教育における人工知能の責任ある使用
175 分

コース

8モジュール

目次

1

コースの説明学習目標

2 責任ある AI
1.0 人 間 と A I の イ ン タ ラ ク シ ョ ン に 関 す る ガ イ ド ラ イ ン
1.1 人 間 と A I の イ ン タ ラ ク シ ョ ン に 関 す る ガ イ ド ラ イ ン
1.2 「Microsoft Responsible AI Standard」入 門

5 公平性
2.0 A I に お け る 公 平 性
2.1 教 育 の 公 平 性 の 確 保

7

信頼性と安全性
3.0 教 育 の 公 平 性 の 確 保
3.1 教 育 に お け る 信 頼 性 と 安 全 性 の 確 保

9プライバシーとセキュリティ
4.0 A I 使 用 の た め の 技 術 的 保 護
4.1 A I 活 用 に お け る 人 間 中 心 の ガ バ ナ ン ス

11 包 括 性
5.0 A I の 包 括 性
5.1 ア ク セ シ ビ リ テ ィ を 向 上 さ せ る A I の ユ ー ス ケ ー ス

13 透 明 性
6.0 A I の 透 明 性
6.1 A I の 透 明 性 の 確 保

目次

目次

15 ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ
7.0 A I 活 用 に お け る ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ の 理 解
7.1 A I シ ス テ ム の ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ を 確 保 す る 目 的
7.2 責 任 あ る A I シ ス テ ム の 設 定

17 ト レ ー ナ ー と 学 習 者 向 け 責 任 あ る A I の 適 用
8.0 生 成 A I の 責 任 あ る 使 用 に 関 す る ト レ ー ナ ー 向 け ア ク テ ィ ビ テ ィ
8.1 生 成 的 A I の 責 任 あ る 使 用 に 関 す る 学 習 者 向 け ア ク テ ィ ビ テ ィ

22 解 答30 参 考 文 献

目次

コースの説明
このコースでは、責任を持って人工知能（AI）を使用するために必要な知識を学習します。公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、アカウンタビリティという AIの 6 つの原則を深く考察します。AIテクノロジーが急速に進歩していくなかで、その社会的な影響と責任ある使用について理解することが欠かせません。

学習目標
このコースでは:教育における AIの影響を理解し、この知識を責任ある学習体験の開発に応用します。
AIの教育への潜在的な影響を検証し、ケース スタディを通して責任ある AIを採用します。

前提条件
なし
10 分
責任ある AI
10 分
公平性
10 分
信頼性と安全性
10 分
プライバシーとセキュリティ
10 分
包括性
10 分
透明性
10 分
アカウンタビリティ
105 分
トレーナーと学習者向け責任ある AIの適用

教育における人工知能の責任ある使用

1

モジュール 1: 責任ある AI
このモジュールでは、責任ある AIについて簡潔かつ包括的に紹介します。
このモジュールを完了すると:責任ある AIの導入を支配する原則を理解します。
AIシステムを安全かつ生産的に統合するのを促進するガイドラインの洞察を得ます。

1.0
責任ある AIの原則の概要
すべての学習者に力を与える AIシステムの公平性、安全性、透明性の高い利用を確実にするには、教育の文脈で責任ある AIの原則を理解することが欠かせません。この動画では、公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、アカウンタビリティという責任ある AIの 6 つの基本原則を学習します。

コース 4: 教育における人工知能の責任ある使用「責任ある AIの原則の概要」を必ずご視聴ください。

責任ある AIの原則の概要

1.1
人間と AIのインタラクションに関するガイドライン
AIシステムはテクノロジーを使用した働き方を変革し、新たな可能性と利便性をもたらしています。これらのシステムは、仕事にダイナミックな要素をもたらすことができますが、このダイナミズムが時に不測の事態を引き起こす場合があります。AIエクスペリエンスがポジティブで人間中心になるよ
う に 、 Microsoft は 人 間 と A I の イ ン タ ラ ク シ ョ ン に 関 す る ガ
イドラインを確立しました。
このガイドラインでは、管理権限をあなたに残したまま、あなたの価値観、目標、注意が尊重された、有意義なAI活用エクスペリエンスを作成するための推奨事項が提供されています。ガイドラインは、4 つのカテゴリに分類されています。

教育における人工知能の責任ある使用

2

初期

インタラクショ
ン中

問題発生時

長期

1

2

システムが実行可能な作業を明確化。

システムが実行可能な作業をどの程度
うまくできるか
を明確化。

3

4

5

6

コンテキストに基づいてサービスを計測。

コンテキストに関連した情報を表示。

関連する社会規範に適合。

社会的バイア
スの軽減。

7

8

9

10

11

効率的な起
動をサポート。

効率的な終了をサポート。

効率的な修
正をサポート。

疑わしい場合はサービスを精査システムの動
作理由を明確
化。

12

13

14

15

16

17

18

最近のインタラクションを記憶。

ユーザーの行動から学習。

慎重に更新・
適応。

きめ細かなフィードバックを奨励。

ユーザーの行動の結果を伝
達。

グロ_バル
コントロ_
ルを提供。

그_ザ_
に变更を
伝達。

出 典 : Microsoft（ 2 0 2 3 年 ) 。 人 間 と A I の イ ン タ ラ ク シ ョ ン に 関 す る ガ イ ド ラ イ ン 。
a. 1 番 目 の カ テ ゴ リ ー は 、 期 待 値 の 設 定 に つ い て で す 。 ま ず 、 シ ス テ ム が 実 行 可 な 作 業 と 、 そ の 作 業 をどの程度上手にできるかを明確にしなければなりません。この明確化は、AIシステムの限界と、AIシ
ステムがどの程度うまく実行できそうかを理解するのに役立ちます。
b. 2 番 目 の カ テ ゴ リ は コ ン テ キ ス ト に つ い て で す 。 導 入 す る A I シ ス テ ム は 、 社 会 的 か つ 文 化 的 に 適
切で、コンテキストに関連した、タイムリーなサービスを提供し、社会的バイアスを軽減する必要があります。
c. 3 番 目 の カ テ ゴ リ は 、 シ ス テ ム に 問 題 が 発 生 し た 際 の 計 画 に つ い て で す 。 A I 搭 載 シ ス テ ム が 不 正 確
なサービスを提供した場合、容易に終了して修正できる必要があります。
d. 4 番 目 の カ テ ゴ リ は 、 時 間 を か け た 学 習 に つ い て で す 。 導 入 し た A I シ ス テ ム を 教 育 で き な け れ ば な
りません。これは、きめ細かなフィードバックを提供することによって実現されます。AIシステムがモニターする内容とその動作方法のカスタマイズを可能にするグローバル コントロールが必要です。また、システムは、機能更新時にユーザーに通知する必要があります。

1.2「Microsoft Responsible AI Standard」入 門
技術の進歩により、人工知能は私たちの日常生活に欠かせないものになりました。AIは数多くの機会と可能性を拓いていますが、有害な事象を引き起こす可能性のあるエラーも発生しがちです。これらの潜在的なリスクからユーザーを保護するには、AIの開発と利用をより有益かつ公平な結果に導くのに役
立 つ 実 用 的 な ガ イ ド ラ イ ン が 必 要 で す 1。
「Microsoft Responsible AI Standard」 は 、 よ り 高 性 能 で 、 よ り 信 頼 で き る A I を 開 発 す る た め の 取 り 組 み の1つのステップとして作成されました。作成においては、いくつかの側面が考慮されました。ガイドラインは、 開 発 者 や ユ ー ザ ー が 従 え る よ う に 具 体 的 、 明 確 、 実 行 可 能 に な っ て い ま す 。 こ の 「Standard」は 、 こ れ ま
で AI環境を支配してきた高レベルの取り組みを超えるところに焦点を合わせていて、人間とその目標を設計の中心に置く、より実践的な取り組みを提供しています。これにより、公平性、信頼性と安全性、
プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、アカウンタビリティなどの価値観すべてが確実に組み込ま
れ る よ う に な っ て い ま す 1。

教育における人工知能の責任ある使用

3

「Responsible AI Standard」は 、 A I シ ス テ ム が 責 任 あ る A I の 原 則 を 念 頭 に 置 い て 構 築 ・ 実 装 さ れ て い る かどうかを判断するためのフレームワークとして作成されました。これには、2 つの重要な側面から成ります:
1. 目 標目標または結果とは、AIシステムを作成する際に達成しなければならない条件です。これらの目標は、「アカウンタビリティ」のような大きな概念を、影響評価、データ ガバナンス、人間による監視など、いくつかの重要な実行可能な項目に分解するのに役立ちます。
2. 要 件
そして、各目標は、一連の要件で構成されています。これらの要件は、AIシステムがシステムのライフサイクルを通して確実に目標を達成できるように、チームが講じなければならない措置になります。
上記の 2 つの側面に加えて、この基準では、人々が要件を効果的かつ効率的に導入するのに役立
つツールとリソースも提供されています。これには、ベスト プラクティス、チェックリスト、テンプレート、トレーニング モジュール、ケース スタディが含まれています。
目 標 と 要 件 は す で に 非 常 に 詳 細 に な っ て い ま す が 、 「Responsible AI Standard」 は 進 化 し 続 け ま す 。 こ れは、社内外の関係者からのフィードバックや新しい研究・洞察に基づいて定期的に更新されます。AI
システムの開発を継続的に監視・測定し、学習したベスト プラクティスとこれらの既存のガイドラインを比較するには、AIシステムのユーザーおよび作成者からの貢献が必要になります。

追加資料
学習の旅を続けるには、以下にアクセスしてください。
https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2019/01/Guidelines-for-Human-AI-Interacti
on-camera-ready.pdf
https://www.microsoft.com/ja-jp/ai/responsible-ai?activetab=pivot1:primaryr6
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/guidelines-for-human-ai-interaction-design/
https://medium.com/microsoft-design/guidelines-for-human-ai-interaction-9aa1535d72b9
https://medium.com/microsoft-design/ai-guidelines-in-the-creative-process-807b6d31cda2
https://www.microsoft.com/en-us/ai/responsible-ai#:~:text=%5BSolution%5D%20Responsible%20AI%20in%20Microsoft%201%20Put%20responsible,responsible%20AI%20through%20our%20work%20w
ith...%20See%20More
https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE5cmFl

