# ものづくりは男の仕事？ どうも、支部長です。今日もものづくりの視点やっていきたいと思います。 この番組は、産業機械の現役エンジニアである私、支部長が、ものづくりに関するトピックを独自の視点で解説する番組となっております。 今日は、Voicyの企画、ホットトピックに参加しております。 これは、今話題のトピックについて、1チャプターのみで5分程度で各パーソナリティが話すという企画です。 なので、短めにサクッと語っていきたいと思うんですけど、今日のテーマはこちら。 無意識の差別です。ちょっとね、重めのテーマですよね。差別。本人がその気でなくても、無意識のうちに出てしまう差別。 無意識なんでね、自分ではなかなか気がつけないものだと思うんですが、私ね、去年ふとしたきっかけで、自分の中の無意識の差別意識に気がついたシーンがあったんですよ。 なんで今日はね、その話をしたいと思います。 どういう差別意識かというとですね、 ものづくりは男性の仕事であるというね、差別意識が自分の中にどうやらあったようです。 言い方を変えれば、ものづくりは女性がやる仕事ではないというね、そう言い方するとより差別っぽいですけど、 当然ね、自分ではそんなことを思っているつもりは全くなかったんだけど、自分の無意識下にそれがあったということなんですよ。 そのきっかけとなったのが、高専で行ったプレゼンで、去年ね、高等専門学校で社会人の現役エンジニアとしてプレゼンしたんですけど、 実際に社会で行われているものづくりを学生について語ると。 学生に対してね、社会で技術者として働くっていうのはどういうことなのかというのをね、 伝えてほしいと。先生のそういう思いがあってですね、私に白花屋が建ってプレゼン作って発表させてもらったんですけど、 結果的にはすごく先生にも学生にも、学生はちょっと満足度わかんないけど、満足してもらえたんでね。 自分的にはそれなりにうまくいったかなと思ったんですけど、一つだけね、 高専の先生から指摘を受けたんですよ。 それ何かっていうと、 あなたのプレゼンの資料は図も絵も豊富で、すごくわかりやすくて素晴らしい。 だけどあなたのプレゼンの資料の中には女性が一人も出てこなかった。 すべて若い男性のエンジニアの絵だったと。 高専の学生の中には女性もいるので、今後はそういった性別にとらわれず、広く訴求するような資料にするといいと思います。 という指摘を受けまして、これを言われた時にね、マジでね、ハッとしましたね。 そんなこと何にも自分は意識してなかったんですよ。 でも確かに自分の資料を見返すと、使ってる絵とかね、全部男性。 無意識に使った資料がね、全部男性だらけになっていて、 デフォルメされたさ、イラストやとかでの絵とかあるじゃないですか。 ああいうのもすべて男性をモチーフにしたものを無意識に使ってたんですよ。 それに気づいた時にね、うわーって思いました。 確かにそうだと。この時初めて自分が無意識の中で、 ものづくりは男性の仕事だと思っているということに気がついたんですよね。 別に会社でもさ、女性のエンジニアっていうのはいるんですけど、やっぱり少数なんですよね。 学生の頃、僕工学を専攻してましたけど、同じ学科には女性いなかったですし、 自然とですね、この分野は男の世界だみたいな認識がですね、自分の無意識下に 植え付けられていたのかなと。それがふと資料に出てしまったのかなぁと思いました。 そしてね、さらに考えさせられるなって思ったのが、 その作った資料の中には結構ね、生成AIで生成した画像も入れてたんですよ。 だけど、その生成AIで生成した画像に出てくる人物も全部男なんですよ。 もちろん、男性を生成しろなんてね、一言も指示してないです。 でも、ものづくり関連の画像を生成すると必ずと言っていいほど、男性の画像が生成されるんですよ。 つまり、AIも差別を学んでるんですね。 これは差別っていうか、さておきですね、AIは世の中にあるデータを学習してますから、データの偏りによって 社会に内在するバイアスまでね、学んでしまうっていうことがあるんです。 これはね、AIの倫理的な問題としてすごく有名な話です。 例えば、それこそAIで人材採用の合費を決めようとかって思ったときに、単純にデータだけを学習してAIに判断させると、 例えばね、産休とかさ、結婚して退職する割合が高い女性の方が、やっぱり女性の方が会社辞めますよっていうふうなデータになっているので、 おのずと女性の方が採用に関しては不利になってしまったり、男性が逆に有利になったりとか、そういった偏りを生んでしまったり、 はたまたね、人種による不利みたいのをかけてしまったりとか、そういう世界にある偏りを学習して、それを如実に結果に反映してしまうっていうことがね、 時折AIの世界でも起こります。結果、AIが差別を学習してしまうみたいな話になるんです。話を戻しますけど、私がプレゼン資料で使ったものづくりの現場の生成画像、 これ、男性しか出てこなかったっていうのも、ある種、世の中のデータの偏りをAIが学習しているっていうことなんでしょうね。 画像生成のAI使える人は、本当に1回試してほしい。ものづくりの、特に現場寄りのシチュエーションで画像生成すると、ほとんど男性しか出てこないんですよ。 もちろん使うツールによって差はあると思いますけども、明らかに偏っている。AIの話はさておきですね。今回は自分の中にも、そんなつもりはなかったんだけど、 無意識の差別意識っていうものがあって、自分自身では全然気がつかなかったけど、人から言われてハッとしたというエピソードでした。 やっぱり、客観的に自分を見るっていう視点がすごく大事ですね。つまり、メタ認知です。そういう意味でも、自分が出したアウトプットとか、 自分の書いた文章とか、プレゼン資料でもいいんですけど、そういうものを1日とか2日開けて読んでみて、 俯瞰的な視点で見てみて、自分の中の無意識の差別に気が付く、きっかけにするっていうのが結構いいかもしれないですね。 ぜひともそういう視点で自分のアウトプットを見返してみると、あなたの中の無意識の差別も、もしかしたら見つかるかもしれません。 というわけで、今日の話はここまで。以上、しぶちょーでした。ではでは。