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1．「できる」と「してよい」を分けて考える

情報倫理では、情報や技術の利用を、権利・公平性・責任などの観点から考えます。技術的にできても、関係する人に不利益を与えたり、説明できない差を生んだりする場合があります。

情報モラルと情報倫理は重なる内容です。この講義では、個人の行動だけでなく、サービスや仕組みを設計する側の判断にも目を向けます。

例：学校の連絡をアプリだけにする

一括配信は便利ですが、端末や通信環境がない家庭には届かないかもしれません。効率化という目的を保ちながら、紙や電話などの代替手段を用意できないか検討します。

法律や規則の確認は出発点です。それだけで判断しきれない場面では、影響を受ける人の立場や、目的を満たす別の方法も考えます。

2．創作した人の権利を尊重する

著作権は、創作的な表現を保護する仕組みです。日本では原則として創作時に生じ、登録の有無だけで自由利用できるとは判断できません。公開されている画像や無料のソフトウェアにも利用条件があります。

作品を使うときは、権利者の許諾、ライセンスの条件、引用などの権利制限規定が適用されるかを確認します。「出典を書いた」「お金を取らない」という理由だけですべての利用が認められるわけではありません。

例：レポートに他人の文章を使う

自分の説明と引用部分を区別し、目的に必要な範囲にとどめ、出所を示します。引用には、公表済みであることや公正な慣行、正当な範囲などの条件があります。本文の大半を貼り付けて自分の作品として提出することとは異なります。

授業で認められる利用が、一般公開のWebサイトにもそのまま認められるとは限りません。公開範囲が変わったら条件を確認し直します。

詳しくは文化庁「著作権テキスト 令和8年度版」を参照してください。

3．便利さとプライバシーを両立する

多くのデータを集めれば便利な分析ができるかもしれません。しかし、収集や共有の範囲が広がるほど、意図しない利用や漏えいの影響も考える必要があります。

例：図書室の混雑を調べる

時間帯ごとの利用人数を知りたいなら、全員の氏名や読んだ本を記録する必要があるでしょうか。人数だけを集計する方法でも目的を達成できるかもしれません。

• 目的に本当に必要な項目だけを集める。
• 利用目的や共有相手を分かる形で説明する。
• 利用しない選択ができるか、不利益がないかを考える。
• 目的が変わるときは、当初の条件で使ってよいか確認する。

「集められるだけ集める」前に、少ない情報で同じ目的を達成できないか考えることが大切です。

4．公平性とアクセシビリティ

同じ仕組みを全員に提供しても、全員が同じように利用できるとは限りません。利用機器、障害、言語、経験などの違いにより、使える条件は異なります。

例えば、正解を緑、不正解を赤だけで示す画面では、色の区別が難しい人に伝わらない場合があります。文字や記号を併用することで、色以外でも結果を判断できます。

データに基づく判断にも注意が必要です。過去の利用者だけを集めた調査は、使いにくくて利用をやめた人の声を含んでいないかもしれません。記録にない人の存在も想像します。

設計時には複数の立場から試し、困った人が意見を伝えたり、誤りを訂正したりできる窓口も考えます。

5．生成AIを使うときの責任

生成AIは、文章の案出しや比較の補助に使えます。一方、自然な文章でも誤った事実や実在しない出典を含む場合があります。出力をそのまま正しいとせず、根拠を確認します。

学校のルールや課題の目的に従い、どこにAIを使い、何を自分で調べて判断したのか説明できるようにします。入力する個人情報や未公開の内容、出力と既存作品の関係にも注意が必要です。

例：AIの提案した調査結果をレポートに使いたい

まず調査が実在するか、対象・時期・方法は何かを原資料で確認します。確かめられなければ、事実として採用しません。数値を採用した理由や、AIに頼った範囲を説明します。

学習目的と人の判断を重視する考え方：文部科学省「生成AIの利用にあたって」。

6．迷ったときの考え方と確認問題

1. 事実を整理する：分かっていることと推測を分ける。
2. 関係者を挙げる：作る人、使う人、使えない人、情報に写る人など。
3. 利益と不利益を比べる：便利さだけでなく権利や公平性も含める。
4. 代替案を探す：範囲を限定する、別の素材にする、別の手段を用意する。
5. 判断の理由を説明し、必要なら見直す。

考えてみよう：学校の案内をオンライン化するとき、便利になる人と困る人を挙げ、両者に配慮した案を一つ提案してください。