教育における人工知能の責任ある使用

4

モジュール 2：公平性
このモジュールでは、どのようにAIシステムがそれを利用する人々と公平にやり取りし、似たような人々のグループ間で公平なやり取りを確保すべきかを、簡潔かつ包括的に見ていきます。
このモジュールを完了すると:公平性を AIシステムに適用する方法を理解します。
教育分野で AIツールを利用する際に公平性を確保する方法を認識します。

2.0
AIにおける公平性
AIシステムの公平性を定義する際に考慮すべき点の 1 つは、さまざまな人々のグループに対してどの程度システムがうまく動作するかです。システム全体の性能を確認することができますが、システムの1 つ以上のコンポーネントの性能に絞って調査すると役に立つ場合があります。研究によると、パリテ
ィに重点を置いた意識的な取り組みがなされていない場合、AIシステムのパフォーマンスは、人種、民族、言語、性別、年齢などのグループや重なり合うグループ間の違いにしばしば左右される可能性があ り ま す 14。
AIシステムのそれぞれのサービスと機能は異なり、システムがコンテキストに完全には一致しない場合や、
ユース ケースに必要なすべてのシナリオはカバーできない場合があります。それゆえ、さまざまな人口統計
グループのユーザーでテストを行うなどして、ユース ケースが反映された実世界のデータを使用して AIシス
テムのエラー率を評価しなければなりません。徹底的に評価を行うことで、AIシステムが公平で、害をもたら さ な い こ と を 保 証 で き ま す 2。 A I に よ っ て 引 き 起 こ さ れ る 3 種 類 の 一 般 的 な 害 は 、 以 下 の と お り で す 。
a. 割 り 当 て の 害AIシステムが人々に機会やリソースを供与または留保するために使用され、属する人口統計グループに基づいて人々に異なる推奨を行う場合、割り当ての害が生じます。たとえば、教育機関は、応募
書類、履歴書、その他のデータを審査するのに、ますます AIシステムを使用しています。教育機関がバイアスのある過去のデータを使用して AIシステムを訓練すると、意図せずに既存の差別的な選択
慣 行 が 残 っ て し ま う 可 能 性 が あ り ま す 3。 男 性 の 学 習 者 が 主 な 教 育 機 関 が 過 去 の デ ー タ に 基 づ い て シ
ステムを訓練すると、女性の応募者よりも男性の応募者が有利になり、その結果、男女格差が残り
続 け る こ と に な る 可 能 性 が あ り ま す 4。
b. サ ー ビ ス 品 質 の 害
A I シ ス テ ム の 有 効 性 が 変 動 す る と 、 サ ー ビ ス 品 質 の 害 が 発 生 し ま す 3,4。 た と え ば 、 顔 認 識 シ ス テ ム は、特定の人口統計グループの個人を誤認したり、認識に失敗したりする場合があります。これは、シ
ステムの訓練に使用されたデータセットに多様性が不足していたため、人種や性別によってシステムの動作が異なる場合に起こり得ます。これにより、法執行機関やセキュリティ アプリケーションでの誤認などの重大な結果が引き起こされる可能性があります。
c. 表 現 の 害
AIシステムの出力に一部のグループの人々をステレオタイプ化したり、品位を傷つけたりするようなコンテンツが含まれている場合、または出力があるグループの人々を十分に表現できていない場合、表現の害が発生します。これは、AIが特定の性別、人種、民族を特定の特性、役割、行動に有害な方法で関連付ける場合に発生する可能性があります。たとえば、ある自動広告推奨システムは、有色
人 種 に よ り 多 く の 犯 罪 歴 調 査 広 告 を 推 奨 し て い た こ と が 判 明 し ま し た 5。 こ れ に よ り 、 特 定 の グ ル ー プの人々に対するより高いレベルの差別につながる可能性があります。

AI

教育における人工知能の責任ある使用

5

2.1
教育の公平性の確保
AIシステムは、背景、アイデンティティ、状況に関わらず、あらゆる人に対して公平・公正である必要があります。AIシステムが指導方法、学習方法、課題の完了方法について助言する場合、いかなるグループの人々に対しても有利または不利にならないようにする必要があります。AIがより多くのトレーナーや教育機関に導入されるにつれて、教育の質と成果だけでなく、AIによる意思決定の影響を受ける人々の 幸 福 に も 大 き な 効 果 を 及 ぼ す 可 能 性 が あ る た め 、 A I で は 公 平 性 の 確 保 が 非 常 に 重 要 で す 6。
導入している AIシステムの公平性を確保するために、すべきことは以下のとおりです。
a. A I シ ス テ ム の 目 的 、 範 囲 、 意 図 さ れ た 用 途 を 理 解 す る 。 「 シ ス テ ム は ど の よ う な 問 題 を 解 決 し よ う としているのか？」「システムは誰の役に立つのか？」「システムは誰に害を及ぼす可能性があるか？」「システムが意図されていない、または無責任な方法でどのように使用される可能性があるか？」な
ど の 質 問 を 自 問 し て く だ さ い 6。
b. 多 様 な 人 々 と 協 調 し 、 シ ス テ ム を 導 入 す る 。 導 入 チ ー ム は 学 習 者 コ ミ ュ ニ テ ィ の 多 様 性 を 反 映 し 、 異なる背景、経験、教育、視点を持つ人々が含まれるようにしてください。これは、システムのパフォーマン ス と 効 果 に 影 響 を 与 え る 可 能 性 の あ る 盲 点 や パ フ ォ ー マ ン ス の 問 題 を 回 避 す る の に 役 立 ち ま す 6。
c. デ ー タ の ソ ー ス 、 構 造 、 代 表 性 を 調 査 し て 、 デ ー タ セ ッ ト 内 の バ イ ア ス を 検 出 ・ 排 除 す る 。 デ ー タ はAIシステムの基盤です。そのため、データの収集からデータ モデリング、運用までの作成のあらゆる段階で、既存の社会的・体系的な不平等がデータに反映される可能性があります。データが正確
か つ 完 全 で 、 関 連 性 が あ り 、 学 習 者 コ ミ ュ ニ テ ィ を 代 表 し て い る こ と を 保 証 す る 必 要 が あ り ま す 6。
d. 機 械 学 習 ア ル ゴ リ ズ ム に お け る 社 会 的 バ イ ア ス を 特 定 す る 。 こ れ に は 、 導 入 し て い る A I シ ス テ ム の透 明 性 と 完 全 性 を 向 上 さ せ る ツ ー ル と テ ク ニ ッ ク を 適 用 す る 方 法 を 用 い ま す 。 Azure OpenAI Service
によって提供されるモデルなどの事前構築済みのモデルを使用すると、バイアスを回避するのに役立ちます。また、AIシステムが提供する結果にも注意して、パフォーマンスの問題がないかどうか注意深
く A I シ ス テ ム を 監 視 し 続 け る 必 要 が あ り ま す 6。
e. 人 間 に よ る レ ビ ュ ー と 分 野 の 専 門 知 識 を 活 用 す る 。
AIによる結果の意味と影響を理解できるようにチームをトレーニングしてください。特に、AIが人々に関する重大な決定を下すのに使用される場合はなおさらです。AIを使用する意思決定は、常に内容領域専門家によるレビューを組み合わせる必要があります。
AIはコパイロットとして使用する必要があります。AI
は、仕事をより良く、より迅速に行うのに役立つテクノロジーですが、依然としてある程度の監督が必要にな り ま す 6。
f. ベ ス ト プ ラ ク テ ィ ス を 調 査 ・ 採 用 す る 。 A I シ ス テ
ムにおける社会的・体系的なバイアスを検出、防止、対処するために他の教育機関や企業が使用しているベスト プラクティスから学習することを検討 し て く だ さ い 6。
追加資料
学習の旅を続けるには、以下にアクセスしてください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/manage-compare-models-azure-machine-learning/
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/embrace-responsible-ai-principles-practices/2-prepare-implications-responsible-ai
https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2020/05/Fairlearn_WhitePaper-2020-09-22.
pdf

教育における人工知能の責任ある使用

6

モジュール 3：信頼性と安全性
このモジュールでは、AIシステム内で信頼性と安全性を確保するという重要なタスクについて見ていきます。
このモジュールを完了すると:レジリエンシーと可用性の原則などの AIツールの信頼性と安全性の重要性を理解します。
AIを活用する際に信頼性と安全性を確保する方法を検討します。

3.0
信頼性と安全性
AI ツールの信頼性と安全性は非常に重要です。なぜなら、信頼性と安全性により、AI ツールが意図したとおりに動作し、不足の事態へ適切に対応し、悪意のある操作に抵抗し、一貫した信頼できる結果を提供することが保証されるからです。この動画では、レジリエンシーや可用性の品質など、AI ツールの信頼性と安全性の重要性について学習します。
コース 4: 教育における人工知能の責任ある使用「信頼性と安全性」を必ずご視聴ください。

