⑧ AI倫理と社会的課題／ 10. 公平性

センシティブ属性とは

センシティブ属性とは、人種・性別・宗教・障害の有無など、差別や不利益につながりやすい配慮が必要な属性です。入力変数から除外しても、他の特徴量から間接的に推測されるため、代理変数問題が生じます。

この用語はG検定シラバスの「10. 公平性」に含まれます。章全体の用語は用語解説⑧（全45語）にまとまっています。

差別につながりやすいため、扱いに特別な配慮が必要な属性のことです。

該当するもの

個人情報保護法における要配慮個人情報と重なる部分が大きい概念です。ただし法律上の定義とは別に、公平性の文脈で使われます。

「使わなければ差別しない」と考えたくなりますが、実際にはうまくいきません。

居住地域・購買履歴・通学した学校——こうした情報から属性が推測できてしまうためです。これを代理変数と呼びます。

むしろ属性を把握しておいたほうが、属性ごとの性能差を検証できるという考え方もあります。

公平性を検証するには属性データが必要です。しかし属性データを集めること自体がプライバシー上のリスクになります。

「公平性の検証」と「プライバシー保護」が衝突する——これはAI倫理における典型的なジレンマです。目的を限定した収集と厳格な管理で折り合いをつけます。