生成AIアドバイザー認定試験 第6課題 AIと人間の役割分担 予想問題と解説
生成AIアドバイザー認定試験「第6課題 AIと人間の役割分担」の予想問題を5問収録しています。各問を解説つきで掲載し、全問は演習画面で解けます。公式シラバスの範囲で作成しています。
この章の要点
第1章 AIと人間の協働モデル（AI=支援、人間=最終判断）・第2章 説明可能性（Explainability）の重要性・第3章 AIによる意思決定支援と人間の責任・第4章 労働市場への影響（新しい職業・職域の登場）などを扱う分野です。全5問（基礎2問・標準3問）を収録しています。
- 第1章 AIと人間の協働モデル（AI=支援、人間=最終判断）
- 第2章 説明可能性（Explainability）の重要性
- 第3章 AIによる意思決定支援と人間の責任
- 第4章 労働市場への影響（新しい職業・職域の登場）
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、問題数・難易度・確認点は当サイトが集計・編集。 一次情報確認日: 2026-10-04。
試験概要（公式）確認しておきたいポイント
当サイトの作問時に観察した、取り違えやすい論点です（公式の統計ではありません）。
- 最終判断をAIに任せる、または人間の確認を不要とする選択肢を選ぶこと。協働モデルは、AIが支援し、人間が最終判断を行う分担である。
- 説明可能性を、処理速度やコスト削減の話と取り違えること。説明可能性は、AIがなぜその結果を出したのかを人が理解し、確かめ、説明できることを指す。
- 労働市場への影響を、仕事がすべて変わらない、またはすべてなくなると極端に考えること。新しい職業・職域が登場し、AIを使いこなす力や判断力が求められる。
よくある質問
Q第6課題 AIと人間の役割分担は何問収録されていますか？
現在5問を収録しています。内訳は基礎2問・標準3問です。
Q第6課題 AIと人間の役割分担の頻出論点は何ですか？
第1章 AIと人間の協働モデル（AI=支援、人間=最終判断）・第2章 説明可能性（Explainability）の重要性・第3章 AIによる意思決定支援と人間の責任・第4章 労働市場への影響（新しい職業・職域の登場）などが出題対象です（当サイト収録問題に基づく編集部集計）。
Q間違えた問題はどう復習すればいいですか？
誤答した選択肢のどこがずれていたかを解説で確認し、関連用語がある場合は用語集で定義に戻ってから再演習することをおすすめします。
AIと人間の協働モデルとして、最も適切なものはどれか。
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正解は「AIは判断の材料を支援として用意し、最終判断は人間が行う」である。AIと人間の協働モデルは、AIが支援、人間が最終判断という分担で考える。AIの出力には誤りが含まれることがあるため、人間が内容を確かめ、責任を持って判断する必要がある。最終判断までAIに任せる形や、出力を常に正しいとして確認を省く形は、誤りに気づく機会をなくす。AIを使わない形も、役割を分けて組み合わせる協働にはならない。AIは支援、人間は最終判断という分担で覚えておくとよい。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第6課題 第1章 AIと人間の協働モデル、2026-10-04確認）
AIにおける「説明可能性（Explainability）」の説明として、最も適切なものはどれか。
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正解は「AIがなぜその結果を出したのかを、人が理解し説明できること」である。説明可能性は、AIが出した結果の理由を人が理解し、他の人にも説明できることを指す。結果の理由が分からないと、その結果を信頼してよいか人が判断できず、問題が起きたときに原因をたどることもできない。処理速度の表示、料金の説明、開発に使った言語の公開は、いずれも結果が出た理由の説明ではないため、説明可能性には当たらない。着目点は理由である。理由を人が理解できるかどうかを見るとよい。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第6課題 第2章 説明可能性（Explainability）の重要性、2026-10-04確認）
AIの提案をもとに業務上の判断をするとき、責任の考え方として、最も適切なものはどれか。
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正解は「AIの提案は参考として使い、判断をして結果に責任を負うのは、それを採用した人や組織である」である。意思決定支援では、AIは判断の材料を提供する役割にとどまり、最終判断は人が行う。そのため、提案を採用して判断した結果への責任も、採用した人や組織が負う。AIは責任を負う主体ではなく、開発した会社だけが責任を負うわけでもない。責任がどこにもない状態では、問題が起きたときに対応できない。AIは支援、責任は人という分担で覚えておくとよい。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第6課題 第3章 AIによる意思決定支援と人間の責任、2026-10-04確認）
生成AIの普及が労働市場に与える影響についての考え方として、最も適切なものはどれか。
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正解は「AIを活用する新しい職業や職域が登場し、人にはAIを使いこなす力や判断する力が求められる」である。生成AIの普及は、仕事の進め方を変え、AIを活用する新しい職業や職域を生み出す。そのため、人にはAIを使いこなす力や、結果を確かめて判断する力が求められる。すべての仕事が変わらずに残るという見方は、新しい職業の登場という変化を無視している。AIが普及しても学ぶ必要がなくなるわけではなく、影響を受けるのも開発者に限られず、さまざまな職種に及ぶ。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第6課題 第4章 労働市場への影響（新しい職業・職域の登場）、2026-10-07確認）
AIにおける説明可能性（Explainability）が重要とされる理由として、最も適切なものはどれか。
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正解は「AIの判断の根拠を人が理解し、結果を確かめたり、利用者に説明したりできるようにするため」である。説明可能性とは、AIがなぜその結果を出したのかを、人が理解できる形で示せることをいう。判断の根拠が分かれば、結果が適切かを人が確かめられ、影響を受ける人にも説明できる。これは、AIが支援し人間が最終判断を行う協働の前提にもなる。処理速度や利用料の話ではなく、判断の理由が分からなくてよいとする考え方も、説明可能性が求められる理由と正反対である。
https://www.joho-gakushu.or.jp/seisei-ai-advisor/naiyou.php （第6課題 第2章 説明可能性（Explainability）の重要性、2026-10-07確認）