分野概説
研究倫理・AI倫理は、科学研究・技術開発・AI利用における責任と規範を体系化する領域である。研究不正防止、データの扱い、被験者保護、透明性、公正性、説明責任、AIの偏り・安全性・統治などを扱い、学術・行政・企業が遵守すべき基準を明確にする。高度化する科学技術を人間中心で安全に活用するための倫理的基盤を形成する。
出典: 『W100知識分類法 共通試験法［分類表・逐条解説］』（2025年12月・296頁）
ユースケース — 「〜したい」→ W100コード
- ①研究倫理とAI倫理の基本概念（責の倫理任・公益・倫理原則）を理解したいW 07.00.00.00
- ②功利主義•義務論•公平性/バイアス理論など主要倫理理論を比較したいW 07.10.01.00
- ③ヘルシンキ宣言・ゲノム編集・AI倫理史など歴史を通史で把握したいW 07.21.02.00
- ④倫理審査(IRB)・AIガイドライン・理個人情報制度など枠組みを確認したいW 07.30.03.00
- ⑤インフォームドコンセント•匿名化•公平性設計 倫理設計手法を知りたいW 07.40.04.00
- ⑥大学・企業での倫理実務（不正対応・査読倫理・AI監査）を理解したいW 07.51.05.00
- ⑦STAP細胞•遺伝子編集ベビーの倫理•AI顔認識など事例を比較したいW 07.61.06.00
- ⑧公平性指標・XAI評価・倫理リスク評価など指標を理解したいW 07.70.07.00
- ⑨大学・企業・国際ワークショッ倫理教育の教材を探したいW 07.80.08.00
- ⑩AGI•人間拡張•メタバース•自動科学など未来倫理を理解したいW 07.90.09.00
出典: 『W100知識分類法 共通試験法［分類表・逐条解説］』（2025年12月・296頁） 分野07ガイド
00–09基礎・定義
07.00研究倫理の定義と意義準備中
07.01AI倫理の定義と範囲準備中
07.02倫理と法・規範の区別準備中
07.03倫理的原則（尊厳・正義・善行・無害）準備中
07.04研究者の責任と義務準備中
07.05AI開発者・利用者の責任準備中
07.06公共性・公益と倫理準備中
07.07倫理審査の基本構造準備中
07.08倫理教育の基礎準備中
07.09入門教材・ガイドライン概説準備中
10–19理論・分類
07.10倫理学理論（功利主義・義務論・徳倫理学）準備中
07.11科学哲学と倫理準備中
07.12バイオエシックス理論準備中
07.13情報倫理理論準備中
07.14技術倫理・工学倫理準備中
07.15研究不正理論（ねつ造・改ざん・盗用）準備中
07.16プライバシーとデータ倫理理論準備中
07.17公平性・バイアス理論準備中
07.18説明責任と透明性の理論準備中
07.19倫理的AI設計の原則（Trustworthy AI）準備中
20–29歴史・変遷
07.20研究倫理史（ナチス医療実験・ニュルンベルク綱領）準備中
07.21ヘルシンキ宣言と臨床研究倫理史準備中
07.22日本の研究倫理史（STAP細胞事件等）準備中
07.23バイオテクノロジー倫理史（遺伝子組換え・ゲノム編集）準備中
07.24情報倫理史（インターネット時代）準備中
07.25AI倫理の登場史（2010年代以降）準備中
07.26国際AI倫理指針史（EU,UNESCO,）準備中
07.27科学政策と倫理の歴史的関係準備中
07.28研究不正事件の事例史準備中
07.29倫理教育制度の発展史準備中
30–39制度・ガバナンス
07.30倫理審査委員会（IRB）の制度準備中
07.31動物実験倫理・3R原則準備中
07.32ヒト研究倫理制度（インフォームド・コンセント）準備中
07.33研究不正防止制度（日本学術振興会・大学規程）準備中
07.34AI倫理指針（EUAIAct,日本AIガイドライン）準備中
07.35プライバシー制度（GDPR,個人情報保護法）準備中
07.36国際機関の倫理ガバナンス（UNESCO,）準備中
07.37AIと軍事利用の規制準備中
07.38公共政策における倫理制度準備中
07.39倫理監査制度（EthicsAudit）準備中
40–49設計・方法論
07.40倫理審査手続き設計準備中
07.41インフォームド・コンセント設計準備中
07.42データ匿名化・プライバシー保護設計準備中
07.43倫理的AIアルゴリズム設計（Fairness,）準備中
07.44バイアス検知・除去手法準備中
07.45説明可能AI（XAI）の設計準備中
07.46倫理リスクアセスメント設計準備中
07.47倫理教育プログラム設計準備中
07.48倫理的ハッキング・監査設計準備中
07.49倫理基準の国際比較設計準備中
50–59実務・運用
07.50倫理審査委員会の運用実務準備中
07.51大学・研究機関における倫理実務準備中
07.52研究不正対応の実務準備中
07.53論文投稿と出版倫理実務準備中
07.54データ利用と同意管理の実務準備中
07.55AIシステムの倫理監査実務準備中
07.56企業AI倫理部門の実務準備中
07.57政策現場での倫理助言実務準備中
07.58ジャーナリズムと倫理運用準備中
07.59倫理違反時の制裁と救済手続準備中
60–69事例・応用
07.60ナチス医療実験と倫理規範形成準備中
07.61STAP細胞事件と研究不正準備中
07.62遺伝子編集ベビー事件準備中
07.63Facebook/CambridgeAnalytica事件準備中
07.64AI顔認識とバイアス問題準備中
07.65ChatGPTなどLLMの倫理論争準備中
07.66自動運転と倫理的ジレンマ（トロッコ問題応用）準備中
07.67軍事AIと国際規範準備中
07.68COVID-19と倫理的課題（治験・ワクチン配分）準備中
07.69ビッグデータと差別事例準備中
70–79データ・評価
07.70倫理教育効果測定準備中
07.71倫理審査通過率・不正発生率準備中
07.72倫理指標（公平性指標、バイアス測定値）準備中
07.73XAIの評価指標準備中
07.74社会的受容性調査データ準備中
07.75倫理コンプライアンス評価準備中
07.76倫理的リスク評価指標準備中
07.77国際比較データ（各国ガイドライン）準備中
07.78AI監査評価手法準備中
07.79倫理研究のインパクト評価準備中
80–89教育・普及
07.80大学・大学院の研究倫理教育準備中
07.81初等中等教育における倫理教育準備中
07.82医学・生命科学の倫理教育準備中
07.83工学・情報学の倫理教育準備中
07.84企業内AI倫理研修準備中
07.85国際ワークショップ・サマースクール準備中
07.86倫理教育教材開発準備中
07.87VR・シミュレーション倫理教育準備中
07.88ジャーナリズムと倫理普及活動準備中
07.89生涯教育と市民倫理教育準備中
90–99未来・退避
07.90AGI（汎用人工知能）の倫理準備中
07.91人間拡張と倫理（BCI,サイボーグ）準備中
07.92メタバースと倫理準備中
07.93自動科学とAI研究の倫理準備中
07.94気候工学と倫理的課題準備中
07.95宇宙開発と倫理準備中
07.96ポストヒューマン時代の倫理準備中
07.97廃れた倫理規範（旧研究慣行）準備中
07.98実験的AI倫理枠組み準備中
07.99退避：未分類・古典的倫理規範準備中