【2025年】LLMのバイアスとは？原因と種類、公平性を保つ対策を解説

LLM（大規模言語モデル）の利用がビジネスで当たり前になる一方、

「AIの回答が特定の価値観に偏っている」

「不適切な表現が生成されてしまう」といった課題に直面していませんか。LLMが学習データから受け継いでしまう

「バイアス」は、意図せず企業の評判を傷つけたり、差別的な意思決定につながったりするリスクをはらんでいます。この問題を放置すれば、大きな事業リスクになりかねません。

この記事では、LLMに潜むバイアスの種類や発生原因から、ビジネスに与える具体的なリスク、そして今日から実践できる対策までを網羅的に解説します。バイアスの正体を正しく理解し、適切な評価・軽減アプローチを導入することで、AIを公平かつ安全に活用するための道筋が見えてきます。AI活用における倫理的な課題やリスク管理についてまとめた資料もご用意していますので、ぜひご活用ください。

LLMにおけるバイアスとは？

LLMにおけるバイアスとは、モデルが生成する内容に生じる、意図しない体系的な偏りのことです。これは、AIが学習する膨大なテキストデータに含まれる、人間の社会文化的・歴史的な偏見や固定観念をモデルが学習し、出力の際に再生産・増幅してしまう現象を指します。例えば、「医者」と聞くと男性を、「看護師」と聞くと女性を連想させるような文章を生成してしまうのは、典型的なジェンダーバイアスの一例と言えます。

この問題の根源は、LLMの学習データが、人間の手によって作られた情報を元にしている点にあります。モデルはインターネット上の膨大なテキストデータを学習しますが、そこには現実社会の偏見がそのまま含まれているのです。 （出典：IPA NEWS「生成AIの仕組みと動向」）そのため、データ内に存在する偏見がモデルに受け継がれてしまいます。

バイアスは、性別、人種、年齢、職業など様々な側面で現れる可能性があり、公平性が求められるビジネスシーンでの利用においては特に注意が必要です。バイアスを完全に排除することは困難ですが、その存在を認識し、適切に管理・軽減していくことが、信頼性の高いAIシステムを構築する上で不可欠と言えるでしょう。

LLMに潜むバイアスの主な種類

LLMに潜むバイアスは、その性質から大きく「社会的バイアス」と「データや認知に起因するバイアス」の2つに分類できます。それぞれがどのようにして生まれ、どのような影響を及ぼすのかを理解することが、対策を講じる上での第一歩となります。

社会的バイアス（ジェンダー、人種など）

社会的バイアスとは、性別、人種、年齢、国籍、宗教、職業といった特定の社会集団に対する固定観念や偏見に基づく偏りのことです。これは、LLMが学習したデータに含まれる、現実社会のステレオタイプを反映することで発生します。

例えば、以下のようなケースが考えられます。

• ジェンダーバイアス：特定の職種を特定の性別と強く結びつける（例：「経営者は男性」「保育士は女性」）。
• 人種・民族バイアス：特定の民族に対して、根拠のないネガティブな、あるいはポジティブな形容詞を結びつける。
• 年齢バイアス：高齢者に対して「テクノロジーに疎い」といった固定観念を反映した文章を生成する。
• 職業ステレオタイプ：「教授は男性」といった無意識の偏見に基づき、代名詞などを不適切に選択する。

具体的には、「管理職の候補者をリストアップして」と指示した際に男性ばかりを列挙したり、特定の民族に対してネガティブな形容詞を結びつけたりするような出力がこれに該当します。こうしたバイアスは、採用活動やマーケティングなどの場面で不公平な結果を生み出し、企業の信頼性を損なう原因となり得ます。（出典：AIが持つ「バイアス」とは？その危険性と対策を解説）

データと認知に起因するバイアス

データと認知に起因するバイアスは、学習データの収集方法やアルゴリズムの特性、さらには人間の認知的な癖から生じるものです。社会的バイアスほど直接的ではありませんが、出力の質や公平性に大きな影響を与えます。

