米銀行業界では昨今、機械学習に代表される人工知能を人材採用に活用することを積極化させつつあるが、偏向データ（データの中身の偏り）によって訓練された機械学習アルゴリズムが解析結果に偏見をもたらすことも認識しており、導入に慎重なところがまだ多い。
　
　人材資源（HR）管理以外での業務では、たとえばオンライン顧客サービスや与信判断といった分野で機械学習技術の活用が進んでいる。しかし、人材採用では事情が異なるようだ。
　
　ペイメンツ・ジャーナル誌によると、バンク・オブ・アメリカ（Bank of America＝BoA）は、採用するのにふさわしい人材候補を絞り込むのに人工知能を活用したいと考えているが、差別や偏見が反映される可能性を排除できないため、幹部らは躊躇している。
　
　BoAのキャロライン・アーノルド法人技術（人材資源管理技術を含む）責任者は、「たとえば、だれがうちの会社で成功するかを人工知能に聞くとすると、機械学習エンジンは、ゴルフをする人が成功するだろうという解析結果を出すかもしれない」と指摘する。
　
　「同じ手法を使って、特定の趣味や属性情報を無視するという解析モデルを書くことで、そういった偏見や差別を排除できるが、偏見や差別の要因を別の要素にすげ替えるだけという結果につながる」。
　
　そのため、人工知能エンジンは、人材採用において最終決定をくだす方法にはならないだろう、とアーノルド氏は考えている。
　
　一方、人材斡旋人工知能ソフトウェア開発新興企業ハイヤード（Hired）のミヨ・パテルCEOは、人工知能も人間も偏見を持っていることを前提としながらも、人工知能に学習させるデータの内容によって「差別や偏見をある程度は取り除くことができる」と話す。
　
　ただ、偏見を完全に排除することはほぼ不可能に近い、とパテル氏も認めている。それでも、「人間が抱える課題は、偏見と意思決定を簡単には切り離せない」ため、「アルゴリズムによる偏見は、人間による偏見よりはるかに小さくなる」と指摘する。
　
　【http://paymentsjournal.com/boa-confronts-bias-machine-learning/】 (U.S. Frontline News, Inc.社提供）