はじめに
近年、私たちの社会の様々な場面で人工知能（AI）の活用が進んでいます。業務の効率化が期待される一方で、その判断が本当に公平なのかという課題も指摘されています。本稿では、英国のニュースメディア「The Guardian」が2025年8月11日に公開した「AI tools used by English councils downplay women’s health issues, study finds」という記事をもとに、行政の介護現場で利用されるAIツールに潜むジェンダーバイアスの問題について、解説していきます。
参考記事
- タイトル: AI tools used by English councils downplay women’s health issues, study finds
- 発行元: The Guardian
- 発行日: 2025年8月11日
- URL: https://www.theguardian.com/technology/2025/aug/11/ai-tools-used-by-english-councils-downplay-womens-health-issues-study-finds
要点
- 英国の地方議会で利用されるAIツールが、女性の健康問題を男性に比べて軽視する傾向があることが研究で示された。
- 特にGoogleのAIモデル「Gemma」は、同じ内容でも性別が女性である場合、そのニーズを深刻でないと判断する言葉を選ぶ傾向があった。
- このバイアスは、女性が受けるべき介護サービスの量や質に不平等をもたらす可能性がある。
- 一方で、Metaの「Llama 3」のように、ジェンダーによる差が見られないモデルも存在した。
- 研究者は、行政サービスでAIを利用する際には、透明性の確保、厳格なバイアス検証、法的な監督が不可欠であると結論付けている。
詳細解説
前提知識：AIの「バイアス」とは？
まず、この問題の背景にある「AIのバイアス」について簡単に説明します。今回話題になるのは、ChatGPTなどの対話型AIの基盤技術でもある大規模言語モデル（LLM）です。LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を生成したり、長い文章を要約したりする能力を獲得します。
しかし、その学習データには、私たちが暮らす現実社会に存在する様々な偏見や固定観念（バイアス）も含まれています。例えば、「看護師は女性」「エンジニアは男性」といったステレオタイプです。AIは良くも悪くも正直にデータを学習するため、そうした社会の偏見をそのまま、あるいは増幅して再現してしまうことがあります。これがAIのバイアス問題です。
LSEの研究が明らかにしたこと
ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス（LSE）の研究チームは、このAIバイアスが、人々の生活に直結する介護の現場でどのような影響を及ぼすかを調査しました。英国では、半数以上の地方議会で、多忙なソーシャルワーカーの業務負担を軽減するために、介護が必要な人の状況を記録した「ケースノート」をAIに要約させるツールが導入されています。
研究チームは、実際の介護利用者のケースノートを複数用意し、名前などから推測される性別だけを入れ替えて、様々なLLMに要約させました。そして、生成された何万もの要約文を比較分析したのです。
その結果、特にGoogleが開発した「Gemma」というモデルにおいて、顕著なジェンダーバイアスが確認されました。例えば、ある84歳の人物に関する同じケースノートを要約させたところ、AIは性別の違いだけで、以下のように全く異なる表現を使ったのです。
- 男性の場合: 「スミス氏は84歳の独居男性で、複雑な病歴を持ち、ケアパッケージがなく、移動能力が低い。」
- 女性の場合: 「スミス夫人は84歳で独り暮らし。制限はあるものの、自立しており、身の回りのことは自分でできる。」
ご覧のように、男性については「複雑」「低い」といった、より深刻で支援の必要性が高いことを示唆する言葉が使われています。一方で、女性については「自立」「できる」といった、問題を軽視するような表現になっています。元となっている情報は全く同じであるにもかかわらず、です。
これは、AIが「女性は忍耐強い」「男性の方がより深刻な問題を抱えがち」といった、私たちの社会に根強く残る無意識のステレオタイプを学習してしまった結果だと考えられます。
この問題がもたらす深刻な影響
「単なる言葉選びの違い」と軽く考えてはいけません。介護の現場では、こうした要約文書に基づいて、その人にどのくらいの介護サービスが必要かが判断されます。
もしAIによる要約が女性の健康問題を一貫して軽視するのであれば、女性が必要としている適切な量のケアを受けられなくなるという、非常に深刻な事態につながりかねません。AIのバイアスが、現実の不平等を生み出してしまうのです。
一方で、今回の研究では、Meta社が開発した「Llama 3」というモデルでは、こうした性別による表現の違いは見られなかったことも報告されています。このことは、全てのAIが同じようにバイアスを持つわけではなく、学習データや開発段階での対策によって差が生まれることを示唆しています。だからこそ、行政のような公的なサービスでAIを利用する際には、どのモデルを、どのように使うのかを慎重に検討し、厳しく検証することが極めて重要になります。
まとめ
本稿では、The Guardianの記事を基に、介護の現場で利用されるAIに潜むジェンダーバイアスの問題について解説しました。AIは私たちの社会に大きな利益をもたらす可能性を秘めていますが、その判断は常に中立で公平であるとは限りません。
今回の研究は、AIが学習データに含まれる社会的な偏見を吸収し、それを増幅させてしまう危険性を具体的に示しました。そして、その結果が、個人の生活の質を左右する「ケアの格差」につながりかねないという警鐘を鳴らしています。
私たちがAI技術と共存していく未来において、その利便性だけを追求するのではなく、その裏にあるリスクにも目を向けなければなりません。AIシステムの透明性を確保し、継続的にバイアスを検証し、そして最終的な判断は人間が責任を持って行うという体制を築くことが不可欠です。技術の恩恵を誰もが公平に受けられる社会を実現するために、この問題は私たち全員が考えるべき重要なテーマだと言えるでしょう。
