G検定 用語解説
オープン・イノベーションとは
自社の技術・知見だけに頼らず、社外の企業や大学など外部の資源を積極的に取り入れて新しい価値を生み出す考え方。
まず押さえる結論
オープン・イノベーションは、G検定の「大項目7 AIの社会実装に向けて」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-03。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×CRISP-DM（進め方の枠組み）とPoC（概念実証）の役割の取り違え。
×データリーケージ（学習・評価データに正解情報が混入する事故）の見落とし。
×説明可能AI（XAI）・公平性・透明性など、近い概念の取り違え。
関連する確認問題
大項目7 AIの社会実装に向けて / AIの説明性・公平性
融資審査AIの判断について、なぜ否決されたのかを利用者や監査担当者に説明できるようにする観点として最も適切なものはどれか。
正解は「説明可能AI（XAI）」である。説明可能AI（XAI）は、AIの判断理由や根拠を人が理解できる形で説明するための考え方で、融資審査のように説明責任が問われる場面で重要になる。データリーケージは評価時に本来使えない情報が混入する問題、オープンデータは公開データ、GPUは計算資源であり、判断理由の説明という観点ではない。 説明責任を支える具体的なモデル解釈技術を問う。データリーケージは情報混入事故、オープンデータは公開条件、GPUは計算装置である。特徴寄与度や局所説明などで判断理由を説明可能にするのがXAIである。
大項目7 AIの社会実装に向けて / AIの説明性・公平性
採用AIが特定の属性の応募者に不利な判断をしないかを確認する観点として最も重要なものはどれか。
正解は「公平性」である。公平性は、AIの判断が特定の属性や集団に不当に不利な結果をもたらさないかを考える重要な観点である。クラウドは計算資源の利用形態、WebスクレイピングはWeb上のデータ収集、データの収集はプロジェクト工程であり、判断の偏りを評価する観点そのものではない。 評価対象がインフラやデータ工程ではなく、集団間の判断結果であると確認する。クラウドは計算形態、スクレイピングとデータ収集は取得工程である。属性別の採用率や誤り率などを比較し不当な偏りを点検するのが公平性の観点である。
大項目7 AIの社会実装に向けて / AIプロジェクトの進め方
AI導入に合わせて、既存の業務手順や役割分担そのものを見直し、業務プロセスを再設計する取り組みはどれか。
正解は「BPR」である。BPRは業務プロセスを抜本的に見直して再設計する取り組みであり、AI導入では単にモデルを作るだけでなく業務側の設計も重要になる。PoCは実現可能性の検証、A/Bテストは施策比較、WebスクレイピングはWeb上のデータ収集である。 変更範囲を見分ける。PoCは小規模検証、A/Bテストは施策比較、Webスクレイピングはデータ収集である。個別作業の自動化だけでなく業務プロセス全体を根本から組み替えるのがBPRである。担当者、承認経路、入力と出力まで再定義する点が、単なる個別作業の自動化との違いになる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- オープン・イノベーションを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、オープン・イノベーションに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）