センシティブ属性とは

まず押さえる結論

センシティブ属性は、G検定の「大項目10 AI倫理・AIガバナンス」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。

具体例から判断の境界を固める

センシティブ属性を、データの種類ではなく、特別な配慮が求められる人間の属性として捉える

Googleの機械学習用語集は、機密属性（センシティブ属性）を、法的、倫理的、社会的、個人的な理由で特別な配慮がなされる人間の属性と定義します。AI事業者ガイドライン（第1.2版）の脚注は、人種や性別等の明らかなセンシティブ属性を取り除いたデータであっても、関連する情報からセンシティブ属性が類推されてしまう場合があると述べます。属性を消せば公平になるとは限らないことを示す記述です。

問題文で見る箇所

「特別な配慮が求められる属性」「人種や性別など」という記述を確認します。その代わりに使われる属性を問う設問なら代理変数、属性による結果の偏りそのものを問う設問ならアルゴリズムバイアスや公平性を候補にします。

隣接概念との境界

センシティブ属性は、公平性を確かめるときにグループ分けの軸になる人間の属性そのものです。代理変数はその代わりに使われる別の属性、公平性はAIの判断がセンシティブ属性によって不当に偏らないことを求める原則を指します。

誤答しやすい選択肢

• ×センシティブ属性を、個人情報保護法でいう個人識別符号のことだと説明する。センシティブ属性は特別な配慮が求められる人間の属性を指す語で、個人識別符号とは別の概念である。
• ×センシティブ属性をデータから削除すれば、グループ間の不公平は必ずなくなると説明する。他の特徴と相関が強ければ、属性を削除しても不公平が残りうる。
• ×センシティブ属性を、その代わりに使われる郵便番号のような属性のことだと説明する。代わりに使われる属性は代理変数である。

4段階の判断手順

1. 01設問が、特別な配慮が求められる属性そのものを問うているか、その代わりの属性や結果の偏りを問うているかを先に分ける。
2. 02属性そのものであれば、人種や性別のように特別な配慮がなされる人間の属性という説明になっているかを確認する。
3. 03削除すれば十分という趣旨の選択肢は、相関の強い別の属性が残る可能性を見落としていないかを見直す。

到達条件: センシティブ属性を、特別な配慮が求められる人間の属性として、その代わりに使われる代理変数や、結果の偏りを問う公平性と区別して説明できる。

試験での問われ方

誤答しやすいポイント

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