1.
ソフトウェア工学
国際会議における
AI倫理と公平性の
研究動向
早稲田大学 吉岡信和
2023年1月20日＠ウィンターワークショップ2023・イ
ン・富山
1

2.
2
ACM Computing Surveys に投稿中？
https://arxiv.org/abs/2205.08809

3.
個々で扱う公平性の定義
3
個別公平性（Indivisual Fairness）
集団公平性（Group Fairness）

4.
Research Questions
• RQ1） 研究動向や進んでいる分野は ？ (Research
Trends and Advances)
• RQ2）公平性を分析する目的は？ (Purpose of
Fairness Analysis)
• RQ3）公平性をどう評価する？（Fairness measure）
• RQ4）どのようなバイアスやセンシティブ属性を扱って
いる？（Bias and Sensitive Attributes）
• RQ5）どのようなデータセットやタスクが使われいてい
る？（Datasets and Tasks）
• RQ6）ツールは？(Tooling）
4

5.
RQ1）研究動向や進んでいる分野は？
5

6.
6

7.
著名SE国際会議での発表状況:
2022-2021(独自)
7
0
2
4
6
8
10
12
2017 2018 2019 2020 2021 2022

8.
著名SE国際会議での発表状況:
-2020(独自)
8

9.
RQ2）公平性を分析する目的は？
(Purpose of Fairness Analysis)
9

10.
10

11.
RQ3）公平性をどう評価する？
（Fairness measure）
11

12.
RQ4）どのようなバイアスやセンシティブ
属性を扱っている？（Bias and Sensitive
Attributes）
12

13.
RQ5）どのようなデータセットやタス
クが使われいている？（Datasets
and Tasks）
13

14.
14

15.
15

16.
RQ6）ツールは？(Tooling）
16

17.
Open Problems
17

18.
まとめと私見
• SE、データベース分野の研究が４８％
• 70%が検証、エンペリカル、データ分析
• 79.5%は歳、性別、人種
• 構造データセットが64.3%
• とりあえず研究を始めるならクレジットカード？
• エンジニアリング活動そのもの （プログラミング、ラベ
リングなど） の公平性は面白い観点の研究かも？
• システムのリスク分析の観点の研究はまだまだこれから
18
論文リスト、分析結果: https://github.com/ezekiel-soremekun/Software-Fairness-Anal

19.
おまけ
• 機械学習工学研究会（MLSE）に「AI倫理と公平性ワ
ーキンググループ」を立ち上げています！
• 公平性の事例ワークショップ：2023年2月22日(水) 18:00-
20:00 ＠Zoom
• サーベイ論文中に紹介されている論文の読み会などを企画し
ます！
19
機械学習工学のWebサイトからdiscord#wg_fairnessに参加してください

20.
おまけ（その２）
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本日発売です！公平性要求も記載あり！
『AIプロジェクトマネージャのための機械学
習工学』
第１章 AIシステムの開発概論（吉岡 信和）
第２章 AIシステムの要求工学（吉岡 信和）
第３章 機械学習システムのアーキテクチャと設計（鷲崎 弘
宜）
第４章 AIプロジェクトのマネジメント（内平 直志）
第５章 AIプロジェクトにおけるステークホルダとの協働
（竹内 広宜）
第６章 機械学習工学の展望（吉岡 信和）