8年前、筆者はLinkedInが人工知能（AI）分野の女性に関する初のデータをまとめる作業を手伝い、そこから生まれた記事を書いた。それは、まさに爆発的成長を目前に控えた分野に、深刻なジェンダー・スキルギャップが存在するという内容だった。当時、AI専門職に占める女性の割合は世界でわずか22%にすぎなかった。
ほとんど誰も気に留めなかった。この記事はほとんど反応を得られず、他媒体に取り上げられることもほぼなかった。
時は流れて今日、世界最大のプロフェッショナル・ネットワークから得られた調査結果はさらに衝撃的だ。昨年の米国におけるAI関連の新規採用者に女性が占める割合は、AI以外の職種の50%に対し、わずか26%にとどまった。世界的に見れば、AI分野の経営幹部ポジションに就く女性は13%にすぎない。
テック企業でエンジニアたちと働いた経験から筆者が学んだのは、コードに設計上の欠陥を発見したとき——つまり、コードが設計通りに動作しているのに悪い結果を生み出しているとき——唯一の解決策は、その設計を形作った意思決定に立ち返ることだ、ということだ。バグとは違い、一行手直しするだけでは直せない。
AI分野におけるジェンダーギャップは、誰も意図したわけではないが、結果的に全員がそのまま「出荷」してしまった設計上の欠陥である。その証拠は、この8年間で積み上がってきた。筆者が登壇したカンファレンスのパネルディスカッション、署名した誓約書、そして執筆した記事の数々がその証拠だ。
しかし変わらなかったのは、そもそも私たちをこの地点に導いた意思決定のあり方だ。
なぜ知っていても何も変わらなかったのか
職場のジェンダーバイアスについて10年以上取材を続けてきて痛感するのは、現状を数値化するだけでは限界があるということだ。賃金格差であれ、キャリア初期の昇進を阻む「壊れたはしご（broken rung）」であれ、その結果に責任を負う人物が明確でない限り、何も変わることはない。
2020年以降の短い期間、企業がそれを受け入れたかに見えた時期があった。コンファレンス・ボードによると、S&P 500企業の68%が経営幹部報酬にダイバーシティ採用指標を開示していたのだ。それは真の説明責任に最も近づいた瞬間だった——もっとも、その指標の多くは結果ではなく努力を評価するものだったが。
いまや、その期待はほぼ消え去った。2025年に同様の開示を行った企業はわずか35%にとどまり、Pearl Meyerが調査した2026年初頭の議決権行使書類提出企業のうち、インセンティブ制度にダイバーシティ目標を含めていたのは10%未満だった。さらに36%は目標を維持しつつも、「タレント戦略」や「人的資本」に改称し、問題そのものを曖昧にしてしまった。
企業がジェンダー採用ギャップと結果責任を切り離しつつあるまさにその時、AI関連の求人はおよそ倍増している。この10年のテクノロジーを構築する労働力が今まさに採用されているにもかかわらず、その結果に自らの報酬を結びつけている者はほとんどいない。
同じテクノロジーは、女性がすでに就いている仕事をも脅かしている。ブルッキングス研究所は1月、AIによる影響を最も強く受け、かつ適応能力が最も低い米国の労働者610万人のうち、8割以上が女性であると発表した。
私たちは問題を出荷し続けている
2018年の筆者の記事には、筆者自身も忘れかけていた警告が添えられていた。当時、専門家たちは筆者にこう語った。ほぼ男性のみのチームが、まもなく機械によって大半が運用されるようになるテクノロジーを構築することは、深刻な倫理的課題をもたらす、と。ほぼ一方の性別の視点だけで作られたテクノロジーは、もう一方の性別のニーズや価値観を無視したり軽視したりする可能性があるのだ。
8年後、Metaの従業員20人以上が連邦裁判所で、まさにその主張のバリエーションを展開している。彼らが先月、オークランドで約8000人の解雇をめぐって提起した訴訟では、キーストローク追跡やAIトークン使用ダッシュボードといった選定指標が、病気休暇や育児・介護休暇取得中の従業員を不当に多く解雇する結果を招いたと主張している。Metaは、これらの主張は「根拠に欠け、事実に基づいていない」とし、労働力に関する決定は「AIではなく人によってなされてきたし、今もそうだ」と述べている。
言い換えれば、職場で女性が直面する、これまでに広く研究されてきた「マザーフッド・ペナルティ（母親であることによる不利益）」が、かつてない規模で猛威を振るっている可能性がある。産休から復帰したばかりの部下に対して無意識のバイアスを抱く採用マネジャーは、一人のキャリアに影響を与える。しかし、そのバイアスが意思決定に組み込まれたシステムは、同じ判断を何千回も下すことができ、一人のマネジャーの偏見を企業の「デフォルト設定」へと変えてしまう。
そして、その意思決定を行う場に女性がわずか13%しかいない状況では、出荷前にそのバイアスに気づけるかどうかは、その場に当事者として経験した人がいるかどうかに左右される。
リーダーたちにできること
トランプ政権の企業のDEI（多様性・公平性・包摂性）施策に対する姿勢は、この不均衡を是正しようとする経営幹部らの意欲を冷え込ませるという、目に見える影響をもたらしている。それでも、真にこの問題を重視するリーダーが今日から取れる対策はある。
人間だけでなく、機械も測定せよ
Lean InとMcKinseyのデータによると、10社中6社が採用と昇進の公平性に対するAIの影響を評価していない。テクノロジーがどのように女性人材の雇用を奪い、キャリアを停滞させているかを適切に監査しなければ、数字は誤った方向に動き続ける。
人事評価におけるAIの役割を明確に伝えよ
人事評価におけるAIの役割について明確なポリシーを持つ企業はわずか10社に1社、倫理的な使用について訓練を受けているマネジャーはわずか5%にすぎない。Metaの訴訟は、企業がそれを防ぐ仕組みを整えなければ、今後相次ぐであろう同様の事案の先駆けとなる可能性が高い。
挑戦する前から女性を罰するのをやめよ
Lean Inはまた、女性が自らAI分野のジェンダー・スキルギャップを埋めようとしても報われず、時にはむしろ罰せられることを示すデータを発表している。エントリーレベル（新卒・初期キャリア）では、マネジャーからAI利用を奨励される女性は21%であるのに対し、男性は33%だ。キャリア初期の女性はまた、職場でAIを使うこと自体を「ズル」と見なされることを恐れる傾向が強い。
公平なAI採用を経営幹部の報酬に連動させよ
心強いことに、米国企業の多くはダイバーシティ施策を公に開示するのをやめたものの、水面下では取り組みを続けている企業も多いことが明らかになっている。つまり、AI採用を経営幹部の報酬に結びつける余地はまだ残っている。それはCEOが政治的パフォーマンスではなく「タレント戦略」として擁護できる説明責任の指標なのだ。
今から8年後、誰かが2026年の数字を引き合いに出し、この記事のバージョン違いを書くだろう。筆者のただ一つの願いは、その人が——筆者と違って——状況がいかに改善したかを説明できることだ。
