【G検定過去問風テスト】AIの公平性の定義とトレードオフ問題

2026年8月12日 2026年8月12日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

AIにおける「公平性の定義」に関する記述として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A）グループ公平性と個人公平性など、存在するすべての公平性の数学的基準を同時に完璧に満たすAIモデルを構築することが可能である。
B）異なる公平性の定義の間にはトレーディングオフ（相反関係）が存在することがあり、すべての公平性基準を同時に満たすことは数学的に困難である。
C）AIにおける「公平性」には単一の絶対的な定義が存在し、どのような文脈でも基準は一致する。
D）公平性とは「すべての入力データに対して一律に同じ予測値を強制的に割り当てること」を意味する。

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正解: B）異なる公平性の定義の間にはトレーディングオフ（相反関係）が存在することがあり、すべての公平性基準を同時に満たすことは数学的に困難である。

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★★

■ 1分で分かる！この問題の要点

AIの公平性には「グループ公平性」や「個人公平性」など、複数の異なる定義・数学的基準が存在する。
異なる公平性の基準の間にはトレードオフ（相反関係）があるため、すべての公平性基準を同時に100%満たすモデルを作ることは数学的に不可能である。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

「みんなにとって平等で公平なAIを作ろう！」と言葉にするのは簡単ですが、実は数学の世界では「どの公平さを優先するか」によって意見が割れます。例えば、テストの採点で「合格率をグループ間で完全に同じにする（グループの平等を重視）」ことと、「同じ実力の子には同じ点数をつける（個人の平等を重視）」ことは、両立させようとするとぶつかり合ってしまいますよね。AIの公平性も同様で、異なる定義を同時に完璧に満たすことはできない（トレードオフがある）という結論は、G検定の超頻出ポイントです！