この記事でわかること
この記事では、AI-900（Azure AI Fundamentals）で頻出となる 公平性・透明性・説明責任 という3つの重要概念について解説します。
これらはまとめて Responsible AI（責任あるAI） の中核をなす考え方であり、試験だけでなく実務でも不可欠な視点です。
Responsible AIとは何か（おさらい）
Responsible AIとは、
AIを安全・公平・信頼できる形で利用するための考え方
です。
Azureでは、AIを導入する際に
- 人に害を与えないか
- 不公平な判断をしないか
- 結果を説明できるか
といった観点を重視しています。
① 公平性（Fairness）とは何か
公平性とは、
AIが特定の人や属性に対して不利・有利な判断をしないこと
を意味します。
なぜ公平性が重要なのか
AIは過去データから学習するため、 データに偏りがあると、その偏りをそのまま再現してしまいます。
その結果、
- 特定の性別だけ不利になる
- 特定の年齢層だけ評価が低くなる
といった問題が起こります。
AI-900試験ポイント
AIの公平性問題の多くは「データ由来」 である点を必ず押さえましょう。
② 透明性（Transparency）とは何か
透明性とは、
AIがどのように判断しているのかが、ある程度わかること
を指します。
なぜ透明性が必要なのか
AIが出した結果だけを見て、
「なぜこの結論になったのか分からない」
状態では、利用者は安心して使えません。
特に、
- 融資審査
- 採用判断
- 医療支援
のような分野では、判断理由の説明が不可欠です。
透明性＝完全に内部を理解することではない
AI-900では、
「すべての内部計算を説明できる必要はない」
点も重要です。
少なくとも、
- どんなデータを使っているか
- どんな目的で使われているか
が説明できれば、透明性は確保されていると考えます。
③ 説明責任（Accountability）とは何か
説明責任とは、
AIの判断や結果について、人や組織が責任を持つこと
を意味します。
AIが判断しても、責任は人にある
重要なポイントは、
「AIが決めたから責任がない」は通用しない
という点です。
AIを導入・運用しているのは人や企業であり、 最終的な責任も人が負います。
Azureが重視する考え方
Azureでは、
- 人が最終判断する仕組み
- AIの利用目的を明確にする
ことを強く推奨しています。
3つの関係性を整理する
| 概念 | ポイント |
|---|---|
| 公平性 | 偏った判断をしない |
| 透明性 | 判断の仕組みが見える |
| 説明責任 | 人や組織が責任を持つ |
この3つは独立しているのではなく、 互いに補完し合う関係 にあります。
AI-900試験対策まとめ
- 公平性＝偏りを減らす考え方
- 透明性＝AIの使われ方が分かること
- 説明責任＝最終責任は人にある
用語の意味だけでなく、 「なぜ必要なのか」 を理解しておくことが合格への近道です。
まとめ
AIは非常に強力な技術ですが、 使い方を誤ると社会に大きな影響を与えます。
そのため、
- 公平性
- 透明性
- 説明責任
を意識したResponsible AIの考え方が不可欠です。
AI-900を体系的に学びたい方へ
この記事は「AI-900試験対策」シリーズの一部です。
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