【G検定対策講座】第6回：【補講②】新シラバス対応：AIガバナンス・法規制の最新動向

本授業では、これまで学んってきた法律や倫理の土台の上に、最新のシラバスで一気に配点が高くなった「AIガバナンスと国際的な法規制の動向」を分かりやすく解説します。

確認問題を交えながら、複雑な法解釈やガバナンスの重要概念をすっきりと整理し、試験での失点を防ぐ確実な実戦力を養います。

【この授業で学べること】

• 組織がAIを適切に管理するための「AIガバナンス」の定義と主要な構成要素
• 国際的なAI規制の基準となる「EU AI Act」の4段階のリスク分類と開示義務
• G7で合意された「広島AIプロセス」の目的と、安全性テストや電子透かし導入などの提言内容
• 日本の著作権法第30条の4（情報解析のための利用）における「AI学習」と「AI出力」の法的な違い
• フェイクニュースやプライバシー漏洩のリスク対策、およびAIの判断根拠を可視化する「説明可能AI（XAI）」の手法
• 実運用後に生じるデータの性質変化（データドリフト・コンセプトドリフト）を監視する重要性

【授業構成】

• イントロダクション
  • 補講②の狙いと、第4回（法律・倫理）からの発展性
• AIガバナンスの必要性とリスクの類型
  • なぜ組織的なルール管理が必要なのか
  • 4つのリスク類型（バイアス、プライバシー、安全性、セキュリティ）
• AI倫理・規制の国際動向
  • EU AI Actによる4段階のリスク分類（禁止／高／限定／最小リスク）
  • 広島AIプロセスにおける開発者向け行動規範
  • 日本のAI事業者ガイドラインとアプローチの特徴
• 生成AI時代の法的課題とリスク対策
  • 著作権法第30条の4の条文解釈（AI学習と生成物出力の別問題）
  • AI生成物の著作権の有無をめぐる議論（人間の創作的関与）
  • 生成AIの利用に伴う個人情報保護リスクと社内ポリシー
  • フェイクニュース・ディープフェイクへの対策技術（電子透かし、C2PA）
• 安全な運用のための技術とモニタリング
  • 説明可能AI（XAI）の必要性と代表的手法（SHAP、LIME、Grad-CAM）
  • モデルの品質管理（データドリフト・コンセプトドリフトの監視）
• 補講② 総仕上げ問題演習＆解説
  • 最新の法規制・ガバナンスに関する確認問題の解答と解説