法倫理・リスク
透明性とは？
読み: とうめいせい英語: Transparency更新日: 2026-06-23
透明性とは、AIの利用目的、仕組み、制約、データの扱いなどを関係者に分かりやすく示す考え方です。
G検定AWS AI Practitioner
関連表記: 透明性 / Transparency
試験で問われるポイント
- 責任あるAIの指針として出ます。
- 利用者にAI利用を明示することも含まれます。
- 説明可能性や監査可能性と関係します。
具体例
チャット対応でAIが応答していることを利用者に明示する例があります。
混同しやすい点
- 内部実装をすべて公開することだけが透明性だと考える。
- 透明性は技術者だけの問題だと考える。
関連問題で復習
生成AIパスポート情報リテラシー・法倫理
説明可能性（Explainability）と透明性（Transparency）の違いに関する記述として最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner責任あるAIの指針
規制業界の企業がモデル選定にあたり、性能と透明性のトレードオフを検討しています。この関係の説明として最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner責任あるAIの指針
ある企業がモデルのバイアス分析と、モデル情報の文書化による透明性確保を進めています。この目的を支援する AWS の機能として適切なものを2つ選べ。
生成AIパスポート情報リテラシー・法倫理
GPAI（汎用AI）規制において透明性要件が厳格な理由はどれか。
生成AIパスポート情報リテラシー・法倫理
金融機関が融資判定AIを導入する場合、透明性が求められる主な理由はどれか。
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
ある企業が生成AIをカスタマーサポートの一次対応に導入します。設計として最も適切なものはどれですか。
AWS AI Practitioner責任あるAIの指針
責任あるAI(Responsible AI)を実践するうえで考慮すべき観点として適切なものを2つ選べ。
AWS AI Practitioner責任あるAIの指針
外部提供の基盤モデルを業務に採用する前に、適切な用途と制限を関係者へ共有したい企業があります。モデルカードやデータシートを整備する目的として最も適切なものはどれか。