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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。
トピック 2
  • 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 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
  • 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。

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実用的なAIGP資格トレーリング試験-試験の準備方法-ハイパスレートのAIGP合格体験記

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IAPP Certified Artificial Intelligence Governance Professional 認定 AIGP 試験問題 (Q157-Q162):

質問 # 157
A French medical research center wishes to develop an AI-based system which will predict the risk of serious diseases based on the patient's genetic data. In order to do so it contracts with a tech company and provides it with patients' data previously obtained by the center during the research. To guarantee compliance when processing special categories of personal data, the medical research center must ensure that:

正解：A

解説：
Processing special categories of personal data, like health and genetic data, requires explicit consent from patients to ensure compliance with data protection laws.


質問 # 158
All of the following issues are unique for proprietary AI model deployments EXCEPT:

正解：B

解説：
The potential for bias is not unique to proprietary AI models; it applies to all AI systems regardless of ownership or deployment type.


質問 # 159
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.
The data processed by the AI system would be classified as:

正解：C

解説：
The correct answer isD.Keystroke dynamics, used to identify individuals, fallunder biometricdata, which isa specialcategory of personaldata underthe GDPR and other frameworks.
From the AI Governance in Practice Report2025:
"Keystroke dynamics may constitute biometric data if used to uniquely identify an individual... Biometric data is classified as special category personal data and requires higher protection standards." Also reflected in ILT Participant Guide:
"Biometric data, such as facial images, voiceprints, iris scans or keystroke patterns, are treated as special category data when they are used for the purpose of uniquely identifying individuals."


質問 # 160
All of the following are included within the scope of post-deployment Al maintenance EXCEPT?

正解：D

解説：
Post-deployment AI maintenance typically includes ensuring that all model components are subject to a control framework, dedicating experts to continually monitor the model output, and evaluating the need for audits under certain standards. However, defining thresholds to conduct new impact assessments is usually part of the initial deployment and ongoing governance processes rather than a maintenance activity.
Maintenance focuses more on the operational aspects of the AI system rather than setting new thresholds for impact assessments.
Reference: AIGP BODY OF KNOWLEDGE, sections discussing AI lifecycle management and post-deployment activities.


質問 # 161
What is the most important reason for requiring collaboration among cross-functional stakeholder teams during the AI development lifecycle?

正解：B

解説：
Collaboration among cross-functional teams ensures clear accountability across different AI development stages, improving governance and risk management.


質問 # 162
......

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