この記事でわかること
この記事では、Microsoftが提唱する Responsible AI（責任あるAI）原則 について、AI-900（Azure AI Fundamentals）の試験範囲に沿って解説します。
Responsible AIとは何か
Responsible AIとは、
人や社会に悪影響を与えないよう、責任を持ってAIを設計・開発・利用する考え方
です。
AIは便利で強力な一方、使い方を誤ると、
- 差別的な判断
- 誤情報の拡散
- プライバシー侵害
といった問題を引き起こします。
そのためMicrosoftは、AI開発・利用における 6つの原則 を定めています。
MicrosoftのResponsible AI 6原則
Microsoftが定義するResponsible AIは、次の6つの原則から成り立っています。
① 公平性（Fairness）
AIは、
特定の人や集団を不当に扱ってはいけません
という原則です。
例えば、
- 性別
- 年齢
- 人種
によって不利な判断をするAIは問題があります。
AI-900では、 「データの偏りが不公平な結果を生む」 点がよく問われます。
② 信頼性と安全性（Reliability & Safety）
AIは、
想定された通りに安定して動作し、安全であること
が求められます。
誤作動や予期しない挙動が起きると、
- 業務停止
- 安全事故
につながる可能性があります。
AI-900では、 「AIは必ずしも100%正しいわけではない」 という前提理解が重要です。
③ プライバシーとセキュリティ（Privacy & Security）
AIは大量のデータを扱うため、
個人情報や機密情報を適切に保護する必要があります
。
- 不要なデータを収集しない
- アクセス制御を行う
- データを安全に保管する
といった対策が不可欠です。
④ 包摂性（Inclusiveness）
AIは、
できるだけ多くの人が使える設計であるべき
という考え方です。
例えば、
- 障害を持つ人
- ITに不慣れな人
でも利用できるAIが望ましいとされています。
⑤ 透明性（Transparency）
AIの判断は、
「なぜその結果になったのか」
を人が理解できる必要があります。
完全なブラックボックスAIは、
- 誤りの検証ができない
- 説明責任を果たせない
という問題があります。
⑥ 説明責任（Accountability）
AIの判断に対して、
最終的な責任を人間が持つ
という原則です。
「AIが決めたから仕方ない」
という姿勢は許されません。
AI-900では、 「AIは意思決定を支援する存在」 という位置づけが重要です。
AI-900試験での出題ポイント
- Responsible AIは6原則で構成される
- 公平性・透明性・説明責任は頻出
- 技術ではなく「考え方」を問われる
細かい定義暗記よりも、
「なぜこの原則が必要なのか」
を理解しておくと選択問題で迷いません。
まとめ
MicrosoftのResponsible AI原則は、
信頼されるAIを社会で使うための指針
です。
AI-900では、
- AIは万能ではない
- 人が責任を持って使う
という考え方が繰り返し問われます。
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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