人工知能は、ここ数年でようやく主流となったばかりですが、すでに私たちの学び方、働き方、コミュニケーションの取り方、買い物の仕方、創作活動、そして意思決定の仕方を根本的に変えてしまいました。その応用範囲は、医療から金融、農業からエンターテインメントに至るまで、あらゆる分野に及びます。
でも、それを建設するのは誰なのか？
残念ながら、現時点では、女性や少女の数はまったく不十分です。
AIシステムの設計者は、この業界の多くの側面に影響を与えています。彼らは、人々が目にするべき重要なデータは何か、解決すべき課題は何か、そして業務用であれ個人用であれ、AIシステムが利用者とどのように関わるべきかを決定します。この分野で女性の参画が不十分な場合、AI業界は重要な経験や才能、さらには彼女たちの視点までも失うことになります。これらすべてがAIの未来を形作り、これらのシステムがいかに有用で公平なものになるかを左右するのです。
少女たちは幼い頃から、プログラミングや工学に触れる機会が少ないため、こうした不均衡に直面しています。こうした格差があるため、少女たちは将来、これらの分野でキャリアを築く自分の姿を想像しにくくなっています。少女たちにとって、これらの分野で活躍し、優れた成果を上げている女性たちの姿を見ることは大きな励みとなりますが、AI分野における女性の不足は、少女たちが将来これらの職業に就く可能性を低下させています。
まだまだ道のりは長い。ユネスコによると、現在、世界全体のSTEM分野の卒業生のうち、女性が占める割合はわずか約35％にとどまっている。また、世界の研究者のうち、女性が占める割合も約3分の1に過ぎない。同様に、世界経済フォーラムの報告によると、STEM分野の職務に就く女性の割合はわずか28.2％、STEM分野の経営幹部職に就く女性の割合はわずか12.2％にとどまっている。
高等教育や労働市場全般において、女性の割合が特に低いわけではないことを考えると、これらの数字は衝撃的です。ほとんどの国で女性の卒業生数が男性を上回っているにもかかわらず、AI関連の職種に就く女性は少なく、たとえ就いたとしても、経営幹部（Cレベル）に昇進する可能性は低いのです。さらに、男性に比べて、女性はAIによって職務が置き換えられる可能性が高く、AIの活用によって業務が強化される可能性は低い傾向にあります。
問題は、アクセスや接触の機会が不足していることであり、こうした障壁は、女性がテクノロジー業界で最初の仕事に応募するずっと前から生じている。少女たちは、数学や工学の能力に関する固定観念に直面しており、手本となる女性教師や専門家の数が少ない場合もある。また、興味や自信を育み始める幼い頃に、新しいテクノロジーを試してみる機会を、他の女性たちと同じように与えられていない女性もいるのだ。
AIはそうした偏見を助長してしまいます。モデルは、人々や既存の組織によって生成されたデータを用いて学習されるため、社会にすでに存在する偏見を無意識のうちに再現してしまう可能性があるのです。多様性の確保こそが特効薬です。より幅広く多様な経験を持つチームほど、問題を発見し、既成概念に疑問を投げかけ、そうでなければ見過ごされてしまうような質問を投げかけることができるのです。
こうした課題（そして容赦ない統計データ）があるにもかかわらず、世界中のプログラムが、少女たちがSTEMやテクノロジー分野に進むための新たな道を切り拓いています。2025年、ユネスコは「All Girls Code」を認定しました。このプログラムは、9カ国の2,500人以上の少女たちに、無料のコーディング、新興技術、リーダーシップ、メンターシップの機会を提供しています。
今や、若い女性たちは、男性優位のテクノロジー分野に、かつてないほど多くの入り口を通じて参入できるようになっています。中学生なら、オンラインでプログラミングを学んだり、ロボット部やAIクラブに入部したりすることができます。大学生なら、研究やハッカソン、インターンシップ、メンター制度などを活用することができます。
また、AI関連のキャリアはソフトウェアエンジニアリングの枠をはるかに超えています。この分野では開発者だけでなく、研究者、プロダクトデザイナー、サイバーセキュリティの専門家、政策の専門家、教育者、倫理学者、そしてコミュニケーションの専門家も求められています。テクノロジーには興味があるものの、自分はプログラマーには向いていないと感じている学生でも、貢献できる方法はたくさんあるはずです。
