AIガバナンスのPDCA
AIガバナンスは一度方針を作って終わりではなく、方針策定、リスク評価、実装、監視、インシデント対応、改善を継続的に回す活動です。正解は、方針策定、リスク評価、実装、監視、改善を継続的に回す説明です。 (選択肢1が正しい)
正解の理由
AIガバナンスは一度方針を作って終わりではなく、方針策定、リスク評価、実装、監視、インシデント対応、改善を継続的に回す活動です。正解は、方針策定、リスク評価、実装、監視、改善を継続的に回す説明です。
仕組み・頻出ポイント
- AIはリリース後も、データ分布の変化、性能劣化、利用者行動の変化、法令・ガイドライン更新、新たな攻撃手法にさらされます。そのため、ログ、評価指標、アラート、定期レビュー、モデル更新、教育、責任者の明確化が必要です。
- 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、公開後に監視しない、ログを残さない、社会動向を確認しないという選択肢は不適切です。ガバナンスは文書ではなく運用であり、PDCAとして改善し続ける点を覚えてください。
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: 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。
追加の確認観点
確認観点としては、リリース後の性能劣化、データ分布の変化、苦情、事故、法令改正を継続的に見直すことです。AIガバナンスは一度のチェックリストではなく、運用しながら改善する仕組みです。
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。