> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://joho-todai.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # AI採用選考が「若くて肌の白い男性」を優遇する。研究者が実験で確認 - URL: https://joho-todai.com/ai-bias-young-white-men-hiring/ - Published: 2026-08-21T11:09:57.000Z - Updated: 2026-08-21T11:10:16.000Z - Description: CSIROの研究者がGPT-4とCopilotに模擬採用を行わせた結果、両モデルとも男性候補を優遇し、生成画像は若く肌の色が薄い人物に偏った。技術的修正だけでは解決できない構造的な原因を、2つの研究と米国の大型訴訟から読み解く。 - Author: 岬 徹 - Tags: AI, 採用, Workday, 差別 CSIROの研究者がGPT-4とCopilotに模擬採用を行わせた結果、両モデルとも男性候補を優遇し、生成画像は若く肌の色が薄い人物に偏った。技術的修正だけでは解決できない構造的な原因を、2つの研究と米国の大型訴訟から読み解く。 --- ## 「理想のエンジニア」を描かせたら AIに「ソフトウェアエンジニアの採用候補者」を選ばせたら、どんな人物が残るのか。 オーストラリア連邦科学産業研究機構（CSIRO）のムニーラ・バノ（Muneera Bano）氏とディダー・ゾーギ（Didar Zowghi）氏が2025年に[発表した研究](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3786581.3786924)は、この疑問に正面から答えを出した。GPT-4（現在は提供終了）とMicrosoft Copilotの2つのAIモデルに、4つの職種に対して**300件の候補者プロフィールを生成**させ、推薦と画像生成を行わせる模擬採用だ。 結果は明快だった。**両モデルとも男性を優遇した**。とりわけ上級職でその傾向は顕著になった。生成された「理想の候補者」の画像は、若く、細身で、肌の色が薄い人物に集中した。 モデルは「差別しろ」と指示されたわけではない。言語、画像、雇用記録、そして「誰がこの職業に属するか」という暗黙の前提をデータから学習し、それを忠実に再現した。 研究室の実験で済む話ならまだいい。だがAIによる推薦はすでに、採用・教育・行政サービスの現場に入り込んでいる。 ## 100件応募して、全部落ちた デレク・モブリー（Derek Mobley）氏は40代のアフリカ系アメリカ人で、金融の学士号とIT分野の準学士号を持つ。2017年に解雇された後、人事ソフトウェア大手Workday（ワークデイ）の採用プラットフォームを通じて100件以上の求人に応募した。全て不採用だった。 ある日、午前1時前に応募した求人から1時間足らずで不採用通知が届いた。人間が審査する時間帯ではない。モブリー氏は2023年、WorkdayのAI選別ツールが人種・年齢・障害に基づく差別を行っていると主張し、[連邦裁判所に提訴した](https://clearinghouse.net/case/44074/)。 この訴訟は2026年に入って急展開を見せている。3月、リタ・リン（Rita Lin）判事は、Workdayが主張していた「年齢差別禁止法（ADEA）は求職者には適用されない」という論拠を退けた。6月にはカリフォルニア州の差別禁止法（FEHA）に基づく請求についても、WorkdayのAIツールがカリフォルニア本社から設計・運用されている以上、州外の応募者にも適用されうるとの判断を下している。 Workdayは一貫して主張を否定し、「採用の最終判断を下すのは顧客企業であり、自社のツールは資質だけを見ている」と反論している。だが裁判所は、Workdayが雇用主の「代理人」として法的責任を問われうると判示した。AIツールが候補者の選別を実質的に決定している以上、「ソフトウェアを提供しているだけ」という主張は通らない、という判断だ。 Workday AI採用訴訟の経緯 | 2023年2月モブリー氏が提訴AI選別ツールが人種・年齢・障害で差別と主張し連邦裁に提訴2024年7月棄却申し立てを一部却下Workdayは雇用主の代理人として責任を問われうると判示2025年5月年齢差別の集団訴訟を認定40歳以上の求職者による集団訴訟として条件付きで認定2026年3月「求職者に法は適用されない」を退けるWorkdayが主張した年齢差別禁止法の適用除外を裁判所が否定2026年6月州外の応募者にも適用と判断AIツールの設計地がカリフォルニアなら州外にも法が及ぶと判示 | | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ※Workdayは一貫して主張を否定。訴訟は係争中 Workdayの採用プラットフォームは世界で**1万1,000以上の組織**に利用されている。この訴訟の帰結は、AI採用ツールを使う全ての企業に影響を及ぼす。 ## アルゴリズムを直しても、根は残る バノ氏とゾーギ氏は別の2025年の研究で、報告済みのAI関連事故を手作業で分析している。