AIの公平性と倫理

なぜ行政のAIには「公平性」が必要なのか

🔄 前のレッスンで住民サービスと窓口業務のAI活用を学んだ。住民にサービスを提供する際、AIが「公平に」機能しているか——今回はこの重要なテーマに踏み込む。

民間企業がAIで間違った商品を推薦しても、顧客は他社に乗り換えればいい。でも行政は違う。住民は「行政を乗り換える」ことができない。だからこそ、行政のAI活用には民間以上に厳格な公平性が求められる。

バイアスの3つのレイヤー

行政AIのバイアスは3つの層で発生しうる：

以下のAI活用シナリオについて、
潜在的なバイアスリスクを分析してください。

シナリオ：[例）AIで生活保護の申請書類の不備を自動チェック]
入力データ：[過去3年間の申請データ]
判断に使われる変数：[記載事項の完全性、添付書類]
対象住民：[生活困窮者]

以下を分析してください：
1. 入力データに潜む偏りの可能性
2. 判断基準が特定の住民層に不利に働く可能性
3. 結果のフィードバックループの発生リスク
4. 緩和策の提案

デジタル庁のAIガイドライン

デジタル庁が策定した「AI利活用に関する暫定的なガイドライン」の主要原則：

✅ Quick Check: 行政で「AIがそう判断した」という説明が問題になる理由は？住民が不利益を被った際に「AIに聞いてください」とは言えない。行政の意思決定の責任は常に人間にあり、判断の理由を人間の言葉で説明できなければならない。

公平性チェックリスト

AIを業務に導入する際のチェック項目：

• 入力データは特定の属性に偏っていないか
• 判断基準に直接・間接的な差別要因が含まれていないか
• 出力結果を属性別（地域・年齢・国籍等）に分析しているか
• 不利益を受けた住民からの不服申立て手続きがあるか
• 定期的な監査・評価の仕組みがあるか
• AIの利用状況を住民に説明する準備があるか

Key Takeaways

• 行政のAIバイアスは「入力データ」「判断基準」「結果の偏り」の3層で発生しうる
• デジタル庁のガイドラインは「人間中心」「透明性」「公平性」「安全性」「プライバシー」を柱とする
• 「AIがそう判断した」は責任転嫁——行政の意思決定責任は常に人間にある
• フィードバックループ（偏ったデータ→偏った判断→さらに偏ったデータ）に注意する
• 公平性チェックは導入時だけでなく、定期的に行う仕組みが必要

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