法倫理・リスク
透明性とは？
読み: とうめいせい英語: Transparency更新日: 2026-06-23
透明性とは、AIの利用目的、仕組み、制約、データの扱いなどを関係者に分かりやすく示す考え方です。
G検定AWS AI Practitioner
関連表記: 透明性 / Transparency
試験で問われるポイント
- 責任あるAIの指針として出ます。
- 利用者にAI利用を明示することも含まれます。
- 説明可能性や監査可能性と関係します。
具体例
チャット対応でAIが応答していることを利用者に明示する例があります。
混同しやすい点
- 内部実装をすべて公開することだけが透明性だと考える。
- 透明性は技術者だけの問題だと考える。
関連問題で復習
G検定AI倫理・AIガバナンス
AIの透明性を確保する際の考慮として最も適切なものはどれか。
G検定AI倫理・AIガバナンス
融資審査AIを運用する企業が、透明性とアカウンタビリティを高める対応として最も適切なものはどれか。
生成AIパスポート情報リテラシー・基本理念とAI社会原則
AIの透明性と説明可能性の違いとして、最も適切なものはどれか。
G検定AI倫理・AIガバナンス
第三者データで学習したブラックボックスAIの透明性を改善する対応として最も適切なものはどれか。
G検定AI倫理・AIガバナンス
国内外のAIガイドラインに共通して示される考え方として、空欄に最もよく当てはまるものはどれか。 人間中心、安全性、公平性、透明性、（ ）などを、リスクに応じて実装する。
AWS AI Practitioner責任あるAIの指針
責任あるAI(Responsible AI)を実践するうえで考慮すべき観点として適切なものを2つ選べ。
AWS AI Practitioner責任あるAIの指針
ある企業がモデルの用途や制限をステークホルダーへ共有し、監査に備えたいと考えています。この目的に最も適したものはどれか。
Cloud Digital LeaderGoogle CloudのAI活用
AIを用いた利用申請の審査で、誤った判断への異議申立てを受け付ける運用を設計しています。説明責任を具体化する施策として最も適切なものはどれですか。