代表的なものとして、以下のような種類が挙げられます。

• 選択バイアス：学習データが特定のソースに偏ることで生じます。 例えば、特定の政治的信条を持つニュースサイトばかりを学習すると、生成される文章もその視点に偏ります。
• 確証バイアス：モデルが既存の「信念」や仮説を裏付けるような情報を優先的に解釈・生成する傾向です。
• ポジションバイアス：文章の最初や最後に提示された情報を重視し、中間にある情報が軽視される傾向を指します。
• 相互作用バイアス：ユーザーとの対話を通じて、ユーザーの持つ偏見をモデルが学習し、さらに強化してしまう現象です。この現象は、ユーザーフィードバックを再学習に組み込むオンライン学習型の運用をしている場合に特に起こりやすくなります。

これらのバイアスは、LLMの回答が特定の情報源に過度に依存したり、多角的な視点を欠いたりする原因となります。情報の正確性や網羅性が求められる業務で利用する際には、こうしたバイアスの存在を念頭に置くことが重要です。

https://media.a-x.inc/llm-data

LLMのバイアスが発生する主な原因

LLMのバイアスが発生する主な原因は、大きく分けて「学習データの偏りと品質」と「アルゴリズムと人間との相互作用」の2つに集約されます。モデルの内部で何が起こっているのかを理解することで、より効果的な対策へと繋がります。

学習データの偏りと品質

LLMのバイアスの最大の原因は、その学習データにあります。モデルは、インターネット上から収集された膨大なテキストデータを学習しますが、そのデータは現実社会の偏見や不均衡をそのまま反映しています。 （出典：IPA NEWS「生成AIの仕組みと動向」）

例えば、歴史的な文献や過去のニュース記事には、現代の倫理観では不適切とされる表現や、特定の性別・人種に対する固定観念が数多く含まれています。LLMはこれらの情報を「事実」として学習するため、意図せずして差別的なステレオタイプを再生産してしまうのです。また、データの量的な偏りも問題です。特定の言語や文化圏のデータが大多数を占める場合、少数派の文化や価値観は十分に反映されず、出力が偏る原因となります。

さらに、データの品質もバイアスに影響します。信頼性の低い情報源や誤った情報、フェイクニュースなどを学習データに含んでいると、モデルはそれらを事実として学習し、もっともらしい嘘（ハルシネーション）や偏見に満ちた回答を生成するリスクが高まります。 （出典：AIガバナンス用語集）

アルゴリズムと人間との相互作用

学習データだけでなく、LLMのアルゴリズム自体や、人間との関わり方もバイアスを発生・増幅させる一因です。モデルのアーキテクチャは、特定のパターンや相関関係を検出しやすいように設計されており、それがデータ内のわずかな偏りを過度に強調してしまうことがあります。

また、開発者や評価者の持つ無意識のバイアスが、モデルの調整プロセス（ファインチューニングや強化学習）に影響を与える可能性も指摘されています。例えば、どのような回答を「良い回答」としてモデルに教えるかという基準自体に、特定の価値観が反映されてしまうケースです。

さらに、ユーザーとの相互作用もバイアスを強化する可能性があります。ユーザーが偏った質問を繰り返したり、特定のタイプの回答を好んで利用したりすると、モデルはそれを学習し、ますますその傾向を強めてしまう「フィードバックループ」に陥ることがあります。このように、バイアスはデータ、アルゴリズム、人間の三者が相互に影響し合う複雑なプロセスの中で生まれるのです。

https://media.a-x.inc/llm-learning

LLMのバイアスが引き起こすビジネス上のリスク

LLMのバイアスを軽視し、対策を講じないままビジネスに利用すると、企業の信頼性やブランドイメージを著しく損なう可能性があります。具体的には、法務、倫理、顧客関係、そして経営判断に至るまで、多岐にわたるリスクが考えられます。

