【G検定】倫理アセスメントとは？AIのリスクを事前に評価するプロセスをわかりやすく解説
「このAI、世に出して本当に大丈夫か?」——技術的に動くかどうかではなく、倫理的に問題がないかを体系的に評価するのが倫理アセスメントです。差別やプライバシー侵害といったリスクは、リリース後に発覚してからでは取り返しがつきません。G検定では、AIガバナンスを構成する評価プロセスとして問われるキーワードです。
【G検定】AIに対する監査とは？独立した立場でAIをチェックする仕組みをわかりやすく解説
「AIはちゃんとルールどおりに作られ、運用されているのか?」——それを開発チーム自身の自己申告ではなく、独立した立場から体系的に検証するのが「AIに対する監査」です。会計監査がお金の流れをチェックするように、AI監査はAIシステムとその開発・運用プロセスをチェックします。G検定ではAIガバナンスを支える仕組みの1つとして登場するキーワードです。
【G検定】ダイバーシティとは？AI開発に多様な視点を取り入れる意義をわかりやすく解説
「AIの偏りを減らしたければ、まず作り手の顔ぶれを多様にせよ」——ダイバーシティは、AIガバナンスの文脈では単なる職場の話ではなく、AIの品質と公平性を左右する実践的な仕組みとして登場します。G検定では「なぜ開発チームの多様性がAIの公平性につながるのか」という因果関係が問われるキーワードです。
【G検定】AIポリシーとは？組織のAI活用方針を定める文書をわかりやすく解説
企業や組織がAIを開発・利用するとき、「うちはAIをこういう考え方で使います」と対外的・対内的に示す文書がAIポリシーです。AIガバナンスの節の入り口となるキーワードで、監査や倫理アセスメントなど他のガバナンス手段の土台になる存在として押さえましょう。
【G検定】NAS(Neural Architecture Search)とは？ネットワーク構造の自動設計を解説
何層にするか、どんな層をどうつなぐか——ニューラルネットワークの構造設計は、長らく専門家の経験と勘に頼る職人芸でした。その設計プロセス自体をAIに探索させてしまおう、というのがNAS(Neural Architecture Search)です。「学習の自動化」の次に来た「設計の自動化」として、MnasNetやEfficientNetといった成果モデルとセットで理解しましょう。