The power of generativeA信I f頼o r性l と
e a安
r n全
i n性
g

3.1
教育における信頼性と安全性の確保
AIシステムを使用する教育者として、使用する AIツールの信頼性と安全性を確保するための措置を講じることができます。留意すべき重要な点は、以下のとおりです。
a. プ ロ セ ス が き ち ん と 備 わ っ た A I シ ス テ ム を 探 す 。 こ の プ ロ セ ス は 、 A I シ ス テ ム の パ フ ォ ー マ ン ス を監査し、データが意図したとおりに処理されていることを検証するためのものです。これは、システ
ム が 信 頼 で き る 安 全 な 方 法 で 動 作 し て い る こ と を 保 証 す る の に 役 立 ち ま す 6。
b. 詳 細 な 説 明 を 提 供 す る A I シ ス テ ム を 選 択 す る 。 こ の 説 明 は 、 設 計 仕 様 、 ト レ ー ニ ン グ デ ー タ 、 ト レ ー
ニング データの潜在的な欠陥、AIシステムが生成する推論と予測に関する情報などの AIシステムの動作についてです。これは、システムがどのように意思決定をして、学習者データを使用するかを理解
す る の に 役 立 ち ま す 6。
c. 分 野 の 専 門 家 が 関 与 し て い る A I シ ス テ ム を 探 す 。 こ の 関 与 と は 、 設 計 と 実 装 に 関 す る も の で す 。 特に、システムが人に関する重大な決定を行うのに使用されている場合は、なおさらです。これにより、シ ス テ ム が 情 報 に 基 づ い た 、 公 平 な 予 測 を 生 成 し て い る こ と を 保 証 す る こ と が で き ま す 6。

教育における人工知能の責任ある使用

7

d. 厳 格 な テ ス ト を 受 け た A I シ ス テ ム の 使 用 を 検 討 す る 。 こ の 目 的 は 、 不 足 の 事 態 に 安 全 に 対 応 す る ことができ、予期せぬパフォーマンスの障害が発生しないことを保証するためです。これは、学習者の機会 に 影 響 を 与 え る リ ス ク の 高 い シ ナ リ オ に 関 与 す る A I シ ス テ ム に と っ て 特 に 重 要 で す 6。
e. 管 理 を 人 間 に 移 譲 す る よ う に 設 計 さ れ た A I シ ス テ ム を 探 す 。 こ の 移 譲 は 、 重 大 な 状 況 の 間 、 大 き な
影 響 を 与 え る 決 定 の 間 、 A I シ ス テ ム が さ ら な る 監 視 を 必 要 と す る 場 合 に 行 わ れ ま す 6。
f. 堅 牢 な フ ィ ー ド バ ッ ク メ カ ニ ズ ム を 備 え た A I シ ス テ ム を 探 す 。 こ の メ カ ニ ズ ム の 目 的 は 、 学 習 者 に パ フォ ー マ ン ス の 問 題 を 報 告 し て も ら っ て 、 そ れ ら の 問 題 を 迅 速 に 解 決 で き る よ う に す る こ と で す 6。

******
追加資料
学習の旅を続けるには、以下にアクセスしてください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/examine-microsoft-committed-responsible-ai/4-e
xamine-microsoft-ai-principles-reliability-safety

教育における人工知能の責任ある使用

8

モジュール 4：プライバシーとセキュリティ
このモジュールでは、AIの利用、プライバシー、セキュリティの関係を深く掘り下げます。AIがテクノロジーとの関わり方や日々の問題解決の方法を変革し続けるにつれて、個人情報の保護とデータ セキュリテ
ィの維持に新たな次元の懸念をもたらしています。
このモジュールを完了すると:AI使用時にプライバシーとセキュリティを確保する方法を理解できるようになります。
人間中心のガバナンスの実装を分析して、責任のある、安全な AIの利用を保証できるようになります。

4.0
AI使用のための技術的保護
AIシステムはセキュリティが高く、プライバシーを尊重する必要があります。AIシステムの基礎となる機械学習モデルは、個人情報が含まれている可能性のある大量のデータに依存しています。モデルが訓練され、システムが稼働した後でも、プライバシーとセキュリティは最優先事項でなければなりません。システ
ムは予測をしたりアクションを実行したりするのに新しいデータを使用するため、データと、データに基づいて 行 わ れ る 決 定 の ど ち ら も プ ラ イ バ シ ー や セ キ ュ リ テ ィ 上 の 懸 念 の 対 象 に な る 可 能 性 が あ り ま す 7。
教育において AIの導入がさらに普及するにつれて、学習者のプライバシーを保護し、個人情報を安全にする方法を認識することが重要になります。個人データを安全に保つために、AI利用時に念頭に置くべき重要な点は、以下のとおりです。
a. 使 用 す る A I シ ス テ ム が 、 関 連 す る デ ー タ 保 護 、 プ ラ イ バ シ ー 、 透 明 性 に 関 す る 法 律 に 確 実 に準拠するようにする。AIシステムには、AIシステムを導入しようとしている地域の法律のあらゆる側面を満たしているかどうかを継続的に確認するプロセスがある必要があります。
b. A I シ ス テ ム が 学 習 者 の 個 人 デ ー タ の 完 全 性 を 維 持 す る よ う に 確 実 に 設 計 さ れ て い る よ う に す る 。
システムは、学習者に伝達済みの定義された目的のみのために個人データを使用し、不用意に収集されたデータや無関係なデータは直ちに削除する必要があります。
c. セ キ ュ リ テ ィ が 高 く な る よ う に 設 計 さ れ た A I シ ス テ ム を 使 用 す る 。 A I シ ス テ ム に は 、 役 割 ベ ー ス の ア ク セ
ス制御が必要です。また、学習者の機密データが第三者に転送される際に保護する必要があります。
d. 適 切 な 管 理 を 提 供 す る A I シ ス テ ム を 探 す 。 こ れ は 、 学 習 者 の デ ー タ を 収 集 し 、 利 用 す る 方 法 と 理 由
をあなたが選択できるようにするためです。
e. A I シ ス テ ム が 学 習 者 の 匿 名 性 を 確 実 に 維 持 す る よ う に す る 。 こ れ は 、 個 人 の 特 定 に 使 用 さ れ る 可 能
性のある情報をデータから削除することによって行います。
f. プ ラ イ バ シ ー と セ キ ュ リ テ ィ の レ ビ ュ ー を 経 た A I シ ス テ ム の 使 用 を 検 討 す る 。 ま た 、 そ の A I シ ス テ ム には、学習者のデータを追跡、アクセス、使用する業界のベスト プラクティスが導入されている必要があります。

教育における人工知能の責任ある使用

9

4.1
AI活用における人間中心のガバナンス
技術的な保護を実装することに加えて、AI機能を活用しながら責任あるガバナンス慣行を採用すること が 欠 か せ ま せ ん 8。 人 間 中 心 の ガ バ ナ ン ス を 実 装 す る の に 採 用 で き る 方 法 論 は 、 以 下 の と お り で す 。
a. 影 響 評 価 を 実 施 す る 。 早 期 に 潜 在 的 な 問 題 を 発 見 す る に は 、 使 用 す る す べ て の A I シ ス テ ム に 対 して詳細なプライバシー影響評価を行う必要があります。プライバシー影響評価では、リスクを特定し、
リ ス ク 軽 減 戦 略 を 導 く た め に 、 デ ー タ を 収 集 ・ 保 存 ・ 使 用 ・ 共 有 す る 方 法 を 徹 底 的 に 評 価 し ま す 8。
b. 厳 格 な 個 人 情 報 の 管 理 を 採 用 す る 。 学 習 者 の デ ー タ に リ ス ク レ ベ ル を 割 り 当 て 、 写 真 や 住 所 な ど の機密データに対してより厳格な管理を適用する必要があります。コースのレビューなどのより低リスクのデ ー タ に は 、 よ り 低 い リ ス ク レ ベ ル を 割 り 当 て る こ と が で き ま す 8。
c. デ ー タ 使 用 の 管 理 を 導 入 す る 。 あ な た と A I シ ス テ ム が 学 習 者 の デ ー タ を 使 用 す る 方 法 つ い て 透 明 性 を保つ必要があります。また、学習者が自身のデータについてアクセス、編集、削除を行う方法に関して明確に伝達する必要もあります。さらに、学習者がデータ共有をオプトインまたはオプトアウトできる必要
が あ り ま す 。 こ れ ら の 取 り 組 み は 、 あ な た と 学 習 者 の 間 の 透 明 性 と 信 頼 を 促 進 す る の に 役 立 ち ま す 8。
d. デ ー タ 実 務 を 監 視 す る 。 A I シ ス テ ム の 導 入 後 は 、 新 た な リ ス ク を 特 定 す る た め に 、 シ ス テ ム と デ ー タ の実務を継続的に監視する必要があります。監視には、AIシステムのログ ファイルの監査、システムに異 常 が な い か ど う か の 観 察 、 問 題 の 積 極 的 な 調 査 な ど が 含 ま れ る 場 合 が あ り ま す 8。
e. デ ー タ 侵 害 に 対 処 す る 。 学 習 者 へ の 通 知 と 準 備 さ れ た リ ス ク 軽 減 計 画 を 通 し て 、 責 任 を 持 っ て デ ー タ
侵害に対処する手順を導入する必要があります。再発を防止し、AIシステムとデータのセキュリティを向上させるために、いかなるインシデントも徹底的に分析する必要があります。これらの措置を講じる
こ と で 、 シ ス テ ム と デ ー タ の 継 続 的 な 安 全 性 と セ キ ュ リ テ ィ を 確 保 す る こ と が で き ま す 8。
f. セ キ ュ リ テ ィ チ ー ム を 導 入 す る 。 デ ー タ の プ ラ イ バ シ ー と セ キ ュ リ テ ィ を 管 理 す る 専 門 チ ー ム を 任 命 す る
必要があります。データのプライバシーとセキュリティに関する対策の一貫性を確保するには、主要な機 能 を 一 元 化 す る 必 要 が あ り ま す 8。

追加資料
学習の旅を続けるには、以下にアクセスしてください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/secure-responsible-conversational-ai/5-ensure-bo
ts-respect-users-privacy

教育における人工知能の責任ある使用

10

モジュール 5：包括性
このモジュールでは、AIテクノロジーがあらゆる人にとってアクセスしやすく、有益である状態を保ちながら、AIテクノロジーを活用する方法を見ていきます。
モジュールを完了すると:AIにおける包括性の重要性を理解できるようになります。
あらゆる個人のアクセシビリティを向上させる AIテクノロジーの可能性を認識できるようになります。
多様な学習者にとってアクセスしやすく、有益な AIシステムを選択・使用するのに、包括的なガイドラインを適用できるようになります。

