公平性
AIシステムがさまざまな個人やグループに対して偏りのない公平な結果を生成し、差別的な影響を軽減することを保証します。
保護対象グループと非保護グループに対して、AIモデルが同等の結果を提供することを求めるガバナンス原則および技術的目標です。公平性は、統計的基準（例：人口統計学的パリティ、機会均等）、バイアス緩和アルゴリズム、ならびに継続的なモニタリングを通じて運用されます。さらに、文脈における「公正」の定義を明確化し、公平性向上のための介入が精度を過度に損なっていないことを検証するために、ステークホルダーの参画が不可欠です。
採用AIに対して性別バランスの監査を実施した結果、緩和策の適用前には、男性候補者の面接オファー率が25%高いことが確認されました。チームは再学習時に公平性制約を適用してオファー確率を均等化し、本番導入後のレポートでは、性別間の面接率の差が2%以内に収まっていることが示されています。これにより、予測精度を損なうことなく、公平性の向上を実現しました。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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