モデルカード（Model Card）は、AIモデルの用途・性能・制約・評価結果などを、利用者や関係者が理解しやすい形でまとめた説明資料です。本記事はLLMの技術詳細ではなく、「モデル説明書」として何を伝えるか——利用判断のための項目——に焦点を当てます。
試験で問われる見方
○：モデルカードは、AIモデルの用途、性能、制約、評価結果などを説明する資料（TF-0411）。透明性や適切な利用判断に役立つ。
×：モデルカードは物理的にモデルを郵送する封筒（TF-0412）。×：モデルを物理的に並べる作業（アライメント等と混同しない：アライメント）。
モデルカードとは
機械学習モデルは「入力すると出力が返る」だけでは、どんな場面で使ってよいか・不得意は何かが分かりにくいことがあります。モデルカードは、そのギャップを埋める説明責任のツールです。
Googleなどが提唱した枠組みが広く知られ、オープンウェイトモデルや企業APIのドキュメントでも、類似の「モデル仕様」「システムカード」として公開されることがあります。
典型的な記載内容
誰のための資料か
| 読者 | 使い方 |
|---|---|
| プロダクト担当 | 機能設計・UI上の注意表示 |
| 法務・コンプライアンス | 利用規約・高リスク用途の可否 |
| 開発者 | API選定・ファインチューニングの前提確認 |
| 利用者教育 | 研修・AIリテラシー教材 |
データシートとのセット
データシートがデータの説明であるのに対し、モデルカードはモデルの説明です。バイアスや権利の議論では両方を参照しますが、どちらも問題を自動解決する魔法ではありません（TF-0414）。
AIガバナンスでは、モデルカードを承認・監査の入力資料として位置づける組織も増えています。
よくある質問
APIのドキュメントと同じ？
API仕様は「使い方」中心。モデルカードは性能・限界・倫理面の説明が中心です。製品によっては統合されています。
ChatGPTにもモデルカードはある？
公開形態は製品によります。試験では概念定義（TF-0411）を優先してください。
モデルカードがあれば出力は常に安全？
いいえ。限界の説明であり、利用時の確認・ハルシネーション対策は別途必要です。