5.0
AIの包括性AIの包括性とは、AIシステムがあらゆる人たちに公平で、アクセスしやすく、適用できるように保証することを意味します。包括性は、あらゆる人々、コミュニティ、地域－特に、歴史的に軽視されてきた社 会 領 域 － の さ ま ざ ま な 経 験 を 考 慮 す る 場 合 に 実 現 で き ま す 9。
教育において包括性を維持する AIシステムは、多様な学習者グループに対して適切に機能しなければなりません。また、いかなる人にも不利益を与えてはなりません。障害者も含めて、誰もが容易にアクセスできなければなりません。あら
ゆる学習者が平等に恩恵を受けられなければなりません。
包括的な AIシステムの例は、以下のとおりです。
あらゆる肌の色、年齢、性別に対して動作する顔認識。
視覚障害者向けのスクリーン リーダーをサポートするイ
ンターフェイス。
小さな地域の方言をサポートする言語翻訳。
「 Microsoft Responsible AI Standard」 で は 、 障 害 の 有 無 に 関 わ ら ず 、 誰 も が A I シ ス テ ム に ア ク セ ス で き
る こ と が 求 め ら れ て い ま す 9。 責 任 あ る A I ソ リ ュ ー シ ョ ン は 、 音 声 コ ン ト ロ ー ル 、 字 幕 、 ス ク リ ー ン リ ー ダーなどの代替するインタラクション モードを提供することによって、完全なグローバル インクルージョンを可能にしなければなりません。
多くの AIシステムには、歴史的・社会的なバイアスが含まれています。たとえば、女性や有色人種を識別するのが困難な顔認識、人口動態的な多数派を優先する自動採用ツール、既存のバイアスを暗黙的にコード化する製品機能などです。AIシステムを導入する場合は、これらの問題を認識し、対処す る た め の 措 置 を 講 じ る 必 要 が あ り ま す 9。
可能な限り幅広い対象者が意図したとおりに使用できるかどうかを判断するのに、さまざまな背景や能力を持つ学習者に AIシステムをテストしてもらうことができます。また、AIシステムを評価
し、あらゆる能力の人々が確実にアクセスできるようにするため、共通のアクセシビリティ基準を使 用 す る こ と も で き ま す 6。
排他的な慣行に対して声を上げ、AIシステムを実装するチームの多様性の向上を支持し、恵まれない人々への影響を考慮し、あなたとチームが包括性の原則に対して責任を負うことが重 要 で す 9。

教育における人工知能の責任ある使用

AI

11

5.1
アクセシビリティを向上させる AIのユース ケース
音声文字起こしと字幕作成、コンテンツ リーダー、翻訳サービス、音声アシスタント、コンピューター ビジ
ョ ン な ど の ア ク セ シ ビ リ テ ィ ソ リ ュ ー シ ョ ン に よ り 、 よ り イ ン ク ル ー シ ブ な 学 習 体 験 が 生 み 出 さ れ ま す 10。 以
下に示すように、学習体験を向上させるのに、インクルーシブなツールを利用できます。
a. 会 話 、 会 議 、 ラ イ ブ ブ ロ ー ド キ ャ ス ト
音声をテキストに変換する文字起こしと字幕作成により、聴覚障害がある学習者、ADHD の学習者、マルチタスクをしている学習者、騒々しい環境や低帯域幅環境にいる学習者によるオンライン学
習 セ ッ シ ョ ン へ の 参 加 が 容 易 に な り ま す 10。
b. コ ン テ ン ツ の 読 み 上 げ「読み上げ」などのテキストを音声に変換するテクノロジーは、Web ページ、ドキュメント、電子メー
ルを読み上げます。そのため、視覚障害、失読症、ADHD、自閉症などの学習者がデジタル学習
コンテンツにアクセスして利用することが容易になります。また、あらゆるユーザーがマルチタスクをした
り 、 外 出 先 で コ ン テ ン ツ を 聴 い た り す る こ と も 可 能 に な り ま す t。
c. コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン
音 声 合 成 、 テ キ ス ト 読 み 上 げ 、 光 学 式 文 字 認 識 (OCR） テ ク ノ ロ ジ ー に よ り 、 さ ま ざ ま な 言 語 や 形 式を 超 え た コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン が 可 能 に な り ま す 。 Microsoft Teams と Microsoft Translator を 組 み 合 わ せ る ことにより、異なる言語を話す学習者とトレーナーが、好みの言語を使用して直接または仮想的にコミュ
ニケーションできます。複数の学習者とトレーナーが電話会議に参加でき、各々が自分の言語でコミュ
ニ ケ ー シ ョ ン で き ま す 11。
d. デ バ イ ス ア ク セ ス
顔認識により、学習者は自分の顔を使用して学習デバイスにログインできます。そのため、体を動かす の に 問 題 が あ る 人 で も 簡 単 に デ バ イ ス に ア ク セ ス し て ハ ン ズ フ リ ー で ロ グ イ ン で き ま す 10。
e. デ バ イ ス 制 御音声テキスト変換テクノロジーにより、あらゆる能力の学習者が音声コマンドで学習デバイスを制御し、 情 報 や サ ー ビ ス に ア ク セ ス す る こ と を 可 能 に で き ま す 10。
f. 画 像 と 環 境
画像キャプションを作成すると、画像の説明テキストが提供されるので、視覚障害のある学習者が画
像 に ア ク セ ス で き る よ う に な り ま す 。 ま た 、 画 像 の 説 明 に よ り 、 検 索 エ ン ジ ン 最 適 化 （SEO） が 改 善 され 、 コ ン テ ン ツ を 聞 い て い る 学 習 者 や 低 帯 域 幅 環 境 に い る 学 習 者 に 代 替 手 段 が 提 供 さ れ ま す 10。

LIVE

追加資料
学習の旅を続けるには、以下にアクセスしてください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/empower-every-student-with-inclusive-classroom/https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/research-learn-using-microsoft-edge/immersive-r
eader
https://www.microsoft.com/en-us/haxtoolkit/playbook/

教育における人工知能の責任ある使用

12

モジュール 6：透明性
このモジュールでは、AIシステムの信頼、理解、アカウンタビリティの構築に透明性が重要である理由と、使用する AIシステムの透明性が高く、理解が可能であることを保証する方法について見ていきます。
このモジュールを完了すると:AIの透明性の重要性を理解できるようになります。
AIシステムの透明性の主な利点を認識できるようになります。
AIシステムの透明性を確保するために重要な点を適用できるようになります。

6.0
AIの透明性
透明性は、AI利用における重要な原則です。透明性は、以下のようなその他の AIの原則もサ
ポ ー ト し て い ま す 13。
a. ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ
監督組織がアルゴリズムに問題がないかどうか確認し、システムがどの程度うまく機能するかを評価し、責任の所在を判断できるようにします。
b. 公 平 性決定を検証し、さまざまなグループを公平に扱っていることを証明するようにシステムに要求することにより、不当な差別を防止します。
透明性により、AIシステムを理解しやすくする重要性が強調されています。これには、開発者がAIシステムの仕組みや、そのように機能する理由を説明し、機能と制限について正直に伝えることが含まれています。透明性を達成すると、信頼が構築されます。AIが日常生活にますます統合され て い る の で 、 な お さ ら で す 。 透 明 度 と は 、 以 下 の こ と を 意 味 し ま す 13。
a. 説 明 可 能 性 。 A I シ ス テ ム の 開 発 者 は 、 ど の よ う に シ ス テ ム
が機能し、選択を行うかについて明確に説明をする必要があります。技術的な詳細や企業秘密によって、これらのプロセスを曖昧にすべきではありません。たとえば、仮想ア
シスタントは、音声コマンドの処理方法や、タスクを実行するのにその情報を使用して行うことについて率直に説明する必要があります。この種のオープン性により、人々はより容易に AIシステムを信頼し、理解することができます。
b. 正 当 化 。 A I シ ス テ ム の 作 成 者 は 、 そ の よ う に 設 計 し た 理 由を説明できることが重要です。たとえば、ストリーミング プ
ラットフォームのレコメンデーション システムのコンテキストでは、特定の映画や楽曲を提案する理由を明確にできる必要があります。たとえば、ユーザーの再生履歴に基づいて特定の曲を推奨したことに触れるかもしれません。この種の透明性は、システムを理解し、信頼するのに役立ちます。
c. 正 直 さ 。 A I 作 成 者 は 、 シ ス テ ム の 機 能 と 制 限 に 関 し て 透 明 性 の 高 い 情 報 を 提 供 す る 必 要 が あ り ま す。健康管理アプリを検討する場合、アプリの作成者はアプリができることとできないことについて正直である必要があります。たとえば、アプリで特定の健康パラメーターを正確に測定できない場合、その制限を率直に認める必要があります。この透明性により、個人は情報に基づいた意思決定を行うことができます。
d. 監 査 可 能 性 。 A I シ ス テ ム は 、 動 作 の 監 視 、 エ ラ ー の 特 定 、 バ イ ア ス の 検 出 、 監 視 の 円 滑 化 の 目 的 のために、ログ記録、レポート作成、監査の機能を備えている必要があります。信用スコアリング AIシ
ステムを例として考えてみましょう。システムは、信用力の評価方法と考慮された要素の記録を維持する必要があります。この記録により、監査担当者はその決定をレビューし、個人の信用を評価する
際の公平性と正確性を確保できます。このように実践することで、AIシステムが責任を持って機能していることを確認するのに役立ちます。

