G検定（ジェネラリスト検定） AI倫理・AIガバナンス 練習問題 第33問: ある審査モデルの判定結果を、申込者のグループAとグループBで比べた。 グループA：100人のうち、陽性（承認）と予測されたのは40人。実際に基準を満たしていた人

肢1が正解です。陽性と予測される割合は、A：40÷100＝0.4、B：20÷50＝0.4で等しく、独立性の条件を満たします。

真陽性率（実際に陽性の人のうち陽性と予測された割合）は、A：24÷30＝0.8、B：15÷25＝0.6で異なります。Barocasらの『Fairness and Machine Learning』によれば、二値分類での分離は真陽性率と偽陽性率の両方をグループ間でそろえることなので、真陽性率が違う時点で分離は満たしません（偽陽性率もA：16÷70≒0.23、B：5÷25＝0.2で異なります）。

肢2は真陽性率の違いを見落としています。

肢3は独立性と分離の定義が逆です。

肢4は、Bの陽性予測の割合を適格者数の25で割って0.8とした誤りです。割合の分母が「グループ全体」か「実際に陽性の人」かを確かめましょう。

なお、この事例は説明のための架空のものです。