公平性
意味・解説
AIの判断において、人種、性別、年齢などの属性によって不当な差別や偏りが生じていないこと。
AI倫理における重要原則の一つ。学習データに含まれる偏見（偏見）をそのままAIが学習してしまうと、特定のグループに対して不利益な判断を下すリスクがある。これを防ぎ、すべての人に等しく機会や便益を提供することを目指す性質。
くわしく
「AIが『えこひいき』や『偏見』を持たずに、正当な基準で判断すること」です。
1.課題:
過去の不平等なデータを学んだAIが、「女性だから」「特定の地域に住んでいるから」という理由だけでスコアを下げる現象が問題視されています。
2.対策:
データの偏りを取り除く技術や、判断のプロセスを人間がチェックできる「透明性」の確保が必要です。
例文
採用支援AIを導入するにあたり、性別や年齢によるバイアスがないか公平性の観点から厳格なテストを実施した。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、2回登場しています（出題された年度: 2年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: フェアネス, 非差別性
対義語: バイアス, 差別的判断
分類: AIガバナンス