調査によると、女性は労働力におけるデータおよびAI関連職の26%しか占めていません。
AI開発における代表性と多様性を高めることは、より多くの人々にとって価値のある優れた製品を生み出し、バイアスを回避するために極めて重要です。
STEM教育の支援から、AI分野におけるメンタリングの機会やジェンダー間の賃金格差への対応まで、より多くの女性をAI分野に迎え入れることができます。
人工知能（AI）は、仕事、娯楽、購買、コミュニケーションのあり方に影響を与え、世界中の日常生活に深く浸透しています。AIの力は生活を向上させる可能性にありますが、この可能性は、AIが全人口を代表している場合にのみ実現できます。AI開発における多様性の拡大は、公平な成果をもたらすために極めて重要です。
AIにおけるバイアスは現実的な懸念であり、より多くの注目を集めています。Gartnerは、2022年にはAIプロジェクトの85%が誤った結果をもたらすと予測しています。その原因は、データ、アルゴリズム、またはそれらを管理するチームのバイアスにあります。AIにおけるバイアスに対処するための効果的な方法の一つは、プロセス全体を通じて多様なチームを関与させることです。多様性とは、AIを開発するチームに、異なる民族、性別、年齢、スキル、経験からの多様な視点を取り入れることを意味します。このような多様性により、AIチームは、より広範なユーザー層に好影響を与えうる製品を開発できるようになります。
女性は、AI分野および技術産業全体において著しく過小評価されています。2020年世界経済フォーラム報告書は、ジェンダー・パリティ（男女平等）に関して、労働力におけるデータおよびAI関連職の女性の割合はわずか26%であることを示唆しています。AI分野により多くの女性を迎え入れる必要があります。
ジェンダー多様性の拡大
ジェンダー多様性を促進するために、企業や社会全体が取ることのできる基本的なステップがあります。
1. STEM教育を支援する
AI分野に女性が少ない理由の一つは、若い女性が労働市場に入るずっと前の幼少期に根差しています。社会的および文化的な影響、例えば「女の子は男の子ほど数学や科学に向いていない」という誤った固定観念などにより、女の子はこれまで、STEM関連の進路を選ぶことを阻まれてきました。大学に進学する頃には、彼女たちは他の選択肢を選んでおり、進路を変更することは困難になります。STEM分野の授業にいる少数の女性は、一般的に、AI分野で利用可能なさまざまな選択肢に関する情報が限られた資源しか得られていません。
少女たちを早期に関与させるため、全米のガールスカウトは、STEMへの関心、自信、能力を高めることを目的とした課外STEM教育プログラムに参加してきました。同団体は、2025年までに250万人の若い女性をSTEM分野の労働力に加えることを約束しており、これらの女性が将来のSTEM分野のリーダーとなれるよう準備を支援するため、多くの業界リーダーと協働しています。
2. AI分野の女性の先駆者を広く示す
ビジネスや社会において、目に見える形で活躍する女性科学者やAIリーダーがいることは、AI分野における女性の機会を浮き彫りにし、女性はSTEM分野に属さないという否定的な文化的固定観念に対抗する効果的な方法です。AIについて語る際には、パネルディスカッション、イベント、ソーシャルメディアのいずれにおいても、同数の女性が参加していることが重要です。新しい世代の女性科学者が刺激を受け、ジェンダーの包摂性を示す労働力に、優秀な女性が惹きつけられるでしょう。
3. 女性のリーダー職への登用をメンタリングする
最終的にAIのキャリアに到達する女性にとって、メンタリングは極めて重要です。これまで、メンタリングは組織主導のプログラムからではなく、協会や学術機関などの他の場から提供されてきました。こうした女性や男性は、メンティーが期待値を設定し、機会を見出し、障壁を乗り越えるのを支援してきました。
企業にメンタリングプログラムが存在する場合でも、多くはリーダー層のみが利用可能ですが、その状況は変わり始めています。現在では、AIを活用したアプリを用いて、勤務地を問わず、入社間もない社員や中堅社員をメンターとつなげる取り組みが行われています。そのようなアプリを一社が利用したところ、メンティーはキャリアの道筋に対する明確さが218%向上したと回答し、目標を達成するための能力が178%高まったと感じたと答えました。これは、わずか6か月後の結果です。
4. 平等な機会を創出する
多くの企業の採用プロセスに潜む無意識のバイアスは、女性がAI分野に参入し、そこで昇進するうえでのもう一つの障壁となっています。こうしたバイアスは、職種名や職務内容における性別に基づく言葉遣いや、採用プロセスにおける多様性の欠如という形で現れます。さらに、女性がAI分野で働くことのできる職種や業界の範囲について、明確さや方向性が欠けています。例えば、AI分野の学位が必ずしも必要とは限りません。
今こそ時が来ています。高成長のAI関連職の少なくとも50%に女性を採用・登用し、その成功を後押しすべきです。職場で女性が直面する障壁を取り除くことは、企業がより包摂的な企業文化を実現するのに役立ちます。そうしなければ、AIアルゴリズムは当初から十分に機能しないでしょう。
5. 男女平等の報酬制度を確保する
同一労働同一賃金は公正であり、女性の採用だけでなく、定着にも役立ちます。残念ながら、ほぼ10年間技術職に就いてきた多くの女性が、報酬が不十分であることや、職業的に昇進する機会がないことを理由に、退職を検討してきました。組織は、AI分野の人材におけるジェンダー格差を開示するにあたり、説明責任を持ち、透明性を確保するとともに、それらの格差にどのように対処する計画であるかを示すべきです。そのような計画は、進捗を正確に把握できるよう、データに基づくものであるべきです。
AI関連職における賃金格差を解消することは、女性の定着を促すうえで、この分野をより持続可能なものにすることにつながります。米国の同一賃金法が成立してからほぼ60年が経過した今も、男性は女性より約20%多くの報酬を得ています。幸いなことに、状況は徐々に変わりつつあります。技術大手や全国規模のホスピタリティ業界のリーダーを含む、複数の著名な米国企業が、女性および少数派の賃金における完全な平等を達成しています。
AI分野における女性の明るい未来
多くの組織や労働力がAIへの取り組みを始めたばかりであり、AI分野におけるジェンダーの多様性がもたらす価値を認識しつつあります。AIチームに、より多くの女性を配置する組織は、業界におけるジェンダー平等の向上に貢献するだけでなく、自社のビジネスや顧客により大きな価値をもたらすことができます。まだ取り組むべきことは多くありますが、変化は目前に迫っており、AI分野における女性の未来は明るいものです。