教育における人工知能の責任ある使用

13

6.1
AIの透明性の確保
使用する AIシステムの透明性を確保することによって、AIシステムが動作し、情報に基づいた意思決定を行う方法をより良く理解できます。これは、教育において AIを使用しながら、信頼、アカウンタビリ
テ ィ 、 公 平 性 、 安 全 性 、 包 括 性 を 促 進 す る の に 役 立 ち ま す 13。 使 用 す る A I シ ス テ ム の 透 明 性 を 確 保 するのに重要な点は以下のとおりです。
a. 特 定 の デ ー タ セ ッ ト が ユ ー ス ケ ー ス に 適 し て い る か ど う か を 開 発 者 が 理 解 す る の に 役 立 つ よ う に 、 デ ー タ
セ ッ ト の 特 性 に 関 す る ド キ ュ メ ン ト が 付 属 し て い る シ ス テ ム を 探 し て く だ さ い 8。
b. A I か ら の 出 力 を 解 釈 す る 従 業 員 が そ の 方 法 に つ い て 訓 練 を 受 け 、 結 果 に 基 づ い て 重 要 な 意 思 決 定を 下 す 責 任 を 負 い 続 け る こ と を 保 証 し て く だ さ い 8。

追加資料
学習の旅を続けるには、以下にアクセスしてください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/legal/cognitive-services/content-safety/transparency-note

教育における人工知能の責任ある使用

14

モジュール 7：アカウンタビリティ
このモジュールでは、AIシステムがどのように機能するかについて人間が責任を負うことを保証することの重要性を解説します。
このモジュールを完了すると:AIシステムとその開発者のコンテキストにおけるアカウンタビリティの原則を説明できるようになります。
AIシステムの利用におけるアカウンタビリティの目的を定義できるようになります。
A I に ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ を 導 入 す る た め に Microsoft が 推 奨 し て い る ベ ス ト プ ラ ク テ ィ ス を 説 明 で き る よ
うになります。

7.0
AI活用におけるアカウンタビリティの理解
アカウンタビリティの原則によると、AIシステムと AI開発者
は AIシステムがどのように動作するかについて責任を負う必要があります。AIシスの管理者は、継続的にシステムのパフ
ォ ー マ ン ス を 監 視 し 、 リ ス ク を 軽 減 す る 必 要 が あ り ま す 14。 使用する AIシステムのアカウンタビリティを確保するために念頭に置くべき重要な点は、以下のとおりです。
a. 人 間 に よ る 監 視 。 責 任 あ る 結 果 を 保 証 す る に は 、 A I シ ス テ
ムを監視する必要があります。たとえば、AIシステムによる学習者への推奨事項を監督する学習コンテンツ モデレーターと
ポ リ シ ー チ ー ム を 設 置 す る 必 要 が あ り ま す 14。
b. 監 査 可 能 性 。 A I シ ス テ ム に は 、 第 三 者 が そ の 運 用 、 推 奨 事 項 、 パ フ ォ ー マ ン ス デ ー タ を レ ビ ュ ー で きる機能が必要です。たとえば、AI採点ツールには、監督者が候補者の得点について構造的・社会的 バ イ ア ス に つ い て な い か ど う か を 監 査 で き る よ う に す る A P I と ロ グ が あ る 必 要 が あ り ま す 14。
c. コ ン ト ロ ー ル 。 A I シ ス テ ム に は 、 必 要 に 応 じ て シ ス テ ム を 制 御 で き る 対 策 を 用 意 す る 必 要 が あ り ま す 。
たとえば、モデレーション アルゴリズムには、AIシステムが不正確な出力を生成した場合に介入できるよ う な コ ン ト ロ ー ル が あ る こ と が 必 要 で す 14。

7.1
AIシステムのアカウンタビリティを確保する目的
ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ は 、 責 任 あ る A I の 進 歩 に お い て 重 要 な 原 則 で す 14。 ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ は 、 以 下 の よ う
ないくつかの重要な目的を果たします。
a. 透 明 性 。 ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ は 、 シ ス テ ム の 意 思 決 定 プ ロ セ ス の 検 査 と 理 解 を 開 発 者 に 要 求 す る ことによって、説明可能性をサポートします。これにより、AIシステムが出力と推奨事項を決定する
方 法 が 明 ら か に な り ま す 14。
b. 公 平 性 。 ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ に よ り 、 さ ま ざ ま な 学 習 者 グ ル ー プ を 公 平 に 扱 っ て い る か ど う か を 評 価 して 、 差 別 や 排 除 の 問 題 を 修 正 す る こ と が で き ま す 14。
c. 信 頼 性 と 安 全 性 。 ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ に よ り 、 安 全 で な い シ ス テ ム の 動 作 を 修 正 で き る コ ン ト ロ ー ル を 通
し て 、 意 図 し な い 損 害 を 軽 減 で き ま す 14。
d. 信 頼 。 ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ に よ り 、 A I シ ス テ ム が 意 図 し た と お り に 確 実 に 動 作 で き 、 A I 作 成 者 が 予 期 しな い 問 題 に 迅 速 に 対 処 で き る と い う 人 々 の 信 頼 が 構 築 さ れ ま す 14。
e. 改 善 。 ア カ ウ ン タ ビ リ テ ィ に よ り 、 継 続 的 に シ ス テ ム の パ フ ォ ー マ ン ス を 向 上 さ せ 、 意 図 し な い 結 果 を 回
避 し 、 技 術 的 な 制 限 に 対 処 す る た め の 診 断 デ ー タ が 提 供 さ れ ま す 14。

教育における人工知能の責任ある使用

15

7.2
責任ある AIシステムの設定使用する AIシステムに対して確実に責任を負うことによって、AIを使用する際の信頼、透明性、公平性、信頼性と安全性、責任を促進することができます。AIシステムの実装担当者として、システムがどのように動作するかについて責任を負います。アカウンタビリティの基準を策定するには、業界標準を利用する必要があります。これらの基準により、人々の生活に影響を与えるいかなる決定においても、
AIシステムが最終権限を保有しないように保証できます。また、さもなければ高度に自律的な AIシス
テムを意味のある形で確実に制御できるようになります。
AIシステムのアカウンタビリティを確保するために行うべきことは、以下のとおりです。
a. A I シ ス テ ム の 責 任 あ る 実 装 を 監 視 し 、 ガ イ ダ ン ス を 提 供 す る 内 部 審 査 委 員 会 を 設 置 し て く だ さ い 。 また、委員会は、実装中にAIシステムの文書化とテストをするためのベスト プラクティスを定義したり、
機 密 性 の 高 い ケ ー ス に 対 す る ガ イ ダ ン ス を 提 供 し た り す る な ど の タ ス ク に も 貢 献 で き ま す 6。
b. 責 任 を 持 っ て A I シ ス テ ム を 使 用 ・ 保 守 し 、 シ ス テ ム に 追 加 の 技 術 サ ポ ー ト が 必 要 な 際 に 理 解 で き る よう に 、 確 実 に チ ー ム が 訓 練 さ れ る よ う に し て く だ さ い 6。
c. 報 告 を 行 い 、 A I シ ス テ ム の 実 装 に 関 す る 意 思 決 定 に 関 与 さ せ る こ と に よ り 、 内 容 領 域 専 門 家 に 常 に最新情報を伝達してください。意思決定の自動化が必要な際は、内容領域専門家がAIシステムの出 力 と 実 行 に 関 す る 課 題 を 検 査 ・ 特 定 ・ 解 決 で き る よ う に 保 証 し て く だ さ い 6。
d. A I モ デ ル が 不 公 平 ま た は 潜 在 的 に 有 害 な 方 法 で 動 作 を 開 始 し た 際 に 、 修 復 ・ 修 正 活 動 を 行 う た めの 明 確 な ガ バ ナ ン ス シ ス テ ム を 導 入 し て く だ さ い 6。

AI

追加資料
学習の旅を続けるには、以下にアクセスしてください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/embrace-responsible-ai-principles-practices/4-des
ign-system-ai-governancehttps://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/embrace-responsible-ai-principles-practices/5-ap
ply-ai-governance

教育における人工知能の責任ある使用

16

モジュール 8：トレーナーと学習者向け責任あるAIの適用
このモジュールでは、トレーナーと学習者に向けて、AIを活用する際の責任ある AIの原則の適用について
見ていきます。
このモジュールを完了すると:ユーザーとして 6 つの責任ある AIの原則を導入する重要性を分析できるようになります。
いくつかのユース ケースで責任ある AIの原則を評価できるようになります。
責任ある AIの原則を堅持することの影響を分析できるようになります。

8.0
生成 AIの責任ある使用に関するトレーナー向けアクティビティ
責任ある AIは、AIシステムの使用に関する責任の課題や法的な課題に対処するフレームワークです。
これは、AIを開発・展開・拡張して、責任ある、信頼できる結果を得ることを目的としています。これには、公平性、解釈可能性、プライバシー、セキュリティを AIシステムに組み込む実践が含まれています。

ア ク テ ィ ビ テ ィ 1 : Microsoft の 責 任 あ る A I の 開 発 と 使 用 を 導 く
6 つの原則
時間: 15 分
Microsoft は 、 責 任 あ る 、 信 頼 で き る A I を 作 成 す る た め の 6 つ の 重 要 な 原 則 を ま と め て い ま す :
アカウンタビリティ

公平性

包括性

透明性

信頼性と安全性

プライバシーとセキュリティ

AIシステムにおいてこれらの原則に注意を払うのがこれほど重要なのはなぜでしょうか？これらの原則の適用を怠たった場合に発生する潜在的な損害の例を 3 つ挙げてください。
1.

2.

教育における人工知能の責任ある使用

17

3.

