生成AI・基盤モデルとは？

生成AI・基盤モデルの意味

大量のデータで事前学習した汎用モデル（基盤モデル）を土台に、文章・画像・コードなどを生成する技術。個別に学習器を作らずとも業務へ適用できる一方、出力の正確性、機密情報の取扱い、学習データと著作権の扱いが導入判断の論点になる。

生成AI・基盤モデルの具体例

問い合わせ対応で、自社規程やFAQを検索して生成の根拠に与える構成にし、回答に出典を併記する。入力を学習に使わない契約とし、機密区分ごとに利用可否を定める。効果は一次回答までの時間と自己解決率で測り、投資判断に用いる。

生成AI・基盤モデルは試験でどう引っ掛けられる？

もっともらしい誤りを出す性質があるため、人の確認を挟まない完全自動化は適用範囲を絞る必要がある。また「学習に使わせない設定」と「入力データがどこに保存されるか」は別問題で、契約条項と設定の両面を確認する。

生成AI・基盤モデルと関連する用語

• 著作権法（情報解析目的の利用・フェアユース）
• データドリブン経営・データマネジメント
• アルゴリズムバイアス・AI倫理

生成AI・基盤モデルが出た過去問

• インターネット上の生成AIサービスを利用する際に，オプトアウトを設定することはどのような場合に有効か。

  正解：個々の利用者が入力した情報を，生成AIの学習に利用させたくない場合

  要点：オプトアウトは入力内容を学習に使わせないための設定

  生成AIサービスにおけるオプトアウトの設定は、利用者が入力した内容をモデルの学習用データとして使わないよう申し出るための仕組みである。業務上の機密情報などを入力する場合に、それが学習に取り込まれて他の利用者への応答に反映される恐れを避けられる。著作権の主張や回答の信ぴょう性とは無関係である。

  出典：令和7年度 （公開問題） 基本情報技術者試験 kamokuA 問17（IPA）