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解答・解説
第5問 映像認識モデルにおける民族的偏りの検出
あなたは、公共交通機関向けの乗客行動分析システムを開発するチームに所属しています。このシステムでは、駅構内の監視カメラ映像をAIモデルで解析して、混雑状況や異常行動を検知することを目的としています。しかしながら、運用テストの結果、特定の民族的特徴を持つ乗客に対して誤検知の頻度が著しく高いことが判明しました。このような事象に該当するバイアスの種類として、最も適切なものを選択してください。
（問題ID：AIF204C005）
解答
正しい解答：Ａ. サンプリング・バイアス
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徹底解説
特定の民族的特徴を持つ乗客に対して、誤検知の頻度が著しく高いような事象に該当するバイアスの種類は、サンプリング・バイアスです。サンプリング・バイアス（Sampling Bias）は、調査や分析において、母集団を適切に代表しないサンプルが選ばれてしまうことにより、結果が偏ってしまう統計的なバイアスです。本問題のように特定の民族的特徴を持つ乗客といった特定グループの過度な誤判断は、データセットが偏っているサンプリング・バイアスが原因である可能性が高いと考えられます。つまり、学習データの収集過程において、ある特定の属性やグループが過剰または過少に含まれてしまうことで、モデルの予測や判断に偏りが生じているような状況です。このようなバイアスは、人工知能（AI：Artificial Intelligence）の公平性や倫理性に重大な影響を与えるため、データ収集段階における多様性の確保と、バイアス検出ツールの活用によって、可能な限り排除することが重要です。
その他の選択肢は、今回のユースケースに該当するバイアスの種類ではありません。アルゴリズム・バイアス（Algorithmic Bias）は、AIが特定の集団に対して不公平、または、差別的な結果をもたらす現象であり、アルゴリズム設計やパラメーター設定の偏りなどによって生じる、機械学習（ML：Machine Learning）アルゴリズムの系統的な誤りに起因します。一方、本問題のように、特定の民族的特徴を持つ乗客に対して誤検知が頻繁に発生している場合、原因はアルゴリズムの設計よりも、学習に用いたデータの偏りにある可能性が高いと考えられます。これは、特定の民族グループの映像が過剰または過少に含まれていたことで、モデルがそのグループに対して不正確な判断をくだすようになった、典型的な事例のひとつです。
確証バイアス（Confirmation Bias）は、自分の信じていることや仮説に合う情報ばかりを集め、反する情報を無視または軽く扱ってしまう認知の偏りのことです。例えば、血液型と性格の関係を信じる傾向があったり、好きなブランドを過大評価したりする行動がこれにあたります。AIのバイアス問題とは根本的に異なり、これは人間の思考のクセに由来するものです。観察者バイアス（Observer Bias）は、観察者が期待する結果に意識が偏ることで、それ以外の結果を見過ごしたり軽視したりしてしまう認知的な偏りのことです。医療現場や実験の評価時に起こる主観的な判断の偏りなどが例として挙げられます。一方、今回のケースで問題となっているのは、人間の観察による主観的な判断ではなく、AIが学習したデータの偏りによって判断が歪んでいる点にあります。
問題掲載日：2025-09-07
Information
What's New
- 2025/9/13 問題ID: AIF202C008 大量記事の要約処理におけるトークン制限への対応に関する問題を追加しました。
- 2025/9/10 問題ID: AIF205C005 生成AIの動作と応答内容を監視する仕組みに関する問題を追加しました。
- 2025/9/9 問題ID: AIF204C002 マーケティング施策の効果分析に関する問題を加筆・修正しました。
- 2025/9/7 問題ID: AIF204C005 映像認識モデルにおける民族的偏りの検出に関する問題を追加しました。
- 2025/9/5 問題ID: AIF203C010 温度パラメーターがモデルの応答に与える影響に関する問題を追加しました。
Reference Books
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