リスクベースアプローチ
リスクベースアプローチは、AIの用途、対象者、影響度、失敗時の被害、利用環境に応じて管理の厳しさを変える考え方です。正解は、用途や影響度に応じて管理の厳しさを変える説明です。 (選択肢1が正しい)
正解の理由
リスクベースアプローチは、AIの用途、対象者、影響度、失敗時の被害、利用環境に応じて管理の厳しさを変える考え方です。正解は、用途や影響度に応じて管理の厳しさを変える説明です。
仕組み・頻出ポイント
- 採用、与信、医療、教育、公共サービスなど人の権利や機会に大きく影響する用途では、データ審査、説明、監査、人間の関与、モニタリングを厚くします。一方、低リスクな社内補助用途では、過剰な統制を避けつつ基本ルールを守ります。
- 法令・倫理・契約・技術対策を分けて考え、必要に応じて組み合わせることがAIガバナンスの基本です。
- 判断に迷う場合は、データの性質、利用目的、影響を受ける人、説明責任、監査可能性を確認します。
G検定で覚えるべきこと
G検定では、一律禁止でも、精度だけ見て法務確認を省くことでもありません。限られたリソースを高リスク領域に重点配分する、実務的なガバナンスの発想として覚えてください。
他の選択肢の評価
- 選択肢1: 正解です。問題の論点に対して最も適切な説明です。
- 選択肢2: この選択肢は論点がずれているか、対象となる法律・倫理原則の説明として不十分です。
- 選択肢3: 過度に断定的、またはリスク管理を否定しているため不適切です。AIガバナンスでは例外や運用条件を確認します。
- 選択肢4: この選択肢は論点がずれているか、対象となる法律・倫理原則の説明として不十分です。
追加の確認観点
確認観点としては、利用目的、対象者、影響の重大性、取り返しのつきやすさを評価することです。低リスク用途と高リスク用途を同じ手続きにすると、過不足のある管理になります。
結論として、この問題では「用語の定義」だけでなく、どの前提で使えるのか、どの誤解を避けるべきか、実務では何を確認するのかまで結びつけて理解することが重要です。