AIバイアス（AI Bias）とは、人工知能システムが学習データや設計プロセスに起因して、特定の属性（性別、人種、年齢、社会的背景など）に対して不公平な偏りを示す問題を指します。
AIバイアスが発生する主な原因は、機械学習に使用する訓練データの偏りです。例えば、過去の採用データを学習した採用支援AIが、歴史的に男性が多い職種で女性を低く評価したり、特定の地域や学歴を過度に重視したりするケースがあります。また、アルゴリズムの設計段階で、開発者の無意識の偏見が反映される場合もあります。金融業界では、融資審査AIが特定の地域や属性の申請者を不当に不利に扱う問題も報告されています。
企業がAIを導入する際は、多様性のある学習データの確保、定期的なバイアス検証、エクスプレイナブルAIによる判断根拠の可視化が重要です。特に人事、金融、医療など人の生活に大きく影響する分野では、AIガバナンスの観点からバイアス対策を組織的に取り組む必要があります。公平性を保つためのバイアス検知ツールの活用や、多様なバックグラウンドを持つチームでのAI開発も効果的な対策となります。