統計的パリティと機会均等
採用の選考にAIを使うとき、公平性の考え方についての説明として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
公平性の定義はただ一つで、すべての場面で同じ指標を使えばよい
- B
性別などの属性を学習データから取り除けば、公平性は自動的に保証される
- C
統計的パリティは属性ごとの合格率を等しくする考え方、機会均等は能力のある人の合格率を属性ごとに等しくする考え方である
- D
公平性の評価は、開発が完了した後に1回だけ行えばよい
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正解：C
公平性には、統計的パリティ（結果の割合を等しく）や機会均等（能力のある人の通過率を等しく）など、複数の定義がある。
| グループ | 選択率（選ばれた人÷人数） | 真陽性率（陽性で選ばれた人÷本当に陽性の人） |
|---|---|---|
| A | 50 ÷ 100 = 0.5 | 32 ÷ 40 = 0.8 |
| B | 30 ÷ 100 = 0.3 | 16 ÷ 40 = 0.4 |
| 差（A−B） | 0.2（統計的パリティの差） | 0.4（機会均等の差） |
- A
誤り。目的や文脈で適切な指標が異なる。
- B
誤り。他の特徴量が属性の代理になることがある。
- C
正しい。公平性の定義は複数あり、同時に満たせないこともある。
- D
誤り。運用中も継続して確認する。
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