G検定 用語解説
AI倫理とは
AIの開発・利用に伴って何が望ましいかを検討する考え方の総称。公平性・透明性・プライバシーといった原則、トロッコ問題のような判断のジレンマ、技術的失業や自律型致死兵器など社会への影響まで扱う。人間中心のAI社会原則は、これを具体化した日本の基本方針の一つにあたる。
まず押さえる結論
AI倫理は、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 / AI社会原則と倫理
自動運転車が事故を避けられない状況で「誰の安全を優先するか」を判断させる場合などに引き合いに出される、犠牲を伴う選択を迫る倫理的ジレンマの思考実験はどれか。
正解は「トロッコ問題」である。事故を避けられず、誰の安全を優先しても犠牲が生じるという設問は、複数の人を救うために進路を切り替えるかを問う倫理的ジレンマの思考実験に対応する。これがトロッコ問題であり、自動運転の優先判断などAI倫理の文脈でも扱われる。シンボルグラウンディング問題は記号と実世界の意味の接続、信用割当問題は学習結果への寄与の割当て、フレーム問題は今考慮すべき事柄の切出しに関する問題である。いずれもAIの技術的・認知的課題であり、犠牲を伴う道徳的選択を迫る思考実験ではない。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / AIガバナンス
AI倫理で示された原則を、組織や社会の中で実際に機能させるための統治の仕組み全体を指す語として、最も適切なものはどれか。
正解は「AIガバナンス」である。設問の「統治の仕組み全体」が決め手になる。リスクベースアプローチは影響に応じて対策の強さを変える考え方、アジャイル・ガバナンスは環境変化に合わせて運用を見直す考え方であり、いずれも全体を運用するための手段である。プロファイリングは個人データから特徴を予測・評価する処理なので統治を指さない。組織の方針・体制・運用を包む上位概念か、その中で使う個別の考え方やデータ処理かという階層を確認すれば判別できる。統治の対象と進め方を分けて読む。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- AI倫理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、AI倫理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）