ITパスポート 2026年問17

問題文

AIを利活用する上で留意すべき事項として、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。

a AIの意図しない動作によって、人間の生命や身体などに危害を及ぼす可能性 b AIの判断に差別的な内容が含まれる可能性 c AIの判断にプライバシーの侵害となる内容が含まれる可能性

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ア：a, b

イ：a, b, c（正解）

ウ：a, c

エ：b, c

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AIとは「人工知能（Artificial Intelligence）」の略で、データをもとに判断や予測を行う仕組みです。AIが出す結果は、人間が期待しない影響を及ぼす可能性があります。問題文の各項目を見れば、

いずれも現実に起こりうるリスクです。したがって、a、b、c のすべてを含む選択肢であるイが適切です。

各選択肢（a〜c）が「AIの利用で現実に生じ得る問題か」を一つずつ確認します。
- 「生命・身体への危害」は医療や自動運転、制御系で現実的なリスクです。
- 「差別」は学習データの偏りや設計の不備で起きます。
- 「プライバシー侵害」は個人データの不適切な利用や再識別で起きます。
どの組み合わせがすべての真のリスクを含むかを見ます。
a、b、c 全てを含む選択肢を選びます（＝イ）。

短い確認フロー：各項目を「あり得る？」と自問→全て「あり得る」なら全て含む選択肢を選ぶ。

「AIはソフトだから人に危害を与えない」
- ソフト（プログラム）でも、制御対象が機械や医療機器であれば物理的な被害が生じます。ソフトの判断が現実世界に影響する点を忘れないでください。
「差別はデータの偏りだけが原因」
- データ偏りだけでなく、目的設定や評価指標、運用方法（誰がどのように使うか）でも差別が発生します。
「プライバシーは名前や住所だけ」
- 行動履歴や位置情報、顔画像などから個人が特定されることもプライバシー侵害になります。匿名化が完全ではない場合もある点に注意が必要です。

バイアス（bias：偏り）はデータや設計に宿ります。たとえば就職選考のAIが過去の採用データを学習すると、過去に偏った採用があればその偏りを再現してしまいます。対策としては、データの多様化や公正性を測る指標の導入、結果の定期的な監査があります。
プライバシー対策の基本は「最小限のデータ収集」と「目的外利用の禁止」です。可能であれば匿名化や加工（例：顔のぼかし、集計のみ利用）を行います。
安全対策は「人間の監視（human-in-the-loop）」や「フェイルセーフ（故障時に安全側に倒す設計）」がよく使われます。自動化して良い場面と、人が判断すべき場面を区別するのが重要です。

Q1: AIが間違った判断をしたら誰が責任になりますか？
A1: 責任はケースバイケースです。製品やサービスの提供者、運用者、場合によっては設計者に責任が及ぶことがあります。法律や契約での責任分担、運用ルールの明確化が必要です。

Q2: 差別的な結果をどう見つければいいですか？
A2: 性別・年齢・人種などの属性ごとに結果を比較して、不均衡がないかを測定します。統計的な指標（例：誤判定率の差）を用いると客観的に確認できます。

Q3: プライバシーを守るための具体的な方法は？
A3: 必要最低限のデータ収集、データの匿名化やマスキング、アクセス制御、利用目的の明示と同意取得が基本です。

Q4: 小さなサービスでもこれらの対策は必要ですか？
A4: はい。規模にかかわらず、個人の安全・公平性・プライバシーは重要です。リスク評価と簡単なガバナンス（ルール作り）は必須です。

関連キーワード: AI倫理、バイアス（偏り）、プライバシー保護、説明可能性（Explainability）、リスクマネジメント、データガバナンス

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