人的資本におけるバイアスがもたらす「経済的損失」と「組織IQの低下」を定量化する数理モデル
「能力はあるのに選ばれない人材」の排除は、B/S（貸借対照表）には載らない巨額の負債である。
本プロジェクトは、採用・選抜プロセスにおける**「構造的バイアス（Structural Bias）」が、組織の平均能力（Organizational IQ）を低下させ、結果としてどれだけの経済的損失（Opportunity Loss）を生むかを可視化する意思決定支援システム（DSS）**のプロトタイプです。
単なる「ダイバーシティの啓蒙」ではなく、以下の問いに対する**「数理的な解」**を提示します。
👉 「現状のバイアス（男性優遇/現状維持）は、年間いくらの逸失利益を生んでいるか？」 👉 「組織パフォーマンスを最大化する『採用基準の黄金比（最適解）』はどこか？」
本モデルは、感覚論で語られがちな「多様性」を、ROI（投資対効果）の文脈で再定義します。
- 人事・採用戦略（HR Strategy）
- 「男性枠」維持のために基準を下げることによる、人材プールの質的劣化（Talent Density Dilution）を定量評価。
- 人的資本ROIの算出
- バイアスに起因する「機会損失」と「採用浪費（Sunk Cost）」を円換算で可視化し、経営会議レベルの議題へ昇華。
- ガバナンス・リスク管理
- 「統計的に不合理な採用」が中長期的な競争力に与えるダウンサイドリスクのシミュレーション。
本エンジンは、感情やイデオロギーを排除し、厳密な統計確率モデルに基づいて構築されています。
人材の能力分布を正規分布
- Selection Distortion: バイアス強度に応じた「平均能力の低下率」を算出。
- Pipeline Bayesian Inference: 市場の供給比率（パイプライン）と採用基準から、事後的な組織構成比を推計。
算出された「組織IQ（平均能力）」の変動を、以下の式を用いて財務インパクトに変換します。
シミュレーターは以下のインサイトを即座に出力します。
| Output Metrics | Description |
|---|---|
| 📉 Financial Loss Curve | バイアス強度に応じた**「推定年間損失額（億円）」**の推移グラフ。 |
| 🏆 Optimization Point | 組織の利益が数学的に最大化される**「最適バイアス値（理論解）」**の特定。 |
| 🧠 Org Capability | バイアスによって毀損された組織の平均能力スコア（IQ）。 |
| 👥 Pipeline Reality | 「実力主義」を徹底した場合に、本来あるべき男女構成比のシミュレーション。 |
本ツールは Streamlit アプリケーションとして構築されています。
# 1. Clone repository
git clone [https://github.com/keisuke-data-lab/gender-bias-simulation.git](https://github.com/keisuke-data-lab/gender-bias-simulation.git)
cd gender-bias-simulation
# 2. Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# 3. Run simulation (Web Dashboard)
streamlit run app.py本プロジェクトは、学術研究用の厳密モデルでも、活動家のための啓蒙ツールでもありません。
「人的資本リスクを構造として理解し、冷徹な経営判断を下すためのDSS（意思決定支援）プロトタイプ」
として設計されています。
- 🛡️ Strategic Organization Resilience Simulator - 人材離職連鎖と組織崩壊リスクの構造分析
- ⚖️ DX Project Risk Diagnostic - 炎上DX案件の構造類似度診断
- 💸 DX Project Budget Simulator - 技術的負債による赤字額シミュレーション
Structural Modeling / Governance Risk / Human Capital Simulation