アクティビティ 2:責任を持って AIを使用した実話
時間: 30 分
以下の AIシステムに関する 2 つのケースを読んで精査してください。どちらか 1 つのケースを選択して、以下の質問に回答してください。
ケース 1: シアトル小児研究所
Microsoft、 疾 病 予 防 管 理 セ ン タ ー （CDC） 、 シ ア ト ル 小 児 研 究 所 の 共 同 の 取 り 組 み に よ り 、 ビ ッ グ デ ー
タと AIを小児の研究と医療に活用する画期的な取り組みが開始されました。この取り組みは、電子
健 康 記 録 （EHR） か ら 得 ら れ る A I に よ る 洞 察 を 活 用 す る こ と に よ っ て 、 診 断 と 治 療 を 改 善 し 、 乳 児 突
然 死 症 候 群 （ SIDS） の 全 体 的 な 発 生 件 数 を 減 少 さ せ る こ と を 目 的 と し て い ま し た 。 Microsoft は 、 CDC
か ら の デ ー タ を 処 理 ・ 学 習 し て 、 SIDS の 危 険 因 子 と SIDS の 予 防 に 役 立 つ 方 法 を 特 定 し ま し た 1 5 。
ケ ー ス 2 : PowerSchool
Microsoft と PowerSchool は 、 そ れ ぞ れ の 学 習 者 の 固 有 の 教 育 目 標 に 合 わ せ た 、 パ ー ソ ナ ラ イ ズ さ れ た 学
習パスを提供するために、協力しています。このパートナーシップは、教育者が特定の学習目標、学年レ
ベ ル 、 科 目 、 基 準 に 合 っ た 形 成 的 評 価 を 生 成 で き る 機 能 を 追 加 す る こ と に よ り 、 PowerSchool
Personalized Learning Cloud を 強 化 し ま す 。 さ ら に 、 個 々 の 学 習 者 の 要 件 に 関 し て よ り 深 い 洞 察 を 提 供するための適応型試験や、AIによって生成された評価項目を使用して学習者の進捗状況を監視する
機 能 な ど が 、 す べ て 教 育 水 準 に 合 う 形 で 含 ま れ ま す 16。
以下の質問に回答してください。
1. こ の プ ロ ジ ェ ク ト に よ っ て 潜 在 的 に 損 害 を 被 っ た り 、 脅 威 を 感 じ た り す る 可 能 性 が あ る 人 々 や グ ル ー プ
はいますか？

2. こ れ ら の 分 野 に A I を 導 入 す る 際 に 、 ど の よ う な 責 任 あ る A I の 原 則 を 考 慮 す る 必 要 が あ り ま す か ？

3. デ ー タ を 扱 う 際 に 、 シ ス テ ム は ど の よ う に 公 平 性 、 プ ラ イ バ シ ー 、 責 任 あ る 配 慮 を 確 保 で き ま す か ？

教育における人工知能の責任ある使用

18

8.1
生成的 AI の責任ある使用に関する学習者向けアクティビティ
このセクションには、学習者に提供できる 2 つのアクティビティがあります。

ア ク テ ィ ビ テ ィ 1 : Microsoft の 責 任 あ る A I の 開 発 と 使 用を導く 6つの原則
時間: 30 分
Microsoft は 、 責 任 あ る 、 信 頼 で き る A I を 作 成 す る た め の 6 つ の 重 要 な 原 則 を ま と め て い ま す :
アカウンタビリティ

公平性

包括性

透明性

信頼性と安全性

プライバシーとセキュリティ

以下の表に、各原則の概要と、それが AIシステムの設計に及ぼす影響を自分の言葉で書いてください。1 つ目は例として挙げられます。
原則
公平性

概要

影響

責任ある AI の公平性の原則には、あらゆるユーザーを公平に扱い、AI システムからバイアスや差別を確実に排除することが含まれています。

より主流の製品やサービスに移行する際に、責任ある、信頼できる AI を作成すること。
あらゆるユーザーに対して、より公平な結果を提供すること。

信頼性と安全性

プライバシーとセキュリティ

包括性

透明性

教育における人工知能の責任ある使用

19

原則

概要

影響

アカウンタビリティ

アクティビティ 2: 知恵を使った AIシステムの導入
時間: 30 分
あなたがより良い教育の推進に専念している組織の一員であることを想像してください。あなたの組織の使命には、教師向け研修資料の作成、カリキュラムの改善、教育問題への意識の促進などが含まれています。あなたが勤務する組織は、以下の表に挙げられている 4 つの主要領域のパフォーマン
スを改善できる AIシステムのサブスクリプションを決定しました。
AIシステムの使用による影響を適切に予測・管理するために、あなたの組織が各分野で考慮しなければならない要素を決定してください。
主要分野

AIの役割

利点

考慮すべき要素

自動化による業務の効率化

スケジューリング、記録
管理、データ入力などの管理タスクの自動化、効率の向上、人的エラーの削減。
大規模で複雑なデー
タセットの迅速かつ正確な分析。

時間の節約と、管理のルーチン ワークではなく戦略的な活動への集中。

管理プロセスを自動化する際のデータのプライ
バシーとセキュリティの確保。

意思決定の向上と、意思決定の迅速化。

AIが推奨事項を提供するのに必要な透明性とアカウンタビリティの程度。

組織のデータに基づいた戦略的な推奨事
項の提供。
パーソナライズされた教師サポート

教師の進歩と改善点に関するデータの収集・分析。
各教師のニーズと嗜好に基づいた推奨事項の提供。
個々の教師の進捗状況に基づいた学習コン
テンツとペースの調整。

教育における人工知能の責任ある使用

将来の学習者の行動の予測と、パフォーマンスとエンゲージメントの改善。

AIによって生成された
推奨事項の潜在的なリスクと影響。

教師のニーズと行動のより深い理解と、以下のような側面の修正。
-学習教材-学習アクティビティ-指導スタイル-評価形式
教師の学習体験と満足度の改善。

20

主要分野
コンテンツ制作

AIの役割

利点

新しいテーマや資料の発見。

新しいコンテンツのより迅速な生成。

利用可能な資料に基づいた、教材、クイズ、課題の作成。

コンテンツの質と一貫性の確保。

考慮すべき要素

学習コンテンツ用のマルチメディア要素やインタラクティブ要素の制作。
仮想アシスタンス

チャットボットを使用した、即時サポートの提供と教師の質問への回答。
情報の検索、スケジュール管理、電子メールの送信などの特定のタ
スクを完了するためのサポート。

教育における人工知能の責任ある使用

大量の問い合わせの同時処理。
仕事の生産性を向上させるため、人間と機械のやり取りの流動化、パーソナライズ化、効
率化。

21

解答
トレーナー向けアクティビティ

h tテtィpビsテ: /ィ / 1e: Microsoft
d u c a t iのo責
n b任l あo るg .AmI のi c開r 発o sとo使f 用
t .を
com/en-u
アク導く 6 つの原則
責任ある AIは、AIシステムの使用に関する責任の課題や法的な課題に対処するフレームワークです。
これは、AIを開発・展開・拡張して、責任ある、信頼できる結果を得ることを目的としています。これには、公平性、解釈可能性、プライバシー、セキュリティを AIシステムに組み込む実践が含まれています。
Microsoft は 、 責 任 あ る 、 信 頼 で き る A I を 作 成 す る た め の 6 つ の 重 要 な 原 則 を ま と め て い ま す 。
アカウンタビリティ

公平性

包括性

透明性

信頼性と安全性

プライバシーとセキュリティ

AIシステムではこれらの原則に注意を払うことが重要です。以下は、これらの原則を適用する際に過失がある場合に発生する可能性のある潜在的な損害の例になります。
原理
公平性

過失による影響の可能性
AIシステムはあらゆる人を公平に扱う必要があります。この原則を遵守しない場合、特定のグループや個人に対する差別、バイアス、不正義につながる可能性があります。
出 典 : Examine Microsoft AI principles – Fairness
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/examine-microsoftcommitted-responsible-ai/3-examine-microsoft-ai-principles-fairness
たとえば、学習者の成績を評価する AIシステムが公平でない場合、学習者の学習スタイル、能力、背景の多様性が考慮されていない可能性があります。その結果、成績の低下、機会の減少、自尊心の低下などの不公平な結果が生じる可能性があります。

信頼性と安全性AIシステムは信頼できる状態で安全に動作する必要があります。この原則を遵守しない場合、学習者とトレーナーの双方に損害を与えかねないエラー、失敗、事故が発生する可能性があります。
出 典 : Examine Microsoft AI principles - Reliability and Safety。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/examine-microsoftcommitted-responsible-ai/4-examine-microsoft-ai-principles-reliabilitysafety
たとえば、学習者のチューターとして使用されている AIシステムの信頼性と安全性が十分でない場合、誤動作したりハッキングされたりして、不正確または誤解を招くフィードバックをする可能性があります。

教育における人工知能の責任ある使用

22

原理

過失による影響の可能性

プライバシーとセキュリティ

AIシステムは、セキュリティが高く、プライバシーを尊重する必要があります。この原則を遵守しない場合、悪意のある攻撃者または第三者
による個人情報の不正アクセス、悪用、盗難につながる可能性があります。
出 典 : Examine Microsoft AI principles - Privacy and Security。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/examinemicrosoft-committed-responsible-ai/5-examine-microsoft-ai-principles-privacy-security/2023/06/collab-to-bring-ai-innovation

学習者のエンゲージメントや健康状態を監視するのに学習者のバイオ
メトリクスや行動データを収集する AIシステムを考えてみてください。
システムのセキュリティが低い場合、個人の身元、位置情報、健康情報がハッカーや広告主に公開される可能性があります。
包括性AIシステムはあらゆる人に力を与え、人々を取り込む必要があります。この原則を遵守しない場合、一部の人々が AIの恩恵や機会から排除・疎外・無視される可能性があります。
出 典 : Examine Microsoft AI principles – Inclusiveness。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/examine-microsoftcommitted-responsible-ai/6-examine-microsoft-ai-principles-inclusiven
ess
たとえば、学習者に教育コンテンツやアクティビティを提供する AIシス
テムが包括的でない場合、異なる言語話者、異なる文化の出身者、障害者などの学習者が無視されたり、孤立させられたりする可能性があります。その結果、参加やエンゲージメントが欠如する可能性があ
ります。

透明性

AIシステムは、その制限と機能について透明性がある必要があります。
この原則を遵守しない場合、関係者の間に混乱、不信、欺瞞が生じる可能性があります。
出 典 : Examine Microsoft AI principles – Transparency。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/examine-microsoft-c
ommitted-responsible-ai/7-examine-microsoft-ai-principlestransparency
たとえば、複雑なアルゴリズムに基づいて推奨事項を生成する AIシス
テムの透明性が十分でない場合、その目的・機能・制限が開示されない可能性があります。その結果、関係者の認識・理解・信頼が欠如する可能性があります。

