として挙げています。肢2は緩和と適応の説…
関連キーワード: 気候変動・環境保護・緩和と適応・スマートグリッド
- 正解済みまだ正解していませんQ42中級
国際労働機関（ILO）が2023年に公表したワーキングペーパー「Generative AI and Jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality」の内容として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢3が不適切です。ILOのワーキングペーパー（2023年8月）は、分析の主な価値は正確な推計値ではなく、起こりうる変化の性質について得られる示唆にあると述べ、技術の進展に伴って新しく生まれる仕事は分析に含めていないとしています。肢1は正しく、生成AIの最も重要な影響は、職業を完全…
関連キーワード: AIとの協働・労働政策・拡張と自動化・生成AI
- 正解済みまだ正解していませんQ43中級
人間の自律性（人が自ら判断し決定すること）を守る観点から見た、EUのAI法（Regulation (EU) 2024/1689）の規律の説明として、欧州委員会の解説ページ（2026年8月3日更新）に照らして最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。欧州委員会の解説ページ（2026年8月3日更新）は、人々の安全や生活、権利への明白な脅威とみなされるAIシステムを許容できないリスクとして禁止し、その禁止行為の1つとして有害なAIによる操作と欺瞞を挙げています。人が自分で判断し決める自律性を損なう使い方を、最も重…
関連キーワード: 人間の自律性・EU AI法・リスクベースアプローチ・操作と欺瞞
- 正解済みまだ正解していませんQ44上級
AI事業者ガイドライン（第1.2版）の別添（2026年3月31日）が示すAIガバナンスの体制づくりに関する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 自社にとってのAI活用の便益とリスクを整理した資料は、外部への流出を防ぐため文書にはせず、口頭で経営層に伝える方法が挙げられている。 B 経営層への報告・共有の方法として、取締役会に対して責任を負うAI倫理委員会などの社内組織を設けることや、取組状況を取締役会で報告することが挙げられている。 C 取組事例では、「AI倫理影響評価」を、AIの処理速度や正解率といった技術的な性能を測るための指標として紹介している。 D 取組事例では、法務・開発・DE&I（多様性・公平性・包摂性）・事業部門などの合議を経て推進や改善を判断する、AI倫理審査の例が紹介されている。
解説: Aは不適切です。別添は、経営層への報告・共有の方法の例として、自社にとってのAI活用の便益とリスクを整理した資料の文書化と回覧を挙げています。Bは適切で、取締役会に対して責任を負うAI倫理委員会やAI倫理審査委員会などの社内組織の設置と、取組状況の取締役会での報告が例示されていま…
関連キーワード: AIガバナンス・倫理アセスメント・ダイバーシティ・AI倫理委員会
- 正解済みまだ正解していませんQ45中級
EUのAI法（Regulation (EU) 2024/1689）で高リスクとされるAIシステムについて、欧州委員会の解説ページ（2026年8月3日更新）の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 「履歴書の選別や信用スコアの算定などに使うAIは高リスク」とする記述が適切です。欧州委員会のAI法の解説ページは、健康・安全・基本的権利に深刻なリスクをもたらしうる用途を高リスクとし、採用での履歴書の選別や融資の信用スコアなどを例に挙げ、市場に出す前に、リスクの評価と軽減の仕組み…
関連キーワード: リスクベースアプローチ・ハードロー・EU AI法・高リスク
- 正解済みまだ正解していませんQ46中級
2021年11月の第41回ユネスコ総会で採択された「人工知能の倫理に関する勧告」の内容として、最も適切なものはどれか。
解説: 「人の生死に関わりうる決定については、最終的な判断を人間が下すべき」とする記述が適切です。文部科学省の仮訳によると、勧告は原則「均衡及び損害を与えないこと」の中で、取り消すことが困難な影響や生死に関わる決定では最終的な決定を人間が行うべきだとし、あわせてAIシステムを社会的なスコ…
関連キーワード: AI倫理・価値原則・人間の自律性・ユネスコ
- 正解済みまだ正解していませんQ47中級
個人情報保護委員会の「PIAの取組の促進について」（2021年6月30日）が示すPIA（プライバシー影響評価）の考え方として、最も不適切なものはどれか。
解説: 「個人関連情報は評価する範囲から外すのが望ましい」とする記述が不適切です。個人情報保護委員会の「PIAの取組の促進について」は、PIAでは個人情報保護法の遵守にとどまらない範囲も含めて対応することが重要だとし、対象の事業が個人関連情報を扱う場合にその影響を評価して対策を講じる取組…
関連キーワード: プライバシー・バイ・デザイン・PIA・個人関連情報・プライバシー
- 正解済みまだ正解していませんQ48中級