AIが労働市場に変化をもたらす中、生成AIによる変革の影響を受けやすい一部の職種において、女性の割合が特に高いことが分かってきています。女性や少女たちに新しいテクノロジーの使い方を教えることは重要ですが、それと同様に重要なのは、彼女たちにそのテクノロジーを構築し、検証し、改善し、その活用方法の決定に関与する機会を与えることです。
こうしたリソースは、そうした機会の創出に貢献しています：
研究
AIの分野では、女性の割合が低い。本記事では、女性の参画を阻む障壁について取り上げ、AI分野における女性の参画を支援する上で、エンパワーメントが果たす役割について考察する。
本論文では、AI分野における女性の参画不足が、同分野の発展に及ぼした悪影響について論じている。また、同分野におけるジェンダー格差を解消するためのいくつかの方策を提案している。
人工知能におけるジェンダーバイアス：デジタルリテラシーを通じた女性のエンパワーメント
本研究では、2010年から2024年にかけて行われたAIにおけるジェンダーバイアスに関する研究結果を統合している。また、デジタルリテラシーの取り組みについても取り上げ、格差の解消におけるその有効性について報告している。
研究者らの調査によると、2024年時点で、AI分野に従事する人のうち女性が占める割合はわずか20％にとどまっている。本研究では、この原因をより深く理解するために、既存の論文を検証している。
AI技術を活用することで、観光分野における女性起業家のインクルージョンを阻む障壁を取り除くことはできるだろうか？ - ScienceDirect
観光業界には大きなジェンダー格差が存在する。本記事では、特にバイアスの検出を支援することで、AIがこの格差の解消に果たし得る役割について論じる。
人工知能：STEM教育における公平性とアクセスのための未開拓の機会
この記事では、特にSTEM科目において、障害のある生徒を支援するためにAIを活用できるさまざまな方法について論じている。
本研究によると、女性は男性に比べてAIに対する不安を抱きやすいことが明らかになった。この知見は、さまざまなAI分野におけるジェンダー格差の解消に向けた基礎となるものである。
初等教育におけるAIリテラシーとジェンダー平等：アンケートによる妥当性検証を伴うSTEAM・PBL・AIoTコースに関する準実験的研究
AIの利用や理解における男女間の格差は、小学校の段階でも見受けられる。本研究では、AIリテラシー講座がこの格差の解消にどのような影響を与えるかについて考察する。
生成型人工知能の影響におけるジェンダー格差：学術界からの知見 | PNAS Nexus | Oxford Academic
本研究によると、男性研究者は女性研究者よりも生成AIを頻繁に利用しており、その結果、生産性の水準に格差が生じていることが明らかになった。また、この問題に対する解決策についても論じられている。
高等教育機関の学生におけるAIに関する知識、影響、および支援に対する自己認識におけるジェンダーバイアス：観察研究
本研究では、男性と女性ではAIに対する見方や理解の仕方が異なるため、AIのカリキュラムを開発する際には、双方の視点を考慮することが重要であるという事実を取り上げている。
組織
「We Are Women in AI」は、AI分野で働く女性たちへの教育と支援に尽力している団体です。
「Women in AI」は、AI分野で活躍する女性リーダーや経営幹部を対象としたネットワークです。その使命は、ジェンダーギャップの解消に貢献するため、女性への教育とエンパワーメントを推進することです。
「AI Women Leaders」は、AI分野で活躍する女性のエンパワーメントに取り組む非営利団体です。教育、支援、ネットワーキングの機会を提供しています。
「Women in AI + ED」は、教育分野で活躍し、AIを活用して教育の質を高め、新たな機会を創出している女性たちによるコミュニティです。
「Women in AI Governance」は、AIガバナンスの分野で活躍する女性たちのエンパワーメントに焦点を当てたコミュニティです。
「Women in AI Ethics」は、教育、啓発活動、そして具体的な取り組みを通じて、AIおよびSTEM分野におけるジェンダー格差の解消に取り組む団体です。
