・英語による用語：Bias
・用語カテゴリ：技術用語／倫理
・日本語読み：バイアス（偏り）
・種別：AIの偏り・公平性の課題
・位置づけ：責任あるAIの主要論点
・関連：倫理的AI ／ 責任あるAI ／ ハルシネーション ／ 合成データ
・備考：学習データや設計に起因して、AIの出力が特定の傾向・不公平に偏る問題。公平性の中心課題。
Bias（バイアス）とは？AIに潜む「偏り」の問題
Bias（バイアス／偏り）とは、AIの出力が、特定の属性や見方に偏ったり、不公平になったりする問題を指します。AIは学習データから世界を学ぶため、データに含まれる社会的な偏見や、データの偏った集め方が、そのままAIの判断に反映されてしまうことがあります。責任あるAI・AI倫理の中心的な論点です。
たとえば、採用や与信、顔認識といった場面で、特定の性別・人種・年齢などに不利な判断をしてしまう例が知られています。生成AIでも、ステレオタイプを助長する文章や画像を出したり、特定の立場に偏った回答をしたりするリスクがあります。バイアスは学習データだけでなく、設計や評価の仕方、使い方など、さまざまな段階で入り込みます。
対策としては、学習データの偏りの点検と是正、多様な観点での評価（Evaluation）、出力の監視、公平性を測る指標の導入などがあります。完全に取り除くことは難しいため、「AIには偏りが入りうる」という前提を持ち、重要な判断では人間が確認し、継続的に是正していく姿勢が求められます。
