用語集2025/9/28
AI Bias Detection（AI バイアス検知）
機械学習モデルの不公平な判断を検出・修正する技術。性別、人種、年齢等による差別を防止し、公平なAIシステムを構築。
難易度:
上級
読了時間:約6分
定義
AIバイアス検知は、保護属性に基づく不公平な差別を統計的に測定・修正。Equal Opportunity、Demographic Parity、Individual Fairness等の公平性指標で定量評価します。
具体例
- Statistical Parity：グループ間の予測率均等
- Equalized Odds：真陽性率・偽陽性率均等
- Calibration：予測確率の信頼性均等
活用事例
- 採用AI：性別・人種による不公平判定の防止
- 審査AI：与信判定での年齢・地域差別回避
- 顔認識：肌色・性別による精度格差是正
関連概念
Fairlearn、AIF360、Fairness Indicatorsでバイアス測定。Pre-processing、In-processing、Post-processingでバイアス軽減。監査ツールで継続監視。
📝 要約
機械学習モデルの不公平な判断を検出・修正する技術。性別、人種、年齢等による差別を防止し、公平なAIシステムを構築。
関連タグ
AIバイアス公平性Fairlearn差別防止監査