アカウンタビリティ

人々は、AIシステムがどのように動作するかについて責任を負う必要があります。この原則を遵守しない場合、AIに対して無責任で、責任の所在が不明確になる可能性があります。
出 典 : Examine Microsoft AI principles – Accountability。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/examine-microsoftcommitted-responsible-ai/8-examine-microsoft-ai-principlesaccountability
たとえば、生徒の教育成果に関する意思決定を行う AIシステムのア
カウンタビリティが十分でなければ、さまざまな脅威にさらされたり、当局の規制を回避したりする可能性があります。これは、AIに関する法的、倫理的、社会的な問題を引き起こす可能性があります。

教育における人工知能の責任ある使用

23

アクティビティ 2:AIの責任ある使用に関する実話
以下の AIシステムに関する 2 つのケースを読んで精査してください。どちらか 1 つのケースを選択して、以下の質問に回答してください。
ケース 1: シアトル小児研究所
Microsoft、 疾 病 予 防 管 理 セ ン タ ー （CDC） 、 シ ア ト ル 小 児 研 究 所 の 共 同 の 取 り 組 み に よ り 、 ビ ッ グ デ ー
タと AIを小児の研究と医療に活用する画期的な取り組みが開始されました。この取り組みは、電子
健 康 記 録 （EHR） か ら 得 ら れ る A I に よ る 洞 察 を 活 用 す る こ と に よ っ て 、 診 断 と 治 療 を 改 善 し 、 乳 児 突
然 死 症 候 群 （ SIDS） の 全 体 的 な 発 生 件 数 を 減 少 さ せ る こ と を 目 的 と し て い ま し た 。 Microsoft は 、 CDC
か ら の デ ー タ を 処 理 ・ 学 習 し て 、 SIDS の 危 険 因 子 と SIDS の 予 防 に 役 立 つ 方 法 を 特 定 し ま し た 1 5 。
1. こ の プ ロ ジ ェ ク ト に よ っ て 潜 在 的 に 損 害 を 被 っ た り 、 脅 威 を 感 じ た り す る 可 能 性 が あ る 人 々 や グ ル ー プ
はいますか？
患者。患者、特に乳児とその家族は、改善された診断から恩恵を受けることができます。ただし、AIシステムが誤った予測や推奨を行うと、損害を被る可能性があります。
医療従事者。医療従事者は、より迅速に診断するのに役立つように提供されるデータから恩恵を受けることができます。ただし、新しいテクノロジーに適応する際に課題に直面する可能性があります。
データ主体。AIシステムを訓練するのに電子健康記録（EHR）が使用されている個人は、デー
タが慎重に扱わないと漏洩被害にあう可能性があります。
2. こ れ ら の 分 野 に A I を 導 入 す る 際 に 、 ど の よ う な 責 任 あ る A I の 原 則 を 考 慮 す る 必 要 が あ り ま す か ？
小児向けの研究や医療に AIを導入する場合、すべての責任ある AIの原則が重要で関連性があります。SIDS の研究と予防に AIを使用するチームは、AIを倫理的に使用していることを保証するために、責任ある AIの原則に従うことが非常に重要です。
3. デ ー タ を 扱 う 際 に 、 シ ス テ ム は ど の よ う に 公 平 性 、 プ ラ イ バ シ ー 、 責 任 あ る 配 慮 を 確 保 で き ま す か ？
このコンテキストでデータを扱う際の公平性、プライバシー、責任ある考慮事項を確保するために講じることができる措置は、以下のとおりです。
a. 公 平 性 の 確 保
AIシステムの目的、範囲、対象ユーザーの理解。
入力データが多様なグループの人々由来であることの確認。
AIシステムにバイアスがないかどうかの定期的な監査。
b.プライバシーの確保
個人を特定できる情報（PII）の匿名化。
データ使用に関するインフォームド コンセントの取得。
暗号化、アクセス制御、安全なストレージなどの強力なデータ セキュリティ対策の導入。
AIシステムが関連するデータ プライバシー規制基準に準拠していることの確認。
c. 責 任 あ る 開 発 の 保 証
倫理監視委員会の設置。
患者とその家族に対する AI使用の利点とリスクに関する教育。
システムの意思決定プロセスの透明性の確認。
出典:責任ある AIの基本原則を確認する
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/embrace-responsible-ai-principles-practices/3identify-guiding-principles-responsible-ai

教育における人工知能の責任ある使用

24

ケ ー ス 2 : PowerSchool
Microsoft と PowerSchool は 、 そ れ ぞ れ の 学 習 者 の 固 有 の 教 育 目 標 に 合 わ せ た 、 パ ー ソ ナ ラ イ ズ さ れ た 学
習パスを提供するために、協力しています。このパートナーシップは、教育者が特定の学習目標、学年レ
ベ ル 、 科 目 、 基 準 に 合 っ た 形 成 的 評 価 を 生 成 で き る 機 能 を 追 加 す る こ と に よ り 、 PowerSchool
Personalized Learning Cloud を 強 化 し ま す 。 さ ら に 、 個 々 の 学 習 者 の 要 件 に 関 し て よ り 深 い 洞 察 を 提 供するための適応型試験や、AIによって生成された評価項目を使用して学習者の進捗状況を監視する
機 能 な ど が 、 す べ て 教 育 水 準 に 合 う 形 で 含 ま れ ま す 16。
1. こ の プ ロ ジ ェ ク ト に よ っ て 潜 在 的 に 損 害 を 被 っ た り 、 脅 威 を 感 じ た り す る 可 能 性 が あ る 人 々 や グ ル ー プ
はいますか？
学生。学生はパーソナライズされた学習から恩恵を受ける可能性があります。ただし、AIによって生成された評価や推奨事項が不正確であれば、損害を被り、教育上の挫折や過度のストレスにつながる可能性があります。さらに、AIシステムが注意深く訓練されていない場合、偏った評価が生成されて、特定のグループの生徒が不公平に扱われる可能性があります。
教育者。教育者は、より魅力的な学習体験を作り出すツールの恩恵を受ける可能性があります。ただし、新しいテクノロジーに適応する際に課題に直面する可能性があります。
2. こ れ ら の 分 野 に A I を 導 入 す る 際 に 、 ど の よ う な 責 任 あ る A I の 原 則 を 考 慮 す る 必 要 が あ り ま す か ？
教育現場で AIを導入する場合、すべての責任ある AIの原則が重要で、関連性があります。評価コンテンツの作成に AIを使用するいかなるチームも、AIを倫理的に使用していることを保証するために、責任ある AIの原則に従うことが非常に重要です。
3. デ ー タ を 扱 う 際 に 、 シ ス テ ム は ど の よ う に 公 平 性 、 プ ラ イ バ シ ー 、 責 任 あ る 配 慮 を 確 保 で き ま す か ？
このコンテキストでデータを扱う際の公平性、プライバシー、責任ある考慮事項を確保するために講じることができる措置は、以下のとおりです。
a. 公 平 性 の 確 保
AIシステムの目的、範囲、対象ユーザーの理解。
入力データが多様なグループの人々由来であることの確認。
AIシステムにバイアスがないかどうかの定期的な監査。
b.プライバシーの確保
個人を特定できる情報（PII）の匿名化。
データ使用に関するインフォームド コンセントの取得。
暗号化、アクセス制御、安全なストレージなどの強力なデータ セキュリティ対策の導入。
AIシステムが関連するデータ プライバシー規制基準に準拠していることの確認。
c. 責 任 あ る 開 発 の 保 証
倫理監視委員会の設置。
患者とその家族に対する AI使用の利点とリスクに関する教育。
システムの意思決定プロセスの透明性の確認。
出典:責任ある AIの基本原則を確認する
https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/embrace-responsible-ai-principles-practices/3identify-guiding-principles-responsible-ai

教育における人工知能の責任ある使用

25

学習者向けアクティビティ
ア ク テ ィ ビ テ ィ 1 : Microsoft の 責 任 あ る A I の 開 発 と 使 用 を導く 6 つの原則
Microsoft は 、 責 任 あ る 、 信 頼 で き る A I を 作 成 す る た め の 6 つ の 重 要 な 原 則 を ま と め て い ま す :
アカウンタビリティ

公平性

包括性

透明性

信頼性と安全性

プライバシーとセキュリティ

以下の表は、各原則と AIシステムの設計に及ぼすその影響の概要です。
原則
公平性

信頼性と安全性

概要

影響

責任ある AIの公平性の原則には、あらゆるユーザーを公平に扱い、AIシステムからバイアスや差別を確実に排除することが含まれています。

より主流の製品やサービスに移行する際に、責任ある、信頼できる AIを作成すること。
あらゆるユーザーに対して、より公平な結果を提供すること。

出典: Examine Microsoft AI
principles – Fairness.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
training/modules/examine-micros
oft-committed-responsible-ai/3-e
xamine-microsoft-ai-principles-fairness

出典: 責 任 あ る 信 頼 さ れ た AI.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trustedai

責任ある AIの信頼性と安全性の原則には、さまざまな条件や状況で AIシステムが信頼できる状
態で安全に動作し、不具合や障害を効果的に処理できることを保証することが含まれています。

あらゆる不測の事態に安全に対応できる AIシステムを構築すること。
いかなる種類の操作に対してもAIシステムの安全性を保証すること。

出典: Examine Microsoft AI
principles - Reliability and Safety.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
training/modules/examine-micros
oft-committed-responsible-ai/4-e
xamine-microsoft-ai-principles-rel
iability-safety

出典: 責 任 あ る 信 頼 さ れ た AI.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trustedai

教育における人工知能の責任ある使用

26

原則

概要

影響

プライバシーとセキュリティ

責任ある AIのプライバシーとセキ
ュリティの原則には、AIシステムの高度なセキュリティと、データの収集・分析に関わる個人の個人
データと機密情のプライバシーの尊重を確実にすることが含まれています。

提供するデータの安全に関する
安心感をユーザに提供すること。

出典: Examine Microsoft AI
principles - Privacy and Security.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
training/modules/examine-micros
oft-committed-responsible-ai/5-e
xamine-microsoft-ai-principles-privacy-security