「AI-Powered Women」は、女性がAI分野で指導的役割を担えるよう育成することに力を注いでいます。同団体では、女性によって企画・開発されたカンファレンスや講座を提供しています。
「Women Shaping AI」は、女性がAI業界で活躍するために必要なスキルを身につけ、能力を高められるよう支援することを目的とした団体です。
「Girls in AI」は、ポッドキャストや学校との提携を通じて、10代の少女たちがAI分野での教育やキャリアを志すよう後押ししています。
「Women Defining AI」は、AI分野でのキャリアを志す女性を対象に、ワークショップや研修を提供しています。
記事
AIのせいで、職場での女性の評価が下がっている可能性がある | Hub
研究によると、AIが女性が一般的に使う話し方のパターンを学習すると、洗練度やプロ意識に欠けるメールを作成してしまうことが明らかになっている。
「Mind the Gap」――なぜ今、AIには女性が必要なのか
この記事では、AIにおけるジェンダー格差が、モデルに偏ったデータをもたらし、AIの開発に悪影響を及ぼす仕組みについて論じている。
AIは急速に進歩しています。労働市場や管理職の分野において、女性は取り残されつつあります。
UN Womenのこの記事では、AI分野の労働力のうち女性が占める割合が25％未満であり、管理職に就いている女性の割合も15％未満であるという事実について論じている。
女性はAIを敬遠している。そのことがキャリアに悪影響を及ぼすのか？ | Working Knowledge
ハーバード・ビジネス・スクールのこの記事は、女性が職場で生成AIを利用することにそれほど前向きではないという事実について論じ、それが女性のキャリアにどのような影響を与える可能性があるかを考察している。
この記事では、採用における偏見、ロールモデルの不足、支援的な環境の欠如など、AI分野における男女間の格差が生じている理由について論じている。
レポート：女性はどこにいるのか？ AI分野におけるジェンダーによる雇用格差の分析 | アラン・チューリング研究所
アラン・チューリング研究所が発表したこの政策ブリーフィングでは、AI分野における男女間の格差に焦点を当て、給与、研修、教育などの分野について取り上げています。
AI分野の新規採用者のうち、女性は26％を占めている。これは人材不足ではなく、設計上の欠陥である。
この『フォーブス』の記事では、AI分野におけるジェンダーバイアスについて論じ、監査の強化や公正な採用慣行に対するインセンティブの拡充といった解決策を提案している。
この記事では、AIモデルに内在するジェンダーバイアスについて論じ、AIが男性の求職者を優先してしまうといった職場における影響や、AIモデルの学習過程において女性の視点が十分に反映されていない問題などに焦点を当てています。
LinkedInの調査によると、高収入のAI関連職の急増において、女性が取り残されていることが判明 - CBSニュース
このCBSの記事は、AI分野で働く女性を取り巻く「壊れたはしご」の問題を取り上げ、経験ではなくスキルに基づいて採用を行うことが、ジェンダーギャップの解消につながる可能性があると示唆している。
ポッドキャスト
「Women in AI」ポッドキャストでは、AI分野で活躍する女性たちを紹介し、この業界がもたらすプラスの影響のいくつかを特集しています。
「The Woman and AI Podcast」は、AI分野で活躍する3人の女性を特集し、この分野で働く女性たちを励まし、力を与えることを目的としています。
このポッドキャストでは、ジェンダー格差や技術の進歩など、AI分野で働く女性が直面している現在の課題に焦点を当てています。
ポッドキャスト『The WomanAizer』は、AIを活用して人権問題に取り組む女性たちを紹介することに焦点を当てています。
このポッドキャストでは、AI分野で指導的立場にある女性たちへのインタビューを紹介しています。彼女たちは、AI分野でのキャリアを築こうとしている人や、さらなる飛躍を目指す人に向けて、励ましやアドバイスを送っています。
「The Women of AI」｜Spotifyのポッドキャスト
「The Women of AI」ポッドキャストでは、AIを活用したコンテンツ制作でビジネスを築き上げた2人の女性の専門知識を紹介しています。