[その結果](https://jair.org/index.php/jair/article/view/17806)、**約半数が多様性に関わる問題**を含んでいた。人種・ジェンダー・年齢による差別が最も多く、原因は多様性のない訓練データ、そして設計・開発・運用の各段階で多様性への配慮が欠落していたことに帰着した。 バイアス（偏り）の検出、データセットの再均衡、出力の調整。こうした技術的な修正は意味がある。だがこれらの手法には共通の限界がある。偏りをモデルの属性として扱い、モデルの内部で解決しようとする点だ。 データはAIに「現実の中立な記録」として入るわけではない。何を収集し、どう分類し、誰の経験を重要とみなすか。その判断は全て人間が下している。歴史、文化、制度、権力の不均衡がそこに入り込む。 リーダーシップと男性。技術力と白い肌。革新と若さ。社会がこれらを結びつけてきた歴史があり、AIモデルはその結びつきを学習し、定式化し、自動で反復する。反復の速度と規模だけが、人間の偏見を超えている。 2026年7月に公開されたプリンストン大学とシカゴ大学の研究は、この問題をさらに深刻に見せた。ChatGPT、Claude、Geminiなどの大規模言語モデルに模擬採用ゲームをさせたところ、**AIは人間より速く偏りを固定した**。全ての候補者の成功確率が等しく設定されていたにもかかわらず、AIは初期の少ない事例から特定のグループを特定の職種に振り分け始め、その分類を固定化させた。 バノ氏らは、偏りが複数の属性の交差で現れる点も指摘している。性別だけ、人種だけで検証すれば公平に見えるシステムが、性別と人種と年齢が重なる地点で不利益を生む。個別の属性を1つずつテストする方法では、この種の偏りは検出できない。 ## データを選んだのは誰か 2人の研究者がThe Conversationに寄稿した[解説記事](https://theconversation.com/ai-bias-isnt-just-an-error-in-the-algorithm-its-a-chain-of-human-decisions-288812)の結論は、技術的修正の先を見据えている。AIエンジニアが社会科学の知見を学ぶこと。影響を受ける集団が開発プロセスに実際に参加すること。正確さだけでなく、恩恵と害がどの集団に偏っているかをテストすること。そしてAIを導入する組織が、リスクの監視と問題発生時の対応に責任者を置くこと。 日本でもソフトバンクやウエルシア薬局がAI面接を導入し、採用過程へのAI活用が広がる中、Workday訴訟やCSIROの研究が突きつけている疑問は日本にもそのまま当てはまる。 アルゴリズムは、どのデータが重要か、どの程度のリスクが許容されるかを決めない。その判断を下したのは人間であり、問題が明らかになった後の対応を決めるのも人間だ。偏ったアルゴリズムを修正する技術は必要だが、それは答えの半分にすぎない。もう半分は、**その判断に誰がいなかったか**にある。 ### 関連記事 - [GoogleのAI安全チーム、自社AIの選考プロセスを迂回する運用が判明](https://joho-todai.com/google-ai-safety-team-circumventing-selection/) - [AI導入後も週約6時間の新しい雑務 英国調査で生産性効果を検証](https://joho-todai.com/ai-time-savings-disappear-new-tasks/) - [『エイリアン2』公開40年。パワーローダーは現実になり、スマホは予見できなかった](https://joho-todai.com/aliens-2-40-years-power-loader-reality/) - [Linux 7.3ネットワーク開発、AI生成パッチで「完全に圧倒」。MetaのLLM予算で対抗へ](https://joho-todai.com/linux-73-network-development-ai-patches-meta-llm/) - [ハーバード大、AI時代にライティングセンターを廃止。反発広がる](https://joho-todai.com/harvard-closes-writing-center-ai-era/) - [AI不信52%、データセンター反対は原発超えの71%。米共和党がAI企業に警告](https://joho-todai.com/anti-ai-election-datacenters-backlash/) - [主要サイトの87%がHTML標準に違反。5000ドメインを検証](https://joho-todai.com/html-standard-violations-major-sites/) - [Google、破綻した航空会社の業務データを1000万ドルで落札。AI学習用](https://joho-todai.com/google-acquires-airline-data-10-million-ai-training/) - [Linux 7.2リリース。キャッシュを理解するCPUスケジューラが到着](https://joho-todai.com/linux-72-cpu-scheduler-cache-improvements/) - [NVIDIA、OpenAI向け保証を正式締結。2500億ドルが半額以下に](https://joho-todai.com/nvidia-openai-warranty-deal-discount/)