包括性

責任ある AIの包括性の原則には、あらゆる能力や背景を持つ
人々に力を与え、取り込めるように AIシステムが確実に設計されていることが含まれています。
出典: Examine Microsoft AI
principles – Inclusiveness.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
training/modules/examine-micros
oft-committed-responsible-ai/6-e
xamine-microsoft-ai-principles-in
clusiveness

透明性

出典: 責 任 あ る 信 頼 さ れ た AI.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trustedai

さまざまな能力、ニーズ、嗜好を持つ人々が利用できる包括的なAIシステムを作成すること。
AIシステムの設計、開発、展開にさまざまなグループの人々が参加し、その人々を代表することを促進すること。
出典: 責任ある信頼された AI.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trustedai

責任ある AIの透明性の原則には、AIシステムがそれを使用する
人間に理解可能かつ説明可能であることや、AIシステムの機能、限界、前提に関する明確で正確な情報が提供されていることを保証することが含まれています。

目標・能力・限界に関して明確で理解しやすい情報を提供する
AIシステムを作成すること。

出典: Examine Microsoft AI
principles – Transparency.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
training/modules/examine-micros
oft-committed-responsible-ai/7-e
xamine-microsoft-ai-principles-tr
ansparency

出典: 責 任 あ る 信 頼 さ れ た AI.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trustedai

教育における人工知能の責任ある使用ユーザーと関係者が AIシステムの意思決定の背後にあるロジッ
クと推論を理解できるようにする
こと。

27

概要

影響

責任ある AIのアカウンタビリティの原則には、作成・使用する AIシステムの責任を人間が負い、制御することや、その人たちがそれらのシステムの結果と影響について責任を負えることを保証することが含まれています。

AIシステムの結果に対して責任を負える人々が確実にいるようにすること。
AIシステムとその影響を監視・監査・制御するためのメカニズ
ムを提供すること。

原則
アカウンタビリティ

出典: Examine Microsoft AI
principles – Accountability.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
training/modules/examine-micros
oft-committed-responsible-ai/8-e
xamine-microsoft-ai-principles-ac
countability

出典: 責任ある信頼された AI.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/
azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trustedai

アクティビティ 2: 知恵を使った AIシステムの導入
教育の向上に取り組む組織の一員であることを想像してください。この組織の使命には、教育者向け
研修資料の開発、カリキュラムの強化、教育意識の促進が含まれています。あなたが所属している組織
は、4 つの主要分野のパフォーマンスを向上させることを目的とした AIシステムのサブスクリプションをすることを決定しました。
以下の表は、AIシステムの使用による影響を適切に予測・管理するために、組織内の主要領域で考慮すべき要素を示しています。
主要エリア

AIの役割

利点

考慮すべき要素

自動化による業務の効率化

スケジューリング、記録
管理、データ入力などの管理タスクの自動化、効率の向上、人的エラーの削減。

時間の節約と、管理のルーチン ワークではなく戦略的な活動への集中。

管理プロセスを自動化する際のデータのプライ
バシーとセキュリティの確保。
AIが推奨事項を提供するのに必要な透明性とアカウンタビリティの程度。
AIによって生成された
推奨事項の潜在的なリスクと影響。

大規模で複雑なデー
タセットの迅速かつ正確な分析。
組織のデータに基づいた戦略的な推奨事項を提供。
パーソナライズされた教師
サポート

教師の進歩と改善点に関するデータの収集・分析。
各教師のニーズと嗜好に基づいた推奨事
項の提供。
個々の教師の進捗状況に基づいた学習コン
テンツとペースの調整。

教育における人工知能の責任ある使用意思決定の向上と、意思決定の迅速化。
将来の学習者の行動の予測と、パフォーマンスとエンゲージメントの改善。

教師のニーズと行動のより深い理解と、以下のような側面の修正。
-学習教材-学習アクティビティ-指導スタイル-評価形式
教師の学習体験と満足度の改善。

教師のデータのプライバ
シーとセキュリティの確保。
AIが生成した分析と推奨事項の結果の潜在的なバイアスやエラー。
AIが推奨するために必
要な透明性とアカウン
タビリティの程度。

28

主要エリアコンテンツ制作

AIの役割

K e利
g u点n a a n

考慮すべき要素新しいテーマや資料の発見。

新しいコンテンツのより迅速な生成。
コンテンツの質と一貫性の確保。

AI生成コンテンツがバ
イアスやステレオタイプ
を助長しない保証。
AI生成コンテンツの品質と正確さの評伍。

利用可能な資料に基づいた、教材、クイズ、課題の作成。
学習コンテンツ用のマルチメディア要素やインタラクティブ要素の制作。

仮想アシスタンス

チャットボットを使用した、即時サポートの提供と教師の質問への回答。
情報の検索、スケジュール管理、電子メールの送信などの特定のタ
スクを完了するためのサポート。

教師の知的財産権を保護する方法。
さまざまな背景や条件の学習者がコンテンツにアクセスできる保証。
大量の問い合わせの同時処理。
仕事の生産性を向上させるため、人間と機械のやり取りの流動化、パーソナライズ化、効率化。

ユーザーに対する仮想アシスタントの機能と制限の透明性。
仮想アシスタントが提供する回答の正確性とバイアス
仮想アシスタントと共有されているデータのプ
ライバシーとセキュリティ。
さまざまな背景や条件の教師がツールにアクセスできる保証。

教育における人工知能の責任ある使用

29

参考文献
1. Crampton N. Microsoft’s framework for building AI systems responsibly. Microsoft.
https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2022/06/21/microsofts-framework-for-building-ai-systems-responsibly/. 2022 年 6 月 21 日公開. 2023 年 10 月 11 日アクセス.
2. Transparency Note for Azure AI Language. Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/legal/cognitive-services/language-service/transparency-note. 2023 年 7
月 19 日公開. 2023 年 8 月 31 日アクセス.
3. モ デ ル の パ フ ォ ー マ ン ス と 公 平 性 . Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-fairness-ml?view=azureml-api-2. 2023
年 2 月 27 日公開. 2023 年 8 月 29 日アクセス.
4. Unit 3. Examine Microsoft AI principles – Fairness. in: Examine how Microsoft is committed to responsible
AI. Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/examine-microsoft-committed-responsible-ai/3-exami
ne-microsoft-ai-principles-fairness. 公開日不明. 2023 年 8 月 29 日アクセス.
5. The Trouble with Bias –NIPS 2017 Keynote – Kate Crawford. [動画] Youtube.
https://www.youtube.com/watch?v=fMym_BKWQzk&ab_channel=TheArtiﬁcialIntelligenceChannel. 2017 年
12 月 11 日公開. 2023 年 10 月 11 日アクセス.
6. Unit 3. 責 任 あ る A I の 基 本 原 則 を 確 認 す る . in: 責 任 あ る A I の 原 則 と プ ラ ク テ ィ ス を 採 用 す る .
Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/embrace-responsible-ai-principles-practices/3-identify-guiding-principles-responsible-ai. 公開日不明. 2023 年 9 月 1 日アクセス.
7. Unit 8. 責 任 あ る A I を 理 解 す る . in: A z u r e で A I の 使 用 を 開 始 す る . Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/get-started-ai-fundamentals/8-understand-responsibl
e-ai. 公開日不明. 2023 年 8 月 29 日アクセス.
8. Unit 5. Examine Microsoft AI principles – Privacy and Security. Microsoft. in: Examine how Microsoft iscommitted to responsible AI. Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/examine-microsoft-committed-responsible-ai/5-exami
ne-microsoft-ai-principles-privacy-security. 公開日不明. 2023 年 8 月 29 日アクセス.
9. Unit 6. Examine Microsoft AI principles – Inclusiveness. in: Examine how Microsoft is committed toresponsible AI. Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/examine-microsoft-committed-responsible-ai/6-exami
ne-microsoft-ai-principles-inclusiveness. 公開日不明. 2023 年 8 月 29 日アクセス.
10. Unit 7. AI tools for educators and accessibility. in: Empower educators to explore the potential of artiﬁcial
intelligence. Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/empower-educators-explore-potential-artiﬁcial-intelli
gence/ai-tools-educators-accessibility. 公開日不明. 2023 年 8 月 31 日アクセス.
11. Microsoft TeamsとMicrosoft Translatorを使用して, 多言語の親と教師の会議を開催する.
Microsofthttps://www.microsoft.com/en-us/translator/education/microsoft-teams-multilingual-meeting/.
公開日不明. 2023 年 8 月 31 日アクセス.
12. Beatman A. 6 ways to improve accessibility with Azure AI. Microsoft.
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/6-ways-to-improve-accessibility-with-azure-ai/. 公開日不明. 2023
年 8 月 31 日アクセス.
13. Unit 7. Examine Microsoft AI principles – Transparency. in: Examine how Microsoft is committed toresponsible AI. Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/examine-microsoft-committed-responsible-ai/7-exami
ne-microsoft-ai-principles-transparency. 公開日不明. 2023 年 8 月 29 日アクセス.
14. Unit 8. Examine Microsoft AI principles – Accountability. in: Examine how Microsoft is committed toresponsible AI. Microsoft.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/examine-microsoft-committed-responsible-ai/8-exami
ne-microsoft-ai-principles-accountability. 公開日不明. 2023 年9 月 1 日アクセス.

参考文献

30

15. Lee P. Harnessing big data in pediatric research to reimagine healthcare. Microsoft.
https://blogs.microsoft.com/blog/2019/05/21/harnessing-big-data-in-pediatric-research-to-reimagine-hea
lthcare/. 2019 年 5 月 21 日公開. 2023 年 9 月 1 日アクセス.
16. Collaborating to bring AI innovation to education. Microsoft.
https://educationblog.microsoft.com/en-us/2023/06/collaborating-to-bring-ai-innovation-to-education.
2023 年 6 月 26 日公開 . 2023 年 9 月 1 日アクセス.

参考文献

31

Copyright © 2023