バイアスとは？ビジネス、心理学での意味の違いは？例文、言い換え表現、英語も紹介

「バイアス」とは「偏見」「先入観」のこと

「バイアス」は、ビジネスシーンにおいては主に「偏見」や「先入観」の意味で使われますが、違う物事を指す分野もあるため、それぞれの意味を正しく理解しておかなくてはなりません。それにともない文中での使い方も変わってきます。

本記事では、一緒に覚えておきたい類語・言い換え表現、英語表現、「バイアス」を使った言葉などについてもわかりやすく解説します。

「バイアス」の英語は「bias」

「バイアス」は英語で「bias」と表記し、次のような意味をもつ、名詞と他動詞として使われています。

【名詞】
・布目に対する斜めの線
・統計処理の結果のゆがみ
・回路の電圧
・（金融対策などの）方向性
・偏見
・先入観
・不公平な判断
【他動詞】
・（～に）偏見を抱かせる
・（～を）偏らせる
・バイアスをかける
・（～を）付勢する

「bias」をどのように使うのか、例文もチェックしておきましょう。

・He has a political bias.
（彼は政治的な偏見をもっている。）
・My boss had a bias against the women.
（私の上司は女性に偏見をもっていました。）
・I cut cloth bias.
（私は布を斜めに裁ちます。）
・I look at him without bias.
（私は偏見なしで彼を見ています。）

日本のビジネスシーンにおける「バイアス」とは

日本でカタカナ用語として使われている「バイアス」の多くは、「偏見がある」「先入観がある」の意味で使われています。人は、意識をしなくても、先入観をもった見方をすることがありますよね？このような状態を「バイアスがかかる」「バイアスをかける」と表現します。

例文

・女性に対してのバイアスがかかっているうちの上司は、責任ある仕事を女性社員に任せない。
・彼はとても優秀です。なので、社長の息子だから何もできないというバイアスをかけるのはやめてください。

そのほか分野別の「バイアス」の意味

「バイアス」は、一般的なビジネスシーン以外では、ほかの意味でも使われています。ここでは各分野別のバイアスについて解説します。

統計学の「バイアス」

統計学においての「バイアス」の意味は「偏り（かたより）」です。統計をとる際、大量の情報から一部を抜き出してその性質を調べるといった手法がよくとられます。たとえば、なんらかのアンケートをとる際、国民の趣向を知りたいのに男性のデータのみ、20代の人のデータのみを使うと、偏った結果が出てしまいます。これが統計学における「バイアス」になります。

また、このアイアスの中でも「選択バイアス」と「情報バイアス」にわけることができます。

選択バイアス

たとえば、新しくショッピングモールを作るための場所を検討していたとします。日常的に車移動が中心の地域でアンケートとると、混雑する駅の近くではなく、郊外でも広い駐車場の確保がほしいと思います。しかし、電車移動が中心の地域であれば、駐車場がなくても駅の近くを望みます。このように元のデータに偏りがあることを「選択バイアス」といいます。

情報バイアス

情報の集めすぎや、計算方法の偏りにより、大きな差がでることがあります。このような状況を「情報バイアス」がかかっているといいます。たとえば、AとBの平均を出せばいいときに、Cの情報まで足しているとその数字の差は大きくなってしまいます。統計学において、正しい数字を出すためには、この差は少ないほうが望ましいとされています。

例文

・こんなバイアスがかかっているデータでは実行に移すことはできない。