BuolamwiniとGebruの論文「Gender Shades」（2018年）が行った、商用の性別分類システムの評価に関する説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 「釣り合いをとった評価用データセットを新たに作り、組み合わせた4つのグループごとに精度を比べた」が適切です。論文「Gender Shades」は、IJB-AとAdienceの被写体が肌の色の明るい人に大きく偏っている（79.6％と86.2％）ことを示したうえで、性別と肌の色の釣り…
関連キーワード: データの偏り・サンプリングバイアス・アルゴリズムバイアス・Gender Shades
- 正解済みまだ正解していませんQ49中級
米国NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF 1.0、NIST AI 100-1）におけるAIのバイアスの捉え方として、最も適切なものはどれか。
解説: 「系統的、計算的・統計的、人間の認知的の3つに大別し、意図が無くても生じうる」とする記述が適切です。NISTのAI RMF 1.0（NIST AI 100-1）は、バイアスは人口構成の釣り合いやデータの代表性より広い問題だとして3つの大きな分類を挙げ、どれも偏見や差別の意図が無く…
関連キーワード: アルゴリズムバイアス・データの偏り・NIST AI RMF・公平性
- 正解済みまだ正解していませんQ50中級
Tramèrらの論文「Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs」（2016年）が示した、予測APIを通じたモデル窃取（モデル抽出）の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 「確信度の値を利用して、元のモデルとほぼ同じ働きで複製できる」とする記述が適切です。Tramèrらの論文は、予測APIが返す確信度を手がかりに、ロジスティック回帰・ニューラルネットワーク・決定木などをほぼ同じ働きで複製できることを示し、オンラインのサービスでも、BigMLでは決定…
関連キーワード: モデル窃取・モデル抽出・予測API・確信度
- 正解済みまだ正解していませんQ51上級
Goodfellowらの論文「Explaining and Harnessing Adversarial Examples」（ICLR 2015）の主張として、最も適切なものはどれか。
解説: 「主な原因を高次元での線形的なふるまいに求め、敵対的サンプルを高速に作る方法を導いた」が適切です。Goodfellowらは、非線形性や過学習に原因を求める従来の説明に対し、高次元での線形的なふるまいで敵対的サンプルは十分に生じると論じ、この見方から高速な生成法（fast grad…
関連キーワード: Adversarial Examples・Adversarial Attack・敵対的学習・FGSM
- 正解済みまだ正解していませんQ52中級
米国NISTの報告書（NIST AI 100-2 E2025）は、予測を行うAIシステムへの攻撃を、攻撃が行われる学習の段階や攻撃者の目的などの軸で分類している。この分類の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 「攻撃者の目的は、可用性の侵害、完全性の侵害、プライバシーの侵害の3つに分けられている」が適切です。NIST AI 100-2 E2025は、予測を行うAIへの攻撃を、学習の段階、攻撃者の目的、能力、知識の軸で整理し、目的をこの3つに分けています。「データ汚染攻撃は、運用の段階で…
関連キーワード: データ汚染・データ窃取・Adversarial Attack・NIST AI 100-2
- 正解済みまだ正解していませんQ53初級
米国のサイバーセキュリティ・インフラストラクチャー安全保障庁（CISA）が提唱する「セキュア・バイ・デザイン（Secure by Design）」の考え方の説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 「サイバーセキュリティの負担が、利用者や小規模な組織ではなく、技術の作り手に偏って…」が不適切です。CISAの「Secure by Design」のページは、負担が技術の作り手から離れ、消費者や小規模な組織の側に偏って負わされてきた現状を問題とし、新しいモデルが必要だとしています…
関連キーワード: セキュリティ・バイ・デザイン・CISA・多要素認証・サイバーセキュリティ
- 正解済みまだ正解していませんQ54初級
総務省の教材「生成AIはじめの一歩」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。 「意図的・意識的に作られたうその情報を（ A ）、勘違いや思い違いから広まった間違いの情報を（ B ）として区別する。生成AIは、特別な技術がなくても短い時間で本物と見分けにくい画像や記事を作れることや、裏付けのない回答をする場合があることなどから、両方を増やす原因になりうるとされている。」
解説: 「A：偽情報 B：誤情報」が適切です。総務省の「生成AIはじめの一歩」は、意図的・意識的に作られた虚偽を偽情報、勘違いや誤解から広まった間違いを誤情報と分け、生成AIの特性が両方を増やす原因になるとしています。原因として、特別な技術なしに短い時間でもっともらしい偽の画像や記事を作…
