8. 法律・倫理・社会

Chapter 8

法律・倫理・社会の用語を順に解説します。

プライバシーと個人情報保護 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

プライバシーと個人情報保護とは AIで扱う個人データは利用目的、適法な根拠、必要最小限性、安全管理、本人の権利を考慮して扱います。 具体例 公開情報であることだけで無制限な再利用が許されるとは限らず、識別・再識別リスクも評価します。 もう少し詳しく この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。 似た用語を見分けるときは、誰が何を判断するのか、いつ実施するのか、成果物が何かを比較します。名称だけ

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著作権・特許・不正競争・契約 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

著作権・特許・不正競争・契約とは AIの開発・提供では学習データや生成物の著作権、発明の特許、不正競争防止、開発・利用契約の責任分担を個別に検討します。 具体例 技術的に取得可能であることと法的・契約上利用できることは別です。入力、学習、出力、提供の各段階を分けます。 もう少し詳しく この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。 似た用語を見分けるときは、誰が何を判断するのか、いつ実施するのか

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公平性・安全性・悪用防止・透明性 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

公平性・安全性・悪用防止・透明性とは 信頼できるAIでは不当な偏りの抑制、安全性、セキュリティ、悪用への対策、利用者への透明な説明を継続的に扱います。 具体例 単一の精度指標で公平性や安全性を証明することはできず、影響を受ける集団と利用状況ごとに評価します。 もう少し詳しく この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。 似た用語を見分けるときは、誰が何を判断するのか、いつ実施するのか、成果物が

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AIガバナンスと人間中心の価値 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

AIガバナンスと人間中心の価値とは AIガバナンスは方針、責任、リスク評価、監査、異議申立て、改善を組織的に運用し、人権、民主主義、環境、労働への影響を扱います。 具体例 原則を掲げるだけでなく、責任者、判断記録、監視指標、停止条件を定め、人が適切に介入できる状態を作ります。 もう少し詳しく この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。 似た用語を見分けるときは、誰が何を判断するのか、いつ実施

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個人データ | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

個人データとは個人情報保護法上、個人情報データベース等を構成する個人情報です。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内ではオンライン試験は100分・

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要配慮個人情報 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

要配慮個人情報とは人種、信条、病歴など、本人への不当な差別や偏見が生じ得るため配慮が必要な個人情報です。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内では

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匿名加工情報 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

匿名加工情報とは特定の個人を識別できず、元の個人情報を復元できないよう加工された情報です。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内ではオンライン試験

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仮名加工情報 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

仮名加工情報とは他の情報と照合しなければ個人を特定できないよう加工された情報です。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内ではオンライン試験は100

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著作物性 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

著作物性とは思想または感情を創作的に表現したものとして、著作権法の保護対象となる性質です。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内ではオンライン試験

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著作権の権利制限 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

著作権の権利制限とは一定の条件下で、権利者の許諾なしに著作物を利用できると定める規定です。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内ではオンライン試験

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営業秘密 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

営業秘密とは秘密として管理され、有用で、公然と知られていない事業上の情報です。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内ではオンライン試験は100分・

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特許の新規性 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

特許の新規性とは出願前に公に知られていないことを求める、特許を受けるための要件の一つです。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内ではオンライン試験

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独占禁止法 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

独占禁止法とは公正で自由な競争を促進するため、不当な取引制限などを規制する法律です。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内ではオンライン試験は10

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データガバナンス | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

データガバナンスとはデータの利用目的、権限、品質、保護、説明責任を組織として管理する仕組みです。学習のポイント法律・倫理・社会の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック:G2024#6以降 v1.4(2026-05-13更新、2026-08-01確認)。2026年の案内ではオンライ

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試験でのポイント

公式資料へのリンクと確認日を各記事に掲載しています。