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倫理的な原則や価値観に沿った方法でAIシステムを設計、開発、および展開し、公平性、説明責任、そして透明性を確保する取り組み。
バイアス緩和、ユーザーの同意、プライバシー保護、影響の監視など、倫理的な考慮事項をAIライフサイクルのすべてのフェーズに組み込む包括的なアプローチです。倫理的なAIには、多角的なコラボレーション（哲学者、専門分野のエキスパート、技術者）、明確なガバナンスプロセス（倫理委員会、影響評価）、および測定可能な倫理KPI（公平性の指標、透明性スコア）が必要となります。
実際の導入事例：
ある医療系スタートアップ企業は、症状チェッカーボットを監視する倫理委員会を招集することにより、倫理的AIを実装しています。同社は、年齢層全体にわたるバイアス・テストの実施、症状の収集前におけるユーザーの同意ダイアログの提示、および推奨事項が患者の自律性を尊重し、意図せず特定の層を優遇することがないようにするための展開後のアンケート調査を義務付けています。