「Women Lead AI」 - ビデオポッドキャスト - Apple Podcasts
「Women Lead AI」は、女性がホストを務める動画ポッドキャストで、AI業界のリーダーたちへのインタビューを毎週お届けしています。
「AI Girls Club Podcast」は、女性がAI分野でのキャリアを追求するよう後押しすることを目的としたポッドキャストです。毎週、この業界に関するヒントや情報を提供しています。
「Women in AI Research」は、女性AI研究者にインタビューを行い、この分野に関する彼女たちの洞察や見解を紹介するポッドキャストです。
「Womansplaining AI」では、テクノロジー業界で活躍する2人の女性リーダーが登場し、それぞれの洞察や専門知識に加え、AIを効果的に活用するための具体的なヒントを紹介しています。
動画
このAI起業家が、この分野で黒人女性の活躍を支援しようとしている理由
この動画では、「Black Women in Artificial Intelligence」の創設者が、AI分野における黒人女性のエンパワーメントを目指す自身の使命について語っています。
InstaDeepの女性創業者たちが、自らの経験談やAI技術における進歩について語っています。
「女性とテクノロジー：女性はAI革命を牽引できるか？」｜ライブ配信
AIの未来における女性の役割について、克服すべき障壁や偏見も含め、洞察に富んだ議論が行われた。
『The Real Girl's Roadmap to Mastering AI』の著者であるローレン・ジョーンズ氏は、女性がAIの導入に消極的であり、それがキャリアに悪影響を及ぼしている可能性があるという事実について論じている。
「女性たちはどこにいるのか？ 誰も語らないAIの格差」 #InternationalWomensDay #WomenInTech - YouTube
この動画では、AIの利用における男女間の格差について取り上げ、女性が男性に比べてAIの利用に消極的になりがちな理由について、いくつかの説明を行っています。
ニュージャージー州の10代の少女が、他の少女たちがAIを習得できるよう支援している
この動画では、10代の少女たちにテクノロジー分野への参画を促すことを目的とした取り組み「Girls Rule AI」の創設者に焦点を当てています。
この動画では、企業が女性社員による生成AIの活用を促進するための実践的なヒントを紹介するとともに、職場で働く女性に向けたアドバイスも提供しています。
シェリル・サンドバーグが語る、AIがもたらす新たなジェンダー格差 - YouTube
Metaの元最高執行責任者（COO）が、職場におけるAIの利用に関するジェンダー格差について言及した。
書籍
本書は、テクノロジー分野におけるジェンダーバイアスが日常生活に与えた影響に関する事例研究を収録したベストセラーです。
著者のメラニー・ミッチェルは、AIに関する最も差し迫った懸念事項――潜在的な失敗要因や、いつから懸念すべきかといった点――について論じている。
エミリー・チャンは、テクノロジー業界に蔓延するジェンダーバイアスに正面から向き合い、女性を苦しめている差別に対する実践的な解決策を提示している。
本書は、AI分野に見られるジェンダー格差に焦点を当て、テクノロジー業界にフェミニズムを取り入れるための実践的な提案を行っている。
著者のキャシー・オニール氏は、現代生活の多くの側面を支配するアルゴリズムに組み込まれた差別や偏見について論じ、この深刻化する問題に対処するよう業界のリーダーたちに呼びかけている。
本書は、データサイエンスの分野で働く母親たちへの詳細なインタビューを収録しています。彼女たちが直面する課題や、その分野で活躍するために講じてきた工夫について論じています。
本書は、AIの現実とそれが人類にとって何を意味するのかを率直に描き出し、業界関係者に対し、AIの能力を善のために活用するよう呼びかけている。
アレックス・ロイトマン氏は、AIコンテンツ検出企業であるパングラム・ラボ（Pangram Labs）の成長部門責任者です。彼の仕事は、AI生成テキストが、執筆活動、教育、そしてオープンウェブにおける信頼をどのように変革しているかに焦点を当てています。
