AI倫理まとめ（G検定対策）は頻出論点を整理して得点力につなげる学習テーマです。この記事では仕組み・役割・使いどころを押さえ、G検定で問われる判断ポイントとひっかけポイントを解説します。

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まず結論

  • G検定のAI倫理は「3本柱」で整理すると強い

    • 公平性（Fairness）
    • 説明可能性（Explainability / XAI）
    • プライバシー（Privacy）

  • 技術そのものより 社会への影響と扱い方 が問われる

直感的な全体像

AI倫理は、

「AIを使っても、人が不利益を受けないか？」

という視点で考えます。

  • 正しい結果でも
  • 公平でなければNG
  • 説明できなければNG
  • 個人情報を侵害すればNG

① 公平性（Fairness）

何が問題になる？

  • 特定の属性だけ不利になる
  • 学習データの偏りが原因

例

  • 採用AIが特定の性別を排除
  • 顔認識が特定人種で誤認識

対策の考え方

  • データの偏りを減らす
  • 属性ごとの性能を評価

② 説明可能性（Explainability / XAI）

なぜ必要？

  • なぜその判断になったのか分からない
  • ブラックボックス問題

代表的な考え方

  • XAI（Explainable AI）
  • モデルの判断根拠を人に説明

注意点

  • 説明性 ↑ → 知的財産リスク ↑

③ プライバシー（Privacy）

関連キーワード

  • 個人情報
  • 仮名加工情報
  • 匿名加工情報

重要な切り分け

  • 社内利用 → 仮名加工情報
  • 外部提供 → 匿名加工情報

G検定ひっかけポイント

  • ❌「精度が高ければ倫理的に問題ない」→ 誤り
  • ❌「説明できるAIは常に安全」→ 誤り
  • ❌「匿名化すれば何でもOK」→ 誤り

まとめ（試験直前用）

  • AI倫理は 公平性・説明可能性・プライバシー
  • 技術より社会的影響を見る
  • 法務分野とセットで覚える

👉 次は 法務・倫理ひっかけ問題集（総集編） に進むと完成です。

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