IAPP AIGP資格取得講座、AIGP復習対策

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IAPP AIGP 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • AIガバナンスの基礎を理解する：このセクションでは、AIガバナンスの専門家のスキルを測定し、AIとは何か、ガバナンスが必要な理由、AIに関連するリスクと固有の特性など、AIガバナンスの中核概念を網羅します。また、役割の定義、部門横断的なコラボレーションの促進、AI戦略に関するトレーニングの実施など、AIガバナンスに対する組織の期待の確立と伝達についても取り上げます。さらに、サードパーティのリスク管理、プライバシーとセキュリティの実践の更新など、AIライフサイクル全体にわたる監視と説明責任を確保するためのポリシーと手順の策定にも重点を置いています。
トピック 2
  • 法律、標準、フレームワークがAIにどのように適用されるかを理解する：この試験セクションでは、コンプライアンス担当者のスキルを評価し、既存および新規の法的要件をAIシステムに適用する方法を網羅します。データプライバシー法、知的財産法、差別禁止法、消費者保護法、製造物責任法がAIにどのような影響を与えるかを考察します。また、EU AI法の主要要素（リスク分類、AIリスクレベルごとの要件、執行メカニズムなど）についても検証します。さらに、OECD原則、NIST AIリスク管理フレームワーク、ISO AI標準などの主要な業界標準とフレームワークを取り上げ、組織が信頼性とコンプライアンスに準拠したAIを実装できるよう導きます。
トピック 3
  • AI開発のガバナンス方法の理解：このセクションでは、AIプロジェクトマネージャーのスキルを評価し、AIモデルの設計、構築、トレーニング、テスト、保守に関わるガバナンス責任を網羅します。ビジネスコンテキストの定義、影響評価の実施、関連法規とベストプラクティスの適用、モデル開発中のリスク管理に重点を置いています。また、トレーニングとテストのためのデータガバナンスの確立、データの品質と出所の確保、コンプライアンスプロセスの文書化も含まれます。さらに、リリースに向けたモデルの準備、継続的な監視、保守、インシデント管理、利害関係者への透明性のある情報開示にも重点を置いています。
トピック 4
  • AIの導入と利用を統制する方法の理解：この試験セクションでは、テクノロジー導入リーダーのスキルを評価し、AIモデルを責任ある方法で選択、導入、利用することに関連する責任を網羅します。導入前に主要な要因とリスクを評価すること、さまざまなモデルの種類と導入オプションを理解すること、継続的な監視とメンテナンスを確保することなどが含まれます。この分野は、自社開発およびサードパーティのAIモデルの両方に適用され、モデルの運用期間全体にわたる透明性、倫理的配慮、継続的な監視の重要性を強調しています。

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IAPP Certified Artificial Intelligence Governance Professional 認定 AIGP 試験問題 (Q36-Q41):

質問 # 36
After initially deploying a third-party AI model, you learn the developer has released a new version.
As deployer of this third-party model, what should you do?

正解：C

解説：
When anew versionof a third-party model is released, the deployer must ensure it still meets safety, performance, and compliance requirements - which calls for aformal audit.
From theAI Governance in Practice Report 2024:
"Any updates or changes to AI systems should trigger a re-evaluation to ensure continued compliance and performance." (p. 12)
"Post-market monitoring includes reassessing the impact of updated models or retraining." (p. 35)


質問 # 37
A company is creating a mobile app to enable individuals to upload images and videos, and analyze this data using ML to provide lifestyle improvement recommendations. The signup form has the following data fields:
1.First name
2.Last name
3.Mobile number
4.Email ID
5.New password
6.Date of birth
7.Gender
In addition, the app obtains a device's IP address and location information while in use.
What GDPR privacy principles does this violate?

正解：A

解説：
The GDPR privacy principles that this scenario violates are Purpose Limitation and Data Minimization. Purpose Limitation requires that personal data be collected for specified, explicit, and legitimate purposes and not further processed in a manner that is incompatible with those purposes. Data Minimization mandates that personal data collected should be adequate, relevant, and limited to what is necessary in relation to the purposes for which they are processed. In this case, collecting extensive personal information (e.g., IP address, location, gender) and potentially using it beyond the necessary scope for the app's functionality could violate these principles by collecting more data than needed and possibly using it for purposes not originally intended.


質問 # 38
CASE STUDY
Please use the following to answer the next question:
A premier payroll services company that employs thousands of people globally, is embarking on a new hiring campaign and wants to implement policies and procedures to identify and retain the best talent. The new talent will help the company's product team expand its payroll offerings to companies in the healthcare and transportation sectors, including in Asia.
It has become time consuming and expensive for HR to review all resumes, and they are concerned that human reviewers might be susceptible to bias.
To address these concerns, the company is considering using a third-party AI tool to screen resumes and assist with hiring. They have been talking to several vendors about possibly obtaining a third-party AI-enabled hiring solution, as long as it would achieve its goals and comply with all applicable laws.
The organization has a large procurement team that is responsible for the contracting of technology solutions. One of the procurement team's goals is to reduce costs, and it often prefers lower-cost solutions. Others within the company deploy technology solutions into the organization's operations in a responsible, cost-effective manner.
The organization is aware of the risks presented by AI hiring tools and wants to mitigate them. It also questions how best to organize and train its existing personnel to use the AI hiring tool responsibly. Their concerns are heightened by the fact that relevant laws vary across jurisdictions and continue to change.
If the company does not deploy and use the AI hiring tool responsibly in the United States, its liability would likely increase under all of the following laws EXCEPT:

正解：C

解説：
Product liability laws typically apply to manufacturers and sellers of products, not directly to companies deploying AI tools internally; the other laws relate directly to the company's responsibilities in using AI for hiring.


質問 # 39
CASE STUDY
A company is considering the procurement of an AI system designed to enhance the security of IT infrastructure. The AI system analyzes how users type on their laptops, including typing speed, rhythm and pressure, to create a unique user profile. This data is then used to authenticate users and ensure that only authorized personnel can access sensitive resources.
When prioritizing the updates to its policies, rules and procedures to include the new AI system for user authentication, the organization should:

正解：B

解説：
The correct answer is C. This action ties directly into principles of data minimization, purpose limitation, and lawfulness of processing, which are central to privacy and AI governance.
From the AIGP Body of Knowledge, Section on Privacy Considerations:
"Personal data must only be processed for specified and lawful purposes. Organizations must consider whether they have a legal basis for processing such data under data protection laws like the GDPR or CCPA." Additionally, AI Governance in Practice Report 2024 emphasizes:
"One of the most significant challenges when designing and developing AI systems is ensuring the data used is appropriate for the intended purpose... Managing unnecessary data, especially data that may contain sensitive attributes, can increase risk."


質問 # 40
A company deploys an AI model for fraud detection in online transactions. During its operation, the model begins to exhibit high rates of false positives, flagging legitimate transactions as fraudulent. Which is the best step the company should take to address this development?

正解：C

解説：
Temporarily deactivating the model prevents further operational issues and allows a thorough assessment and retraining to reduce false positives before redeployment.


質問 # 41
......

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