ITパスポート 令和5年度 問34：system_strategyに関する問題

答えは c「bだけ」 です。

『人間中心のAI社会原則』は、その名のとおり『主役は人間。AIは人を助ける道具』という考え方。

だから、b『AIで人の基本的人権（人としての権利）を侵してはいけない』は正しい。

一方、a『人ではなくAIに判断を任せよう』は“人間中心”と逆なので×。c『まず一部の詳しい人だけ使えればいい』も、みんなが恩恵を受けるべきという原則に反するので×。

👉 覚え方：『人間中心＝人が主役・人権を守る・みんなに公平』。これに合うのはbだけ！

なぜこれが正解か

正解は c（bのみ）。『人間中心のAI社会原則』は、AIは人間の能力を補完し人々を豊かにする道具であるべきで、人間の尊厳・基本的人権を尊重するという理念に立つ。bの『AIの利用は基本的人権を侵すものであってはならない』はこの原則そのものであり正しい。

各記述の解説

• a：誤り。『人が判断・決定するのでなくAIが自律的に決定できるよう高度化』は、人間が最終的に判断・制御するという人間中心の考えに反する。
• b：正しい。憲法・国際規範が保障する基本的人権を侵さないことは中核原則。
• c：誤り。『まず高度な情報リテラシーを持つ者向けに実現』は、誰もが分け隔てなく恩恵を受けられるべき（包摂性・公平性）という原則に反する。

覚え方・ひっかけ注意

キーワードは『人間が主役・人権尊重・誰も取り残さない（包摂）』。『AIに任せる』『一部の人だけ先に』という表現は原則違反のサインと見抜く。

理論的背景

「人間中心のAI社会原則」は2019年3月に日本政府（統合イノベーション戦略推進会議）が決定した政策文書であり、AIが社会に広く普及する「Society 5.0」の実現に向けて、社会・国民・政府・企業それぞれが留意すべき基本理念を示すものである。中核となる3つの基本理念は（1）人間の尊厳が尊重される社会（Dignity）、（2）多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会（Diversity & Inclusion）、（3）持続性ある社会（Sustainability）の3点であり、これを実現するための7原則として「人間中心・教育・リテラシー・プライバシー確保・セキュリティ確保・公正競争確保・公平性・説明責任・透明性・イノベーション」が掲げられている。

記述aが誤りである根拠は「人間中心」原則の本質にある。同原則は「AIが自律的に判断・決定する」ことそのものを目標とするのではなく、「人がAIの利用方法を適切に判断・決定できるよう、人の能力を高める」方向を重視している。Human-in-the-loop（人間が意思決定ループに関与する）、Human oversight（人間による監視・制御）というコンセプトが中核にあり、自律的AIへの完全委任は原則に反する。記述cが誤りである根拠は「多様性・包摂（Inclusion）」原則に反するからである。デジタルデバイド（情報技術へのアクセス格差）を固定・拡大させる段階的導入は、「誰一人取り残さない」という包摂の理念と矛盾する。

実務での使われ方

AIガバナンスの国際的潮流として、EUのAI規制法（EU AI Act・2024年発効）は「リスクベースアプローチ」を採用し、AIシステムをリスクレベル（禁止・高リスク・限定リスク・最小リスク）に分類して異なる規制を適用する枠組みである。高リスクに分類されるAI（採用・信用スコアリング・重要インフラ制御など）には透明性・説明可能性・人間による監視の要件が課される。日本の人間中心原則と共通するのは「人間の監督と最終決定権の確保」という考え方である。

OECDのAI原則（2019年）やG7広島AIプロセスによる「広島AIプロセス包括的政策枠組み」（2023年）も、責任あるAIの国際基準として日本のAI政策に影響を与えている。生成AI（Large Language Model）の急速な普及を受けて、デジタル庁・経産省・総務省は2024年以降、生成AIの利活用と安全確保のためのガイドラインを相次いで公表しており、AIガバナンスは最もダイナミックに変化している政策領域の一つとなっている。

試験での位置づけ

近年のITパスポート試験では「AIに関する国内外の原則・規制・ガイドライン」の出題頻度が急速に高まっている。人間中心のAI社会原則はその筆頭であり、7つの原則の内容・記述の正誤判断が繰り返し問われている。合わせてAIの3階層（AI⊃機械学習⊃深層学習）・生成AI・LLM・責任あるAI・説明可能なAI（XAI）・AIバイアス・フェイクニュース対策などの概念も出題されている。

本問のような「記述の正誤組合せ問題」では、各原則のキーワード（人間中心＝人が最終決定、包摂＝誰も取り残さない）を素早く参照して各記述の適合性を判断するスキルが問われる。上位資格の基本情報技術者試験では、AIガバナンス・プライバシー保護技術（差分プライバシー・連合学習）・説明可能AI（SHAP・LIMEなど）といった技術面と制度面の両方が問われるようになっている。

選択肢の発展補足

記述a（「AIが自律的に判断・決定できるよう高度化」）が原則に反する理由をさらに掘り下げると、これは単なる役割の問題ではなく「責任の所在」の問題でもある。AIが自律的に下した決定に対して誰が責任を取るかという問いは、AIの法的人格・説明責任・事故補償制度の整備という未解決課題に直結している。人間中心原則における「人間が判断・決定する」という要件は、この責任の所在を人間に明確に留める意味でも重要である。

記述c（「まず高度な情報リテラシーを持つ者向けに実現」）が否定される背景には、技術格差による新たな社会的不平等の固定化リスクがある。過去の産業革命においても技術普及の初期段階ではリテラシーの高い富裕層のみが恩恵を享受し、格差が拡大した歴史がある。AIが同様の格差拡大要因になることへの警戒が、包摂性の原則として明文化されている。記述bは「憲法及び国際的な規範の保障する基本的人権を侵すものであってはならない」という否定的な制約として記されており、これがAIの開発・利用における最低限のレッドラインを示している。