AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でもAIで履歴書を事前選考する話が出ているのですが、正直怖くて判断がつきません。AIが偏っているかどうか、どうやって見ればいいですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。まず抑えるべきは、公平性だけ見ても不十分で、評価の『有能さ（competence）』も検証する必要があるんですよ。
これって要するに、公平に見えるAIでも、本当は仕事に合う人を見抜けないってことですか？
その通りです。論文はそれを”Illusion of Neutrality（中立性の錯覚）”と呼んでいます。見た目は偏りが小さいが、実は浅いキーワード照合しかできないというリスクを示しているんです。
じゃあ、導入の際に何をチェックすれば現場で役に立つ判断ができるんでしょうか。投資対効果を考えると、本当に業務で使えるか心配です。
要点は三つです。まずデモグラフィックなバイアス（人種や性別など）をテストすること、次に評価の再現性を確認すること、最後に実際の業務目的に沿った『合格／不合格』の区別ができるかを検証することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的にはどういう実験をすれば分かりますか。うちの現場では専門家を雇う余裕はありません。
簡単な二段階の監査（audit）で十分です。第一段階は同一内容の履歴書にだけ人種や性別の信号を差し替えて偏りを測るテスト、第二段階は有資格者・不適格者・詐称者を混ぜて評価精度を測るテストです。短期間で現場の意思決定に近い評価を得られますよ。
なるほど。ちなみに、その『Illusion of Neutrality』が出ると現場ではどんな問題が起きますか？想定される具体例を教えてください。
表面上はスコアが公平に見えるが、実は『詐称やミスマッチを見抜けない』ために不適格者を漏らしてしまう。結果的に面接や研修の手間が増え、コストが上がり、多様性も確保できないという悪循環に陥ります。投資対効果の視点からは致命的です。
なるほど、うちが導入して失敗すると面倒なことになるわけですね。最後に、現場に持ち帰る際の分かりやすい確認項目を教えてください。
まず再現性、同じ入力で安定した評価が出るか。次にバイアス、同一人物で人種や性別情報だけ変えて差が出ないか。最後に適合性、本当に業務に必要な能力を区別できるか。これを満たすなら導入を検討して良いです。大丈夫、順序だてれば必ずできるんです。
分かりました。要するに、見た目の公平性だけで安心せず、『再現性』『無偏性』『業務適合性』を順に検証すれば良いということですね。ありがとうございました、これなら現場にも説明できます。