ビジネスシーンで想定される主なリスクは以下の通りです。

• ブランドイメージの毀損：差別的、攻撃的、または不適切なコンテンツを生成し、それがSNSなどで拡散された場合、企業の評判は大きく傷つきます。顧客や社会からの信頼を失うだけでなく、不買運動につながる可能性もあります。
• 法務・倫理リスク：採用候補者のスクリーニングや融資審査など、個人の評価に関わる業務にバイアスのかかったLLMを使用した場合、差別的な判断を下す恐れがあります。採用用途での利用は職業安定法などに抵触する可能性があり、評価判断をLLMの単独出力に依存しない運用設計や、判断理由の説明責任を確保することが不可欠です。こうしたリスクを回避するため、必要に応じて弁護士など専門家への相談が推奨されます。
• 顧客体験の低下：特定の顧客層に対して不快感を与える、あるいは無視するような応答を生成した場合、顧客満足度は著しく低下します。これにより、顧客離れや解約率の増加を招くことになります。
• 意思決定の誤り：市場分析や需要予測にバイアスのあるLLMを用いると、偏ったデータに基づいた不正確な結論が導き出される可能性があります。これを基にした経営判断は、大きな機会損失や事業上の失敗につながりかねません。

これらのリスクは、一度発生すると回復に多大なコストと時間がかかります。LLMを導入する際には、単に技術的な側面だけでなく、こうした潜在的なリスクを十分に評価し、管理体制を構築することが不可欠です。（出典：AIガバナンス用語集）

LLMのバイアスを評価・測定する主要な手法【2025年】

LLMのバイアスに対処するためには、まずその存在を客観的に評価・測定することが不可欠です。現在、研究や実務の現場では、モデルの内部的な特性を分析する手法から、実際の出力結果を評価する実践的なアプローチまで、様々な手法が用いられています。

ここでは、2025年時点で主流となっている主要な評価・測定手法を紹介します。

• ベンチマークデータセットによる評価：バイアスを測定するために特別に設計されたデータセットを用いて、モデルの応答を評価します。例えば、日本語の社会的バイアスを測定するために設計された「JBBQ」などが存在し、モデルの公平性をスコア化します。 （出典：JBBQ: Japanese Bias Benchmark for Question Answering）
• 単語埋め込みの関連性テスト (WEAT)：モデル内部で単語がどのように表現されているかを分析し、単語間の関連性から潜在的なバイアスを検出します。例えば、「男性名」と「キャリア」、「女性名」と「家庭」といった単語ペアの関連性の強さを比較し、ステレオタイプな関連付けがないかを測定します。
• カウンターファクチュアル（反事実）テスト：入力文の一部（例：性別や人種を示す単語）を変更し、出力がどのように変化するかを比較する手法です。「彼は優秀なプログラマーだ」という文と「彼女は優秀なプログラマーだ」という文で、続く文章の質や内容に不当な差が出ないかを確認します。
• レッドチーミング：攻撃者の視点に立ち、意図的にモデルの脆弱性やバイアスを引き出すようなプロンプト（敵対的プロンプト）を入力するテスト手法です。予期せぬ有害な出力や差別的な応答を生成しないか、ストレステストを行い、モデルの安全性を評価します。

これらの手法を単独ではなく複数組み合わせることで、LLMが持つバイアスを多角的に把握することが可能になります。定期的な評価を通じてモデルの挙動を監視し、問題が発見された際には迅速に改善サイクルを回す体制を整えることが重要です。

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明日からできるLLMバイアスの対策と軽減アプローチ

LLMのバイアスは根深い問題ですが、そのリスクを軽減するために今すぐ取り組める対策も存在します。対策は、日々の利用シーンで実践できる「プロンプトエンジニアリングによる出力制御」と、より根本的な解決を目指す「データ・モデルの改善」の2つのレベルで考えることが効果的です。

