【G検定過去問風テスト】AIの挙動や判断を追跡！「トレーサビリティ」とは？
※本記事では、アフィリエイトプログラムより教材を紹介しています。
📝 問題
AIシステムにおいて、どのようなデータセットを使って学習し、だれがどのようなモデル構成やハイパーパラメータで開発・更新したのかといった履歴やログを記録し、後から追跡できるようにすることを何というか。最も適切な選択肢を1つ選べ。
- A）AIポリシー
- B）トレーサビリティ
- C）モニタリング
- D）倫理アセスメント
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- 正解: B）トレーサビリティ
💡 合格に近づく！徹底解説
- 重要度: ★★★
■ 1分で分かる！この問題の要点
- トレーサビリティは、AIの開発プロセスや利用データの履歴を「追跡可能」にする仕組みである。
- 万が一の不具合や予期せぬ挙動が発生した際の原因究明や説明責任（アカウントビリティ）の土台となる。
■ 初学者向け解説（例え話や背景）
「トレーサビリティ（Traceability）」は、食品の「トレーサビリティ（産地偽装がないか、どの農家が作ったかを追跡できる仕組み）」と同じイメージです。AIの世界でも、「このモデルはどうやって作られたんだっけ？」「どんなデータで学習させたんだっけ？」と後から追跡できなければ、不具合が起きたときに原因が分かりませんよね。開発の足あとをしっかり残しておくことが、ガバナンス上とても大切なのです。
■ 選択肢の解説
- A) AIポリシー（×）: 企業や組織がAIの開発・利用において遵守すべき基本理念や行動指針を明文化したものです。
- B) トレーサビリティ（○）: 学習データや開発履歴・ログを保存し追跡可能にする状態を指し、本問の正解です。
- C) モニタリング（×）: 稼働中のAIシステムの状態（データ、出力結果、精度など）を継続的に監視・追跡することを指します。
- D) 倫理アセスメント（×）: 企画・開発段階で倫理的リスクや社会的影響を事前に予測・評価するプロセスを指します。
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