G検定 用語解説
フェイクニュースとは
事実に基づかない虚偽の情報やニュースそのものを指す語。人物の映像・音声を合成する技術であるディープフェイクや、似た意見が反響し増幅するエコーチェンバーとは、内容そのものか、生成技術か、拡散の仕組みかという点で区別する。
まず押さえる結論
フェイクニュースは、G検定の「大項目10 AI倫理・AIガバナンス」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
×データバイアスとアルゴリズムバイアスの区別（偏りの原因がデータ側かアルゴリズム側か）。
×フィルターバブル（アルゴリズムによる個人化で偏る）とエコーチェンバー（同じ意見が集団内で増幅）の混同。
×AI事業者ガイドライン・AI新法・EU AI Act・OECD AI原則・広島AIプロセスの主体と性質の取り違え（指針か法律か、国内か国際か）。
関連する確認問題
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / バイアスと信頼性
閉じたオンラインコミュニティで同じ主張が反復され、参加者の確信が互いに強化された。この現象はどれか。
この事例では「似た意見を持つ集団内で主張が反響・増幅しているか」を確認すると、エコーチェンバーに絞れる。正解は「エコーチェンバー」である。SNSなどで自分と似た意見を持つ人々ばかりが集まる閉じた環境の中で、同じ意見が反響（エコー）するように繰り返し共有され、特定の意見が増幅・強化されていく現象を指す。「フェイクニュース」は虚偽の情報そのものを指す語であり、意見が閉じた環境で反復・増幅される仕組みを指す語ではない。「ドロップアウト」はニューラルネットワークの学習時に一部のユニットを確率的に無効化して過学習を防ぐ手法であり、SNS上の意見の偏りとは無関係な学習手法である。「転移学習」はあるタスクで学習した知識を別のタスクに転用する学習手法であり、これも意見の増幅・強化とは異なる論点である。フィルターバブルはアルゴリズムによる情報提示の偏りを指す近い概念だが、本問は人々の集まりの中での意見の反響・増幅を問うている点でエコーチェンバーが対応する。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / バイアスと信頼性
深層学習（敵対的生成ネットワークなど）を用いて、実在する人物があたかも実際には行っていない発言や動作をしているかのような偽の映像・音声を作り出す技術はどれか。
正解は「ディープフェイク」である。深層学習や敵対的生成ネットワークなどを用い、実在人物が実際にはしていない発言や動作をしているような偽の映像・音声を合成する技術がディープフェイクである。プロファイリングは個人データから本人の特徴や傾向を予測する処理で、メディアを合成しない。ハルシネーションは大規模言語モデルなどが事実でない内容をもっともらしく生成する現象である。フェイクニュースは虚偽の情報やニュースという内容を指し、それを作る特定の映像・音声合成技術の名称ではない。媒体、生成方法、対象が実在人物かを照合して選ぶ。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / バイアスと信頼性
SNSなどで、自分と似た意見を持つ人々ばかりが集まる閉じた環境の中で同じ意見が繰り返し共有され、特定の意見が増幅・強化されていく現象を何というか。
正解は「エコーチェンバー」である。SNSなどで自分と似た意見を持つ人々ばかりが集まる閉じた環境の中で、同じ意見が反響（エコー）するように繰り返し共有され、特定の意見が増幅・強化されていく現象を指す。「フェイクニュース」は虚偽の情報そのものを指す語であり、意見が閉じた環境で反復・増幅される仕組みを指す語ではない。「ドロップアウト」はニューラルネットワークの学習時に一部のユニットを確率的に無効化して過学習を防ぐ手法であり、SNS上の意見の偏りとは無関係な学習手法である。「転移学習」はあるタスクで学習した知識を別のタスクに転用する学習手法であり、これも意見の増幅・強化とは異なる論点である。フィルターバブルはアルゴリズムによる情報提示の偏りを指す近い概念だが、本問は人々の集まりの中での意見の反響・増幅を問うている点でエコーチェンバーが対応する。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- フェイクニュース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、フェイクニュース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）