生成AIアドバイザー認定試験 第5課題 リスクと限界、倫理・著作権・情報管理 予想問題と解説

正解は「数値や固有名詞のような重要な内容は、公式の資料など別の情報源で確かめてから使う」である。ハルシネーションとは、生成AIがもっともらしい文章で事実と異なる内容を出力することを指す。文章が流暢でも、長くても、同じ回答が繰り返されても、内容の正しさは保証されない。そのため、利用者が重要な内容を別の情報源で確かめてから使うことが基本の対応になる。流暢さや長さを根拠に信頼する選択肢は、この性質を見落としている。生成AIの回答は、利用者が確かめる前提で使う。

https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第5課題 第1章 ハルシネーション、2026-10-04確認）

正解は「個人を特定できる情報を除いたり、入力してよい範囲か社内のルールを確かめたりしてから使う」である。顧客の氏名や住所は個人情報にあたり、外部の生成AIサービスへ入力すると、情報の漏えいにつながるおそれがある。入力する前に、個人を特定できる情報を除くか、入力してよい範囲を社内のルールで確認することが基本の対応である。名簿をそのまま貼る、機密情報を多めに入れる、内容は残らないと決めつけるといった対応は、いずれも情報管理の考え方に反する。

https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第5課題 第6章 個人情報・機密情報の入力禁止ルール、2026-10-04確認）

正解は「生成AIの知識は、学習に使われたデータの範囲に限られるため、最新の出来事は反映されていない場合がある」である。生成AIは学習に使われたデータをもとに回答するため、学習後に起きた出来事は知識に含まれていないことがある。これが知識の更新限界である。最新の情報が必要な内容は、生成AIの回答をそのまま信じず、公式の発表など別の情報源で確かめる必要がある。質問の瞬間に情報を取り込むという説明や、数日で忘れるという説明、常に最新だという説明は、この限界を正しく表していない。

https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第5課題 第2章 知識の更新限界、2026-10-04確認）

正解は「生成AIの回答は材料として使い、内容は自分でも確かめ、自分で考える機会を残す」である。生成AIの回答に頼りきると、回答の誤りに気づけなくなったり、自分で考える力が育ちにくくなったりするおそれがある。これが過度依存のリスクである。回答を判断の材料として使い、内容を自分でも確かめ、考える機会を残せば、依存を避けながら生成AIを活用できる。回答だけで決める、経過を確かめない、自分の知識は不要と考える、といった対応は、いずれも判断を生成AIに預けきる形であり、リスクを減らすどころか高めてしまう。

https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第5課題 第4章 過度依存のリスク、2026-10-04確認）

正解は「学習データの偏りなどによって、特定の人や集団が不利に扱われないように配慮すること」である。公平性は、AIの出力や判断が、特定の人や集団に不利益をもたらさないようにする考え方である。学習データに偏りがあると、その偏りが出力に反映されるおそれがあるため、配慮が求められる。仕組みや判断の理由を分かるようにすることは透明性、問題が起きたときに誰が責任を負うかは責任の論点であり、公平性とは別の原則である。件数の報告も公平性の説明にはならない。

https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第5課題 第7章 AI利用における倫理原則、2026-10-04確認）

正解は「実在の人物の顔や声を、本物のように見せかけて合成した偽の映像や音声」である。ディープフェイクは、本物と見分けにくい偽のコンテンツを指す。フェイクニュースとあわせて、生成AIの悪用リスクとして整理される。データの暗号化は情報管理の技術、情報を人が確かめる作業は偽情報への対策の例、回答の長さの調整は別の機能であり、いずれもディープフェイクそのものの説明ではない。本物と見分けにくい偽のコンテンツという点が、判断の決め手になる。見た目や音声が本物らしくても、そのまま信じず、出どころを確かめる姿勢が求められる。

https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第5課題 第8章 悪用リスク、2026-10-04確認）

正解は「何が正しいかを自ら批判的に吟味することや、倫理的に何が望ましいかを判断すること」である。批判的思考や倫理判断は、生成AIが不得意な領域とされる。そのため、何が正しいかの吟味や、倫理的に望ましいかの判断は、人が担う必要がある。要約、案出し、表の作成は得意な作業であり、不得意な領域の説明にはならない。生成AIの出力をそのまま採用せず、内容が正しいか、倫理の面で問題がないかは、最後に人が確かめる必要がある。業務では、要約や案出しはAIに任せ、採用するかどうかの判断と結果への責任は人が持つ、という分担で考えると整理しやすい。

https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第5課題 第3章 AIが不得意な領域（批判的思考、倫理判断）、2026-10-04確認）

正解は「既存の著作物に似ていないかを確認し、利用するサービスの利用規約も確かめてから公開する」である。生成・利用段階では、出力物が既存の著作物に似ていると、著作権侵害のおそれがある。そのため実務でのチェック・管理ポイントとして、公開前に類似の有無を確認し、利用するサービスの利用規約も確かめる。AIが作ったから問題ないと考えて確認を省く、他人の著作物を無断で入力する、有名な作品に似せて作らせる、といった対応は、いずれも侵害のリスクを高める行為である。

https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第5課題 第5章 著作権侵害のリスク（学習データ・出力物の取扱い）、2026-10-04確認）