プロンプトエンジニアリングによる出力制御

プロンプトエンジニアリングは、LLMを利用するユーザー側で実践できる、手軽で即効性のあるバイアス対策の一つです。モデルへの指示（プロンプト）を工夫することで、出力結果をより公平で中立的なものに誘導できます。 （出典：プロンプトエンジニアリングでLLMのバイアスをコントロールする）

具体的なテクニックとしては、以下のようなものが挙げられます。

• 役割や視点の指定：「あなたは多様性と公平性を重視する人事コンサルタントです」のように、特定の役割を与えることで、その役割に沿った公平な視点からの回答を促します。
• 明確な制約条件の付与：「性別、人種、年齢に関するステレオタイプや偏見を一切含めないでください」と、禁止事項を具体的に指示します。
• 多様な出力の要求：「この問題について、3つの異なる文化的背景を持つ人々の視点から意見を述べてください」のように、多角的な回答を生成させ、一つの見方に偏ることを防ぎます。

ただし、プロンプトエンジニアリングは有用な短期対策ですが、恒久的な解決策ではありません。システムレベルのガードレール（出力フィルタリングなど）や、後述するデータ・モデルの改善と組み合わせて運用する必要があります。

データ・モデルの改善による根本対策

より根本的にバイアスを軽減するためには、モデルの開発・導入段階での対策が不可欠です。これには専門的な知識が必要ですが、長期的に見て信頼性の高いAIシステムを構築するためには避けて通れません。

主なアプローチは以下の通りです。

• 学習データの多様化とクレンジング：バイアスの最大の原因である学習データそのものを見直します。様々な文化、言語、属性のデータをバランス良く含めることでデータの偏りを是正します。 また、既知の有害な表現やステレオタイプをデータから除去する前処理も有効です。
• デバイアシング技術の適用：学習アルゴリズムやモデルの出力段階で、バイアスを数学的に補正する技術を導入します。これにより、データに含まれる偏見が最終的な出力に与える影響を抑制します。
• 継続的なモニタリングとフィードバック：LLMを運用開始した後も、その出力を継続的に監視し、バイアスが検出された場合は速やかにフィードバックを行います。 このフィードバックループを通じて、モデルを継続的に再学習・改善していくことが重要です。

これらの根本対策は、AIを提供するベンダーの協力や、専門知識を持つ人材の育成が鍵となります。

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LLMのバイアスのような専門的で複雑な課題への対応は、自社だけでは難しいと感じることも多いのではないでしょうか。AIを安全かつ効果的に活用するためには、技術的な知識だけでなく、倫理やリスク管理に関する深い理解が不可欠です。しかし、そうしたスキルを持つ人材を社内で育成するには時間もコストもかかります。

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まとめ：LLMのバイアスを正しく理解し、公平なAI活用を目指そう

本記事では、LLMに潜むバイアスの種類、原因、ビジネスリスク、そして具体的な対策について解説しました。AI技術がビジネスのあらゆる側面に浸透する中で、その公平性や倫理性を担保することは、企業の社会的責任としてますます重要になっています。

最後に、本記事の要点をまとめます。

• LLMのバイアスとは：学習データに含まれる人間の偏見をAIが学習し、出力に偏りが生じる現象。
• 主な原因：学習データの偏りや品質、そしてアルゴリズムと人間との相互作用に起因する。
• ビジネスリスク：ブランドイメージの毀損、法務・倫理リスク、顧客体験の低下など、深刻な問題につながる可能性がある。
• 対策アプローチ：ユーザー側でできるプロンプトの工夫から、開発側でのデータ・モデル改善まで、多層的な対策が有効。

LLMのバイアスは、技術的な側面と社会的な側面が複雑に絡み合う課題です。この問題を完全にゼロにすることは難しいかもしれませんが、その存在を正しく理解し、継続的に評価・軽減する努力を続けることが、AIとの共存時代における企業の競争力に直結します。専門的な知見を取り入れながら、自社に合ったAIガバナンス体制を構築し、公平で信頼性の高いAI活用を目指しましょう。

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