グループ公平性とは
グループ公平性（Group Fairness）とは、保護属性（性別・人種・年齢など）によって定義されるグループ間で、AIシステムの予測結果やその影響が公平であることを要求する概念です。個人単位ではなくグループ単位で公平性を評価するアプローチであり、公平性研究の主流をなしています。
| ひとことで言うと | 集団単位で見たときに、属性による扱いの差がないことを求める考え方。 |
|---|---|
| どう測るか | グループごとの合格率、正答率、誤判定率を比較する。 |
| 注意点 | 集団として公平でも、個々のケースでは不公平が生じることがある。 |
グループ公平性の種類
グループ公平性にはさまざまな基準があります。統計的パリティ（各グループのポジティブ予測率の均等）、機会均等（各グループの真陽性率の均等）、均等化されたオッズ（各グループの真陽性率と偽陽性率の均等）、予測パリティ（各グループの陽性的中率の均等）、較正（各グループにおける予測確率と実際の確率の一致）などがあります。
1保護属性でグループ分け男性/女性など
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2結果を集計各グループの合格率
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3差を測る比率や差分で評価
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4基準と照合許容範囲か判断
グループ公平性の利点と限界
グループ公平性の利点は、社会的に重要な集団間の格差を直接的に測定・是正できる点、指標の計算が比較的容易である点、法的な差別禁止の概念と整合している点です。一方で、限界としては、グループ内の個人間の差異を無視すること、交差的な属性（例：黒人女性）への配慮が困難であること、グループの定義自体が恣意的になりうることが指摘されています。
実践的な適用
採用・融資・保険・司法などの場面で、グループ公平性指標は差別の検出と是正に広く活用されています。ただし、どの指標を採用するか、どの程度の格差を許容するかは、法的・社会的・倫理的な文脈に応じた判断が必要です。指標の選択自体が価値判断であることを認識した上で、ステークホルダーとの合意形成を行うことが重要です。