バイアス軽減とは、人工知能や機械学習のモデルが、特定の属性を持つグループに対して不当に不利な判断や偏った結果を出力することを防ぐため、その偏りを最小限に抑える一連の技術的および運用的アプローチを指します。ここでのバイアスとは、単なる統計的な誤差だけではなく、人種、性別、年齢、居住地域などの属性に基づく社会的な偏見や、収集した学習データの不均衡がモデルに継承される現象を意味します。公平性を損なう判断を排除し、あらゆるユーザーに対して等しく正当な結果を提供することを目指す取り組みであり、現代のAI倫理およびガバナンスにおいて極めて重要な概念として位置づけられています。