関連キーワード: フェイクニュース・ディープフェイク・フィルターバブル・偽情報
- 正解済みまだ正解していませんQ55中級
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）第13条に基づく「人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針」（2025年12月、人工知能戦略本部決定）における透明性の確保の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 「学習データの出所と生成物の説明可能性を合理的な範囲で確保し、出力の根拠とした情報を示す」が適切です。AI法第13条に基づく指針は、研究開発機関と活用事業者が特に取り組む事項に透明性の確保を挙げ、脚注で、AIの出力の際に根拠としたウェブサイトなどの情報を表示するとしています。「競…
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
関連キーワード: データの来歴・説明可能性・AI法・透明性
- 正解済みまだ正解していませんQ56初級
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）第18条に基づく人工知能基本計画（2026年7月14日閣議決定）が示す4原則と4つの基本的な方針の説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 「人とAIの役割分担を避け、産業や雇用の在り方の変化を最小限にとどめる」が不適切です。人工知能基本計画（2026年7月14日閣議決定）の第2章は、「AIと協働する」の方針として、人とAIが協働する社会に向けて産業や雇用の在り方、制度や社会の仕組みなどを継続的に変革し、人とAIの役…
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2項第1号
関連キーワード: AIとの協働・AIガバナンス・人工知能基本計画・人間力
- 正解済みまだ正解していませんQ57上級
米国NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF 1.0、NIST AI 100-1）が示す、信頼できるAIの特性と特性どうしの関係の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 「妥当で信頼できることを信頼性の必要条件として土台に置き、説明責任と透明性はほかの特性のそれぞれに関わる」が適切です。NIST AI 100-1（AI RMF 1.0）の第3章は、信頼できるAIの特性を図に示し、妥当で信頼できること（Valid and Reliable）を必要条…
関連キーワード: AIガバナンス・説明可能性・NIST AI RMF・信頼できるAI
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57問収録し、サイト内のG検定（ジェネラリスト検定）全435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プライバシー・アルゴリズムバイアス・フェイクニュース・ハード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。57問のうち6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57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57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18問・中級28問・上級11問の全57問構成です。うち6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)
- プライバシー8問
- アルゴリズムバイアス7問
- フェイクニュース5問
- ハードロー4問
- AI事業者ガイドライン4問
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人工知能とその動向51 問Premium 限定
本試験の規模にそろえて、8分野を通して解く
オンライン試験の案内（145問程度・100分）にそろえた145問・100分（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。100分を取れない日は、開始画面で41分の短縮演習も選べます。
145問の模擬試験を始める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57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435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57問 / 全435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145問中19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。