生成AIパスポート「情報リテラシー・法と倫理」出題ポイント解説

公開: 2026年7月6日 更新: 2026年10月4日

当サイトの一問一答の第4章「情報リテラシー・法と倫理」（独自の区分）で扱う論点を整理します。2026年10月試験までの公式シラバス（2026年2月試験より適用）では主に第4章「情報リテラシー・基本理念とAI社会原則」の内容で、ディープフェイクは第3章「現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向」に含まれます。著作権法30条の4によるAI学習の扱い、AI生成物の著作物性、個人情報保護法上の注意、情報漏えいやプロンプトインジェクション、各種ガイドラインやAI新法、倫理原則まで、生成AIを安全・適法に使うための知識を解説します。法令名は条番号まで正確に押さえましょう。

※受験料・試験日程・シラバス・出題内容は改定される場合があります。最新情報は必ずGUGA公式情報でご確認ください。なお本記事は法令解説であり、具体的な判断は必ず一次情報や専門家でご確認ください。

著作権とAI

著作権法30条の4（情報解析のための利用）

• 著作権法30条の4: 情報解析など「著作物に表現された思想・感情の享受を目的としない利用」については、原則として著作権者の許諾なく利用できるとする権利制限規定。AIの学習（情報解析）はこれに位置づけて語られることが多い。
• 留意点: 権利者の利益を不当に害する場合など、例外的に許容されないケースもあるとされる。学習段階と生成・利用段階は分けて考える必要がある。

AI生成物の著作物性

• 著作物は「思想・感情を創作的に表現したもの」とされ、人間の創作的寄与があるかどうかが問われる。
• 単にAIへ簡単な指示を出しただけの生成物は著作物と認められにくいと考えられており、ケースごとの判断になる。既存著作物に似た生成物は著作権侵害となりうる点にも注意。

個人情報保護法

• 個人情報保護法: 個人情報の適正な取扱いを定める法律。個人データを第三者へ提供する場合、原則として本人の同意が必要とされる。
• 生成AI利用時の注意: 個人情報を含む内容を外部の生成AIサービスへ入力する行為が、第三者提供や目的外利用に当たらないかを確認する必要がある。安易な入力は避けるのが基本。

情報セキュリティ上のリスク

• 情報漏えい: 機密情報・個人情報を生成AIに入力すると、外部へ流出したり学習に使われたりする懸念がある。入力してよい情報の線引きが重要。
• プロンプトインジェクション: 悪意ある指示を紛れ込ませてAIに本来禁止された動作をさせる攻撃手法。外部データを扱う際のリスクとして押さえる。

ハルシネーションとバイアス

• ハルシネーション: 事実と異なる内容をもっともらしく生成する現象。出力の裏取りが必須。
• バイアス: 学習データに含まれる偏りが出力に反映され、差別的・不公平な結果を生む可能性。公平性への配慮が求められる。

ガイドラインと法制度

「AI新法」は正式には人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律で、罰則中心の規制ではなく推進・理念型の性格とされる点が特徴です。

倫理・社会的課題

• ディープフェイク: AIで作られた本物と見分けにくい偽の画像・音声・動画。悪用（なりすまし・偽情報拡散）が問題視される。
• 透明性・説明責任: AIの判断根拠を説明できること、責任の所在を明らかにすることが求められる。
• 最終責任は利用者: 生成AIの出力をそのまま使って生じた結果の責任は、原則として利用者が負う。出力を検証し、適切に判断する姿勢が不可欠。

この章の要点まとめ

• 著作権法30条の4は情報解析（AI学習）を原則許容する権利制限規定。ただし例外や生成物の扱いは別途注意。
• AI生成物の著作物性は人間の創作的寄与の有無で判断される。
• 個人情報保護法上、個人情報の入力・第三者提供には本人同意など注意が必要。
• AI事業者ガイドライン（総務省・経産省）、人間中心のAI社会原則（統合イノベーション戦略推進会議・2019年3月決定）、AI新法（2025公布・推進/理念型）を区別して押さえる。
• ハルシネーション・バイアス・ディープフェイクに注意し、最終責任は利用者にある。