バイアス監査（Bias Audit）は、AIシステムのアルゴリズムやそれが生成する結果に、特定の集団に対する差別的な偏り（バイアス）が含まれていないかを検証する客観的な評価プロセスです。ニューヨーク市のAI採用ツール規制など、特定の法域ではすでに義務化が始まっており、EU AI規制法でも高リスクAIに対する必須要件の一部と位置付けられています。

監査の手法

• データセット分析：学習データにおける性別や人種の代表性（偏りがないか）を確認します。
• モデル評価：「公平性指標」を用いて、異なる属性グループ間でモデルの精度や合格率に有意な差がないか統計的にテストします。
• 影響評価：システムが実際に運用された場合に、特定のグループに不利益を与えないかシミュレーションします。

監査結果は公表あるいは文書化が求められ、AIシステムの公平性を対外的に証明する唯一の手段となります。