AIの知識AIの しくみと 判断
学ぶ データで 答えが かわるデータの かたよりと AIの 答え
AIの答えは、学んだデータの影響を受けます。学んだデータにかたよりがあると、答えもかたよることがあります。答えを見たときに、何を考えればよいかを知ろう。
- 説明
- 1:26（7場面）
- 問題
- 3問
公開
やってみよう
自分で考えてから、答えをひらきましょう。
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1赤い りんごの 写真ばかりで 学んだ AIに 青りんごを 見せると、どう なりやすいですか。「必ず りんごと 分かる」「りんごと 分かりにくい ことが ある」「自分で 色を 学びなおす」から えらぼう。
ヒント
AIが 学んだ 写真は、どんな りんごでしたか。
答え
「りんごと 分かりにくい ことが ある」です。学んだ データに 青りんごが 少なかったので、りんごだと 分かりにくい ことが あります。
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2バイアスの 説明に 合う ものは、「データの かたよりで 答えも かたよる こと」「AIが いつも 公平に なる しくみ」「AIの 計算が おそく なる こと」の どれですか。
ヒント
りんごの 例を 思い出そう。
答え
「データの かたよりで 答えも かたよる こと」です。AIは、学んだ データの かたよった 見方を、そのまま くり返して 答える ことが あります。
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3AIの 答えを 見た ときの 考え方として 合う ものは、「AIの 答えだから 公平だと 考える」「だれかに 不公平じゃ ないかを 考える」「多い 例に 合う 答えを そのまま 使う」の どれですか。
ヒント
国の ガイドラインは、人が 判断に 入る ことが 大切だと して います。
答え
「だれかに 不公平じゃ ないかを 考える」です。AIの 答えが いつも 公平とは かぎりません。だれかに 不公平じゃ ないか、ほかの 見方は ないかを 考えましょう。
この単元のことば
- かたより
- 多い ものと 少ない ものが あって、どちらかに よって いる こと
- バイアス
- データや 考え方の かたより。AIの 答えが かたよる もとに なる
- 公平
- だれかを 理由も なく 得や 損に しない こと
おうちの方へ
- この回は、学習データにかたより（バイアス）があるとAIの出力もかたよることを、作った例（赤いりんごばかりで学んだAIと青りんご、ある仕事の人の写真）で説明しています。実際にあった事例ではありません。文部科学省「初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン（Ver.2.0）」は、生成AIのリスクとして「大量のデータに潜む偏見や差別等のバイアスをそのまま再生成すること」をあげ、学習データやプロンプトなどによってバイアスが含まれうることに留意し、公平性を欠くことがないよう人間の判断を介在させる必要があるとしています（p.5・p.11。2026年10月23日に確認）。
- AIの答えは、たくさんのデータから計算したもので、それ自体が公平さを保証するものではありません。お子さんと、ニュースや身の回りで見かけるAIの答えについて、「だれかに不公平じゃないかな」「ほかの見方はないかな」と話してみてください。