ITパスポート 令和6年度 問12：system_strategyに関する問題

答えは a です。

この問題は「人間中心のAI社会原則」という国のルールの中の、“イノベーションの原則”ってどんな内容？と聞いています。

イノベーションとは「新しいものを生み出すこと」。だから答えは「人や知恵が自由に行き来して、新しいものがどんどん生まれるようにしよう」という内容（a）が正解。「国際化」「大学・企業の連携」「人材の移動」が、まさに“新しい価値を生む土台づくり”です。

👉 覚え方：イノベーション＝新しい価値を生む。だから「連携・人材の移動」。

ほかの選択肢：b 関係者が責任を分担＝公平性・説明責任の原則／c 利用者にきちんと説明＝透明性の原則／d 子どもにIT教育＝教育・リテラシーの原則。

なぜこれが正解か

正解は a。「人間中心のAI社会原則」のイノベーションの原則は、AIの発展で人も併せて進化できるよう、国際化・多様化を推進し、大学・研究機関・企業など官民の連携と、柔軟な人材の移動を促進することを掲げる。新たな価値創造の土台づくりがテーマで、aがその内容そのもの。

各選択肢の解説

• b AIの結果について関係者が分担して責任を負う＝公平性・説明責任及び透明性の原則（責任の側面）。
• c 利用事実やデータの取得・使用方法、結果の適切性を利用者に説明＝透明性（説明責任）の原則。
• d 情報弱者を生まないため幼児・初等中等教育でAI・情報リテラシー教育＝教育・リテラシーの原則。

覚え方・ひっかけ注意

7原則は「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・説明責任及び透明性／イノベーション」。イノベーション＝「連携・人材移動・国際化＝新価値創造の環境整備」と結びつけると、説明責任系（b・c）や教育系（d）と区別できる。

理論的背景

「人間中心のAI社会原則」は2019年3月に内閣府の「人間中心のAI社会原則検討会議」が策定した日本のAIガバナンスの基本指針であり、「AI社会原則」として7項目が定められている：①人間の尊厳原則（AIはすべての人の尊厳と自律を尊重）②多様性・包摂性の原則（多様な人々が享受できるAIの開発）③持続可能性の原則（地球環境・生態系との共存）④安全の原則（リスク管理・ハームの最小化）⑤公正競争確保の原則（特定企業への過度な集中を防ぐ）⑥公平性・説明責任・透明性の原則（公正な意思決定・説明責任・透明性）⑦イノベーションの原則（革新的技術・サービスの創出促進）。本問の問うイノベーションの原則の正解aは「AIの発展によって人も併せて進化するように、国際化や多様化を推進し、大学・研究機関・企業など、官民における連携と、柔軟な人材の移動を促進する」であり、「人材の流動性・国際連携・官民協力によるイノベーション促進」がこの原則の核心内容である。国連のAIガバナンス原則（UNESCO：AI倫理勧告2021年）や欧州のAI Act（2024年施行）と異なり、日本の原則は「禁止・規制」より「推進・共創」に重点を置いた方向性が特徴的である。

実務での使われ方

「人間中心のAI社会原則」は日本企業のAIガバナンス・倫理指針策定の参照文書として機能しており、多くの大手企業（トヨタ・NTT・Sony等）が自社のAI倫理ガイドラインをこの原則に基づいて整備している。イノベーション原則の実践として、官民連携のAI研究コンソーシアム（産総研・理研・大学連携）・スタートアップへのオープンイノベーション提供・AIエンジニアのキャリア流動性確保（副業解禁・外部人材活用）が推進されている。EU AI Act（2024年8月施行）との比較では、EU法が「高リスクAIシステムの適合性評価義務・透明性要件・禁止されるAI用途（社会スコアリング等）」を法的義務として規定するのに対し、日本の「人間中心のAI社会原則」は法的拘束力のないソフトロー（ガイダンス文書）である。この差がAI規制への産業界の関与・負担・イノベーション促進性の観点で日本の競争力にどう影響するかが政策議論の焦点となっている。

試験での位置づけ

「人間中心のAI社会原則」はITパスポートのAI・情報倫理・社会基盤分野で近年注目される出題テーマである。7原則の名称と各原則の内容を正確に1対1で対応させる問題、本問のように「ある原則の定義として正しい記述はどれか」を問う問題の両方が出題される。本問の4選択肢は「イノベーション原則（官民連携・人材流動・国際化）」「責任の原則（関係者が分担して責任を負う）」「公平性・説明責任・透明性原則（利用者への適切な説明）」「多様性・包摂性原則（情報弱者への教育）」という4原則の内容を並べた典型的な識別問題である。近年のAI規制強化トレンド（EU AI Act・NIST AI RMF等）とこれらを比較する出題形式も増加傾向にある。基本情報技術者ではAI倫理の国際動向（UNESCO AI倫理勧告・OECD AI原則・G7広島AIプロセス等）との比較、責任あるAI（Responsible AI）の具体的な要件（説明可能性・公平性・プライバシー保護・信頼性）まで問われる可能性がある。

選択肢の発展補足

選択肢bの「問題の特性に応じて関係者が分担して責任を負う」は「責任の原則」の内容に対応する。AIシステムの開発・提供・利用の各段階の関係者（開発企業・提供事業者・利用者・規制当局）が役割に応じて責任を分担する「責任の分散」概念はAIガバナンスの核心議論であり、EU AI ActやNIST AI RMFでもこの原則が採用されている。誰がAIの判断による被害に対して法的・倫理的責任を負うかという「AIの責任帰属問題」は、自動運転事故・医療AIの誤診・採用AIの差別などで実際に問われている重大な法的課題である。選択肢cの「AIを利用している事実やデータの取得・使用・結果の適切性についての利用者への説明」は「公平性・説明責任・透明性の原則」の内容に対応する。この「説明可能なAI（XAI: Explainable AI）」の要求は、EUのGDPR第22条（自動化された意思決定に対する説明を受ける権利）にも反映されており、ブラックボックスなAIへの対抗手段として技術・法規制の両面で重要性を増している。選択肢dの「幼児教育・初等中等教育でのAI活用・情報リテラシー教育」は「多様性・包摂性原則」の実践内容に対応し、デジタルデバイド（情報格差）を解消してすべての人がAIの恩恵を受けられる社会の実現を目指す原則である。日本の小学校プログラミング必修化（2020年〜）・中学・高校での情報教育強化がその具体的政策的実装と言える。